<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />모두들 안녕,
일부 품질 관리 작업을 위해 데이터를 분석하고 있습니다. 일부 생산에서 3 배치가 있습니다. 3개의 배치 각각에서 13개의 샘플이 있습니다. 각 샘플은 0과 1 사이의 실수이지만 1이 가능한 상한인지 확실하지 않습니다. 0.42 미만의 모든 샘플은 실패입니다. 분석할 방법을 찾아야 합니다. 3개의 배치가 있으므로 "배치"는 무작위 효과라고 가정합니다. 분산 성분으로 분석할 수 있을 거라 생각했는데, 결과 해석이 어렵다.
일부 수치 배경: 다음은 3개 배치의 평균 및 표준 편차입니다: 0.537(0.055), 0.656(0.129) 및 0.514(0.041).
이제 "변동성 게이지" 모듈(jmp 11)을 통해 분산 구성 요소를 실행했고 다음과 같은 결과를 얻었습니다.
| 요소 | 변수 구성요소 | % 총 | sqrt(변수 구성요소) |
|---|
| 일괄 | 0.0053 | 42.6 | 0.0729 |
| 이내에 | 0.0071 | 57.4 | 0.084 |
| 총 | 0.012 | 100 | 0.111 |
모든 관측치의 총 SD가 0.103이고 전체 구성 요소의 sqrt(var 구성 요소)가 0.111이기 때문에 이것을 해석하는 방법이 혼란스럽습니다. 이들둘의 차이점은 무엇인가요?
또한 이 ANOVA 테이블을 얻었습니다.
| 원천 | DF | 봄 여름 시즌 | 석사 |
|---|
| 일괄 | 2 | 0.153 | 0.0763 |
| 이내에 | 36 | 0.257 | 0.00716 |
| 총 | 38 | 0.410 | 0.01 |
이 표는 분산 구성요소 1에 어떻게 추가됩니까?
그리고 마지막 질문은 JMP 내에서 최소값이 0.42 이상임을 보여주는 방법이 있습니까? 제 말은 단지 점 추정치를 표시하는 것이 아니라 최소값에 대한 간격 추정을 표시하는 것입니다. 배치 영향에 대해 조정된 0.42 이상의 확률을 찾으면 아마도 생각합니다.
감사합니다 !
첫 번째 테이블에서 보고서는 배치가 랜덤 효과인 선형 모델을 기반으로 한 분산 구성 요소의 추정치입니다. 전체 표준 편차를 얻기 위해 표준 편차를 더할 수 없습니다. sqrt(a) + sqrt(b)는 sqrt(a + b)와 같지 않습니다. 분산을 더한 다음 제곱근을 취하여 총 표준 편차를 구해야 합니다. 이것은 선형 모델을 기반으로 한 추정이기 때문에 샘플 표준 편차와 일치하지 않을 수 있지만 모델이 좋은 모델이라면 근접해야 합니다.
ANOVA 테이블은 배치가 고정 효과라고 가정하여 분산 분석을 수행합니다.
