Come si usa la misurazione ripetuta nell'analisi delle capacità e nella distribuzione?Ho bisogno di suggerimenti per l'analisi di un punto dati in più misurazioni. Diciamo, ho la misurazione della potenza di un prodotto farmaceutico in crema da un tubo. Ho campioni dalla parte superiore, centrale, inferiore del tubo e quindi la misurazione della potenza. Il tubo rappresenta il lotto e la potenza è rappresentativa del lotto, ma in realtà tre misurazioni sono rappresentative dello stesso lotto. Nell'analisi devo utilizzare la media delle tre misurazioni o utilizzare i tre punti dati? Ora, per il numero magico di n=30 o più, questi tre punti dati dallo stesso tubo, dovrebbero essere considerati n=1 o n=3 ?
AnalisiRe: Come si usa la misurazione ripetuta nell'analisi delle capacità e nella distribuzione?Inizio con una domanda:
1. Qual è l'obiettivo dello studio di analisi delle capacità? È per quantificare la capacità del processo di produzione batch? Se sì, continua a leggere. Se no, quale processo stai tentando di valutare rispetto all'analisi delle capacità?
L'analisi delle capacità viene generalmente utilizzata per determinare il centro e la diffusione di una distribuzione di osservazioni multiple e indipendenti di una certa caratteristica in relazione a una specifica per detta caratteristica. Quindi, generalmente, nella maggior parte dei processi di produzione batch, è necessario disporre di più iterazioni del processo (cioè batch) per stabilire la capacità del processo. Quindi, nel tuo caso, hai un singolo batch, ma più misurazioni dello stesso output di processo fondamentale. Pertanto, eseguire un'analisi delle capacità utilizzando le misurazioni multiple per fare una dichiarazione sul processo di produzione dei lotti in generale, è inappropriato.
Per quanto riguarda la piattaforma di distribuzione, quella piattaforma può essere utilizzata con qualsiasi caratteristica... potrebbe fornire alcune informazioni sul processo di misurazione, quindi utilizzare la piattaforma per visualizzare semplicemente la popolazione delle misurazioni è del tutto appropriato. E solo per ridere, dato che hai osservazioni da tre posizioni diverse, userei anche la piattaforma Fit Y by X per visualizzare le osservazioni per posizione. Potrebbe dirti qualcosa sulla media e sulla dispersione della caratteristica all'interno del tubo rispetto alla sua omogeneità all'interno del tubo?
Re: Come si usa la misurazione ripetuta nell'analisi delle capacità e nella distribuzione?Prima ancora di entrare nelle capacità, il tipo di misurazione che stai descrivendo, alto-medio-basso, può essere complicato a cui vorresti davvero pensare un po'.È il presupposto che la potenza sia distribuita attraverso il tubo seguendo una distribuzione casuale che non si preoccupa della posizione, o credi che la posizione stessa abbia un qualche tipo di significato
Se l'ipotesi segue la prima, allora devi chiederti perché campionare 1 provetta tre volte invece di 3 provette da un lotto simile 1 volta.Lo scopo del sottogruppo razionale è massimizzare il potenziale di variabilità dovuto a una causa assegnabile tra i sottogruppi.È importante sviluppare i tuoi sottogruppi per seguire questa logica.È improbabile che la variazione normale all'interno di un singolo tubo rappresenti la variazione completa tra i tubi.
Se l'ipotesi segue quest'ultima, che potrebbe esserci una stratificazione all'interno del tubo, allora probabilmente dovrai usare un diverso tipo di grafico di controllo chiamato grafico a 3 vie (a seconda della tua versione di JMP questo può anche essere chiamato grafico di dispersione ).Sono anche conosciuti come grafici tra/dentro e in alcuni punti grafici I-MR-R.Perché le statistiche richiedono 4 nomi per la stessa cosa.Comunque.Don Wheeler (il ragazzo che ha aiutato a progettare lo strumento MSA in JMP..credo) ha un buon articolo sui grafici a 3 vie qui https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/three-way-chart-030617.html
Questi sono necessari per comprendere tipi più complessi di variazione in cui si comprende che le variazioni interne e tra le variazioni sono fondamentalmente diverse.
