Il modo migliore per eseguire l'analisi di tassi multipliCiao a tutti,
In che modo le persone eseguono l'analisi della frequenza multipla: difetti per unità di analisi per gruppi
Un esempio che facciamo qui nella nostra azienda sono le particelle per superficie del disco per prodotto o i graffi per superficie per macchina di produzione.
Mi chiedo se esiste un modo migliore per analizzare questi dati in JMP
Oggi uso = Analizza> Qualità e processo> Pareto Plot, quindi eseguo una "Analisi per unità".
Questo mi dà una tabella "Tariffe unitarie" e un output "Test rate attraverso gruppi" che è utile per supportare l'analisi e le conclusioni.
Stavo pensando che forse c'è un modo migliore per farlo all'interno di Fit Y by X o altra piattaforma. Mi piacerebbe vedere altre opzioni di analisi grafica e avere un po 'più di flessibilità nel modo in cui posso esplorare i dati, più di quanto la piattaforma Pareto Plot fornisca.
Grazie in anticipo per i tuoi gentili commenti:)
Ri: Il modo migliore per eseguire l'analisi di tassi multipliVedi Aiuto> Libreria di documentazione JMP> Qualità e processo. Guarda il materiale sui "grafici degli attributi".
Ri: Il modo migliore per eseguire l'analisi di tassi multipliIl primo commento è di fare attenzione nell'analisi dei grafici di Pareto. Ho scoperto che molte persone interpretano questi grafici in modo errato. Non stai solo guardando l'ordinamento dell'altezza delle barre, ma stai cercando "salti" tra le barre. Seguire il modello di causa speciale / causa comune di Deming. (o la causa assegnabile / modello di variazione casuale da Shewhart). Questi grafici perdono anche una componente fondamentale per comprendere la variazione ... le serie temporali.
Ulteriori pensieri:
1. La variabile di risposta di "difetti" è tutt'altro che ottimale per comprendere le relazioni causali. Esistono troppi potenziali meccanismi di errore nella creazione di un difetto. Il mio primo pensiero è quello di creare scale continue per le tue misurazioni (Y). I difetti possono essere descritti meglio? (ad es. lunghezza, profondità, posizione dei graffi). Puoi aumentare la scala da discreta (difetti) a ordinale (con un minimo di 5 punti sulla scala ... ad es. 1-5)? Più mi piace continuo, più efficiente è lo studio.
2. Sviluppa un elenco di ipotesi, possibili spiegazioni sul perché si verificano i difetti. Hai elencato per Prodotto e Macchina di produzione . Perché quelli dovrebbero contribuire ai difetti? Le tue ipotesi dovrebbero essere spiegazioni su come perché si verificano i fenomeni , più specifico, più facile pensare a come e quali dati ottenere per fornire informazioni dettagliate sulle tue ipotesi.
3. Con le tue molteplici ipotesi (e più x), puoi aprire molte opportunità per cercare relazioni tra variabili di input e variabili di risposta. Puoi:
- progettare piani di campionamento per aiutare a separare la leva finanziaria e per valutare la coerenza.
- progettare esperimenti per ridurre per identificare le relazioni causali tra i fattori e la variabile di risposta.
- cercare relazioni multivariate tra variabili dipendenti (questo può aiutare a identificare variabili continue che possono essere associate ai difetti).
- utilizzare i grafici di variabilità per cercare modelli nei dati e associazioni tra input e output (potresti imparare ad amare il Graph Builder ...)
- usa i grafici di controllo per cercare coerenza.
- eseguire il modello di adattamento (e adattamento Y per X) per determinare le relazioni tra input e output.
