Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioEsiste un modo semplice per utilizzare JMP 13 per creare un grafico a intervalli basato sull'intervallo MEDIANO e non sull'intervallo medio? (Quindi anche il limite superiore dell’intervallo sarà basato sull’intervallo mediano.)
In caso contrario, presumo che un'opzione sia utilizzare il diagramma di corsa e adattarlo tramite script. Metterei i valori dell'intervallo per tutti i sottogruppi in un elenco, troverei la mediana di questo elenco e poi lo prenderei da lì (ad esempio aggiungendo linee di riferimento tramite script con la linea centrale l'intervallo mediano e l'intervallo superiore limiterebbe l'intervallo mediano moltiplicato per il fattore di correzione del bias appropriato).
Qualsiasi commento/suggerimento sarebbe il benvenuto.
Scott.
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioScott, mi piace il tuo esperimento mentale , quindi lo continuerò.
Innanzitutto ribadisco: Grafici di intervallo rispondi alla domanda: la variazione all'interno del sottogruppo (che è una funzione del cambiamento delle X all'interno del sottogruppo) è coerente, stabile (quindi prevedibile)? In caso contrario, dovresti esaminare il cambiamento delle X all'interno del sottogruppo per il loro possibile effetto su Y. La carta di controllo, in questo caso la carta di intervallo, ha lo scopo di aiutare a identificare quelle "fonti di variazione insolitamente grandi". A volte la causa speciale (a Don piace chiamarla causa assegnabile) è ovvia e non sono necessari test statistici (limiti di controllo).Grafici Xbar sono grafici comparativi. Confrontano le fonti di variazione interne (rappresentate dai limiti di controllo) con le fonti tra (rappresentate dalle medie tracciate) per determinare dov'è la leva finanziaria (dove dovrebbe continuare la comprensione del processo?, quale insieme di X dovresti indagare ulteriormente?) .
OK, diciamo che hai ristretto il campo a qualcosa sulla fonte di elio. Naturalmente c'è più di una variabile che cambia all'interno del sottogruppo e una di queste riguarda la fonte di elio (anche se non suggerisci cosa?). L'importo è insufficiente? La concentrazione varia? Ci sono contaminanti? Vuoi che i grafici identifichino questi "eventi" in modo da poter agire in modo appropriato sul processo. Il grafico ha raggiunto il suo scopo. La mia ipotesi è che questo accada all'elio più di una volta... non è davvero speciale, semplicemente speciali in base alla serie temporale o al piano di campionamento che hai scelto . L'azione che intraprendi sembrerebbe causa comune Piace (cambia il processo) per evitare che ciò accada in futuro (davvero non speciale).Se modifichi il processo in base a ciò che hai imparato, dovresti utilizzare i dati del "vecchio" processo?
Non so cosa dati di base lo è, ma ti suggerisco di utilizzare il file 10 sottogruppi come base per il confronto e il processo decisionale. Perché 10? La mia ipotesi è che pensi che questi 10 forniranno una stima rappresentativa della variabilità nel processo (di quella che alcuni potrebbero chiamare la variabilità della causa comune). 10 perché credi che in 10 vedrai l'influenza delle X che ipotizzi influenzerà le Y (cambieranno abbastanza nel corso dei 10 sottogruppi...). Ma, contenuto in questi 10 è un insolito "punto dati" che si è manifestato creando un ampio intervallo di sottogruppi. Cosa ha causato questo punto dati? È stato un errore di misurazione? O a causa del cambiamento di altre X all'interno del sottogruppo? Certamente saresti sicuro che abbia qualcosa a che fare con il cambiamento delle X all'interno del sottogruppo (assegnabile alle X all'interno del sottogruppo) poiché ci sono NO tra le fonti dei sottogruppi catturate nella statistica Intervallo.Sono un po' confuso dalle tue ipotesi sull'elio, perché se l'elio si deteriora nel tempo probabilmente verrebbe visualizzato sul grafico Xbar, ma starò al gioco. Forse la variabilità derivante dall'effetto dell'elio era effettivamente presente in tutti i punti dati ed era esagerata solo in un punto dati che causava la condizione OOC? O forse l'elio era solo una parte del problema? Dovresti utilizzare il resto dei dati per confrontare le fonti all'interno e tra di esse? Oppure dovresti