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Intégration de l'erreur de mesure dans l'analyse de Dunnetts

Je veux commencer à intégrer mon erreur de mesure dans mon analyse de Dunnetts.J'ai joint un fichier ci-dessous contenant deux variables dont j'essaie de déterminer si elles sont différentes.Les deux variables ont été testées 3 fois et chaque test a été mesuré 3 fois.Puisque j'essaie de déterminer si les variables sont différentes dans le passé, j'ai toujours fait la moyenne des 3 mesures et utilisé comme valeur pour chaque test dans mon analyse Dunnetts.Cependant, je souhaitais savoir s'il existait un moyen d'incorporer l'erreur de mes mesures dans mon analyse.De plus, j'espérais recevoir des instructions sur la façon de procéder moi-même, car je ferai fréquemment ce type d'analyse à l'avenir.Merci.

Modélisation statistique avancéeAccès aux donnéesMélange et nettoyage des donnéesRe : Intégration de l'erreur de mesure dans l'analyse de Dunnetts

Merci pour la réponse Statman.Je vais commencer à essayer de faire une analyse statistique de mes valeurs.Mais il semble que je veuille peut-être chercher à éliminer la variabilité de mes valeurs.  

Re : Intégration de l'erreur de mesure dans l'analyse de Dunnetts

Voici quelques-unes de mes réflexions concernant votre situation, sachant que vous n'avez pas fourni suffisamment de détails pour en être sûr. Je ne sais pas ce qu'est un "test" ? Votre étude est croisée, imbriquée. Test de signification et Variable sont croisés et les mesures sont imbriquées à l'intérieur de celles-ci. Étant donné que vous disposez de plusieurs mesures pour chaque test, la répétabilité de la précision de vos mesures est confondue avec la variation intra-test. Vous souhaitez d’abord déterminer si la répétabilité de vos mesures est cohérente. Cela peut être accompli à l’aide de graphiques de plage. En outre, l'utilisation du tableau de plage peut vous donner une idée de la discrimination du système de mesure (également appelée résolution effective). L'objectif est d'avoir au moins 5 unités de mesure à l'intérieur de la limite de contrôle supérieure du tableau de plage. Votre exemple est proche de la limite de l’acceptable.  

Si la répétabilité de la précision est cohérente et présente une discrimination suffisante, vous pouvez faire la moyenne de ces valeurs pour réduire l'erreur.

 

Si vous préférez une approche quantitative, vous pouvez obtenir des composants de variance pour votre étude (Analyse> Qualité et processus> Graphique de jauge de variabilité/attribut). Mettez le Y dans la zone Y, Réponse et les couches de votre arbre d'échantillonnage en commençant par Variable/Test/Mesure. Sélectionnez croisé puis imbriqué dans le type de modèle.

À l’aide du triangle rouge imbriqué dans la jauge de variabilité, sélectionnez Composants de variance.

MSA et MSE sont des acronymes pour Measurement System Analysis or Evaluation (voir également EMP). Ces acronymes sont généralement associés aux travaux de Wheeler et constituent une alternative recommandée à l’étude R&R traditionnelle des jauges. Vois ici:

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 : Intégration de l'erreur de mesure dans l'analyse de Dunnetts

Salut Georg,

 

Désolé pour la réponse tardive.Vous avez parlé de faire un MSA.Qu'est-ce que c'est?Je n'ai jamais entendu ce terme auparavant.

 

Ce que vous avez suggéré est l’une des façons dont j’ai essayé de faire cette analyse.Mais le problème que j’ai est que cela donne à mon expérience plus de puissance qu’elle n’en a réellement.Mon expérience consiste à déterminer si les variables sont différentes ou non.Pour déterminer si cela est vrai, j'ai fait 3 tests.Donc mon n=3 pour chaque variable.Mais si je prends toutes les valeurs de mesure, JMP analyse les données comme mon n=9, ce qui n'est pas le cas.Je ne peux malheureusement pas corriger l'erreur inhérente à mes mesures.De ce point de vue, est-il possible d'utiliser tous mes points de mesure puis de modifier manuellement la variable n ?

Re : Intégration de l'erreur de mesure dans l'analyse de Dunnetts

Je ne sais pas si je te comprends bien,

mais si vous prenez les données brutes pour votre analyse, vous verrez l'erreur directement dans le résultat de l'analyse. Je prendrais donc les données brutes.

L'analyse vous indique si l'erreur est importante par rapport à la différence entre les variables que vous souhaitez détecter.

Mais bien sûr, vous devez faire attention à la mesure, elle doit être suffisamment précise pour détecter la différence que vous devez détecter.
C'est la raison pour laquelle vous devrez peut-être effectuer une MSA avant de commencer de vraies mesures.