Come utilizzare la misurazione ripetuta nell'analisi e nella distribuzione delle capacitàHo bisogno di un suggerimento per l'analisi di un punto dati in misurazioni multiple. Diciamo che 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 ?
AnaliticaRe: Come si utilizza la misurazione ripetuta nell'analisi e nella distribuzione delle capacitàGrazie Evan.
Mi dispiace non essere stato abbastanza chiaro. Ho entrambi i tipi di scenari in effetti. Per il dosaggio o la potenza, ho raccolto 5 campioni stratificati durante il riempimento delle provette. Questo si basa sul livello di massa nel serbatoio di stoccaggio. Quindi ho 5 punti dati di potenza dello stesso lotto. Il mio test finale dovrebbe essere la media di questi 5 punti dati, ma è riportato così com'è. Supponiamo di avere 10 lotti di prodotto, che mi daranno 50 punti dati. Se in questo caso non utilizzo il sottogruppo di 5, vedrò N=50 nel rapporto. Ma l'uso del sottogruppo di 5 produrrà un rapporto di N=10. È questo il caso? Conta la variabilità del sottogruppo? Lo controllerò, ma apprezzerò anche il tuo contributo.
Per il secondo scenario, in effetti, questo è per l'uniformità del contenuto in una provetta (analisi del campione superiore, centrale, inferiore da una provetta). Quando analizzo, ad esempio, i dati di tubi di 10 lotti diversi, ho 30 punti dati. Come detto prima, senza raggruppamento otterrò Report di N=30 e con il raggruppamento di 3 otterrò report con N=10. Il mio obiettivo è utilizzare tutti i punti dati ma ottenere un rapporto sul numero effettivo di lotti. Si prega di avvisare.
In un altro scenario, il raggruppamento sarà difficile. Ho tre tipi diversi: diciamo, 5 e 3 stratificazioni, nonché più punti temporali per ogni lotto in stabilità (o, 3, 6,12,18,24,36 mesi). Come posso adattare questi tre diversi sottogruppi numerici per una singola colonna di risposta (ad esempio viscosità o dosaggio) durante l'analisi?
Re: Come si utilizza la misurazione ripetuta nell'analisi e nella distribuzione delle capacitàPrima ancora di entrare nelle capacità, il tipo di misurazione che stai descrivendo, alto-centro-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 qualche tipo di significato
Se l'ipotesi segue la prima, allora devi chiederti perché campiona 1 provetta tre volte invece di 3 provette di un lotto simile 1 volta.Lo scopo del raggruppamento razionale è massimizzare il potenziale di variabilità a causa di 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 una singola provetta rappresenti la variazione completa tra le provette.
Se il presupposto segue quest'ultimo, che potrebbe esserci una stratificazione all'interno del tubo, allora probabilmente dovrai usare un diverso tipo di carta di controllo chiamata carta a 3 vie (a seconda della tua versione di JMP questo può anche essere chiamato grafico di dispersione ).Sono anche conosciuti come tra/all'interno dei grafici e, in alcuni punti, i 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 la variazione interna e quella intermedia sono fondamentalmente diverse.
Re: Come si utilizza la misurazione ripetuta nell'analisi e nella distribuzione delle capacitàInizio con una domanda:
1. Qual è l'obiettivo dello studio di analisi della capacità? È per quantificare la capacità del processo di produzione in batch? Se sì, continua a leggere. In caso negativo, quale processo stai tentando di valutare rispetto all'analisi della capacità?
L'analisi delle capacità viene generalmente utilizzata per determinare il centro e la diffusione di una distribuzione di osservazioni multiple e indipendenti di alcune caratteristiche in relazione a una specifica per detta caratteristica. Quindi, in generale, nella maggior parte dei processi di produzione in batch, è necessario disporre di più iterazioni del processo (ovvero 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, l'esecuzione dell'analisi della capacità utilizzando le misurazioni multiple per fare una dichiarazione sul processo di produzione batch in generale, è inappropriata.
Per quanto riguarda la piattaforma di distribuzione, tale 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 diverse posizioni, 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?
