그래픽 보고서에서 간단한 테이블로 p-값과 요인을 추출하는 방법<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />DOE 분석에서 분할 플롯 로트 데이터와 제어 로트를 비교하기 위해 Dunnett 테스트를 위한 간단한 매개변수 이름 목록과 p-값을 만드는 방법 다양한 제품 매개변수 비교.
반도체 산업에서는 매년 공장당 수백 건의 실험을 실행하며, 각 다른 실험 요소에 대한 "기록 프로세스" 또는 "제어" 분할의 변화를 테스트해야 하는 수백 개의 테스트 매개변수가 라인 끝에 있습니다.목표는 종종 최고의 수율이지만 각 테스트의 원시 매개변수 값이 고객 현장 행동에 영향을 미칠 수 있으므로 이 간단한 평균 비교 테스트를 사용하여 이동된 매개변수에 대한 추가 연구를 시작하려면 p-값을 기준으로 정렬해야 합니다.JMP는 수백 개의 비교 도표 아래 작은 표에 p-값이 포함된 그래픽 보고서를 제공합니다.순위를 매기기 위해 요인 이름 및 제품 매개변수 이름과 함께 해당 p-값을 어떻게 추출합니까?Excel V-lookup을 사용하는 것이 좋습니다.JMP에 더 좋은 아이디어가 있나요?
Re: 그래픽 보고서에서 간단한 테이블로 p-값과 요인을 추출하는 방법스크립트에서도 간단한 방법으로 수행할 수 있습니다.
내가하는 방법은 다음과 같습니다.
// 여기의 첫 번째 블록은 일방향 차트(여기에서는 obj라고 함)를 기반으로 보고서를 작성합니다.
// 그런 다음 테이블 상자 # 4를 추출하여 데이터 테이블로 만듭니다.
obj_r= 객체 << 보고서 ;
TB= obj_r [ 테이블 박스 ( 4 )] ;
tb2 = 결핵 << 데이터 테이블로 만들기 ;
// 데이터 테이블이 되면 원하는 특정 p-값을 추출할 수 있습니다.
// 그냥 모두 가져오세요. 아래에서 내가 한 일은 그 모든 것을 얻습니다.
열( 삼 ) << 이름 설정 ( "pv" ) ; // 열 이름을 변경합니다(아래 참고 참조).
PCOL = 열 ( 삼 ) ; // p 값이 있는 열
gcol = 열 ( 1 ) ; // 그룹이라고 부르는 "레벨"이 있는 열
pval = PCOL << GetAsMatrix ; // p-값의 벡터(각 그룹당 하나씩)
gval = gcol << GetAsMatrix ; // 그룹 벡터(각 그룹마다 하나씩)
참고: p-값 열의 이름을 pv로 변경하는 것과 관련하여 하이픈이 방해가 될 수 있으므로 하이픈을 없애기 위해 jsut를 수행했습니다. 예를 들어, 테이블의 행을 반복하여 특정 p-값을 찾으려고 하면 JMP는 다음 구성을 좋아하지 않는 것 같습니다. ":p-value " 그래서 그냥 ":pv에 액세스할 수 있도록 이름을 pval로 변경했습니다. 사고 없이 수행됩니다.
Re: 그래픽 보고서에서 간단한 테이블로 p-값과 요인을 추출하는 방법감사해요.이러한 용도로 응답 선별 도구를 사용한 적이 없으며 개요에서 이것이 왜 의미가 있는지 설명합니다.
그래서 저는 지금 해당 도구를 사용하여 데이터를 다시 테스트하고 있습니다. 하지만 아직 설계 엔지니어로부터 PACTICAL SiGNIFICANCE에 대한 답변을 받지 못했습니다. (저는 Cpk 테스트를 사용하는 경향이 있고 한계가 있는 경우 간단한 p-값을 사용합니다....하지만 Cpk가 매우 높으면 큰 변화를 무시할 수 있으며 중요하지 않습니다.해당 디자이너 입력이 다가오고 있습니다....그래서 해당 입력도 추가할 수 있습니다.
FALSE DISCOVERY RATE와 FDR 플롯은 나에게 새로운 것입니다.
