測定誤差をダネット解析に組み込む測定誤差をダネット分析に組み込み始めたいと考えています。以下に 2 つの変数が含まれるファイルを添付し、それらが異なるかどうかを確認しようとしています。両方の変数を 3 回テストし、各テストを 3 回測定しました。過去に変数が異なっているかどうかを判断しようとしているため、常に 3 つの測定値すべてを平均し、ダネット分析の各テストの値として使用してきました。しかし、私は測定値の誤差を分析に組み込む方法があるかどうかを知りたいと考えていました。また、今後この種の分析を頻繁に行う予定なので、自分でこれを行う方法についての指示を期待していました。ありがとう。
高度な統計モデリングデータアクセスデータのブレンディングとクリーンアップRe: 測定誤差をダネット解析に組み込むスタットマンさん、返信ありがとうございます。私の価値観の統計分析を始めてみます。しかし、自分の価値観のばらつきを解消することを検討したほうがよさそうです。
Re: 測定誤差をダネット解析に組み込むあなたの状況について、確信を持てるほどの詳細が提供されていないことを認識して、私の考えをいくつか述べます。 「テスト」って何なのか分かりません。 あなたの研究は交差し、入れ子になっています。 つまり、テストと変数が交差し、その中に測定値がネストされています。 テストごとに複数の測定値があるため、測定精度の再現性はテストのばらつきと混同されます。 まず、測定の再現性が一貫しているかどうかを判断します。 これは範囲グラフを使用して実現できます。 また、範囲チャートを使用すると、測定システムの識別 (実効分解能とも呼ばれます) についてのアイデアを得ることができます。 ガイダンスは、範囲表の上限管理限界内に少なくとも 5 つの測定単位があることです。 あなたの例は許容限界に近づいています。
精度の再現性が一貫していて、十分な識別力がある場合は、それらの値を平均して誤差を減らすことができます。
定量的アプローチを希望する場合は、研究の分散成分を取得できます ([分析] > [品質とプロセス] > [変動性/属性ゲージ チャート])。 [Y, Response] ボックスに Y を入力し、変数/テスト/測定で始まるサンプリング ツリーのレイヤーを入力します。 [モデル タイプ] で [交差] を選択してから [ネスト] を選択します。
変動ゲージの赤い三角形のネストを使用して、「分散成分」を選択します。
MSA および MSE は、Measurement System Analysis または Evaluation の頭字語です (EMP も参照)。 これらの頭字語は通常、Wheeler の作品に関連付けられており、従来のゲージ R&R 研究の代替として推奨されます。 ここを参照してください:
https://www.jmp.com/en_us/whitepapers/jmp/emp-management-systems-analysis.html
https://community.jmp.com/t5/Tutorials/Evaluating-amp-Monitoring-Your-Process-Using-MSA-and-SPC/ta-p/277447
Re: 測定誤差をダネット解析に組み込むこんにちは、ゲオルグさん
返信が遅れて申し訳ありません。MSAを行うとおっしゃいましたね。それは何ですか？その言葉を聞いたことがありません。
あなたが提案したことは、私がこの分析を行うために試みた方法の 1 つです。しかし、私が抱えている問題は、それが実験に実際よりも大きな力を与えてしまうということです。私の実験では、変数が異なるかどうかを調べています。これが真実かどうかを判断するために、私は 3 つのテストを実行しました。したがって、各変数の n = 3 になります。しかし、すべての測定値を取得すると、JMP は私の n=9 のようにデータを分析しますが、そうではありません。残念ながら、測定値に固有の誤差を修正することはできません。この観点から見ると、すべての測定ポイントを使用して、n 変数を手動で変更することは可能でしょうか?
Re: 測定誤差をダネット解析に組み込む正しく理解できたかどうかわかりませんが、
しかし、生データを分析に使用すると、分析結果にエラーが表示されます。 したがって、生データを取得します。
分析により、検出したい変数間の差異と比較して誤差が大きいかどうかがわかります。
しかし、もちろん測定には注意する必要があり、検出する必要がある差異を検出できるほど正確である必要があります。
これが、実際の測定を開始する前に MSA を実行する必要がある理由です。
