分散分解の実装方法こんにちは、私は測定の精度を評価する方法に関するガイドに従っており、20x2x2 の研究 (20 日間、毎日 2 回の実行、各実行で 2 回の反復) に関するこの図 (画像 1) が示されています。
説明が続きます (画像 2):
JMP でこれを行う最善の方法は何ですか? 各変数によって合計分散がどの程度説明されるかをプロットし、この情報を含む数値表も取得します。
ありがとう
マスカスタマイゼーションRe: 分散分解の実装方法追加するには@Mark_Baileyのコメントでは、それが明らかな場合もあれば、そうでない場合もあると言います。 これは、ネストされたものと交差したものとの間の連続体を示し、中央に体系的なものを示す簡単な図です。 体系的なサンプリングの場合、これをどのように処理すべきかについてはさまざまな意見があるでしょう。
Re: 分散分解の実装方法ありがとうRe: 分散分解の実装方法「簡単な」方法を私は知りません。 これは非常によく混同される点なので、まだ完全に理解できていなくても心配する必要はありません。 ただし、一度「理解」すれば、それは非常に明らかになるだろうと私は言います。
毎日常にオペレーターのボブまたはアリスだった場合、オペレーターは不要になります。 しかし、毎日異なるオペレーターで、単にボブとアリスと呼んだ場合、それはネストされます。 それはあなたがそれを何と呼んでいるかではなく、それが実際のものです！
がここにありますリンクできれば、交差した要素や入れ子になった要素を明確にするために、適切な情報源 (多くの情報源) を参照してください。
Re: 分散分解の実装方法サプリメントへ@Mark_Baileyの推奨事項です。これは、私の元同僚が主催する、まさに関心のあるトピックに関する JMP オンデマンド ウェビナーです。 @JerryFish :
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/evaluating-and-monitoring-your-process-using-msa-and-spc.html
Re: 分散分解の実装方法それは理解していると思いますが、実行 1 と 2 の代わりにオペレーター ボブとオペレーター アリスだった場合、それもネストされるでしょうか?
特に 2 つ以上の因子を考えている場合、因子がネストされているか交差しているかを判断する簡単な方法はありますか?
Re: 分散分解の実装方法これは、モデリングと分散成分の正確な計算に関係します。 それは同じことの意味に関係しています。 毎日実行に 1 と 2 というラベルを付けますが、実行変化一日一日と。 3日目のラン1は、ない1日目のRun 1と同じです。 これらを越えれば、毎日同じ走りをすることができますが、それは物理的に不可能です。 自由度という観点から考えることもできます。 クロス設計を使用した場合、実行の自由度は 2 つだけになります。 ただし、Run には 20x2 = 40 の自由度があります。 これは、Run が Day にネストされているためです。
このように考えてください。 因子がサンプル = 1 または 2 で、日 = 1 ～ 20 にテストされる場合はどうなるでしょうか。 同じサンプルが毎日テストされた場合、それは交差計画になります。 2 つのサンプルが毎日異なる場合、計画はネストされます。
Re: 分散分解の実装方法ありがとう、これはまさに私が欲しかったものです。
なぜネストを選択しなければならないのかわかりませんが、日と実行が交差していると思いましたか？ 毎日 1 と 2 を実行しましたか?
ありがとうRe: 分散分解の実装方法各測定値の行を含むデータ テーブルがあると仮定します。 測定値とグループ化変数のデータ列があります。 グループ化変数には、Day (1-20)、Run (1-2)、および Replicate (1-2) という名前が付けられます。 テーブルには合計 80 行が存在します。
分散成分を計算できるプラットフォームがいくつかあります。 どちらも推定値を提供しますが、それぞれの推定値とモデルの仮定に関する独自の追加情報が提供されます。 まず、最小二乗法フィットプラットフォームから始めます。
- [分析] > [モデルの適合] を選択します。
- 「測定」を選択し、「Y」をクリックします。
- 左側の列のリストで [日] と [実行] を選択します。
- 「追加」をクリックします。
- 列のリストで「日」を選択し、効果のリストで「実行」を選択します。
- 「ネスト」をクリックします。
- 効果のリストで [日] を選択し、[日] を実行します。
- [属性] の横にある赤い三角をクリックし、[ランダム効果] を選択します。
- ダイアログを下の図と照らし合わせて確認し、一致したら「実行」をクリックします。
分散成分は、[最小二乗法フィット] ウィンドウの REML 分散成分推定レポートの [分散成分] 列に表示されます。
変動グラフは、推定値を得るもう 1 つの良い方法です。
- [分析] > [品質とプロセス] > [変動/属性ゲージ チャート] を選択します。
- 「測定」を選択し、「Y、応答」をクリックします。
- [日] と [実行] を選択し、[X、グループ化] をクリックします。
- [後で決定] をクリックし、モデル タイプとして [ネスト] を選択します。
- ダイアログが下の図と一致していることを確認し、「OK」をクリックします。
- 「変動ゲージ」の横にある赤い三角をクリックし、「分散成分」を選択します。
- 「OK」をクリックします。
2 つのプラットフォームからの結果は異なります。 まず、変動ゲージ プラットフォームのモデルには、最小二乗法フィット プラットフォームで使用されるモデルの一部ではない交互作用項が含まれています。 第二に、推定方法が異なります。 最初のプラットフォームでは REML が使用され、2 番目のプラットフォームではベイズ手法が使用されました。 その理由は、シミュレートされた測定では日と実行の分散が 0 であるため、推定値は約 0 まで変動する可能性があるためです。 最初のプラットフォームではマイナスの推定が可能ですが、その動作は変更できます。 2 番目のプラットフォームは負の推定値を検出し、正の推定値のみを与えるように方法を切り替えますが、その動作は変更できます。
