¿Prueba de hipótesis para probar si un resultado de R & R es mejor que otro?<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Hola,
Tengo dos posibles métodos de prueba para medir una respuesta, y quiero determinar qué método de prueba es el mejor sistema de medición. He realizado un estudio Gauge R&R para cada método de prueba (utilizando las mismas partes y los mismos operadores, variando solo el método utilizado). Los resultados de los dos estudios son bastante similares, por lo que me gustaría hacer una prueba de hipótesis para comprender si el método de prueba con un R & R% ligeramente inferior es significativamente mejor que el otro método de prueba.
La plataforma de Gauge R & R / MSA no proporciona una opción adecuada para hacer esto, por lo que puedo decir (si hago análisis separados o incluyo el tipo de método de prueba como un factor de agrupación binario). El único lugar donde puedo encontrar una heterogeneidad rigurosa de las pruebas de varianza en JMP es en la plataforma Fit Y by X, pero eso no sirve para esta situación porque hay varios factores a considerar ( operador, parte, operador * parte , y tipo de método de prueba).
Así que mi pensamiento sobre cómo abordar esto es el siguiente:
- Apilar mis dos respuestas del método de prueba en una columna y agregar una columna categórica que especifique qué método de prueba se usó
- Ajuste el modelo con el operador, la parte y la parte del operador * como los únicos factores (es decir, sin incluir el tipo de método de prueba)
- Guarda los residuos de este modelo en una nueva columna
- Usando Fit Y by X, ajuste los residuos por el tipo de método de prueba
- Realice pruebas de heterogeneidad de varianza para ver si los dos métodos de prueba dan niveles de variación significativamente diferentes
¿Suena esto como un enfoque válido? ¿Alguien tiene alguna otra sugerencia sobre cómo podría abordar esto?
Muchas gracias,
Alex
Re: ¿Prueba de hipótesis para probar si un resultado de R & R es mejor que otro?He estado siguiendo esta discusión y Peter hace algunos puntos buenos. La parte difícil de esta y otras discusiones similares es que a menudo se requiere "ver los datos" y comprender realmente las preguntas que deben responderse para proporcionar orientación para el análisis.
Sin embargo, JMP tiene una prueba no paramétrica para las variaciones. En la plataforma y-by-x de ajuste fiel cuando tiene una x categórica y una y continua y hay una opción de menú "análisis de medios". En esta opción, encontrará "ANOM for Variances-Levene (ADM)". Puedes consultar esto en los libros de JMP para más detalles.
Esto podría no ser lo que necesitas, pero quería señalar su existencia.
Re: ¿Prueba de hipótesis para probar si un resultado de R & R es mejor que otro?¿Has intentado usar el método EMP de Wheeler para analizar los resultados? La tabla de rango le proporcionará una vista independiente de la fuente de la variación de la media de la parte del error test-retest para los dos métodos, lo que parece que es su mayor preocupación aquí. No es una prueba de hipótesis ... pero si hay una diferencia, debería aparecer allí también. No soy un gran fanático de las pruebas de hipótesis en general porque tienden a hacer que el mundo se vea binario ... Prefiero mirar una gráfica de los datos y sacar mis conclusiones al interpretar las gráficas, en el contexto de la práctica. Decisiones que hay que tomar.
Re: ¿Prueba de hipótesis para probar si un resultado de R & R es mejor que otro?Sí, las combinaciones fueron las mismas en ambos métodos de prueba, pero a menos que se tenga en cuenta la variación entre las 3 partes, esto significaría probar la homogeneidad de la varianza en datos que son muy poco normales; de hecho, sería tri- modal. No tengo suficiente fe en la capacidad de cualquiera de las pruebas de homogeneidad paramétrica de la varianza para lidiar con la no normalidad extrema para que esto sea un enfoque válido, y no creo que JMP tenga ningún equivalente no paramétrico.
Intenté ajustar la respuesta por tipo de método de prueba por separado para cada parte para dar 3 pruebas separadas, pero esto dio una mezcla de resultados que no llevaron a ninguna conclusión general.
El punto asumido es que existen otros factores importantes en la capacidad del sistema de medición: ya había detectado un pequeño pero significativo sesgo entre los dos métodos, pero en este caso no hay manera de saber el valor "verdadero", por lo que esto no ayuda. !
Re: ¿Prueba de hipótesis para probar si un resultado de R & R es mejor que otro?Tal vez me esté perdiendo algo ... pero parece que acaba de replicar las mismas combinaciones de tratamiento experimental en ambos métodos de prueba. Entonces, ¿por qué no puede simplemente crear una tabla de datos como describe en el paso 1? ¿Más arriba y luego utilice la prueba de Desviaciones Desiguales dentro de la plataforma Fit Y by X para responder la pregunta de homogeneidad de variación?
Pero retrocedamos un segundo: la otra cosa que mencionaré es que estás haciendo una pregunta vaga: "¿Qué método de prueba es mejor?" y luego seleccionando una y solo una característica, la homogeneidad de la varianza, para responder a esta pregunta. Hay muchos aspectos de la evaluación de un sistema de medición y "mejor" podría ser evaluado por cualquiera de estos individualmente o como un subconjunto.
Por ejemplo ... los dos sistemas podría imaginar un escenario en el que hubiera una homogeneidad de varianza entre sí ... lo único en lo que parece estar interesado ... y el sesgo de uno a otro, o un estándar. Por lo tanto, me resistiría a decir que un sistema es mejor que el otro únicamente en cuanto a la homogeneidad de la varianza entre los dos sistemas.
