Dies ist der vierte Beitrag in einer Serie, die zeigt, wie wir eine Beobachtungsstudie über Bürotemperaturen durchgeführt haben, vom Entwurf über die Ausführung bis zur Analyse und Visualisierung. Sehen Teil I . Teil II und Teil III .
In den vorherigen Beiträgen dieser Serie wurde das Design und die Durchführung einer Beobachtungsstudie darüber diskutiert, welche Faktoren die Temperatur im Büro beeinflussen. In Teil III haben Sie einige der neuen Funktionen von Graph Builder kennengelernt, und wir haben gesehen, welche wesentlichen Faktoren bei der Bestimmung der Temperatur im Büro von Bedeutung sind. Heute untersuchen wir einige der Faktoren, die vom Modell als signifikant angesehen wurden.
Eine der Fragen, die ich in diese Studie stellte, lautete: Sind die Thermometer ausreichend ähnlich? Das Modell, das wir in Teil III gesehen haben, ist angegeben Thermometer war ein wesentlicher Faktor. Wie unterschieden sich die Thermometer? In der folgenden Grafik haben wir die Variability-Plattform in JMP verwendet, um eine Visualisierung von zu erstellen Thermometer durch Fahrenheit . Dies ist ein einfaches Diagramm, das alle Datenpunkte zeigt und nach Thermometer kategorisiert ist. Es sieht so aus, als könnte T5 höher als die anderen messen. Die Standardabweichungen werden ebenfalls angezeigt und T5 weist eindeutig die höchste Variabilität auf.
Die folgende Heterogenität des Varianztests, eine neue Funktion in JMP 9 , zeigt auch deutlich, dass etwas mit T5 los ist. Die Standardabweichung ist höher als sie sollte, verglichen mit den anderen Thermometern.
Wir möchten gerne wissen, was mit T5 los ist. Ist es wirklich höher? Ist die Reichweite von T5 zu groß? Für eine teilweise Antwort berechnen wir die Least Squared Means, die auf der Fit Model-Plattform verfügbar sind. Auch hier sieht es so aus, als würde T5 höher messen. Wir können die Mittel auch mit Hilfe von Student's t vergleichen und den Bericht "Connecting Letters" beobachten, der bestätigt, dass T5 deutlich höher als alle anderen Thermometer misst.
T4 misst auch niedriger als die anderen Thermometer. Die übrigen Thermometer (in Gruppe 
unterscheiden sich nicht wesentlich voneinander. Was bedeutet das? Wenn wir dieses Experiment wiederholen würden, würden wir wahrscheinlich weitere Tests an den Thermometern durchführen und nur diejenigen verwenden, die ähnlich gemessen wurden.
In unserem Büro-Temperaturmodell Freiwillige war ein weiterer wichtiger Faktor. Sie würden es vorziehen, dass Thermometer und Freiwillige homogen sind, aber im wirklichen Leben ist das oft nicht der Fall. Wieder wenden wir uns dem LS Means-Diagramm zu, um die Messungen für jedes zu vergleichen Freiwillige . In der nachstehenden Tabelle sehen wir zwei offensichtliche Anomalien, bei denen die Werte von Volunteer C und Volunteer V - C wesentlich höher sind als bei allen anderen, während die Werte von V viel niedriger sind. Dies kann darauf hindeuten, dass sich Freiwilliger C vielleicht nicht mit dem Thermometersensor befasst hat oder dass Freiwilliger V direkt unter einer Lüftungsöffnung stand. Die Grafik zeigt, dass die Messungen dieser beiden Freiwilligen etwas anderes sind.
Im nächsten Beitrag betrachten wir den Faktor Art des Raums und erkunden Sie die Auswirkungen auf die Temperatur im Büro. Wir schauen uns auch mein Büro genau an und stellen fest, ob es wirklich das kälteste Büro von allen ist!
Wie können wir die Daten auf andere Weise analysieren?
