Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenHallo,
Ich habe Daten, die verschiedenen Fällen entsprechen (Widerstandswerte für verschiedene Strukturen). Ich möchte für jeden Fall das normale Quantildiagramm erstellen und alle Fälle im selben Diagramm sehen (jeder Fall beispielsweise mit einer anderen Markierung oder Farbe), um die Unterschiede direkt zu beobachten und Vergleiche anzustellen.
Ist es möglich? Ich versuche, in der Option „nach“ nach Struktur zu gruppieren, erhalte jedoch für jeden Fall ein anderes Diagramm.
Mit freundlichen Grüße,
G.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenIhr A & B bilden die gesamte Handlung. Das WP hat 3 DFs. Sie sind A+B+AB. Ich weiß nicht, was die Nebenhandlung ist. Ich könnte Ihnen weiterhelfen, wenn Sie die Anzahl der Faktoren und die Auflösung in der Nebenhandlung angeben.
Ich habe ein PDF mit Anweisungen zur Analyse eines solchen Split-Plot-Designs beigefügt. Ich nenne das einen Effizienz-Split-Plot ... Die Einschränkung hat nichts mit der Schwierigkeit zu tun, Faktorstufen zu ändern, sondern mit dem Wunsch, die Präzision des WP und des SP zu erhöhen und gleichzeitig die Ressourcen zu minimieren. Im beigefügten Beispiel weist das Experiment insgesamt 31 DFs auf. Das gesamte Diagramm wird durch die Faktoren S, P und V (vollfaktoriell) erstellt. WP hat 7 DFs: S+P+V+SP+SV+PV+SPV. Die Unterdarstellung wird durch die Faktoren T & t (vollfaktoriell) erstellt. SP hat 24 DFs: (T+t+Tt)(1+WP).
Y=WP+SP. Lassen Sie mich wissen, wenn Sie Fragen haben.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene Variablen@shrirams Ich kann Ihnen explizite Anweisungen zu meiner weniger eleganten Methode zum Erstellen der Normaldiagramme (und Paretodiagramme) für das gesamte Diagramm und die Unterdiagramme eines Split-Plot-Designs geben. Ich bin mir nicht sicher, ob es angebracht ist, dies hier zu posten, aber wenn Sie mir eine private Nachricht senden, helfe ich Ihnen gerne weiter.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene Variablen@statman Ja, tatsächlich sind die Faktoren gekreuzt und nicht verschachtelt. Und wie Sie bereits betont haben, schaue ich mir die Verteilung der Replikate an.Die Verschachtelung erfolgt im Split-Plot. In meinem Fall sind A und B keine Lärmvariablen, sondern Designfaktoren. Hinweise zum Erstellen eines solchen Diagramms werden sehr hilfreich sein.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene Variablen@shrirams Ich habe über Ihre Situation und die Pläne nachgedacht, die Sie erstellen möchten. Das von Ihnen gezeigte Diagramm scheint so zu sein, dass die Komponenten A und B nicht verschachtelt, sondern gekreuzt sind! Jede Ebene von A sieht jede Ebene von B. Es scheint mir, dass Sie Experimente durchführen, die „innerhalb“ dieser Komponenten verschachtelt sind. Das hört sich für mich so an repliziert . Die A- und B-Komponenten erzeugen entweder 4 Blöcke (Wenn A & B Rauschen sind) oder die ganze Handlung (wenn A und B Designfaktoren sind) eines Split-Plot-Designs. Sind diese Komponenten Geräuschvariablen oder Designfaktoren? Wenn Sie jedoch versuchen, normale Diagramme für jeden Block oder jedes gesamte Diagramm zu erstellen, habe ich eine weniger elegante Möglichkeit, dies zu tun. Wenn meine Interpretation richtig ist, kann ich Ihnen Hinweise geben, wie Sie JMP dazu bringen können, bei der Durchführung dieser Analyse zu helfen.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenKeine Sorge, ich konnte meinen Standpunkt nicht darlegen. Für gekreuzte Studien verwende ich normale Wirkungsdiagramme, aber für verschachtelte Studien gibt es meiner Meinung nach bessere Ansätze. Ich werde weitermachen.Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenIch bin mir nicht sicher, warum Sie von einem Zeiteffekt ausgehen. Hier gibt es keine Zeitvariable. Es handelt sich um Verteilungen, die sich nicht unbedingt gegenseitig beeinflussen müssen. Zur Gruppierung sind sie verschachtelt. Sie werden verglichen, indem die Verteilungen selbst innerhalb jeder Untergruppe betrachtet werden. Indem ich mir die Verteilung ansehe, werfe ich keine Informationen weg. Vielleicht übersehe ich Ihren Standpunkt?Auf jeden Fall frage ich mich, wie ein solcher QQ-Plot erstellt werden könnte.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenEs ist nicht so, dass ich es außer Acht lasse, ich schlage nur vor, dass Sie Informationen wegwerfen. Mein Zitat von Deming ist der Punkt. Wenn Sie sich nur die Verteilung und Ausreißer ansehen, entgehen Ihnen Informationen über die Zeitreihe. Wie vergleichen Sie die 4 Kombinationen? Wie trennt man die verschachtelten Effekte? Wie unterschiedlich müssen sie sein, um bedeutsam zu sein? Shewhart hat genau zu diesem Zweck Kontrollkarten erfunden.Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenHallo – danke für die Antwort. Ich bin mir nicht sicher, warum Sie die Verwendung eines normalen Quantildiagramms für verschachtelte Gruppen außer Acht lassen. Ich möchte alle Gruppen zum visuellen Vergleich auf demselben Diagramm zusammenfassen. Diagramme wie diese werden häufig verwendet, um die Verteilung eines bestimmten Parameters in verschiedenen Experimenten zu vergleichen.
