こんにちは、
1羽のニワトリの4分間40秒の連続的な脚の体温データのデータセットがあります。2分目にストレッサー（大きな音）を導入しました。温度データの最初の部分（最初の2分間）に基づいて、管理図と対応する制限を作成したいと思います。制限が計算された後、データセットの2番目の部分（2分-4分40秒）を追加して、ストレッサーが導入された後に温度が「制御不能」に下がっていないかどうかを確認します。管理図で「サブグループ」を使用してみましたが、これが何を意味するのか正確にはわかりません。どうすればやりたいことができますか？
ありがとうございました！
ストレスが導入されたときの測定値のデータを含む行を選択し、それらを除外します。グラフを作成します-制限は、ストレスが導入される前の観察に基づいています。上部の赤い三角形をクリックして、データ列の制限を保存します。次に、行の除外を解除します。グラフにはすべての行を含める必要がありますが、制限はデータの前半に基づいています。
あなたが見ることをお勧めしますヘルプ> JMPドキュメントライブラリ>品質とプロセスこれらの用語の定義を確認するためのガイド。
最初に、別のディスカッションで書いた内容の一部を貼り付けます。管理図の分析と解釈は、データの取得方法とデータの編成方法（たとえば、データのサブグループ化方法）に完全に依存しています。
1。 RANGEチャートは質問に答えます：サブグループ内の変動ですか？ （変数により、xはサブグループ内で変化します） 一貫した、安定した？合理化されたサブグループ化の概念は非常に重要ですが、一般化（および教える）は困難です。 管理図を使用して変動の発生源（変動研究のコンポーネント）を分割して割り当てる場合は、サブグループを選択して、応答に影響を与えると思われる変数のサブセットを描写します（選択をサポートする科学的仮説を立てることをお勧めします）。 これを行うには、サブグループ内のメジャーの頻度など、サブグループのサイズを選択します。 範囲グラフは、それらのソースが（Deming）のような一般的な原因でランダムに機能しているかどうかに関する質問に答えます。 そうである場合、そのソース（変数のサブセット）は、スタディに含まれる他のバリエーションのソースとの比較の基準として機能します。 サブグループ内でxが変化する機会がほとんどない場合、平均範囲、したがって範囲の関数である管理限界（D4Rバー）は非常に小さく、対応する管理限界は非常に厳しくなります。逆に、すべてのxがサブグループ内で変化する場合、平均の平均範囲は大きくなり、管理限界は広くなります。あなたの状況では、サブグループ化の選択は、仮説に基づいてではなく、恣意的であるように見えます（なぜ7つのサブグループを作成するのですか？）。サブグループ化戦略を変更してみてください。そうすると、管理限界が変更され、解釈が変更されます。 サブグループ化戦略を再考することが適切です。
2。 Xバーチャートは質問に答えます：サブグループのバリエーション間のバリエーションは （サブグループ間で変数が変化するため） サブグループ内の変動によって予測された以上のものですか？ Xバーチャートの管理限界は、サブグループ内変動（+/- A2Rバー）の関数です。 スタディでキャプチャされた他の変動の原因（仮説の関数として再度選択された変数のサブセット）では、サブグループ間のサンプリングで変動が公開されます。 重要なのは、他の変数が実際に変化する可能性を高めるサンプリング間隔を選択することです。 Xバーチャートは比較チャートです。 サブグループ内（管理限界で表される）とサブグループ間（平均のプロット値）を比較します。 「制御不能」のポイントは、変動の発生源間の変動が発生源内の変動よりも大きいことを示唆しています。
なし合理的なサンプリングとサブグループ化により、ほぼすべての結論を引き出すことができます。
「したがって、最初は合理的な理論に基づいてデータを合理的なサブグループに分割することに成功したエンジニアは、本質的に長期的に見ればより優れています。。。」 シューハート
ドナルドウィーラーが書いた2つのコラムをお勧めします。
https://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-column/060115-rational-subgrouping.html
https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/070115-rational-sampling.html
（管理図ビルダーを使用して）どのようにしてグラフを作成したのかわかりません。添付ファイルに表示されているグラフは同じグラフです。 これらはデータをサブグループ化した方法の関数のようですが、範囲グラフのみが表示されます（平均グラフは表示されません）。
移動範囲（以前の現在のメジャーの絶対値）は、有理サブグループがない場合に範囲を計算するための代理です。 バリエーションの分離と割り当てにはあまり役立ちませんが、短期的なバリエーションの一貫性を評価する機能は提供されます。 中央値は、分布が正規でない場合の中心傾向を推定するための統計としてよく使用されます（これはシューハート管理図の仮定ではありません）。
