<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hallo alle,
Ich analysiere Daten für eine Qualitätskontrollaufgabe. Ich habe 3 Chargen aus irgendeiner Produktion. Von jeder der 3 Chargen habe ich 13 Proben. Jede Stichprobe ist eine reelle Zahl zwischen 0 und 1, ich bin mir jedoch nicht sicher, ob 1 die mögliche Obergrenze ist. Jede Probe unter 0,42 ist ein Fehler. Ich muss einen Weg finden, es zu analysieren. Da es sich um 3 Chargen handelt, gehe ich davon aus, dass es sich bei „Charge“ um einen zufälligen Effekt handelt. Ich dachte, ich könnte es mit den Varianzkomponenten analysieren, aber es fällt mir schwer, die Ergebnisse zu interpretieren.
Einige numerische Hintergrundinformationen: Hier sind die Mittelwerte und Standardabweichungen der drei Chargen: 0,537 (0,055), 0,656 (0,129) und 0,514 (0,041).
Jetzt habe ich die Varianzkomponente über das Modul „Variabilitätsmesser“ (jmp 11) ausgeführt und Folgendes erhalten:
| Komponente | Var-Komponente | % insgesamt | sqrt(Var-Komponente) |
|---|
| Charge | 0,0053 | 42.6 | 0,0729 |
| Innerhalb | 0,0071 | 57.4 | 0,084 |
| Gesamt | 0,012 | 100 | 0,111 |
Ich bin verwirrt darüber, wie ich das interpretieren soll, da die Gesamt-SD aller Beobachtungen zusammen 0,103 beträgt und die sqrt(Var-Komponente) der Gesamtkomponente 0,111 beträgt. Was ist der Unterschied zwischen diesen beiden?
Zusätzlich habe ich diese ANOVA-Tabelle erhalten:
| Quelle | DF | SS | MS |
|---|
| Charge | 2 | 0,153 | 0,0763 |
| Innerhalb | 36 | 0,257 | 0,00716 |
| Gesamt | 38 | 0,410 | 0,01 |
Wie ergänzt diese Tabelle die Varianzkomponente eins?
Und noch eine letzte Frage: Gibt es in JMP eine Möglichkeit, zu zeigen, dass das Minimum über 0,42 liegt? Ich meine, nicht nur um die Punktschätzung anzuzeigen, sondern vielleicht auch eine Intervallschätzung für das Minimum? Ich denke nur, wenn ich vielleicht eine Wahrscheinlichkeit finde, die über 0,42 liegt, angepasst an den Chargeneinfluss.
Danke !
In der ersten Tabelle handelt es sich bei dem Bericht um eine Schätzung der Varianzkomponenten basierend auf einem linearen Modell, bei dem es sich bei der Charge um einen Zufallseffekt handelt. Die Standardabweichungen können nicht addiert werden, um eine Gesamtstandardabweichung zu erhalten. Denken Sie daran, dass sqrt(a) + sqrt(b) nicht gleich sqrt(a + b) ist. Sie müssen die Varianzen addieren und dann die Quadratwurzel ziehen, um die Gesamtstandardabweichung zu erhalten. Dies stimmt möglicherweise nicht mit der Stichprobenstandardabweichung überein, da es sich um eine Schätzung handelt, die auf einem linearen Modell basiert. Wenn das Modell jedoch gut ist, sollte es nahe beieinander liegen.
Die ANOVA-Tabelle führt eine Varianzanalyse unter der Annahme durch, dass es sich bei der Charge um einen festen Effekt handelt.
