データの重要性?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />私の ANOVA 分析は、グループ間に統計的な差がないことを示しています。ただし、単純なグラフとしてプロットすると、データには明らかに下降傾向があります。私はどちらを「信じる」でしょうか？
Re: データの重要性?ANOVA は、グループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 この場合、各グループの平均ダイヤモンドがデータ全体の平均と重なっていることがわかります。そのため、統計的に有意な差が見つからないことは驚くべきことではありません。
カテゴリ変数ではなく年齢の連続変数を作成するためのデータがある場合は、回帰分析を実行して、線の傾きがゼロから大きく異なるかどうかをテストします。 これは傾向を特定するために必要な分析です。
Re: データの重要性?あなたの思考プロセスをより深く理解するために質問に答えるには:
· データは、故障後にプロセスから装置を取り外した後、スケール上で完成した実測値から得られます。
・「Y」は工程中の減肉量
・差別は容認される
· グループのサイズは任意に選択されました
・グループサイズの不均衡は機器の自然故障により発生し、交換が必要となる
· 外れ値は正しいが、明確に理解されていない
· 金属のコストが高いため、0.005 以上の差が顕著です。
· 予算編成のために金属の損失率を決定しようとしています
· ANOVA は計画された分析ではありませんでしたが、プロセスに関する推論を行うために使用されました
追加のご支援をいただければ幸いです。
ジェフ・コルトン
主任技師
エンタープライズ・エクセレンス
グラスファイバー
940 ウォッシュバーン スイッチ ロード
シェルビー、ノースカロライナ州、米国、28150
電話番号: 704-434-2261 内線2374
電子メール: kolton@ppg.com
ウェブサイト: www.ppg.com<>
Re: データの重要性?おそらく私は間違っているかもしれませんが、コンサルティング統計学者として、また米国統計協会の会員として、このスレッドが方向性を示していると感じる方向性に強く反対しなければならないと感じています。みんなでつまずき始める前に分かれ道の庭園、おそらく私たちは一息つき、別の手順を推奨するのをやめ、データとその背後にある科学についてのいくつかの詳細を理解する必要があります。
データはどこから来たのでしょうか?Yとは何ですか"？それらは偶然のデータなのでしょうか、それとも計画された実験の結果なのでしょうか?「Y」はどのように測定されましたか?測定システムは適切に識別できますか?グループはどのように選ばれたのですか？グループのサンプルサイズの不均衡はどこから生じるのでしょうか?データには外れ値があるようです。それらは正しく理解されていますか？技術的に重要な違いは何ですか?この分析結果からどのような決定を下そうとしていますか?目的は「データマイニング」ですか、それとも推論ですか?ANOVA は最初から計画された分析でしたか?
誰も気分を悪くしないことを願っています。何も意図されていません。私たちは皆、助けたいと思っていると思います。しかし、質問への答え (そしてそれ以上!) が、助けるか害を与えるかの違いを意味する可能性があります。
Re: データの重要性?もう 1 つの考えは、適切に作成されたプロセス動作チャートや実行チャートでさえ、データに傾向ではなく変化があることを示す可能性があるということです。
Re: データの重要性?95% 信頼帯域でデータに適合線を引きましたか?ラインがバンド内で水平位置に移動できる場合、「傾向」は重要ではありません。これは多くの場合当てはまります。いわゆる「トレンドライン」は乱用されることがよくあります。非常に役立つ「つながりの手紙レポート」もご覧ください。
Re: データの重要性?本当に下落傾向にあるのなら、回帰モデルはそれを検出するためにより効果的であるはずです。 Y対継続的な個人の年齢やグループの平均年齢などの変数。
Re: データの重要性?こんにちは、ジェフ
上に表示されているものからページのさらに下にある接続文字レポートと LSD 閾値マトリックスを見てください。私が見る限り、上下の重複マークにおける平均ダイヤモンドの重複または欠如に基づいて、0391-0420 とは大きく異なるグループが少なくとも 4 つあります。R 二乗は、異なるグループ間に何らかの差異があることも示しています。 差がほとんどない場合、R 二乗はゼロに近くなります。
一番、
明細書
Re: データの重要性?こんにちは、ジェフ！
「」と言うとき、あなたは重大な間違いを犯しています。私の分散分析分析では、グループ間に統計的な差がないことが示されています。」気分を悪くしないでください。あなた一人じゃありません。現在、科学における有意性検定、特に p 値の閾値に関して嵐が巻き起こっています。
正しい記述は、「私の ANOVA 分析は帰無仮説をほとんど棄却できませんでした。」というものです。「違いはない」とは言いません...明らかに違いがあります。見れば分かります。これらのデータでは、非常に近いものではありますが、有意な差を検出するのに十分な証拠はありません。
技術的に重要な差異を統計的に検出できるほど強力なテストを設計する必要があります。これらのデータで目で見る違いが気になる場合は、それを信じてください。そして次回は、その違いを検出するのに十分な検出力を提供するバランスのとれたテストを設計します。アプリオリ。
