正しいサンプルサイズの選択こんにちは、みんな、
特定のテーブルトップ上の 30 箇所の測定値があると仮定しましょう。 わずか 5 つのサンプルを使用して、これら 30 か所の測定値をサンプリングしたいのですが、全体の 30 か所の測定位置の最も近い代表値を取得するには、どの測定位置を選択すればよいかを決定する際に、JMP がサポートしてもらえますか?
イルファン
Re: 正しいサンプルサイズの選択すべての場所は同等とみなされますか? 12番（センター）は何か特別ですか？ 1 つのサンプリング スキームは、さまざまな「ゾーン」からランダムにサンプリングすることです。 位置は回転可能ですか (つまり、1 = 9 = 23)? 履歴データに基づいてシミュレーションを実行し、すべての場所を考慮した場合にサンプリング スキームが「真の」値をどの程度推定するかを比較できます。Re: 正しいサンプルサイズの選択
こんにちは、スティーブン
上記は私の測定場所の例です。 測定する場所を 5 か所だけ選択する場合、23 か所すべての測定場所の最も統計的な表現が得られる 5 か所の測定値を選択するにはどうすればよいですか。 調べる方法はありますか？
RGRDS
イルファン
Re: 正しいサンプルサイズの選択制限を適切に説明できれば、特定の問題に対して、JMP は最も効率的なサンプリング スキームを選択できます。たとえば、サンプルは端、中央、コーナーから取得する必要があり、変動を理解するには各位置で複数の測定が必要であるか、より多くの位置が重要であるなどです。
課題は、成功の可能性が高いと当初考えていたよりも多くのサンプリングが必要になる可能性があることです (人間が選択するサンプル サイズは 1、5、10 が非常に一般的です)。 なぜサンプリングを行うのか、何を成功と考えるのかを明確に定義する必要があります。Re: 正しいサンプルサイズの選択JMP は測定位置をサンプリングするためのより良い方法を提供できないということですか?
Re: 正しいサンプルサイズの選択限られた期間だけ、すべてのサイトからのデータが必要になるようです。最も一般的に問題を引き起こす変動がサイトのどこにあるのか (中心、端、隅など) を理解するまでは。 これは時間の経過とともに変化する可能性があるため、定期的に拡張チェックを再実行する必要がある場合があります。
リスクに対するあなたの欲求は何ですか? これらのサンプリング検査によって部品に欠陥があるかどうかが判断されますか、それともとにかく続行しますが、その結果は利益が少なくなりますか?
スループットの増加による利益と測定値の減少によるリスクを比較検討する単純なモデルの生成を検討するとよいでしょう。Re: 正しいサンプルサイズの選択こんにちは、みんな、
ご返信ありがとうございます。はい、どの製造工場でも通常、サイクル タイムを改善する方法の 1 つは、実行しなければならないサンプルの数を減らすことです。 それが私の疑問の根底にあります。 36 の測定位置の標準から、場合によっては 36 の測定位置が過剰になる可能性があるため、全体の 36 の測定位置を最もよく表す測定位置の適切な削減を統計的に決定するにはどうすればよいでしょうか。 測定サンプルの削減により測定の処理時間が短縮され、製造施設の生産量が向上します。
これで私が以前に投稿した質問が明確になることを願っています
RGRDS
イルファン
Re: 正しいサンプルサイズの選択イルファン、
これについては別の考え方もできます...
テーブルトップで検出したい変化のパターンが次のようなものであるとします。
これらのパターンを検出するにはどのようにサンプリングすればよいでしょうか?ヒント: 5 つ以上のサイトが必要になる場合があります。5 つを超える余裕がない場合は、いくつかのトレードオフを行う必要があります。
これがピーターとバイロンが話している表現リスクだと思います...これが必要とされる分野の専門知識です。サンプルを使って何をしようとしているのですか?
