マルチレート分析を行うための最良の方法こんにちは、みんな、
マルチレート分析をどのように行っているか：グループごとのユニットあたりの欠陥分析
私たちの会社で私たちが行う1つの例は、製品ごとのディスク表面あたりのパーティクル、または製造機械による表面あたりのスクラッチです。
JMPでこのデータを分析するより良い方法があるかどうか私は思っています
今日、私は「分析」>「品質とプロセス」>「パレートプロット」を使用してから、「ユニットごとの分析」を行います。
これにより、「単位あたりのレート」テーブルと「グループ全体のテストレート」出力が得られ、分析と結論をサポートするのに役立ちます。
たぶん、Fit Y by Xや他のプラットフォームでこれを行うにはもっと良い方法があると思っていました。 Pareto Plotプラットフォームが提供する以上に、他のグラフィカル分析オプションを見て、データを探索する方法にいくつかの柔軟性を持たせたいと思います。
親切なコメントを事前にありがとう:)
Re：マルチレート分析を行うための最善の方法ヘルプ> JMPドキュメントライブラリ>品質とプロセスを参照してください。「属性グラフ」に関する資料をご覧ください。
Re：マルチレート分析を行うための最善の方法最初のコメントは、パレート図の分析で注意することです。 多くの人がこれらのチャートを誤って解釈していることを発見しました。 棒の高さの順序だけでなく、棒の間の「ジャンプ」も探しています。 デミングの特殊原因/共通原因モデルに従います。（またはシューハートの割り当て可能な原因/ランダム変動モデル）。 これらのグラフはまた、変動を理解する上で重要な要素を失っています...時系列。
さらなる考え：
1。「欠陥」の応答変数は、因果関係を理解するには最適ではありません。 欠陥の作成には、潜在的な障害メカニズムが多すぎます。 私の最初の考えは、測定値（Y）の連続スケールを作成することです。 欠陥をよりよく説明できますか？（例えば、長さ、深さ、傷の位置）。 スケールを離散（欠陥）から序数（スケール上に最低5ポイント...例：1-5）に増やすことができますか？継続性が高いほど、調査の効率が上がります。
2。欠陥が発生する理由に関する仮説、考えられる説明のリストを作成します。 あなたは製品そして生産機械 。 なぜそれらが欠陥の原因となるのですか？あなたの仮説は、なぜ現象が発生するのかより具体的であるほど、仮説に洞察を提供するために取得する方法とデータについて考えることが容易になります。
3。複数の仮説（および複数のx）を使用して、入力変数と応答変数の間の関係を探す多くの機会を開くことができます。 あなたはできる：
- 割り当てレバレッジを分離し、一貫性を評価するためのサンプリング計画を設計します。
- 因子と応答変数の間の因果関係を特定するために削減する実験を設計します。
- 従属変数間の多変量関係を探します（これは、欠陥に関連している可能性のある連続変数を識別するのに役立ちます）。
- 変動プロットを使用してデータのパターンを探す入力と出力の間の関連付け （あなたはグラフビルダーを愛することを学ぶかもしれません...）
- 管理図を使用して一貫性を探します。
- 入力と出力の関係を決定するためにフィットモデルを実行します（YをXでフィット）。
