Estimados
Éste es Mike.
Ahora estoy investigando el componente de variación.
Parece que la forma más sencilla de dividir la variación es utilizar el gráfico de variabilidad.
Sin embargo, parece que no puedo dividir varias variaciones individualmente.
En otras palabras, tengo varias variaciones que me interesan.
1. Entre día
2. Entre operadores
3. Entre lotes
4. Entre el punto de muestreo
5. dentro del lote
6. dentro de la condición de repetibilidad (entre réplicas)
Sin embargo, si pongo [día, operador, lote, punto] como Factor de agrupación, X, y pongo [vial] como Parte,
JMP me da una respuesta no razonable (R&R= 91%), mientras que cuando pongo solo [operador] como X y pongo [vial] como Parte, JMP me da 35% (lo cual es razonable).
Entonces... ¿existe algún otro método para dividir todas estas fuentes específicas de variabilidad?
¿Cómo puedo hacer que JMP entienda eso?
[día, operador] como reproducibilidad
[lote, punto, vial(parte)] como variabilidad de parte
[replica la variabilidad de una pieza individual] como repetibilidad
Además, conozco la teoría del diseño de trama dividida, el diseño anidado y cómo calcular su Var.Comp para definir la Varianza respectiva (cada fuente).
Pero esto es sólo teoría y prácticamente no puedo hacerlo con mis manos.
No puedo encontrar el menú JMP adecuado...
Si está ahí, hágamelo saber.
*Tenga en cuenta que una persona puede probar el vial individual 3 veces, pero es destructivo, por lo que la otra persona no puede probarlo. Por eso estoy muy confundido sobre si puedo aplicar el diseño cruzado a esto. Personalmente, creo que puedo suponer que los viales completos pueden considerarse UN Lote, ya que se supone que nuestro proceso es similar y comparable a su valor declarable.
Te agradezco que hayas leído hasta aquí.
En su lugar, puede usar Analizar > Ajustar modelo para estimar los componentes de la varianza. Ver el Ajuste de modelos lineales guía en la Ayuda de JMP para comprender cómo ingresar las columnas de datos en el cuadro de diálogo de inicio. El cuadro de diálogo admite la anidación (supone niveles de factores cruzados). Soporta efectos aleatorios.