저는 JMP 4부터 8까지 주로 자랐고 지금은 11개를 갖고 있습니다. 그리고 저는 통계학자가 아니라 엔지니어입니다.우리는 또한 데이터를 그래프로 표시하고 이를 설계 및 테스트 엔지니어와 공유합니다. 하지만 관리팀에서는 설계 및 테스트 엔지니어가 데이터시트에서 알 수 없었던 중요한 전환을 고객에게 놓친 경우를 대비하여 QA 목적으로 항상 정렬된 p 값 테이블을 요청했습니다. 출시되었고 제품이 인증되었습니다.그래서 신제품 출시 7년차까지 raw data를 보관하고, QA를 통해 10개의 archive를 보관합니다.
최근 클라이언트에는 파운드리를 사용하여 칩을 만드는 디자인 센터가 포함되어 있으며 PM 시간, 도구 간 일치 문제 등과 같은 프로세스 세부 사항에 대한 입력이 거의 없습니다. 단, 로트당 수율이 가변적이라는 점만 제외하면 됩니다.이는 오류 상자 코드 및 매개변수 이동을 기반으로 "가능성이 있는 용의자"를 사용하여 DOE의 스크리닝을 촉발하고 파운드리는 모든 제품에 대한 모든 공장 데이터를 우리 DB에 단순히 덤프하지 않고도 실험을 실행하고 결과를 공유하는 데 도움을 줍니다.일반적으로 Y x X 플롯과 Dunnett 테스트는 가장 강한 신호를 명확하게 보여주고 복제를 통해 솔루션을 확인합니다.그러나 DOE는 최종 프로세스 변경 자격을 위해 한 번에 하나의 배치를 복제해야 하기 때문에 이 새로운 FDR 접근 방식은 사용 방법을 배우면서 유용할 수 있습니다.
감사합니다. 두 분은 우리에게 mgmt가 요청한 바를 빠르게 제공할 수 있는 방법과 장기적으로 더욱 강력한 솔루션을 보여 주셨습니다.
그런데 데이터시트 사양 제한은 8 시그마 허용 범위 내에서 주요 매개변수가 여러 시그마만큼 이동할 때 놀라는 새로운 응용 프로그램의 경우 잘못될 수 있습니다.따라서 원시 데이터 변화를 그래픽으로 문서화하는 것이 중요합니다.그리고 이러한 사례 연구는 각 제품 테스트 사양 및 프로세스 흐름 사양 세트와 함께 수년 동안 보관됩니다.
(Ford Motor는 몇 년 전 Motorola에서 우리에게 가르쳤습니다.) GM은 이러한 종류의 "작은 세부 사항"을 따라잡고 있습니다.
Re: 그래픽 보고서에서 간단한 테이블로 p-값과 요인을 추출하는 방법를 보셨나요? 반응 선별 JMP 11의 플랫폼?
수백 또는 수천 개의 응답을 테스트하기 위해 특별히 제작되었습니다. 그것은 허위 발견률 중요성의 올바른 선언을 보장하기 위한 접근 방식입니다. 단순히 Fit Y by X의 모든 p-값을 저장하는 것만으로는 충분하지 않습니다.
또한 이를 뒤집어서 다음을 사용하여 효과만 검토할 수도 있습니다. 실질적인 의미 즉, 차이가 실질적인 차이를 만드는 효과입니다.
다음은 Response Screening 플랫폼을 보여주는 멋진 비디오입니다.
https://www.youtube.com/watch?v=IoMYIGPuDKk
-제프
Re: 그래픽 보고서에서 간단한 테이블로 p-값과 요인을 추출하는 방법간단한 대답은 작은 테이블 중 하나를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 "결합된 데이터 테이블 만들기"를 선택하는 것입니다.테이블이 매개변수 추정값인 경우 모든 매개변수 추정값 테이블을 함께 배치하고 각 테이블과 연관된 X 및 Y 요인을 나타내는 추가 열을 추가합니다.JMP는 변수별 추가 열도 추가합니다.
이는 하나의 JMP 보고서 창에 있는 모든 테이블에 적용됩니다.
더 어려운 대답은 스크립팅 답변입니다.
