如何在能力分析和分配中使用重複測量我需要對多次測量中的數據點進行分析的建議。 比如說，我對管中的乳霜藥品進行了效價測量。 我從管的頂部、中間、底部收集了樣品，從而測量了效力。 管代表批次，效力代表批次，但三個測量值實際上代表同一批次。 在分析中，我應該使用三個測量值的平均值還是使用三個數據點？ 現在，對於 n=30 或更大的幻數，這三個數據點來自同一管，是否應該考慮n=1 或 n=3 ？
進階統計建模回覆：如何在能力分析和分配中使用重複測量謝謝埃文。
很抱歉我說得不夠清楚。 事實上，我有兩種類型的場景。 為了進行測定或效力，我在填充試管期間收集了 5 個分層樣本。 這是基於儲罐中的體積水平。 所以我有同批次的 5 個效力數據點。 我的最終測定應該是這 5 個數據點的平均值，但它是按原樣報告的。 假設我有 10 個批次的產品，這將為我提供 50 個數據點。 如果在本例中我不使用 5 的子組，我將在報告中看到 N=50。 但使用 5 的子組將產生 N=10 的報告。 是這樣嗎？ 它計算子組的變異性嗎？ 我會檢查這一點，但也會感謝您的意見。
對於第二種情況，實際上這是為了管中的內容均勻性（來自管的頂部、中間、底部樣本分析）。 例如，當我分析 10 個不同批次的試管資料時，我有 30 個數據點。 如前所述，如果沒有分組，我將得到 N=30 的報告，如果分組為 3，我將得到 N=10 的報告。 我的目標是使用所有數據點，但獲得實際批次數的報告。 請指教。
在另一種情況下，分組將會很困難。 我有三種不同的類型：比如說，5 和 3 層以及每批穩定性下的多個時間點（o、3、6、12、18、24、36 個月）。 在分析過程中，如何為單列響應（例如黏度或測定）容納這三個不同的數值子組？
回覆：如何在能力分析和分配中使用重複測量在您了解能力之前，您所描述的測量類型（上-中-下）可能是一個棘手的類型，您需要認真考慮一下。是假設效力按照不擔心位置的隨機分佈分佈在整個管中，還是您認為位置本身俱有任何意義
如果假設遵循前者，那麼您必須問自己為什麼對 1 管進行 3 次採樣，而不是對類似批次的 3 管進行 1 次採樣。合理分組的目的是最大限度地提高由於子組之間可分配的原因而產生變異的可能性。發展你的小組以遵循這個邏輯是很重要的。單一管內的正常變化不太可能代表管之間的全部變化。
如果假設遵循後者，即管內可能存在分層，那麼您可能需要使用另一種類型的控製圖，稱為三向圖（取決於您的 JMP 版本，這也可能稱為離散圖） ）。它們也稱為組間/組內圖表，在某些地方也稱為 I-MR-R 圖表。因為統計需要同一件事有 4 個名稱。無論如何。Don Wheeler（幫助設計 JMP 中的 MSA 工具的人……我認為）在這裡有一篇關於三向圖的好文章https://www.qualitydigest.com/inside/statistics-column/ Three-way-chart-030617.html
這些對於理解更複雜的變異類型是必要的，因為要理解變異內部和變異之間是根本不同的。
回覆：如何在能力分析和分配中使用重複測量首先讓我問一個問題：
1. 能力分析研究的目標是什麼？ 是為了量化大量生產流程的能力嗎？ 如果是，請繼續閱讀。 如果不是，那麼您嘗試評估哪個過程來進行能力分析？
能力分析通常用於確定與某些特徵的規範相關的多個獨立觀察值的分佈的中心和分佈。 因此，一般來說，在大多數批量製造過程中，需要對製程進行多次迭代（即批次）來建立製程的能力。 因此，在您的情況下，您只有一個批次，但對相同基本製程輸出進行了多次測量。 因此，使用多次測量來進行能力分析來對批量生產過程做出一般性的陳述是不合適的。
就分發平台而言，該平台可以用於任何特徵……它可能會產生一些關於測量過程的見解，因此使用該平台來簡單地可視化測量群體是完全合適的。 只是為了搞笑，因為您有來自三個不同位置的觀察結果，所以我也會使用 Fit Y by X 平台來按位置可視化觀察結果。 可能會告訴您有關管內特性的平均值和離散度以及管內均勻性的信息嗎？
