Conteggio particella Scienziati fuorvianti: un caso di studio dell'integrazione JMP® e SAS® che studia la modellizzazione
Kathleen Kiernan, MS, Statistica per il supporto tecnico; Diane Michelson, PhD, Statistical Trainer; Annie Zangi, MS, Research Statistician - SAS
Questo documento affronterà le conseguenze dei dati di modellazione in applicazioni reali e illustrerà metodi e tecniche per la modellazione di dati non normali utilizzando le funzionalità integrate di JMP e SAS. I test statistici e le tecniche di modellizzazione più comunemente utilizzati si basano su determinati presupposti. Cosa succede se i dati che stiamo analizzando sono non normali o eterodepressi? JMP offre alcuni metodi e tecniche per la modellazione di dati non normali o eteroscedastici, mentre SAS offre una gamma completa di procedure che possono essere utilizzate. La trasformazione di potenza Box-Cox viene spesso utilizzata per trasformare dati non normali o eterogenei. Un altro approccio è quello di modellare una distribuzione non normale. Questo documento presenterà due casi studio di semiconduttori. Durante l'elaborazione dei semiconduttori, i wafer vengono mantenuti il più puliti possibile. Le particelle nell'area attiva di un circuito possono infine causare un chip difettoso. Il primo esempio esplora un caso in cui gli scienziati hanno cercato di ridurre la conta delle particelle che si verificano sugli wafer e ha trovato il modello meno efficace nell'identificare la fonte del problema rispetto a quanto inizialmente pensato. I chip a semiconduttore sono fabbricati su wafer di grandi dimensioni, ognuno dei quali può contenere centinaia di chip e i wafer vengono elaborati in lotti. Nel secondo esempio, esamineremo i risultati fuorvianti che possono verificarsi quando si cerca di trovare i fattori importanti nelle componenti della varianza del processo in un'impostazione di modelli lineari tradizionali. Presenteremo soluzioni per entrambi questi esempi utilizzando l'integrazione JMP e SAS, che può essere applicata anche ad altri scenari.
