小樣本的OOT趨勢<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />什麼是最佳的JMP分析技術，用於識別樣本量小的趨勢結果？
回复：小樣本的OOT趨勢如果您希望從測量到測量（沿趨勢）的平均值和變化是恆定的，那麼控製圖表（如JMP中的IR圖表（也稱為控製圖生成器））將有助於識別您測量的過程何時偏離控制。請記住，這不是假設檢驗。
如果您正在進行穩定性研究，降級平台（分析/可靠性）將有助於確定樣品何時可能降低到規格限制以下。
如果您嘗試將一組樣本與另一組樣本進行比較，則可以通過X平台（分析菜單）選項卡進行ANOVA。
如果您知道要執行的分析但找不到它，請查看JMP Starter Menu（在視圖選項卡下）。這是查找大量分析類型的便利位置。
希望這可以幫助，
乙
回复：小樣本的OOT趨勢我試圖找出趨勢結果並編寫一個強大的
利用JMP維護數據並保存腳本分析的程序
便於使用。從我所讀出的趨勢中可以看出很多
方式，但通常圍繞被統計識別
假設的顯著結果（在這種情況下是人口平均值）。
回复：小樣本的OOT趨勢我認為結論很大程度上取決於您所詢問的問題類型以及您使用的分析。您是在嘗試確定一個點是失控還是脫離趨勢，或者可能與另一個群體有所不同？
回复：小樣本的OOT趨勢典型的一項穩定性研究（3-10）。這種轉變的意義是
值得商榷但我正努力堅持行業標準的意義
我認為這是0.95的置信區間或α為0.05。
回复：小樣本的OOT趨勢多麼小？（3,30或300）有多大的轉變是有意義的？
