Chers tous.
C'est Mike.
(désolé pour la langue n'est pas bonne)
J'ai du mal à essayer Gage R&R
1. J'avais essayé de trouver ce qui se passerait si je n'utilisais pas une manière aléatoire mais ordonnée.
-> Toutes les données dont je dispose sont traitées de manière ordonnée, mais ce ne sont que des données disponibles.
-> J'avais essayé de trouver que se passe-t-il lorsque j'utilise des données non aléatoires , mais n'a trouvé qu'une réponse ambiguë qui suppose qu'il y aura plus de biais à la conclusion. Ce qui ne m'est pas utile.
*Voici mon concept de données. (tout sauf Y est un nombre nominal)
jour (1,2)
opérateur (1,2,3)
lot de produit n° (1,2,3,4)<==(Je pense personnellement qu'inclure plusieurs lots et points d'échantillonnage dans le R&R de la jauge est une bonne chose car ceux-ci refléteront la variation du processus global)
point de prélèvement (1,2,3,4,5)
et toutes les données sont si compliquées ( croisé et imbriqué et les deux etc. ) puisque les données sont extraites de partout.
C'est comme si un lot avait un point d'échantillonnage de 1,2,3 mais un autre lot en avait 4,5 et le jour 1 avait deux opérateurs mais le jour 2 n'avait qu'un seul opérateur...
D'en haut, chaque opérateur a reçu le flacon nécessaire.
Mais contrairement aux conceptions croisées habituelles, le test est plus destructif, de sorte qu'un flacon identique ne peut pas être réutilisé par un autre opérateur.
L'important c'est que Un opérateur peut re-tester un flacon plusieurs fois, réglé à 3 fois .
2. Comment puis-je gérer cet ensemble de données ?
J'avais essayé croisé, imbriqué, croisé puis imbriqué,
J'étais tellement confus quant à la façon dont puis-je attribuer les facteurs.
3. J'ai découvert que si j'utilise X avec tout ce qui précède (day-oper-lot-samp) et X avec un seul (opérateur, en négligeant les autres facteurs comme s'ils étaient non attribué au début de l'expérimentation), ces derniers concluent à un score R&R bien plus satisfaisant. Ancien : ~95 %, Dernier : ~35 %
Je n'ai vraiment aucune idée de pourquoi cela se produit. Selon mon bon sens, la seule différence est que j'ai donné « plus » d'informations au JMP dans le premier cas.
Ainsi Je m'attendais à plus d'informations analytiques dans JMP pour le premier cas, mais cela me donne une réponse confuse.
4. Pour moi, j'utilise la méthode ELISA, mais on suppose que ma question est compréhensible pour beaucoup d'autres personnes utilisant la « Méthode de mesure optique ».
La question est,
La répétition requise dans le R&R de la jauge est effectuée comme ci-dessous.
-D'un flacon, 3 aliquots (une portion) ont été extraits.
-Chaque aliquote a été remplie dans un puits (vous avez peut-être vu une microplaque de 96 puits que les analystes utilisent en biochimie)
-Donc, 3 puits remplis font maintenant 3 répétitions pour moi.
-Cette machine mesure 96 puits entiers à la fois
-Je m'inquiète maintenant du fait que si je ne satisfaisais pas un intervalle de temps minimal (si l'autorité l'exige) entre les répétitions.
Puis-je considérer cette 3 réplique (puis-je appeler cela une réplique ? pas sûr) comme répétition requise dans le R&R de la jauge. Puis-je faire ça ?
5. Pour une raison pour laquelle je voulais fournir plus de données à JMP, j'ai défini Y comme « valeur mesurée individuelle ». Cependant, dans l'industrie, nous utilisons une moyenne de 3 répétitions.
Puis-je signaler ces R&R en fonction de la valeur individuelle même si elle n'est pas égale à la valeur habituelle que nous utilisons ?
Merci beaucoup d'avoir lu tout cela jusqu'ici.
Mike.
Le croisement et la nidification sont un point commun de confusion. Elle est déterminée par la conception du MSA. C’est-à-dire comment vous avez mené l’étude. Disons que je souhaite inclure 5 opérateurs testant chacun 10 pièces. si tous les opérateurs testent les mêmes 10 pièces, alors Pièces est croisée avec Opérateur. Toutefois, si chaque opérateur prélève un échantillon unique de 10 pièces, alors les pièces sont imbriquées dans l'opérateur, auquel cas il y a en réalité 50 pièces au total.