sviluppare un nuovo piano di campionamento e ottenere nuovi dati? Hmmm, per come ho capito, inizi con ipotesi (e previsioni fatte sull'effetto delle ipotesi), ottieni dati per fornire informazioni sulle tue ipotesi (e per determinare quanto erano buone le tue previsioni) e poi capisci cosa è stato appreso, rilascia /aggiungi/modifica le tue ipotesi e ripeti il ciclo. Per il tuo esperimento mentale: queste X sono state catturate entro sottogruppo (cambiamento alla frequenza all'interno del sottogruppo) può influenzare la Y e ci sono queste altre X che cambieranno al fra frequenza del sottogruppo (usando solo 2 strati di un albero di campionamento). Voglio utilizzare il campionamento per identificare quali fonti sono più grandi (hanno una maggiore influenza) perché voglio sapere dove concentrare i miei sforzi. Ma prima di confrontare le fonti voglio assicurarmi che la base per il confronto (il sottogruppo interno) sia stabile (il confronto con una base instabile è irrazionale). Questo è lo scopo del grafico dell'intervallo. Se le fonti all'interno del sottogruppo non sono stabili, indagarne il motivo e intraprendere l'azione appropriata (che potrebbe consistere nel modificare il processo). Se sono stabili, procedere con il confronto.
Ovviamente sta a te scegliere come "manipolare" i tuoi dati. E suppongo che JMP sarà felice di aiutarti a manipolare i dati. Mi sembra il tuo caso è piuttosto speciale . Non penso che JMP debba cambiare il "software", un'azione di causa comune , per reagire a un evento con causa speciale.
Deming "Fuori dalla crisi", p.318:
Due tipi di errori:
1. Attribuire una variazione o un errore ad una causa speciale quando in realtà la causa appartiene al sistema (causa comune),
2. Attribuire una variazione o un errore al sistema (causa comune) quando in realtà la causa era speciale
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioPenso che siamo più vicini nel pensare di quanto suggerirebbe la tua ultima risposta. Puoi leggere gli articoli che ho pubblicato su Quality Digest per vedere che non eliminerei i dati senza un motivo valido. Due dei miei numerosi insegnamenti dal seminario SPC del Dr. Wheeler sono stati (i) che i valori anomali sono i valori più importanti nel set di dati e (ii) il possibile utilizzo della mediana (anche se in rare occasioni).
Esperimento mentale: hai dieci sottogruppi e uno di questi sottogruppi ha una vasta gamma. La fonte di elio inserita in un dispositivo non era stata cambiata quando avrebbe dovuto essere e le misurazioni non funzionavano come al solito, cioè incoerenti. Cosa fare? Trarre insegnamento da cause speciali, ad esempio procedure di aggiornamento in modo che la fonte di elio venga cambiata più tempestivamente, aumentando la frequenza del cambiamento o monitorando più frequentemente le sue proprietà per sapere quando dovrebbe essere effettuato il cambio dell'elio.
Se questi dieci sottogruppi fossero i miei dati di riferimento, otterrei limiti gonfiati a causa di questo ampio intervallo. L'intervallo mediano di tutti e dieci gli intervalli di sottogruppi, senza la necessità di eliminare la "causa speciale" dal set di dati, mi fornirebbe comunque una stima attendibile della mia variazione di routine (causa comune). Il range medio sarebbe gonfiato.
Come detto, la mia comprensione del potenziale valore della mediana è venuta dal seminario SPC del Dr. Wheeler. Quanto spesso utilizzerei l'intervallo mediano? Non troppo spesso, ma averlo lì è utile. (Dal punto di vista del software presumo che sarebbe abbastanza facile per JMP, o qualsiasi altro fornitore di software, introdurre l'intervallo mediano come complemento dell'intervallo medio.)
Prima o poi scriverò uno dei miei esempi in Quality Digest.
Spero che questo ti aiuti.
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioIl documento Wheeler ha solo lo scopo di compilare i molteplici tipi di grafici disponibili. Se guardi la Tabella 1 (Quale grafico utilizzare), questi sono i grafici consigliati da Wheeler. Sono confuso dal tuo uso dei grafici. Indichi la cancellazione dei dati? Perché? Le informazioni più importanti vengono eliminate? Dovresti capire perché si sono verificate quelle cause speciali e risolvere il processo. Perché la gamma è gonfiata?
