금본위 제에 대한 비교 가능성 / 동등성 테스트를위한 샘플 크기, 전력 및 TOST나는 제조 공정의 기준선 (주요 제품 척도)으로서 역사적인 데이터 세트를 가지고 있으며, 최적화로 인해 프로세스가 변경되었습니다. 어떻게해야합니까? 1) 비교 연구를 위해 표본 크기와 능력을 추정합니까? 2) TOST를 사용하여 최적화 된 프로세스의 제품이 동일한 / 비교 가능한 제품을 생산하는지 확인하십시오. (2 개의 데이터 세트 사이의 균등 분산을 가정)
1) 현재의 접근 방식은 기본 데이터 셋에서 표준 편차를 사용하는 것입니다. 'baseline mean'과 'failure value / lower spec'사이의 델타를 사용하여 alfa = 0.05와 'mean difference'를 설정합니다. DOE에서 샘플 크기를 가져 오는 기능> 설계 및 진단> 샘플 크기 및 전력> 두 가지 샘플 수단. 이 접근법이 맞습니까?
2) 들어 본 적이 없으므로 전문적인 답변을 구합니다.
고마워,
에드
샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST감사샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST이전 답장을 확인했는지 또는 설명을 요청하는지 알 수 없습니다. JMP에서 TOST에 대한 더 많은 도움을 요청하는 경우 앞에서 주었던 참고 자료를 참조하십시오. 예제가 모두 있습니다. 추가 질문이 있으면 게시하십시오.
샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST권리. 내 경우에 허용 오차 간격을 얻는 올바른 접근법과 TOST에서이를 사용하는 방법은 무엇입니까? 필자에게는 하나의 실패 사양 한계와 핵심 제품 역량을 반영하고 과거 프로세스에서 제품을 출시 한 과거 데이터 세트 만 있습니다.
답장을 보내 주셔서 다시 한 번 감사드립니다.
에드샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST맞아요. TOST는 모집단 평균을 나타냅니다. 테스트에서 허용 오차에 대해 (목표 - 스펙) 간격이 합리적입니까?
샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST답장을 보내 주셔서 감사합니다. 유효한 표본 크기와 학습력으로 데이터 세트를 얻을 수 있다면 TOST와의 인구 비교를 여전히 찾고 있다고 생각합니다.샘플 크기, 전력 및 금 표준에 대한 비교 / 동등 테스트를위한 TOST만나다 도움 > 서적 > 실험 가이드 디자인 > 예상 샘플 크기 및 전력 장. 유사성 간격의 정의가 불합리한 것은 아닙니다. 그러나 평균이 스펙으로 이동 한 경우, 스펙에서 많은 개별 단위를 경험하는 동안 동등성이 중요하다고 판별 할 수 있습니다. 사양은 각 장치에 대한 것입니다. 평균은 인구에 관한 것입니다. 동등성 테스트는 인구에 관한 것입니다.
만나다 도움 > 서적 > 기본 분석 > 일방적 인 분석 장.
