2つのプロセス間の欠陥性能の比較こんにちは、みんな、
私はより良い欠陥性能を持つと思われる新しいプロセスを評価することを計画しています（半導体産業）。私が持っている質問は私のプロセスの失敗が実験の特定のランの間に再現可能ではないと言うことを可能にします。たとえば、私の100枚のウェハを実行したとき、20回目と50回目のウェハの実行で障害が発生することがわかりました。他の１００枚のウェハ上での繰り返しは、１０、３１、および７０枚目のウェハ上で起こる故障を実行する。このような状況で、私の新しいプロセスが実際に私のベースラインプロセスの欠陥を改善するかどうかを決定するためにどのように私は私の実験を設計するのですか
誰かがこれを手伝ってくれることを願っています
Rgrds
イルファン
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するIrfan、あなたのアルファは0.4138です（ログランク検定）。0.4138は0.05より大きいので、2つのグループが同じであるという帰無仮説を棄却することはできません。そう正式に！しかし、この事実はあなたの（累積）プロットが低い（それがそうであれば）と言うことをあなたが言うことを妨げるべきではない、そしてそれ故にプロセスはより良い欠陥性能を持っています 。一般的に言って、統計的有意差を得ることはまだかなり困難です。しかし、これは私の主観的な態度です（おそらく、ここの専門家は彼らの是正コメントをすることが可能であると思うでしょう） ）
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するこんにちは、
何を意味するのか私と共有することができますが、アルファも0.05に設定されていますか？この場合、2つのグループが同じであるという帰無仮説を棄却することはできません。
Rgrds
イルファン
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するこれらの曲線は失敗の（累積）確率を反映しています。そう
より良好な欠陥性能を有するプロセスはより低い曲線を有する。
p値も考慮する必要があります（ただし、フェチ化はしません）。しかし、これはすべて当てはまります
統計理論へ。
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するこんにちは、
これが私が持っているデータです。
上の分析から示された数字の説明を私に説明することができる
Rgrds
イルファン
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較する列（name）を付けてJMPデータファイルを作成して開きます。
時間：1から100までの一連の数字
検閲官：コード0および1（失敗 "YES" - 0（sic！）、失敗 "NO" - 1）
グループ化：コード1、2など（比較グループ）
その後：
分析 - >信頼性と生存 - >生存
そして活性化（ティック）：「生存の代わりに失敗をプロットする」
簡潔にしてすみません（私の弱い英語のせいで）:)
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するKaplan-Meierのリファレンスは、
ヘルプ==統計インデックス
再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較するメディックさん、
この累積確率を実行できるJMPの分析オプションに誘導することができますか？
Rgrds
イルファン再：2つのプロセス間の欠陥性能を比較する私には、考えられる方法の1つは、逆方向（下から上へ）のKaplan-Meier曲線（累積の失敗確率を反映している）を比較することです。時間変数（Ｘ軸）として「条件付き時間」を使用することができる（その単位はウェーハである）。