Cosa si intende per “variazione di routine”? Intendi la variazione causa comune? Anche in questo caso i grafici svolgono 2 funzioni. I grafici dell'intervallo (R o MR), e solo i grafici dell'intervallo, valutano la stabilità/coerenza e forniscono informazioni sulla natura della variabilità (causa speciale/comune secondo il gergo di Deming). La Xbar (in realtà molto spesso la Ybar) è un grafico di confronto per fornire un confronto tra le fonti di variazione all'interno e tra.
Ancora una volta, la mia domanda era: potete fornire un esempio di applicazione reale che trae vantaggio dall'utilizzo di un intervallo mediano rispetto a un intervallo medio? In che modo l'intervallo mediano fornisce "informazioni aggiuntive"?
Hai ragione su una cosa, JMP o qualsiasi software statistico rende fin troppo facile la manipolazione dei dati.
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioConcordare sul fatto che il calcolo predefinito dell'intervallo medio fornisce l'intuizione per esaminare la prevedibilità (o la mancanza di essa) del processo.Come dici tu, tuttavia, valori di intervallo ampi gonfiano l'intervallo medio, ampliando così i limiti sia sul grafico dell'intervallo che sul grafico della media.Senza la necessità di eliminare alcun dato, è quindi più probabile che l'intervallo mediano dia un'idea migliore del livello di variazione di routine da aspettarsi SE le incoerenze (che causano intervalli gonfiati) vengono controllate meglio e il loro effetto eliminato. (Se usiamo una carta di controllo, sicuramente la nostra idea è quella di cercare di agire sulle cause speciali? L’intervallo mediano può dare un’idea migliore di cosa aspettarsi se questa azione ha successo.)
JMP semplifica l'eliminazione dei punti dai calcoli (escludendo le righe), cosa che è possibile fare se si persiste con l'intervallo medio. Ma un modo più semplice per affrontare questo problema, in cui l'intervallo medio è gonfiato, è utilizzare l'intervallo mediano anziché mantenere l'intervallo medio ed esercitare un giudizio su quali valori di intervallo mantenere/eliminare dai calcoli.
L’intervallo mediano è semplicemente qualcosa che a volte può aiutare a ottenere ulteriori informazioni. Si tratta di una procedura semplice - l'uso dell'intervallo mediano come spiega Wheeler nel documento sopra citato - quindi perché non averlo a disposizione per aiutarci nel nostro lavoro?
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioScott, potresti fornire un esempio di quando utilizzeresti l'intervallo mediano? Sarei davvero interessato a un'applicazione nella vita reale e al modo in cui la rabbia mediana migliorata l'analisi utilizzando il metodo delle carte di controllo .
Don (nel documento citato) afferma:
"In generale, per il calcolo predefinito, si consiglia la media delle misure di dispersione all'interno del sottogruppo. Tuttavia, in quei casi laddove alcuni valori estremamente grandi potrebbero aver gonfiato questa media, puoi passare a utilizzare la mediana del tuo sottogruppo interno Misure di dispersione per migliorare la sensibilità della tua analisi."Penserei che l'utilizzo dell'intervallo mediano darebbe valori più piccoli quando ci sono intervalli estremamente ampi, il che si tradurrebbe in limiti di controllo più rigidi (suppongo cosa intenda Don con maggiore sensibilità).
B uhm, l'idea della carta di controllo non è forse:
1. Determinare se la variazione all'interno del sottogruppo è coerente e, se la variazione all'interno del sottogruppo è coerente,
2. Confrontare le fonti interne con quelle tra fonti per determinare quale ha una maggiore influenza
Se disponi di intervalli estremamente ampi, non vorresti sapere il motivo? Non sono sicuro di come l'utilizzo della mediana possa fornire informazioni migliori sulle domande a cui rispondono le carte di controllo. Solo perché puoi calcolare un intervallo mediano non lo rende utile.
