能力分析と流通で繰り返し測定をどのように使用しますか複数の測定におけるデータポイントの分析についての提案が必要です。 たとえば、チューブからクリーム医薬品の力価を測定しています。 チューブの上部、中央、下部からサンプルを入手しているため、効力を測定しています。 チューブはバッチを表し、効力はバッチを表しますが、実際には3つの測定値が同じバッチを表します。 分析では、3つの測定値の平均を使用する必要がありますか、それとも3つのデータポイントを使用する必要がありますか？ さて、マジックナンバーがn = 30以上の場合、同じチューブからのこれら3つのデータポイントを考慮する必要があります。 n = 1またはn = 3 ？
分析Re：能力分析と流通で繰り返し測定をどのように使用しますか質問をすることから始めましょう：
1.能力分析研究の目標は何ですか？ バッチ製造プロセスの能力を定量化することですか？ はいの場合は、読み進めてください。 いいえの場合、機能分析に対してどのプロセスを評価しようとしていますか？
能力分析は、一般に、ある特性の仕様に関連して、ある特性の複数の独立した観測値の分布の中心と広がりを決定するために使用されます。 したがって、一般的に、ほとんどのバッチ製造プロセスでは、プロセスの機能を確立するために、プロセス（つまりバッチ）を複数回繰り返す必要があります。 したがって、あなたの場合、単一のバッチがありますが、同じ基本的なプロセス出力の複数の測定値があります。 したがって、複数の測定値を使用して機能分析を実行し、一般的なバッチ作成プロセスについて説明することは不適切です。
配布プラットフォームに関しては、そのプラットフォームは任意の特性で使用できます...測定プロセスに関する洞察が得られる可能性があるため、プラットフォームを使用して測定値の母集団を単純に視覚化することは完全に適切です。 そして、笑いのためだけに、3つの異なる場所からの観測があるので、Fit Y byXプラットフォームを使用して場所ごとの観測を視覚化します。 チューブ内の特性の平均と分散について、チューブ内の均一性について何か教えていただけますか？
Re：能力分析と流通で繰り返し測定をどのように使用しますか機能に入る前に、説明している測定のタイプ（上から中、下）は、実際に少し考えたいと思うトリッキーなものになる可能性があります。効力が位置を気にしないランダムな分布に従ってチューブ全体に分布しているという仮定ですか、それとも位置自体に何らかの重要性があると思いますか？
仮定が前者に従っている場合、同様のバッチから3本のチューブを1回サンプリングするのではなく、なぜ1本のチューブを3回サンプリングするのかを自問する必要があります。合理的なサブグループ化の目的は、サブグループ間の割り当て可能な原因による変動の可能性を最大化することです。そのロジックに従うようにサブグループを開発することが重要です。単一のチューブ内の通常の変動が、チューブ間の完全な変動を表す可能性は低いです。
チューブ内に層化がある可能性があるという後者の仮定に従う場合は、3方向管理図と呼ばれる別のタイプの管理図を使用する必要があります（JMPのバージョンによっては、これは分散図とも呼ばれる場合があります）。 ）。それらは、チャート間/チャート内、およびある場所ではI-MR-Rチャートとしても知られています。統計には同じものに4つの名前が必要だからです。いずれかの方法。Don Wheeler（JMPでMSAツールの設計を手伝った人）は、ここに3方向チャートに関する優れた記事を掲載しています。 https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/three-way-chart-030617.html
これらは、バリエーション内とバリエーション間が根本的に異なることが理解される、より複雑なタイプのバリエーションを理解するために必要です。
