小サンプルサイズのOOTトレンド<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />少ないサンプルサイズでトレンド外の結果を特定するための最良のJMP分析手法は何ですか？
小サンプルサイズでのトレンド：OOT平均値と変動が測定ごとに（トレンドに沿って）一定であることが予想される場合は、JMPのIRチャート（Control Chart Builderも）のような管理図が、測定プロセスがいつドリフトしたかコントロール。これは仮説検定ではないことに注意してください。
安定性試験を行っている場合は、劣化プラットフォーム（分析/信頼性）を使用して、サンプルが仕様の限界を下回って劣化する可能性がある時期を判断することができます。
あるグループのサンプルを別のグループのサンプルと比較しようとしている場合は、[Xにフィット]プラットフォーム（[分析]メニュー）タブでANOVAを実行できます。
実行したい分析を知っていてもそれが見つからない場合は、JMPスターターメニュー（表示タブの下）を見てください。これは多くの種類の分析を見つけるのに便利な場所です。
お役に立てれば、
B
小サンプルサイズでのトレンド：OOTトレンド外の結果を特定して、堅牢なスクリプトを作成しようとしています
JMPを利用してデータを保持し、スクリプト分析を保存する手順
使いやすさ。私がトレンドの中から読んだものから多くのことを特徴付けることができます
しかし、通常は統計的に
仮説からの有意な結果（この場合、母集団の平均）。
小サンプルサイズでのトレンド：OOT結論は、あなたが尋ねている質問の種類とあなたが使用する分析に大きく依存するだろうと思います。あなたはポイントが暴走しているのか、それともトレンドから外れているのか、それとも他のグループと違うのかを判断しようとしていますか？
小サンプルサイズでのトレンド：OOT典型的な1安定性スタディ（3 - 10）。シフトの意味は
議論の余地があるが、私は意義のために業界標準に従うことを試みている
これは信頼区間0.95またはアルファ0.05であると私は考えています。
小サンプルサイズでのトレンド：OOTなんて小さいの？（3、30、300）そしてどれくらいの大きさのシフトが意味がありますか？