Grazie, Scott, questo aiuta. È bello sapere che questo è ancora un "desiderio" attivo e non è stato completamente risolto dal cambiamento che ho trovato che pensavo fosse uguale alla tua richiesta. Ho chiesto in giro per avere più chiarezza sulla questione. Ciò ha portato ad alcune discussioni, inclusa la ricerca di questa idea nella ricerca esistente come misura valida della dispersione. (Dobbiamo avere riferimenti validi per aggiungere nuovi calcoli a JMP.)
Per essere chiari: penso che la tua richiesta sia quella di utilizzare gli intervalli mediani come misura della dispersione, piuttosto che i valori di intervallo tradizionali o i valori di deviazione standard. Quindi, invece di XBar-e-R o XBar-e-S come grafico di posizione e dispersione accoppiato, stai cercando una coppia di grafici XBar-e-Median-Range. Ti sembra giusto?
Alla fine abbiamo trovato un riferimento agli intervalli mediani utilizzati nel grafico di dispersione qui: https://www.spcpress.com/pdf/DJW207.pdf . Stiamo inserendo una nuova richiesta in merito, sulla base di questo riferimento e ora che comprendiamo meglio la tua richiesta. Non è qualcosa che abbiamo visto comunemente e non viene attualmente eseguito in JMP o SAS, ma esiste un precedente a riguardo. Non esitate a dare un'occhiata al documento e aggiungere ulteriori commenti e chiarimenti qui, se lo desiderate.
Nel frattempo, ho già chiesto un esempio all'interno di JMP che potrebbe essere più vicino a quello che stai cercando e mi è stata data l'idea del grafico Individual on Means che utilizza la mediana. Tieni presente che il nome del grafico utilizza "Individuale" ma puoi utilizzarlo anche con i sottogruppi. Ecco un esempio che utilizza dati di esempio.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big class.jmp" );
Control Chart Builder(
Variables( Subgroup( :age ), Y( :height ) ),
Chart( Position( 1 ), Limits( Sigma( "Median Moving Range" ) ) )
);
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioCiao Audrey, grazie per il commento e sì, negli ultimi mesi ho utilizzato l'intervallo mobile mediano per alcuni grafici per valori individuali. La mia domanda non riguardava valori individuali ma piuttosto dati sottoraggruppati in cui avrei utilizzato, ad esempio, un grafico della media e dell'intervallo (grafico X-bar R). A meno che non mi sia perso qualcosa, il mio "desiderio" rimane comunque un "desiderio". In alcuni casi preferirei utilizzare l'intervallo mediano e non l'intervallo medio più standard. Ho presentato questa richiesta 2-3 anni fa Utilizzo dell'intervallo mediano per il grafico della media e dell'intervallo
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioLe soluzioni alternative qui sono state ottime per le versioni precedenti di JMP. Sono lieto di annunciare che i grafici Individui e Intervallo mobile mediano sono supportati nel Generatore di grafici di controllo a partire da JMP 15.
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medio
CIAO,
è necessario utilizzare l'opzione Grafico individuale e con intervallo mobile direttamente e non tramite il Generatore di carte di controllo. Fare così:
Menu Analizza -> Qualità e processo -> Grafico di controllo -> IR
Lì puoi selezionare Intervallo mediano invece di Intervallo mobile
I risultati sarebbero ad esempio così (intervallo mediano sinistro, intervallo mobile destro)
Questo è in JMP 13 e immagino siano disponibili versioni precedenti.Il calcolo dell'intervallo mediano è documentato nel PDF della Guida per l'utente di qualità e processo in Guida-> Libri -> Metodi di qualità e processo
Lo script sarebbe simile a:
Control Chart(
Group Size( 1 ),
KSigma( 3 ),
Chart Col( :CI, Individual Measurement, Median Moving Range )
);
dove :CI è la variabile di processo che vuoi analizzare.
Re: Come creare un grafico di controllo dell'intervallo basato sull'intervallo mediano e non sull'intervallo medioCIAO @scottahindle , non riesco a trovare nulla che suggerisca che sia attualmente supportato in JMP, ma sarebbe relativamente facile incorporarlo utilizzando la proprietà della colonna Limiti di controllo per gli individui e i grafici con intervallo mobile.Ciò ti consentirebbe di implementare i tuoi limiti personalizzati all'interno di Control Chart Builder.
