Come dimostrare che la variazione tra parti su strumenti diversi è intrinseca alla parte e non causata dall'utensile?Tutto,
Ho il seguente problema per il quale vorrei un aiuto:
Ho una popolazione di parti ciascuna installata nel rispettivo strumento. C'è qualche parametro che viene misurato sulla parte prima dell'installazione sullo strumento (:InspectionValue) e anche lo stesso parametro misurato su quella parte mentre era installato nello strumento (:CurrentValue).
Il compito è il seguente: devo dimostrare che le variazioni tra le parti sono intrinseche alle parti stesse, piuttosto che derivano dall'installazione su uno strumento specifico. Quale sarebbe il modo statisticamente corretto per mostrarlo in base ai dati forniti?
Finora la mia idea è di confrontare due valori:
:InspectionValue - :CurrentValue - questa è la mia differenza tra l'ispezione e sui risultati dello strumento
:CurrentValue - Mean(:CurrentValue) - Ecco come il valore corrente differisce da uno strumento all'altro.
Ma sono più o meno sulla stessa scala. Visivamente posso vedere che gli strumenti non influiscono sui valori delle parti e le differenze sono intrinseche alle parti, ma non sono sicuro di come mostrarlo statisticamente. Qualche idea?
AnaliticaRi: Come dimostrare che la variazione tra parti su strumenti diversi è intrinseca alla parte e non causata dall'utensile?Sembra che tu voglia mostrare che l'output delle condizioni delle parti che stai misurando è dovuto agli strumenti in cui vengono utilizzati e non alla variabilità della parte in entrata.Direi che devi esaminare l'esecuzione di un modello OLS in cui le parti sono nidificate negli strumenti utilizzati.
Lo configurerei in questo modo: una colonna denominata "parte #" (per ogni parte utilizzata da 1 a n), una denominata "tempo di misurazione" (precedente e corrente), una colonna denominata "die used"(die1, die2, ecc. ) e una colonna denominata "valore di misura" (con i valori misurati).Avrai due righe per ogni parte a causa delle misurazioni prima dopo.Quindi crea il modello con y= "valore di misurazione" e X's = "Parte #" annidato in "dado usato" e casuale, "dado usato", "tempo di misurazione" e l'interazione tra il tempo di misurazione e il dado utilizzato.Se i termini con die in esso non sono significativi, allora gli strumenti non fanno la differenza.
Spero che sia di aiuto!
Ri: Come dimostrare che la variazione tra parti su strumenti diversi è intrinseca alla parte e non causata dall'utensile?Ti consiglio di visitare la voce della Guida di JMP per Analisi del sistema di misurazione per alcune conoscenze di base.
Ri: Come dimostrare che la variazione tra parti su strumenti diversi è intrinseca alla parte e non causata dall'utensile?I miei pensieri con la descrizione limitata della situazione. Mi scuso se ho completamente frainteso la sua richiesta.
Si dispone di una misura su una parte prima dell'assemblaggio e dopo l'assemblaggio in uno strumento. Conosci la precisione del dispositivo di misurazione? La misura è nella stessa posizione della parte? Se non hai studiato e separato questi componenti, i componenti di tutte le variazioni nel tuo studio sono una combinazione di parte a parte, strumento a strumento, all'interno di parte e misurazione (e variabili associate a ciascun livello). Potenzialmente hai più misure all'interno dello strumento, ma queste sono confuse con le variabili del processo di assemblaggio.
I modi per esaminare i tuoi dati includono:
1. Metodi multivariati>Multivariati
2. Carte di controllo con una dimensione del sottogruppo di 2 (le misure prima e dopo). Ciò collocherebbe la variabilità da parte a parte, all'interno della parte e della misurazione all'interno del sottogruppo e quindi tracciare le medie (dovute agli strumenti).
3. Generatore di grafici... molte opzioni per mostrare ciò che potresti desiderare (a seconda dell'utente).
4. Fit Model per alcune analisi quantitative
