데이터의 중요성?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />내 ANOVA 분석은 그룹 간에 통계적 차이가 없음을 나타냅니다.그러나 간단한 차트로 플로팅하면 분명히 데이터에 대한 하향 추세가 있습니다.내가 "믿는" 것은 무엇입니까?
Re: 데이터의 중요성?ANOVA는 그룹 평균 간에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하는 데 사용됩니다. 이 경우 모든 그룹에 대한 평균 다이아몬드가 데이터의 전체 평균과 겹치는 것을 볼 수 있으므로 통계적으로 유의미한 차이가 발견되지 않는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
범주형 변수가 아닌 연령에 대한 연속 변수를 생성할 데이터가 있는 경우 회귀 분석을 수행하여 선의 기울기가 0과 크게 다른지 여부를 테스트합니다. 이것은 추세를 식별하는 데 필요한 분석입니다.
Re: 데이터의 중요성?사고 과정을 더 잘 이해하기 위해 질문에 답하려면:
· 데이터는 실제 측정에서 가져오며, 실패 후 공정에서 장비를 제거한 후 저울에서 완성됩니다.
· "Y"는 공정 중 금속 손실
· 차별은 용인된다
· 그룹 크기는 임의로 선택되었습니다.
· 그룹 크기의 불균형은 장비의 자연적인 고장으로 인해 교체가 필요함
· 이상값은 정확하지만 명확하게 이해되지 않음
· 금속 가격이 높기 때문에 .005 이상의 차이가 상당합니다.
· 예산 책정을 위해 금속 손실률을 결정하려고 합니다.
· ANOVA는 계획된 분석이 아니었지만 프로세스에 대한 일부 추론을 만드는 데 사용되었습니다.
추가 도움을 주시면 감사하겠습니다.
제프 콜튼
스태프 엔지니어
엔터프라이즈 우수성
유리 섬유
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Re: 데이터의 중요성?내가 틀렸을 수도 있지만 컨설팅 통계학자이자 미국통계협회(American Statistical Association)의 회원으로서 이 스레드가 취하고 있는 방향에 강력하게 반대해야 한다고 생각합니다.우리 모두가 넘어지기 시작하기 전에 갈림길의 정원 , 아마도 우리는 숨을 쉬고 다른 절차를 권장하는 것을 중단하고 그 뒤에 있는 데이터와 과학에 대한 몇 가지 세부 사항을 이해해야 할 것입니다.
데이터의 출처는 어디입니까?"Y"는 무엇입니까?우연의 데이터입니까, 아니면 설계된 실험의 결과입니까?"Y"는 어떻게 측정되었습니까?측정 시스템이 수용 가능하게 구별합니까?그룹은 어떻게 선택되었습니까?그룹 샘플 크기의 불균형은 어디에서 발생합니까?데이터에 이상값이 있는 것 같습니다. 그것들이 정확하고 이해되었는가?기술적으로 중요한 차이점은 무엇입니까?이 분석 결과에서 어떤 종류의 결정을 내리려고 합니까?목표는 "데이터 마이닝"입니까 아니면 추론입니까?ANOVA는 처음부터 계획된 분석이었습니까?
아무도 화를 내지 않기를 바랍니다.아무 것도 의도하지 않았습니다.우리 모두가 돕고 싶어한다고 생각합니다.그러나 질문에 대한 답변(그리고 그 이상!)은 도움과 피해의 차이를 의미할 수 있습니다.
Re: 데이터의 중요성?또 다른 생각: 적절하게 구성된 프로세스 동작 차트 또는 실행 차트는 데이터의 추세가 아닌 변화가 있음을 보여줄 수 있습니다.
Re: 데이터의 중요성?95% 신뢰 구간을 사용하여 데이터에 적합선을 배치했습니까?선이 밴드 내에서 수평 위치로 이동할 수 있는 경우 "트렌드"가 중요하지 않은 경우가 종종 있습니다.소위 "추세선"은 종종 남용됩니다."연결 편지 보고서"를 볼 수도 있습니다. 매우 유용합니다.
Re: 데이터의 중요성?정말 하락 추세라면 회귀 모델은 이를 감지하는 데 더 효과적이어야 합니다. 와이 대 마디 없는 개인 연령 또는 그룹 평균 연령과 같은 변수.
Re: 데이터의 중요성?안녕 제프,
위에 표시된 것에서 페이지 아래로 연결 문자 보고서와 LSD 임계값 매트릭스를 살펴보십시오.내가 볼 수 있는 바로는 상단 및 하단 오버랩 마크에서 평균 다이아몬드의 오버랩 또는 부족에 따라 0391-0420과 크게 다른 그룹이 4개 이상 있습니다.R-제곱은 또한 다른 그룹에 약간의 차이가 있음을 나타냅니다. 차이가 거의 없다면 R-제곱은 0에 가까울 것입니다.
최상의,
청구서
Re: 데이터의 중요성?안녕, 제프!
"라고 말하면 중대한 오류를 범하고 있는 것입니다. 내 ANOVA 분석은 그룹 간에 통계적 차이가 없음을 나타냅니다."기분 나쁘게 생각하지 마세요.당신은 혼자가 아닙니다.특히 p 값 임계값과 관련하여 현재 과학에서 유의성 테스트 주변에 소용돌이치는 폭풍이 있습니다.
올바른 진술은 "나의 ANOVA 분석은 귀무가설을 기각하는 데 거의 실패합니다."와 같은 것입니다.그것은 "차이가 없다"고 말하지 않습니다... 분명히 차이가 있습니다; 당신은 그것을 볼 수 있습니다.매우 근접하지만 이러한 데이터가 주어지면 유의미한 차이를 감지할 수 있는 충분한 증거가 없습니다.
기술적으로 관심이 있는 차이를 통계적으로 감지할 수 있을 만큼 충분히 강력하도록 테스트를 설계해야 합니다.이 데이터에서 눈으로 보는 차이에 관심이 있다면 그것을 믿으십시오.그리고 다음에는 그 차이를 감지할 수 있는 적절한 검정력을 제공하는 균형 잡힌 테스트를 설계하십시오. 선험적으로 .
