<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />こんにちは皆さん、
品質管理タスクのためにデータを分析しています。 いくつかの生産から3つのバッチを持っています。 3 つのバッチのそれぞれから 13 個のサンプルが得られます。 各サンプルは 0 から 1 の間の実数ですが、1 が可能な上限であるかどうかはわかりません。 0.42 未満のサンプルはすべて不合格です。 それを分析する方法を見つける必要があります。 バッチが3つあるので、「バッチ」はランダム効果だと思います。 分散成分を使って分析できると思ったのですが、結果を解釈するのが難しいです。
数値的背景: 3 つのバッチの平均と標準偏差は次のとおりです: 0.537 (0.055)、0.656 (0.129)、および 0.514 (0.041)。
ここで、「変動ゲージ」モジュール (jmp 11) を介して分散コンポーネントを実行すると、次の結果が得られました。
| 成分 | 変数コンポーネント | ％ 合計 | sqrt(変数コンポーネント) |
|---|
| バッチ | 0.0053 | 42.6 | 0.0729 |
| 内部 | 0.0071 | 57.4 | 0.084 |
| 合計 | 0.012 | 100 | 0.111 |
すべての観測値を合わせた合計 SD は 0.103 で、合計成分の sqrt(var 成分) は 0.111 であるため、これをどのように解釈すればよいか混乱しています。 これら 2 つの違いは何ですか?
さらに、次の ANOVA 表を取得しました。
| ソース | DF | SS | MS |
|---|
| バッチ | 2 | 0.153 | 0.0763 |
| 内部 | 36 | 0.257 | 0.00716 |
| 合計 | 38 | 0.410 | 0.01 |
この表は分散成分 1 にどのように加算されるのでしょうか?
そして最後の質問ですが、JMP 内で最小値が 0.42 を超えていることを示す方法はありますか。つまり、点推定値を示すだけでなく、最小値の区間推定値を示す方法はありますか? バッチの影響を調整した 0.42 を超える確率が見つかったら、と考えています。
ありがとう ！
最初の表では、レポートは、バッチが変量効果である線形モデルに基づく分散成分の推定値です。 標準偏差を合計して標準偏差の合計を求めることはできません。 sqrt(a) + sqrt(b) は sqrt(a + b) と等しくないことに注意してください。 分散を加算し、平方根をとって合計標準偏差を取得する必要があります。 これは線形モデルに基づく推定であるため、サンプルの標準偏差と一致しない可能性がありますが、モデルが良好なモデルであれば近いはずです。
ANOVA 表は、バッチが固定効果であると仮定して分散分析を行っています。
