Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Variability Gauge AnalysisDurante l'esecuzione dell'analisi dell'indicatore di variabilità ho notato che i valori dei componenti della varianza (effetti principali) per ciascun componente dipendono dall'ordine in cui è stato eseguito il raggruppamento.
Mi piacerebbe sapere perché stiamo vedendo queste differenze per capire meglio come e in quale ordine dovremmo raggruppare i nostri dati per ottenere la rappresentazione più accurata della variazione presente.
Ho allegato la tabella dei dati con 2 script per i 2 diversi ordinamenti.
Automazione e scriptingMiscelazione e pulizia dei datiOggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàGrazie per la risposta. Esattamente gli stessi lotti vengono utilizzati in tutti i siti, è un lotto di produzione indipendente dal sito. Nei siti in cui è presente più di uno strumento, gli operatori utilizzano tutti gli strumenti.
Penso che il mio diagramma ad albero dovrebbe riflettere questo, mi scuso in caso contrario.
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàGiusto per aggiungere alla spiegazione di Victor più in generale, ogni analisi dei dati dipende da come i dati sono stati acquisiti . A quali domande puoi rispondere, quali strumenti dovrebbero essere utilizzati per l'analisi, le conclusioni dell'analisi, la fiducia nella capacità di estrapolare le conclusioni, ecc. tutto dipende da come sono stati acquisiti i dati.
Se esiste una relazione gerarchica (nidificata) tra le colonne, tale gerarchia deve essere rispettata nell'analisi. L'ordine dei termini nel modello è importante (Sequential vs. Partial SS). Se le colonne sono incrociate, non c'è gerarchia e le interazioni tra le colonne possono essere stimate.
Per la tua spiegazione, anch'io sono un po' confuso...Ogni componente che hai elencato deve essere descritto meglio. In genere, Operatore, lotto, strumento ed esecuzione saranno nidificati nel sito. A meno che tu non stia utilizzando gli stessi lotti su tutti i siti? Questi lotti in entrata contengono materiali/parti o vengono prodotti in ogni sito? Inoltre gli strumenti vengono confusi con gli operatori (ogni operatore ha il proprio strumento) o incrociati (ogni operatore usa ogni strumento)?
Consiglio di disegnare un diagramma ad albero che descriva come sono stati ottenuti e misurati i campioni. Usa la codifica dei valori per ogni componente, ma fai attenzione ai numeri effettivi che usi (ogni numero è unico o ci sono schemi ripetuti nel componente. Ad esempio (non per il tuo esempio specifico):
Re: Effetto dell'ordine di raggruppamento sui componenti della varianza - Analisi del misuratore di variabilitàGrazie mille per il tuo contributo!
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàE' più chiaro, grazie.
Gli operatori sono nidificati nel sito e gli strumenti sono incrociati con gli operatori (per ciascun sito).
Il problema di avere un modello completo "annidato poi incrociato" è che non tutti gli strumenti (e gli operatori) misurano le stesse parti: alcuni 1 e 2, alcuni 1 e 3, e nell'ultimo sito è 3 e 2.
Quindi il modo più sicuro sarà guardare solo agli effetti principali secondo me (forse gli esperti in questo forum avrebbero altre idee).
Guardando la tua variabile "run", non sono sicuro che abbia senso qui, poiché in questa variabilità run-to-run vedrai diversi effetti combinati (sito, operatori, strumento, parte o un mix di alcuni di questi fattori).
Se vuoi stimare la ripetibilità, questo è già fatto nella piattaforma quando guardi Within Variance ("Within" nello screenshot "Variance Components" della tua piattaforma, e visto anche nei grafici sopra (diversi punti per le stesse condizioni)): Informazioni sul metodo Gauge R&R (jmp.com)
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilità
Ecco lo schema che illustra tutti i test.
Il sito 1 ha 2 strumenti e sono usati come mostrato, i siti 2 e 3 hanno solo 1 strumento.
Lotto si riferisce a un lotto di produzione, il Sito 1 utilizza i lotti 1 e 2, il Sito 2 utilizza i lotti 1 e 3, il Sito 3 utilizza i lotti 2 e 3.
Il motivo per cui ho "corse" nelle variabili di raggruppamento è perché vorrei sapere quanta variabilità è attribuita alla variazione da esecuzione a esecuzione.
Spero sia più chiaro ora, grazie
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàSe potessi mappare/disegnare la situazione sarebbe più chiaro, poiché non ottengo alcune parti:
- Gli operatori utilizzano più strumenti nel sito corrispondente (e quindi, per ogni sito, hai tutte le combinazioni tra operatore e strumenti?) ?
- I 3 lotti sono le parti da ispezionare? Sono gli stessi usati e collaudati nei diversi cantieri? In ogni sito vengono testati solo 2 lotti su 3 (e l'attribuzione per sito è casuale?) ?
Non capisco perché run fa parte delle variabili di raggruppamento? Le esecuzioni sono ID/valori univoci?
Dai tuoi screenshot e dalla tua tabella sembri avere confusione tra le variabili, quindi il modo più sicuro per analizzarlo per me sarebbe guardare solo agli effetti principali. Se hai una struttura chiara Nidificata/Incrociata o Incrociata/Nidificata, puoi approfondire i dettagli con questo tipo di modello.
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàGrazie per la risposta. Nel nostro caso le variabili sono: Site, Operator, Lot, Instrument e Run.
Ci sono 3 siti, ognuno con diversi Operatori, Strumenti e Corse. E ci sono 3 lotti, ogni sito ha testato 2 lotti.
Quindi immagino che Sito
Quali sono i tuoi pensieri? Sia l'analisi nell'ordine Sito < Operatore < Strumento < Esegui < Lotto per effetti principali e per annidati danno "valori ragionevoli" ma non so se principale o annidato sia il più rappresentativo.
Grazie
Oggetto: Effetto dell'ordine di raggruppamento sulle componenti della varianza - Analisi dell'indicatore di variabilitàCIAO @Agustin ,
Potresti trovare la soluzione qui: Lanciare la piattaforma del grafico del misuratore di variabilità/attributo (jmp.com)
- X, Raggruppamento: specificare le colonne di classificazione che raggruppano le misurazioni. Se i fattori formano una gerarchia nidificata, specificare prima i termini superiori. Se stai eseguendo uno studio del calibro, specifica prima l'operatore e poi la parte.
In chiaro: se hai fatto tutte le interazioni tra i tuoi fattori nel tuo studio, allora l'ordine non è così importante. Se c'è una gerarchia o una situazione nidificata, dovresti passare da fattori generali a fattori specifici.
Puoi vedere un esempio nell'argomento qui: Risolto: Re: Gage R&R: annidato vs incrociato vs annidato poi incrociato vs incrociato poi annidato - JMP User Community
dove l'ordine dei termini di raggruppamento era : Posizione, quindi Operatore. La parte era in "Part, Sample ID" (vedi il grande grafico riassuntivo di @statman ).
Nel tuo esempio è un po' più difficile in quanto non si conoscono il nome delle variabili o il progetto e l'ambito/obiettivo dello studio.
Spero che questo ti aiuti,
