Diagramme quantile normal pour différentes variablesBonjour,
J'ai des données qui correspondent à différents cas (valeurs de résistance pour différentes structures). Je veux faire le tracé quantile normal pour chaque cas et voir tous les cas dans le même graphique (chaque cas avec un marqueur ou une couleur différente, par exemple) afin d'observer directement les différences et de faire des comparaisons.
Est-il possible? J'essaie de regrouper par structure dans l'option "par" mais j'obtiens un graphique différent pour chaque cas.
Cordialement,
G.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesVotre A & B constituent l'ensemble de l'intrigue. Le WP a 3 DF. Ce sont A+B+AB. Je ne sais pas quelle est la sous-intrigue. Je pourrais être plus utile si vous fournissez le nombre de facteurs et la résolution dans la sous-intrigue.
J'ai joint un pdf d'instructions pour analyser une telle conception en parcelles divisées. J'appelle cela un split-plot d'efficacité... La restriction n'a rien à voir avec la difficulté à changer les niveaux de facteur, mais en raison du désir d'augmenter la précision du WP et du SP tout en minimisant les ressources. Dans l'exemple ci-joint, l'expérience a 31 DF au total. L'intrigue entière est créée par les facteurs S, P et V (factoriel complet). WP a 7 DF : S+P+V+SP+SV+PV+SPV. La sous-parcelle est créée par les facteurs T & t (factoriel complet). SP a 24 DF : (T+t+Tt)(1+WP).
Y=WP+SP. Faites moi savoir si vous avez des questions.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variables@shrirams Je peux vous donner des instructions explicites sur ma méthode moins qu'élégante de création des parcelles normales (et des parcelles de Pareto) pour l'ensemble de la parcelle et des sous-parcelles d'une conception en parcelles divisées. Je ne suis pas sûr qu'il soit approprié de poster ceci ici, mais si vous m'envoyez un message privé, je serai heureux de vous aider.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variables@statman Oui effectivement, les facteurs sont croisés et non imbriqués. Et comme vous l'avez souligné, je regarde la distribution des répliques.L'imbrication se produit dans le split-plot. Dans mon cas, A & B ne sont pas des variables de bruit, mais plutôt des facteurs de conception. Des pointeurs pour créer un tel tracé seront très utiles.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variables@shrirams , j'ai réfléchi à votre situation et aux intrigues que vous cherchez à créer. Le diagramme que vous montrez montre que ces composants A et B ne sont pas imbriqués, mais croisés ! Chaque niveau de A voit chaque niveau de B. Il me semble que vous exécutez des expériences imbriquées "à l'intérieur" de ces composants. Cela me semble répliques . Les composants A et B créent soit 4 blocs (Si A & B sont du bruit) ou le parcelle entière (si A et B sont des facteurs de plan) d'un plan en parcelles divisées. Ces composants sont-ils des variables de bruit ou des facteurs de conception ? Dans tous les cas, si vous essayez de créer des tracés normaux pour chaque bloc ou tracé entier, j'ai une manière moins qu'élégante de le faire. Si mon interprétation est correcte, je peux vous indiquer comment demander à JMP de vous aider à effectuer cette analyse.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesPas de soucis, je n'ai pas réussi à faire valoir mon point de vue. J'utilise des graphiques d'effets normaux pour les études croisées, mais pour les études imbriquées, je pense qu'il existe de meilleures approches. Je vais continuer.Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesJe ne sais pas pourquoi vous supposez qu'il y a un effet temporel. Il n'y a pas de variable temporelle ici. Ce sont des distributions qui ne doivent pas nécessairement s'influencer mutuellement. Ils sont imbriqués dans le but de les regrouper. Ils sont comparés en regardant les distributions elles-mêmes au sein de chaque sous-groupe. En regardant la distribution, je ne jette aucune information. Peut-être que je manque votre point?En tout cas, je me demande comment un tel complot QQ pourrait être fait.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesCe n'est pas que je l'écarte, je suggère simplement que vous jetez des informations. Ma citation de Deming est le point. Lorsque vous regardez simplement la distribution et les valeurs aberrantes, vous manquez des informations sur la série chronologique. Comment comparer les 4 combinaisons ? Comment séparez-vous les effets imbriqués ? À quel point doivent-ils être différents pour être significatifs ? Shewhart a inventé les cartes de contrôle dans ce but précis.Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesSalut, merci pour la réponse. Je ne sais pas pourquoi vous escomptez l'utilisation d'un graphique quantile normal pour les groupes imbriqués. Je voudrais mettre tous les groupes ensemble pour une comparaison visuelle sur la même parcelle. Des tracés comme celui-ci sont courants pour comparer la distribution d'un certain paramètre dans différentes expériences.
Voici un visuel de ce que j'essaie de réaliser:
Aucune infraction prise et aucune intention.
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesJe dois m'excuser et ne soyez pas offensé, mais pourquoi voudriez-vous des placettes normales pour un plan d'échantillonnage imbriqué ? L'un des aspects les plus importants d'un tel plan est la série rationnelle dans laquelle les données ont été acquises (par exemple, le temps). Lorsque vous le mettez sur un tracé normal, vous perdez la série. Maintenant, je pense que les tracés normaux pour l'analyse DOE sont fantastiques, mais la série chronologique dans DOE est secondaire par rapport aux effets des facteurs.
« L'analyse de la variance, le test t, les intervalles de confiance et les autres techniques statistiques enseignées dans les livres, aussi intéressantes soient-elles, sont inappropriées parce qu'elles ne fournissent aucune base de prédiction et parce qu'elles enterrent l'information contenue dans l'ordre de production. La plupart sinon tous les progiciels informatiques d'analyse de données, comme on les appelle, fournissent des exemples flagrants d'inefficacité. Deming, W. Edwards (1975), Sur la probabilité comme base d'action. Le statisticien américain, 29(4), 1975, p. 146-152
Utilisez le tableau de variabilité, les cartes de contrôle (plage pour évaluer la cohérence de la structure de test et Xbar pour comparer la variation de la structure de test à l'ID de plaquette. La structure de test au sein de la plaquette est-elle cohérente et, si oui, quelle source est la plus grande : la structure de test ou la variation de plaquette à plaquette). et les composants de variation imbriqués pour le quantitatif (que vous pouvez obtenir à l'aide du tableau de variabilité (options Composants de variance).
Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesSalut - lié à cette solution : Comment pouvons-nous créer des tracés comme celui-ci pour plusieurs niveaux de groupes imbriqués ? Disons que j'ai un groupement A (par exemple ID de plaquette) et un groupement B (par exemple structure de test), qui s'imbriqueront dans le groupe A.Re : Diagramme des quantiles normaux pour différentes variablesCe résultat est possible dans le Sens Unique plate-forme. Je suppose que vous avez les données dans une colonne et l'indicateur de groupe dans une autre colonne. Sélectionner Analyser > Ajuster Y par X . Sélectionnez la colonne de données et cliquez sur Oui . Sélectionnez la colonne avec l'indicateur de groupe et cliquez sur X . Cliquez sur D'ACCORD lancer Sens Unique .
Cliquez sur le triangle rouge à côté de Oneway et sélectionnez l'une des commandes pour tracer les quantiles normaux.
Notez que vous pouvez également sélectionner Lignes > Colorier ou marquer par colonne et sélectionnez la colonne de regroupement. Cette commande (par défaut) attribuera la même couleur aux marqueurs que celle utilisée pour les lignes de chaque groupe.
