Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesHola,
Tengo datos que corresponden a diferentes casos (valores de resistencia para diferentes estructuras). Quiero hacer el gráfico de cuantiles normal para cada caso y ver todos los casos en el mismo gráfico (cada caso con diferente marcador o color, por ejemplo) para poder observar directamente las diferencias y hacer comparaciones.
¿Es posible? Intento agrupar por estructura en la opción "por" pero obtengo una gráfica diferente para cada caso.
Atentamente,
GRAMO.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesSu A y B componen toda la trama. El WP tiene 3 DF. Son A+B+AB. No sé cuál es la trama secundaria. Podría ser de más ayuda si proporciona la cantidad de factores y la resolución en la trama secundaria.
Adjunto un pdf de instrucciones para analizar un diseño de parcela dividida. A esto lo llamo diagrama dividido de eficiencia... La restricción no tiene nada que ver con la dificultad de cambiar los niveles de los factores, sino con el deseo de aumentar la precisión del WP y el SP mientras se minimizan los recursos. En el ejemplo adjunto, el experimento tiene 31 DF totales. Todo el gráfico está creado por los factores S, P y V (factorial completo). WP tiene 7 DF: S+P+V+SP+SV+PV+SPV. La subparcela se crea mediante los factores T y t (factorial completo). SP tiene 24 DF: (T+t+Tt)(1+WP).
Y=WP+SP. Hazme saber si tienes alguna pregunta.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variables@shrirams Puedo darle instrucciones explícitas a mi método menos que elegante de crear los Gráficos Normales (y Gráficos de Pareto) para el gráfico completo y los subgráficos de un diseño de gráfico dividido. No estoy seguro de que sea apropiado publicar esto aquí, pero si me envías un mensaje privado, estaré encantado de ayudarte.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variables@statman Sí, efectivamente, los factores están cruzados y no anidados. Y como usted señaló, estoy viendo la distribución de las réplicas.La anidación ocurre en la parcela dividida. En mi caso, A y B no son variables de ruido, sino factores de diseño. Los punteros para crear una trama de este tipo serán muy útiles.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variables@shrirams , he pensado en tu situación y en las tramas que buscas crear. El diagrama que muestra parece que esos componentes A y B no están anidados, sino cruzados. Cada nivel de A ve cada nivel de B. Me parece que está ejecutando experimentos anidados "dentro" de esos componentes. esto me suena replica . Los componentes A y B están creando 4 bloques (Si A y B son ruido) o el parcela completa (si A y B son factores de diseño) de un diseño de parcelas divididas. ¿Son estos componentes variables de ruido o factores de diseño? En cualquier caso, si está tratando de crear gráficos normales para cada bloque o gráfico completo, tengo una forma menos que elegante de hacerlo. Si mi interpretación es correcta, puedo brindarle orientación sobre cómo hacer que JMP lo ayude a realizar este análisis.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesNo te preocupes, no he sido capaz de hacer mi punto. Utilizo diagramas de efectos normales para estudios cruzados, pero para estudios anidados creo que hay mejores enfoques. Seguiré adelante.Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesNo estoy seguro de por qué estás asumiendo que hay un efecto de tiempo. No hay variable de tiempo aquí. Son distribuciones que no necesariamente tienen que afectarse entre sí. Están anidados con el fin de agruparlos. Se comparan observando las propias distribuciones dentro de cada subgrupo. Al observar la distribución, no estoy descartando ninguna información. ¿Quizás me estoy perdiendo tu punto?En cualquier caso, me pregunto cómo se podría hacer tal gráfico QQ.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesNo es que lo descarte, solo sugiero que está tirando información. Mi cita de Deming es el punto. Cuando simplemente observa la distribución y los valores atípicos, pierde información sobre la serie temporal. ¿Cómo comparas las 4 combinaciones? ¿Cómo se separan los efectos anidados? ¿Cuán diferentes deben ser para ser significativos? Shewhart inventó las gráficas de control precisamente para este propósito.Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesHola, gracias por la respuesta. No estoy seguro de por qué está descartando el uso de un gráfico de cuantiles normal para grupos anidados. Me gustaría juntar todos los grupos para una comparación visual en la misma parcela. Gráficos como este son comunes para comparar la distribución de un determinado parámetro en diferentes experimentos.
Aquí hay una imagen de lo que estoy tratando de lograr:
Sin ofender y sin intención.
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesDebo disculparme y, por favor, no se ofenda, pero ¿por qué querría parcelas normales para un plan de muestreo anidado? Uno de los aspectos más importantes de dicho plan es la serie racional en la que se adquirieron los datos (por ejemplo, el tiempo). Cuando lo pones en una trama normal, pierdes la serie. Ahora creo que las gráficas normales para el análisis DOE son fantásticas, pero la serie de tiempo en DOE es secundaria a los efectos de los factores.
“El análisis de varianza, la prueba t, los intervalos de confianza y otras técnicas estadísticas que se enseñan en los libros, por interesantes que sean, son inapropiados porque no brindan una base para la predicción y porque ocultan la información contenida en el orden de producción. La mayoría, si no todos, los paquetes informáticos para el análisis de datos, como se les llama, proporcionan ejemplos flagrantes de ineficiencia”. Deming, W. Edwards (1975), Sobre la probabilidad como base para la acción. The American Statistician, 29(4), 1975, pág. 146-152
Utilice el gráfico de variabilidad, los gráficos de control (rango para evaluar la consistencia de la estructura de la prueba y Xbar para comparar la variación de la estructura de la prueba con el ID de la oblea. ¿Es consistente la estructura de prueba dentro de la oblea y, de ser así, qué fuente es mayor: la estructura de prueba o la variación de oblea a oblea). y componentes de variación anidados para cuantitativos (que puede obtener utilizando el gráfico de variabilidad (opciones Componentes de varianza).
Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesHola, en relación con esta solución: ¿Cómo podemos crear gráficos como este para múltiples niveles de grupos anidados? Digamos que tengo una agrupación A (por ejemplo, ID de oblea) y una agrupación B (por ejemplo, estructura de prueba), que se anidarán dentro del grupo A.Re: Gráfica de cuantiles normales para diferentes variablesEste resultado es posible en el De una sola mano plataforma. Supongo que tiene los datos en una columna y el indicador de grupo en otra columna. Seleccionar Analizar > Ajustar Y por X . Seleccione la columna de datos y haga clic en Y . Seleccione la columna con el indicador de grupo y haga clic en X . Hacer clic DE ACUERDO lanzar De una sola mano .
Haga clic en el triángulo rojo junto a Oneway y seleccione uno de los comandos para trazar los cuantiles normales.
Tenga en cuenta que también puede seleccionar filas > Color o marca por columna y seleccione la columna de agrupación. Este comando (por defecto) asignará el mismo color a los marcadores que se usa para las líneas de cada grupo.
