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Étude R&R MSA 4e édition x JMP

Lorsque je prends les données R&R dans le manuel MSA 4e édition et que je les mets dans le JMP pour refaire les études, les résultats ne correspondent pas.

Quelqu'un a-t-il fait cette validation, pourrait-il m'envoyer une vidéo ou des images, je pense que je fais quelque chose de mal.

 

Merci

AnalytiqueRe : Étude R&R MSA 4e édition x JMP

Tout d'abord, bienvenue dans la communauté. Il serait vraiment utile que vous nous disiez quelle version de JMP vous utilisez et quel système d'exploitation. De plus, si vous pouviez publier le tableau de données JMP, cela serait utile. Il existe plusieurs approches pour effectuer une analyse des systèmes de mesure. J'ai un faible pour les méthodes Wheeler & Lyday pour analyser les composants du système de mesure (par exemple, répétabilité de précision, reproductibilité de précision, discrimination, stabilité). Vous pouvez certainement obtenir des résultats variables selon la méthode.

Re : Étude R&R MSA 4e édition x JMP

Merci pour l'accueil. Dans la feuille de travail jointe, sur l'onglet R&R se trouve l'exemple du manuel MSA de la 4e édition, sur l'onglet Worksheet1 se trouve l'exemple généré par le JMP. En théorie, devraient-ils avoir les mêmes résultats, ou est-ce que je fais quelque chose de mal ?

Re: Étude R&R MSA 4e édition x JMP

J'ai quelques commentaires en général :

1. Ne tombez jamais amoureux des statistiques. Ce sont TOUTES des estimations.

2. Dans le cas que vous regardez, je pense que vous avez appliqué correctement l'une des méthodes que JMP exécutera (méthode EMP).

3. La composante de répétabilité de la précision montre des signes d'incohérence (hors de contrôle). Lorsque cela se produit, vous avez moins confiance dans les estimations quantitatives.

4. Je n'ai pas fait d'évaluation détaillée de l'onglet R&R dans Excel, mais si cette analyse a été effectuée en tant qu'étude imbriquée et que l'analyse dans JMP a été croisée puis imbriquée, vous pouvez obtenir des valeurs différentes pour les composants. De plus, JMP utilisait probablement des estimations bayésiennes car les composantes REML étaient négatives. Il semble que le R&R utilise la méthode EMS ?

5. En général, il semble que le plus grand composant soit les pièces suivies de l'opérateur. Je crois que les résultats sont similaires.

 

J'ai joint le fichier JMP avec des scripts pour analyse. Il est préférable d'afficher les tableaux de données dans JMP (par rapport à d'autres logiciels) lorsque vous travaillez avec la communauté.

Re: Étude R&R MSA 4e édition x JMP

Il existe essentiellement trois méthodes pour effectuer la R&R de Gage. Les résultats obtenus à partir d'eux pour le même ensemble de données seront significativement différents ?

Autre doute, quelle méthode utilise JMP ?

Existe-t-il un moyen de répéter les résultats JMP manuellement (à l'aide d'Excel par exemple) ?

Re: Étude R&R MSA 4e édition x JMP

Je ne sais pas ce que vous entendez par " ci-dessous, trois méthodes existaient essentiellement pour effectuer la R&R de l'instrumentation". Il existe plusieurs façons d'estimer la variance composants, et il y a plusieurs « problèmes » à évaluer en ce qui concerne les systèmes de mesure. D'abord une liste de problèmes :

1. Discrimination (alias résolution efficace).

2. Stabilité

3. Répétabilité de précision

4. reproductibilité de précision

5. Biais

6. Linéarité

7. Précision

La façon dont vous estimez chaque « problème » peut dépendre de la situation.

 

Par exemple, si vous avez un appareil de mesure qui manque de résolution efficace, alors il a tendance à arrondir les données (trop) et peut donc donner des estimations incorrectes. Si le système de mesure est instable ou incohérent, les conclusions que vous tirez de l'étude peuvent ne convenir que pour cet espace d'inférence.

 

Comme je l'ai déjà dit, il existe plusieurs façons d'estimer les composants destinés à être estimés par le Gage R&R. Par exemple:

R-bar/d2 en utilisant la méthode de la carte de contrôle

Estimations quadratiques moyennes attendues (EMS)

Maximum de vraisemblance restreint (REML)

bayésien

 

Chacun d'eux donnera probablement des valeurs différentes pour chaque estimation.

 

Vous dites "r Les résultats obtenus d'eux pour le même ensemble de données seront sensiblement différent t". Veuillez définir sensiblement différent. Je ne vois pas les résultats comme significativement différents. Vous auriez le même classement des composants que vous utilisiez JMP ou le feuille de calcul Excel que vous avez partagée.

 

Je ne comprends pas la question "Est-il possible de répéter les résultats manuellement". Pardonnez ma confusion, POURQUOI ? Pourquoi voulez-vous obtenir le même résultats que votre programme excel ?

 

Vous aimerez peut-être lire Wheeler & Lyday « Evaluating the Measurement Process » ou voir ici :

 

https://community.jmp.com/t5/Mastering-JMP-Videos-and-Files/Using-the-EMP-Method-for-Measurement-System-Analysis/ta-p/407690