能力分析と分布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関する提案が必要です。 たとえば、チューブからクリーム状の医薬品の力価を測定するとします。 チューブの上部、中央、下部からサンプルを採取したので、効力を測定します。 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? ここで、n=30 以上のマジックナンバーについては、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 ?
高度な統計モデリングRe: 能力分析と分布で繰り返し測定をどのように使用しますかありがとうエヴァン。
十分に明確ではなくて申し訳ありません。 実際、私は両方のタイプのシナリオを持っています。 アッセイまたは効力のために、チューブの充填中に 5 つの層別サンプルを収集しました。 これは、貯蔵タンクのかさのレベルに基づいています。 したがって、同じロットの効力のデータ ポイントが 5 つあります。 最終的なアッセイはこれら 5 つのデータ ポイントの平均である必要がありますが、そのまま報告されています。 製品のバッチが 10 個あるとします。これにより、50 個のデータ ポイントが得られます。 この場合、サブグループ 5 を使用しない場合、レポートには N=50 と表示されます。 ただし、サブグループ 5 を使用すると、N=10 のレポートが生成されます。 これは事実でしょうか？ サブグループの変動性は考慮されますか? 確認させていただきますが、ご意見もいただければ幸いです。
2 番目のシナリオでは、実際、これはチューブ内の内容物の均一性を目的としています (チューブからの上部、中間、下部のサンプル分析)。 たとえば、10 の異なるバッチからのチューブのデータを分析すると、30 個のデータ ポイントが存在します。 前に述べたように、グループ化しない場合は N=30 のレポートを取得し、グループ化 3 を使用すると N=10 のレポートを取得します。 私の目標は、すべてのデータポイントを使用して、実際のバッチ数のレポートを取得することです。 お知らせ下さい。
別のシナリオでは、グループ化が困難になります。 3 つの異なるタイプがあります。たとえば、5 および 3 の層別と、安定している各バッチの複数の時点 (0、3、6、12、18、24、36 か月) です。 分析中にこれら 3 つの異なる数値サブグループを 1 列の応答 (粘度やアッセイなど) にどのように対応させることができるでしょうか?
Re: 能力分析と分布で繰り返し測定をどのように使用しますか能力の話に入る前に、あなたが説明している測定の種類、つまり上から中、下については、少し真剣に考えたくなるような難しいものになる可能性があります。効力は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すると仮定していますか、それとも位置自体に何らかの意味があると信じていますか?
仮定が前者に従っている場合、なぜ同様のバッチから 3 つのチューブを 1 回サンプリングするのではなく、1 つのチューブを 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作成することが重要です。単一のチューブ内の通常の変動は、チューブ間の完全な変動を表す可能性は低いです。
後者に従う、チューブ内に層別がある可能性があるという仮定に従う場合、おそらく 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) ）。これらは、Between/Within チャート、および一部の場所では I-MR-R チャートとしても知られています。統計では同じものに 4 つの名前が必要になるためです。いずれかの方法。Don Wheeler (JMP の MSA ツールの設計を手伝った人...だと思う) が 3 方向チャートに関する優れた記事をここに書いています。 https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/three-way-chart-030617.html
これらは、変動内と変動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変動を理解するために必要です。
Re: 能力分析と分布で繰り返し測定をどのように使用しますかまずは質問から始めましょう:
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ためですか? 「はい」の場合は、読み続けてください。 「いいえ」の場合、能力分析に関してどのプロセスを評価しようとしていますか?
工程能力分析は通常、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、一般に、ほとんどのバッチ製造プロセスでは、プロセスの能力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、バッチは 1 つですが、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、バッチ製造プロセス全般について意見を述べるために複数の測定値を使用して能力分析を実行することは不適切です。
配信プラットフォームに関しては、そのプラットフォームはどのような特性でも使用できます...測定プロセスに関して何らかの洞察が得られる可能性があるため、測定値の母集団を単純に視覚化するためにプラットフォームを使用することは完全に適切です。 笑いのために、3 つの異なる場所からの観測値があるので、Fit Y by X プラットフォームを使用して、観測値を場所ごとに視覚化します。 チューブ内の均一性に関するチューブ内の特性の平均と分散について何か教えていただけますか?
