如何最好地進行多重速率分析大家好，
人們如何進行多重比率分析：按組分析的單位缺陷
我們在公司中所做的一個示例是每個產品每個磁盤表面的顆粒，或生產機器每個表面的刮痕。
我想知道是否有更好的方法來分析JMP中的數據
今天，我使用=分析>質量和過程>帕累托圖，然後執行“每單位分析”。
這為我提供了“每單位費率”表和“組間測試率”輸出，對於支持分析和結論很有用。
我當時在想，在Fit Y by X或其他平台上也許有更好的方法可以做到這一點。 我希望看到其他圖形分析選項，並且在探索數據的方式上具有更多的靈活性，這比Pareto Plot平台所提供的更多。
預先感謝您的友好評論:)
回复：如何最好地進行多重速率分析請參閱幫助> JMP文檔庫>質量和過程。查看有關“屬性圖表”的材料。
回复：如何最好地進行多重速率分析在分析帕累托圖時，首先要特別注意。 我發現許多人錯誤地解釋了這些圖表。 您不僅在查看鋼筋高度的順序，而且還在尋找鋼筋之間的“跳躍”。 遵循戴明的特殊原因/常見原因模型。（或Shewhart的可分配原因/隨機變化模型）。 這些圖表也失去了理解變化的重要組成部分……時間序列。
進一步的想法：
1。對於理解因果關係，“缺陷”的響應變量小於最佳值。 創建缺陷的潛在故障機制太多。 我的第一個想法是為您的測量創建連續的刻度（Y）。 可以更好地描述缺陷嗎？（例如，長度，深度，划痕的位置）。 您可以將標度從離散（缺陷）增加到有序（標度上至少有5個點，例如1-5）嗎？越連續，學習越有效。
2。提出假設列表，以及有關缺陷發生原因的可能解釋。 您列出了產品和生產機器 。 為什麼這些會導致缺陷？你的假設應該是關於為什麼現象發生 ，則越具體，就越容易考慮如何以及通過何種數據來獲取對假設的理解。
3。使用多個假設（和多個x），您可以打開很多機會來尋找輸入變量和響應變量之間的關係。 您可以：
- 設計抽樣計劃，以幫助分離分配槓桿並評估一致性。
- 設計實驗以減少識別因素和響應變量之間的因果關係。
- 尋找因變量之間的多元關係（這可以幫助確定可能與缺陷關聯的連續變量）。
- 使用變異圖在數據中尋找模式以及輸入和輸出之間的關聯 （您可能會學著愛圖生成器...）
- 使用控製圖來尋找一致性。
- 運行擬合模型（並用X擬合Y）以確定輸入和輸出之間的關係。
