方差成分分析 - 制造过程大家好，
我希望了解与多步骤制造过程相关的可变性。我认为做到这一点的方法是使用变异性/属性仪表图绘制绘图，然后使用变异性成分分析。但是，我不确定要使用什么可变性模型（交叉、嵌套等）。话虽如此，让我提供更多细节。
我们的原材料输入（我们称其为卡片）经历两个主要过程（我们称其为过程 1 和过程 2）。流程 1 涉及将卡片放入机器中进行化学处理。机器不够大，无法容纳整个批次，因此我们将按顺序处理批次的子集，直到整个批次完成。这些子集称为子批次，由 24 张牌组成。 process 1机器内部有两个架子，每个架子可容纳12张卡。我们之前发现，我们的结果可能会根据卡片最终位于哪个架子上而有所不同，因此我们会跟踪它以及架子上的具体位置。
一旦卡片从流程 1 中出来，则移至流程 2。流程 2 以不同的方式对卡片进行化学处理，并以 20 次运行进行处理。我们通常在流程 2 上按顺序运行来自流程 1 的牌。因此，流程 2 的运行 1 包括来自流程 1 子批次 1 的 24 张牌中的 20 张。流程 2 的运行 2 包括来自子批次 1 的 4 张牌和来自子批次 1 的 16 张牌。子地块 2 等
因此，如果这一切都有意义，那么我的问题是如何对该数据集运行变异性成分分析。对于流程一，我认为货架和货架上的位置嵌套在子批次中。然后，将其与进程 2 交叉运行。但是，我在概念层面上不确定这一点，并且真的不确定如何让 JMP 进行此分析。
任何帮助表示赞赏。谢谢，
-马特
质量和工艺工程回复：方差成分分析 - 制造过程另一种想法可以补充@statman的想法是考虑使用图形生成器来显示响应与嵌套模式？ 您可以将不同的图层拖放到您认为合适的 x 轴上，以交互方式探索不同图层的响应的平均值和方差。 镜像该图@statman建议您创建。
回复：方差成分分析 - 制造过程@statman谢谢你把这些寄过来。 我会看一看。
我所说的 OFAT 是指我们可以轻松查看子批次、货架、一次运行一个的影响。 但是，正如您提到的，我们会怀念互动。回复：方差成分分析 - 制造过程您对测量结果有多大信心？ 你研究过吗？ 量化了吗？
我不明白为什么你会以“OFAT”方式查看数据？ 当然，你会错过潜在的互动。
恕我直言，分析应该始终是实用>图形>定量。
您可以通过多种方式来温习拟合模型 JMP 提供了多种在线选项：
https://www.jmp.com/en_us/events/getting-started-with-jmp/overview.html
您也可以始终使用 ?在软件中调用有关每个平台的信息：
https://www.jmp.com/support/help/en/16.0/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/model-specification.shtml#
回复：方差成分分析 - 制造过程谢谢@statman 。 一些答案：
2. 最后只需进行一次测量
6. 我们通常需要时间来可视化数据并以 OFAT 方式将其分割
7. 我会看一下。 Fit 模型对我来说一直有点像一个黑匣子。 如果您建议提供一些材料来帮助我开始学习此功能，我将不胜感激。回复：方差成分分析 - 制造过程@巴纳贝，欢迎来到社区。 我将分享一些我的想法：
1. 我同意货架嵌套在子图中，货架上的位置嵌套在货架中，这些组件嵌套在很多原材料中，如果只有一种措施，则措施与位置混淆。
2. 我假设您在第一个流程步骤之后没有采取任何措施？ 只有一个响应变量？
3. 流程步骤 2 似乎独立于流程步骤 2，并且步骤 1 和步骤 2 之间可能存在交互作用，因此可以将其视为交叉。
4. 测量嵌套在研究中。
5. 对于分析，您可以执行多种操作。 我不相信内置的方差组件足够灵活来处理您描述的过程的复杂性。 画一棵树来描述这项研究。 请仔细注意与树的每个“层”相关的数字。
6. 我首先会以图形方式查看数据（变异图），并确保捕获的变异性确实具有实际意义。
7. 对于定量，我可能会使用分析拟合模型添加适当的交叉和嵌套术语。
