Comment utiliser les mesures répétées dans l'analyse et la distribution des capacitésJ'ai besoin d'une suggestion pour l'analyse d'un point de données dans plusieurs mesures. Disons que j'ai une mesure de la puissance d'un produit médicamenteux en crème à partir d'un tube. J'ai des échantillons du haut, du milieu et du bas du tube et donc la mesure de la puissance. Le tube représente le lot et la puissance est représentative du lot mais trois mesures sont représentatives du même lot en réalité. Dans l’analyse, dois-je utiliser la moyenne des trois mesures ou utiliser les trois points de données ? Maintenant, pour le nombre magique de n=30 ou plus, ces trois points de données provenant du même tube, doivent-ils être considérés n=1 ou n=3 ?
Modélisation statistique avancéeRe : Comment utiliser les mesures répétées dans l'analyse et la distribution des capacitésMerci Evan.
Je suis désolé de ne pas avoir été assez clair. J'ai les deux types de scénarios en fait. Pour le dosage ou l'activité, je dispose de 5 échantillons stratifiés prélevés lors du remplissage des tubes. Ceci est basé sur le niveau de volume dans le réservoir de stockage. J'ai donc 5 points de données de puissance du même lot. Mon test final devrait être la moyenne de ces 5 points de données, mais il est rapporté tel quel. Supposons que j'ai 10 lots de produits, ce qui me donnera 50 points de données. Si je n'utilise pas de sous-groupe de 5 dans ce cas, je verrai N=50 dans le rapport. Mais l’utilisation d’un sous-groupe de 5 produira un rapport de N=10. Est-ce le cas ? Est-ce que cela prend en compte la variabilité du sous-groupe ? Je vais vérifier cela, mais j'apprécierai également votre contribution.
Pour le deuxième scénario, il s'agit en fait de l'uniformité du contenu dans un tube (analyse d'échantillon du haut, du milieu et du bas d'un tube). Lorsque j'analyse, par exemple, les données de tubes de 10 lots différents, j'ai 30 points de données. Comme dit précédemment, sans regroupement j'obtiendrai un rapport de N=30 et avec un regroupement de 3, j'obtiendrai un rapport avec N=10. Mon objectif est d'utiliser tous les points de données mais d'obtenir un rapport sur le nombre réel de lots. S'il vous plaît aviser.
Dans un autre scénario, le regroupement sera difficile. J'ai trois types différents : disons 5 et 3 stratifications ainsi que plusieurs points temporels pour chaque lot sous stabilité (o, 3, 6,12,18,24,36 mois). Comment puis-je intégrer ces trois sous-groupes numériques différents pour une seule colonne de réponse (par exemple viscosité ou test) pendant l'analyse ?
Re : Comment utiliser les mesures répétées dans l'analyse et la distribution des capacitésAvant même d'aborder la question des capacités, le type de mesure que vous décrivez, haut-milieu-bas, peut être délicat auquel vous voudriez vraiment réfléchir un peu.L'hypothèse est-elle que la puissance est distribuée dans le tube selon une distribution aléatoire qui ne se soucie pas de la position, ou pensez-vous que la position elle-même a une quelconque signification ?
Si l’hypothèse suit la première, alors vous devez vous demander pourquoi échantillonner 1 tube trois fois au lieu de 3 tubes d’un lot similaire une seule fois.Le but du sous-groupement rationnel est de maximiser le potentiel de variabilité due à une cause attribuable entre les sous-groupes.Il est important de développer vos sous-groupes pour suivre cette logique.Il est peu probable que la variation normale au sein d’un seul tube représente la variation complète entre les tubes.
Si l'hypothèse suit cette dernière, à savoir qu'il peut y avoir une stratification à l'intérieur du tube, vous devrez probablement utiliser un autre type de carte de contrôle appelée carte à 3 voies (en fonction de votre version de JMP, elle peut également être appelée carte de dispersion). ).Ils sont également connus sous le nom de cartes inter/intérieures et, à certains endroits, de cartes I-MR-R.Parce que les statistiques nécessitent 4 noms pour la même chose.De toute façon.Don Wheeler (le gars qui a aidé à concevoir l'outil MSA dans JMP... je pense) a un bon article sur les graphiques à 3 voies ici https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/trois-way-chart-030617.html
Celles-ci sont nécessaires pour comprendre des types de variation plus complexes où il est entendu que les variations intra et inter sont fondamentalement différentes.
Re : Comment utiliser les mesures répétées dans l'analyse et la distribution des capacitésPermettez-moi de commencer par poser une question :
1. Quel est l’objectif de l’étude d’analyse de capabilité ? S'agit-il de quantifier la capacité du processus de fabrication par lots ? Si oui, lisez la suite. Si non, quel processus essayez-vous d’évaluer par rapport à l’analyse des capacités ?
L'analyse de capabilité est généralement utilisée pour déterminer le centre et la répartition d'une distribution d'observations multiples et indépendantes d'une certaine caractéristique par rapport à une spécification de ladite caractéristique. Ainsi, généralement, dans la plupart des processus de fabrication par lots, il faut plusieurs itérations du processus (c'est-à-dire des lots) pour établir la capacité du processus. Ainsi, dans votre cas, vous disposez d'un seul lot, mais de plusieurs mesures du même résultat de processus fondamental. Il est donc inapproprié d'effectuer une analyse de capabilité à l'aide de multiples mesures pour faire une déclaration sur le processus de fabrication de lots en général.
En ce qui concerne la plate-forme de distribution, cette plate-forme peut être utilisée avec n'importe quelle caractéristique... elle peut donner un aperçu du processus de mesure, donc utiliser la plate-forme pour simplement visualiser la population de mesures est tout à fait approprié. Et juste pour rire, puisque vous avez des observations depuis trois endroits différents, j'utiliserais également la plateforme Fit Y by X pour visualiser les observations par emplacement. Pourrait-il vous dire quelque chose sur la moyenne et la dispersion de la caractéristique dans le tube par rapport à son homogénéité dans le tube ?