ちなみに、これはさまざまなゼルニッケ多項式の画像です！
Re: 正しいサンプルサイズの選択イルファン:
同僚から教えてもらった賢明な知恵を積み上げる@バイロン_JMPそして@ケビン・アンダーソンデミング博士が分析的研究と呼ぶもののためのサンプルを収集しているか、それとも列挙的研究であるかにかかわらず、サンプルのサイズと戦略 (ランダム、層別など) は、研究に関連するリスクの 1 つのカテゴリを制御する場合にのみ役立つことを認識してください。 統計的リスクのカテゴリー。 JMP には、この問題を支援する非常に堅牢なサンプル サイズ決定プラットフォームのセットがあります。
しかし、この種の研究には考慮する必要がある別のリスクのカテゴリがあります...私はそれを表現リスクと呼んでいます。 これは、アルファおよびベータ リスク、想定される母集団の変動性、または検出する差異などの影響をまったく受けないリスクのカテゴリです。これは、さまざまな種類のサンプリング計画のサンプル サイズを決定するために必要なものです。 。 代表リスクは、ドメインの専門知識を使用してのみ管理および対処されます。 バイロン氏もケビン氏も、代表リスクの管理に関連する非常に多くの問題を抱えています。 研究から得た結論に関連する総リスクは、表現と統計的リスクの両方の合計であることに留意してください。
この種の決定を行うために統計的サンプリング計画を使用してきた長年の経験から、表現には SWAMP 統計的リスクが伴うという経験がありました。 さらに悪いことに、代表リスクを有意義な方法で定量化することは非常に困難です。 したがって、統計的リスクを無視せよとは誰も言っていません...あなたが検討しているような研究にはそれが限界であることを認識してください。
Re: 正しいサンプルサイズの選択こんにちは、イルファン。
ここに警告があります: 重大なエラーへの道は、測定が正確かつ精密であるという前提で舗装されています。
しかし、あなたの仮定を踏まえると、効果的に支援するにはさらに多くの情報が必要だと思います。私たちがこれまでに得た情報からすると、心霊ホットラインを利用したほうがよいかもしれません。 
あなたの目的は何ですか？(「...母集団全体から適切な分布を与える」よりも具体的で測定可能である必要があります。) なぜこのサンプリングを行うことに興味があるのですか?この 1 つのテーブルトップについて説明したいですか、それとも将来のテーブルトップについて説明したいですか?テーブルトップ上の 30 か所すべてからどれだけのデータが得られますか?(言い換えれば、受動的データ収集実験を実行しましたか?) これらのデータはどのように収集されましたか?他にも役立つ質問がたくさんあると思います...
JMP には役立つ分析やプロットが多数ありますが、適切なデータを提供するのはユーザーの責任です。
Re: 正しいサンプルサイズの選択こんにちは、バイロン
すべての測定が正確で再現可能であると仮定しましょう。 測定のために 5 つのタイルを選択したいのですが、JMP が答えたい質問は、母集団全体から適切な分布を得るにはどの 5 つのタイルを使用すべきかということです。
これを分析するために JMP で使用できるプロットはありますか?
RGRDS
イルファン
Re: 正しいサンプルサイズの選択こんにちは、イルファン！
Byron_JMP の推論をさらに重ねて言うと、効果的な実験は通常反復的なものであることを覚えておいてください。つまり、多数の実験で小さな質問をして、その答えが後続の実験に役立つことがよくあるということです。最初で唯一の実験で究極の質問に答えることは、反復手法ほど効率的または効果的であることはほとんどありません。
あなたの具体的な質問に対する答えは「はい」です...JMP がお手伝いします。具体的で測定可能な目標から始めます。そこから測定機能を続行します。次に、テーブルトップに関するその他の質問に対処します。
Re: 正しいサンプルサイズの選択これは、実験を設計する者 (DOE) 全員が苦労している古典的な問題です。
36 個のタイルがある正方形があるとします。
タイルの平面が側面または角で上に傾いているかどうか知っていますか?平面は一次元で歪んでいますか?平面はお椀のように曲がっていますか？表面全体の変化はどれくらいですか?
タイルの高さの測定はどの程度再現可能ですか?再現性は、タイルにフィットする平面からの変動よりも小さいですか?
飛行機が大きく傾いていて、測定システムが良好であれば、任意の 5 つのタイル (サイコロの 5 のようなパターンで選択) で十分であり、5 番目の中心点さえ必要ない可能性があります。
表面の傾きや曲率について何も分からず、測定システムが貧弱な場合は、大きな範囲を選択し、平面のエッジに沿って角に沿って中心点を設定することをお勧めします。
JMP は、表面を調査するための適切な実験セットを選択するのに役立ちますが、範囲を選択し、実験で歪み (相互作用) と曲率 (二次項) を検出できるようにするかどうかを決定する必要があります。
何を知りたいですか? そして何を測定できるのでしょうか?重要な質問が 2 つあります。
