Test di ipotesi per dimostrare se un risultato R & R è migliore di un altro?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ciao,
Ho due possibili metodi di prova per misurare una risposta e voglio determinare quale metodo di prova è il miglior sistema di misurazione. Ho effettuato uno studio Gauge R & R per ogni metodo di prova (utilizzando le stesse parti e gli stessi operatori, variando solo il metodo utilizzato). I risultati dei due studi sono abbastanza simili, quindi mi piacerebbe fare un test di ipotesi per capire se il metodo di prova con R & R% leggermente inferiore è significativamente migliore rispetto all'altro metodo di prova.
La piattaforma Gauge R & R / MSA non fornisce un'opzione adatta per fare ciò, per quanto posso dire (se faccio analisi separate o includo il tipo di metodo di test come fattore di raggruppamento binario). L'unico posto in cui posso trovare rigorosi test di eterogeneità delle varianze in JMP è nella piattaforma Fit Y di X, ma non lo farò per questa situazione perché ci sono più fattori da considerare ( operatore, parte, operatore * parte e tipo di metodo di prova).
Quindi il mio pensiero su come affrontare questo è il seguente:
- Impilare le mie due risposte al metodo di prova in una colonna e aggiungere una colonna categoriale che specifica quale metodo di prova è stato utilizzato
- Adatta il modello con l'operatore, la parte e l'operatore * parte come gli unici fattori (vale a dire senza includere il tipo di metodo di prova)
- Salva i residui da questo modello in una nuova colonna
- Usando Fit Y per X, misura i residui con il tipo di metodo di prova
- Condurre test di eterogeneità della varianza per vedere se i due metodi di test offrono livelli di variazione significativamente diversi
Sembra un approccio valido? Qualcuno ha altri suggerimenti su come potrei avvicinarmi a questo?
Grazie molto,
alex
Ri: Test di ipotesi per dimostrare se un risultato R & R è migliore di un altro?Ho seguito questa discussione e Peter ha dei buoni punti. La parte più difficile di questa e altre discussioni simili è che spesso è necessario "vedere i dati" e comprendere veramente le domande a cui rispondere per fornire una guida per l'analisi.
Tuttavia, JMP ha un test non parametrico per le varianze. Nella piattaforma y-x-x fedele, quando hai una x categoriale e una y continua, c'è un'opzione di menu "analisi dei mezzi". Sotto questa opzione troverai "ANOM per Variances-Levene (ADM)". Puoi trovare questo nei libri JMP per i dettagli.
Questo potrebbe non essere ciò di cui hai bisogno, ma volevi sottolineare la sua esistenza.
Ri: Test di ipotesi per dimostrare se un risultato R & R è migliore di un altro?Hai provato a utilizzare il metodo EMP di Wheeler per analizzare i risultati? La tabella degli intervalli ti darà una visione agnostica della parte della variazione media della parte dell'errore test-retest per i due metodi, che suona come la tua più grande preoccupazione qui? Non è un test di ipotesi ... ma se c'è una differenza dovrebbe apparire anche lì. Non sono un grande fan dei test di ipotesi in generale perché tendono a far sembrare il mondo binario ... Preferisco guardare una trama dei dati e trarre le mie conclusioni interpretando le trame, nel contesto della pratica decisioni che devono essere prese.
Ri: Test di ipotesi per dimostrare se un risultato R & R è migliore di un altro?Sì, le combinazioni erano le stesse per entrambi i metodi di test, ma a meno che non si consideri almeno la variazione tra le 3 parti, ciò significherebbe test per l'omogeneità della varianza su dati che è molto non-normale - in realtà sarebbe tri- modale. Non ho abbastanza fiducia nella capacità di nessuna delle omogenee parametriche dei test di varianza di trattare la non-normalità estrema perché questo sia un approccio valido, e non credo che JMP abbia equivalenti non parametrici.
Ho provato la risposta adeguata per tipo di metodo di prova separatamente per ogni parte per dare 3 test separati, ma questo ha dato una miscela di risultati che non porta a una conclusione generale.
Il punto preso in considerazione sono altri importanti fattori nella capacità del sistema di misura - avevo già rilevato un piccolo ma significativo pregiudizio tra i due metodi, ma in questo caso non c'è modo di conoscere il valore "vero", quindi questo non aiuta davvero !
Ri: Test di ipotesi per dimostrare se un risultato R & R è migliore di un altro?Forse mi manca qualcosa ... ma sembra che tu abbia appena replicato le stesse combinazioni sperimentali di trattamento attraverso entrambi i metodi di test. Quindi, perché non puoi semplicemente creare una tabella dati come descrivi nel passaggio 1. sopra e poi usare il test Unidal Variances nella piattaforma Fit Y by X per rispondere all'omogeneità della domanda di varianza?
Ma facciamo un passo indietro: l'altra cosa che farò è che stai facendo una vaga domanda, "quale metodo di prova è meglio?" e quindi selezionando una e una caratteristica, l'omogeneità della varianza, per rispondere a questa domanda. Ci sono molti aspetti della valutazione di un sistema di misurazione e "meglio" potrebbe essere valutato da qualcuno di questi singolarmente o come sottoinsieme.
Per esempio ... i due sistemi potrei immaginare uno scenario in cui vi fosse omogeneità di varianza l'uno contro l'altro ... l'unica cosa che sembra interessata a ... e pregiudizi l'uno dell'altro o uno standard. Quindi sarei restio a dire che un sistema è migliore dell'altro considerando esclusivamente l'omogeneità della varianza tra i due sistemi.