Hier ist eine visuelle Darstellung dessen, was ich erreichen möchte:
Keine Beleidigung und keine Absicht.
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenIch muss mich entschuldigen und seien Sie bitte nicht beleidigt, aber warum sollten Sie normale Diagramme für einen verschachtelten Stichprobenplan wünschen? Einer der wichtigsten Aspekte eines solchen Plans ist die rationale Reihe, in der die Daten erfasst wurden (z. B. Zeit). Wenn Sie es auf eine normale Handlung anwenden, verlieren Sie die Serie. Nun finde ich normale Diagramme für die DOE-Analyse fantastisch, aber die Zeitreihen im DOE sind zweitrangig gegenüber den Faktoreffekten.
„Varianzanalysen, T-Tests, Konfidenzintervalle und andere statistische Techniken, die in den Büchern gelehrt werden, sind, so interessant sie auch sein mögen, ungeeignet, weil sie keine Grundlage für Vorhersagen liefern und weil sie die in der Produktionsreihenfolge enthaltenen Informationen verdecken. Die meisten, wenn nicht alle Computerpakete zur Datenanalyse, wie sie genannt werden, liefern eklatante Beispiele für Ineffizienz.“ Deming, W. Edwards (1975), Über Wahrscheinlichkeit als Handlungsgrundlage. The American Statistician, 29(4), 1975, p. 146-152
Verwenden Sie Variabilitätsdiagramme und Kontrolldiagramme (Bereich), um die Konsistenz der Teststruktur zu bewerten, und Xbar, um die Variation der Teststruktur mit der Wafer-ID zu vergleichen. Ist die Teststruktur innerhalb des Wafers konsistent und wenn ja, welche Quelle ist größer: die Teststruktur oder die Wafer-zu-Wafer-Variation). und verschachtelte Variationskomponenten für quantitative (die Sie mithilfe des Variabilitätsdiagramms erhalten können (Optionen Varianzkomponenten).
Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenHallo – im Zusammenhang mit dieser Lösung: Wie können wir Diagramme wie diese für mehrere Ebenen verschachtelter Gruppen erstellen? Nehmen wir an, ich habe eine Gruppierung A (z. B. Wafer-ID) und eine Gruppierung B (z. B. Teststruktur), die in Gruppe A verschachtelt werden.Betreff: Normales Quantildiagramm für verschiedene VariablenDieses Ergebnis ist in der möglich Ein Weg Plattform. Ich gehe davon aus, dass Sie die Daten in einer Spalte und den Gruppenindikator in einer anderen Spalte haben. Wählen Analysieren > Passen Sie Y an X an . Wählen Sie die Datenspalte aus und klicken Sie Y . Wählen Sie die Spalte mit dem Gruppenindikator aus und klicken Sie X . Klicken OK starten Ein Weg .
Klicken Sie auf das rote Dreieck neben Oneway und wählen Sie einen der Befehle aus, um die Normalquantile darzustellen.
Beachten Sie, dass Sie auch auswählen können Reihen > Farbe oder Markierung nach Spalte und wählen Sie die Gruppierungsspalte aus. Dieser Befehl weist (standardmäßig) den Markierungen dieselbe Farbe zu, die auch für die Linien jeder Gruppe verwendet wird.
