Bonjour,
J'ai un ensemble de données de données de température des cuisses en continu pendant 4 minutes et 40 secondes de 1 poulet. À la minute 2, j'ai introduit un facteur de stress (son fort). Je veux créer un tableau de contrôle et les limites correspondantes, sur la base de la première partie des données de température (2 premières minutes). Une fois les limites calculées, je veux ajouter la deuxième partie de l'ensemble de données (2 minutes - 4 m 40 s), pour vérifier si la température tombe «hors de contrôle» après l'introduction du stresseur. J'ai essayé d'utiliser les «sous-groupes» dans la carte de contrôle, mais je ne sais pas exactement ce que cela signifie. Comment puis-je faire ce que je veux faire?
Je vous remercie!
Sélectionnez les lignes qui incluent les données pour les lectures lorsque la contrainte a été introduite et excluez-les. Construisez le graphique - les limites sont basées sur les observations avant l'introduction du stress. Cliquez sur le triangle rouge en haut et enregistrez les limites dans la colonne de données. Désactivez maintenant les lignes. Le graphique doit inclure toutes les lignes, mais les limites sont basées sur la première moitié des données.
Je vous suggère de voir Aide> Bibliothèque de documentation JMP> Qualité et processus guide pour voir la définition de ces termes.
Je vais d'abord coller une partie de ce que j'ai écrit dans une autre discussion. L'analyse et l'interprétation des cartes de contrôle dépendent entièrement de la façon dont les données ont été acquises et de la façon dont les données sont organisées (par exemple, comment les données sont sous-groupées.)
1. Le graphique RANGE répond à la question: la variation au sein du sous-groupe (en raison des variables, les changements de x au sein du sous-groupe) cohérent, stable? Le concept de sous-groupe rationnel est extrêmement important, bien que difficile à généraliser (et donc à enseigner). Si vous utilisez des cartes de contrôle pour partitionner et affecter des sources de variation (composantes de l'étude des variations), vous sélectionnez le sous-groupe pour représenter un sous-ensemble des variables qui, selon vous, pourraient affecter la réponse (je vous recommande d'avoir des hypothèses scientifiques à l'appui de votre sélection). Pour ce faire, choisissez la taille du sous-groupe, par exemple la fréquence des mesures au sein du sous-groupe. Le tableau de gamme répondra à la question de savoir si ces sources agissent au hasard, cause commune comme (Deming). Si tel est le cas, cette source (sous-ensemble de variables) peut servir de base de comparaison avec les autres sources de variation incluses dans votre étude. S'il y a peu d'occasions pour les x de changer dans le sous-groupe, alors la plage moyenne, et donc les limites de contrôle qui sont fonction de la plage (barre D4R), seront très petites et les limites de contrôle correspondantes très serrées. Inversement, si TOUS les x changent dans le sous-groupe, alors la plage moyenne moyenne sera grande et les limites de contrôle larges. Pour votre situation, le choix du sous-groupe semble arbitraire, non basé sur des hypothèses (pourquoi créer 7 sous-groupes?). Essayez de changer votre stratégie de sous-groupe et vous changerez les limites de contrôle et donc l'interprétation. Repenser votre stratégie de sous-groupe est approprié.
2. Le graphique à barres X répond à la question: la variation entre les variations de sous-groupes (en raison des variables changeant entre les sous-groupes) plus que ce qui est prédit par la variation intra-groupe? Les limites de contrôle sur le graphique à barres X sont fonction de la variation au sein du sous-groupe (+/- barre A2R). Les autres sources de variation capturées dans votre étude (un sous-ensemble de variables choisies à nouveau en fonction de vos hypothèses) verront leur variation exposée dans l'échantillonnage entre sous-groupes. La clé est de sélectionner des intervalles d'échantillonnage qui augmentent la probabilité que ces autres variables changent en effet. Le graphique à barres X est le graphique de comparaison. Il compare le sous-groupe intra (représenté par les limites de contrôle) au sous-groupe inter (valeurs tracées pour les moyennes). Des points «hors de contrôle» suggèrent que les sources de variation entre les deux ont un effet de levier plus important que les sources internes.
Sans pour autant échantillonnage rationnel et sous-groupe, vous pouvez tirer à peu près n'importe quelle conclusion que vous souhaitez.
«L'ingénieur qui réussit à diviser ses données initialement en sous-groupes rationnels basés sur des théories rationnelles est donc intrinsèquement mieux à long terme. . . " Shewhart
Je recommande 2 colonnes écrites par Donald Wheeler:
https://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-column/060115-rational-subgrouping.html
https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/070115-rational-sampling.html
Je ne sais pas comment vous avez obtenu les graphiques que vous avez créés (en utilisant le générateur de cartes de contrôle). Les graphiques affichés dans votre pièce jointe sont les mêmes graphiques. Ceux-ci semblent être fonction de la façon dont vous avez regroupé vos données, mais seul le graphique de la plage est affiché (pas de graphique moyen).
La plage mobile (valeur absolue de la mesure précédente) est un substitut pour calculer une plage lorsque vous n'avez pas de sous-groupes rationnels. Il n'est pas très utile pour séparer et attribuer une variation, mais vous donne une certaine capacité à évaluer la cohérence de la variation à court terme. La médiane est souvent utilisée comme statistique pour estimer la tendance centrale lorsque la distribution n'est pas normale (ce qui n'est pas une hypothèse des graphiques de contrôle de Shewhart).
