Efecto del orden de agrupación en los componentes de la varianza - Análisis de indicador de variabilidadAl realizar el análisis de indicador de variabilidad, noté que los valores de los componentes de varianza (efectos principales) para cada componente dependen del orden en que se realizó la agrupación.
Me gustaría saber por qué estamos viendo estas diferencias para comprender mejor cómo y en qué orden debemos agrupar nuestros datos para obtener la representación más precisa de la variación presente.
Adjunté la tabla de datos con 2 scripts para los 2 pedidos diferentes.
Automatización y secuencias de comandosFusión y limpieza de datosRe: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadGracias por su respuesta. Se utilizan exactamente los mismos lotes en todos los sitios, es un lote de fabricación independiente del sitio. En los sitios donde hay más de un instrumento, los operadores usan todos los instrumentos.
Creo que mi diagrama de árbol debería reflejar esto, disculpas si no.
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadSolo para agregar a la explicación de Victor de manera más general, cada análisis de datos depende de cómo se adquirieron los datos . Qué preguntas puede responder, qué herramientas se deben usar para el análisis, las conclusiones del análisis, la confianza en la capacidad de extrapolar las conclusiones, etc., todo depende de cómo se adquirieron los datos.
Si existe una relación de jerarquía (anidada) entre las columnas, esa jerarquía debe respetarse en el análisis. El orden de los términos en el modelo es importante (SS secuencial frente a parcial). Si las columnas se cruzan, no hay jerarquía y se pueden estimar las interacciones entre las columnas.
Para su explicación, también estoy un poco confundido... Cada componente que enumeró debe describirse mejor. Por lo general, el operador, el lote, el instrumento y la ejecución estarán anidados en el sitio. ¿A menos que esté usando los mismos lotes en todos los sitios? ¿Son estos lotes entrantes de material/piezas o se fabrican en cada sitio? Además, ¿se confunden los instrumentos con los operadores (cada operador tiene su propio instrumento) o se cruzan (cada operador usa todos los instrumentos)?
Recomiendo dibujar un diagrama de árbol que describa cómo se obtuvieron y midieron las muestras. Use la codificación de los valores para cada componente, pero tenga cuidado con los números reales que usa (¿cada número es único o hay patrones repetidos en el componente? Por ejemplo (no para su ejemplo específico):
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidad¡Muchas gracias por tu aportación!
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadEs más claro, gracias.
Los operadores están anidados en el sitio y los instrumentos se cruzan con los operadores (para cada sitio).
El problema de tener un modelo completo "Anidado y luego cruzado" es que no todos los instrumentos (y operadores) miden las mismas partes: algunos 1 y 2, algunos 1 y 3, y en el último sitio son 3 y 2.
Entonces, la forma más segura será observar los efectos principales solo en mi opinión (tal vez los expertos en este foro tengan otras ideas).
Mirando su variable "ejecutar", no estoy seguro de que tenga sentido aquí, ya que en esta variabilidad de ejecución a ejecución verá diferentes efectos combinados (sitio, operadores, instrumento, parte o una combinación de algunos de estos factores).
Si desea estimar la repetibilidad, esto ya se hace en la plataforma cuando mira la varianza dentro de ("Dentro" en la captura de pantalla de "Componentes de varianza" de su plataforma, y también se ve en los gráficos anteriores (varios puntos para las mismas condiciones)): Acerca del método Gauge R&R (jmp.com)
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidad
Aquí está el diagrama que describe todas las pruebas.
El sitio 1 tiene 2 instrumentos y se usan como se muestra, los sitios 2 y 3 tienen solo 1 instrumento.
Lote se refiere a un lote de fabricación, el Sitio 1 usa los lotes 1 y 2, el Sitio 2 usa 1 y 3, el Sitio 3 usa 2 y 3.
La razón por la que he "ejecutado" en las variables de agrupación es porque me gustaría saber qué parte de la variabilidad se atribuye a la variación de una ejecución a otra.
Espero que sea más claro ahora, gracias
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadSi pudiera mapear/dibujar la situación, sería más claro, ya que no entiendo algunas partes:
- ¿Los operadores utilizan varios instrumentos en el sitio correspondiente (y por lo tanto, para cada sitio, ¿tiene todas las combinaciones entre el operador y los instrumentos?)?
- ¿Son los 3 lotes las piezas a inspeccionar? ¿Son los mismos usados e inspeccionados en los diferentes sitios? Solo se prueban 2 de 3 lotes en cada sitio (¿y la atribución por sitio es aleatoria?)?
No entiendo por qué ejecutar es parte de las variables de agrupación. ¿Las ejecuciones son ID/valores únicos?
A partir de sus capturas de pantalla y tabla, parece que hay confusión entre las variables, por lo que la forma más segura de analizarlo para mí sería observar solo los efectos principales. Si tiene una estructura clara Anidado/Cruzado o Cruzado/Anidado, entonces puede entrar en más detalles con este tipo de modelo.
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadGracias por su respuesta. En nuestro caso las variables son: Sitio, Operador, Lote, Instrumento y Corrida.
Hay 3 sitios, cada uno con diferentes Operadores, Instrumentos y Corridas. Y hay 3 lotes, cada sitio ha probado 2 lotes.
Entonces, ¿supongo que el sitio < el operador < el instrumento < la ejecución están anidados y los lotes están cruzados? Sin embargo, parece que no puedo anidar y luego cruzar.
¿Cuáles son tus pensamientos? Tanto el análisis en el orden Sitio < Operador < Instrumento < Ejecutar < Lote para efectos principales como anidados dan "valores razonables", pero no sé si principal o anidado es más representativo.
Gracias
Re: Efecto del orden de agrupación en los componentes de varianza - Análisis de indicador de variabilidadHola @agustin ,
Puedes encontrar la solución aquí : Lanzar la plataforma de gráficos de indicadores de variabilidad/atributos (jmp.com)
- X, Agrupación: Especifique las columnas de clasificación que agrupan las medidas. Si los factores forman una jerarquía anidada, especifique primero los términos superiores. Si está realizando un estudio de calibre, especifique primero el operador y luego la pieza.
En claro: si tiene todas las interacciones entre sus factores en su estudio, entonces el orden no es tan importante. Si hay una situación jerárquica o anidada, debe pasar de los factores generales a los específicos.
Puedes ver un ejemplo en el tema aquí: Resuelto: Re: Gage R&R: anidado vs cruzado vs anidado luego cruzado vs cruzado luego anidado - Comunidad de usuarios de JMP
donde el orden de los términos de agrupación fue: Ubicación, luego Operador. La parte estaba en "Parte, ID de muestra" (vea el gran gráfico de resumen de @statman ).
En su ejemplo, es un poco más difícil ya que se desconoce el nombre de las variables o el diseño y el alcance/objetivo del estudio.
Espero que esto te ayude,
