DoE d'analyse résulte de deux équipements différentsJ'ai deux ensembles de résultats d'expériences provenant de deux équipements différents utilisant la même conception DoE.
Deux équipements ont la même fonction, la même structure et le même objectif, mais leur échelle est différente.
Je voudrais montrer l'équilibre entre deux résultats de deux équipements.
J'ai essayé d'effectuer TOST, mais il y avait un écart entre deux résultats qui semble provenir d'une différence d'échelle.
D'après mon expérience, l'équipement B montre généralement un Y1 plus faible et une large variance dans toutes les expériences, pas seulement ce DoE.
Comment puis-je montrer l'équivalence entre deux résultats?
AnalytiqueBICHEles fenêtresRe : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsPour ce faire, vous examinez l'emplacement (des moyens) et la dispersion (des résultats individuels). Il existe plusieurs façons de procéder dans JMP, une approche étant l'utilisation de la plate-forme Fit Y by X, en utilisant une variable nominale comme X (par exemple, l'équipement de mesure) et une variable continue (réponse des deux équipements).
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsSalut @jmpneeeewbie ,
Si j'ai bien compris ce que vous souhaitez faire, une possibilité pour cela serait d'avoir deux colonnes de réponses d'équipements, une pour chaque équipement, puis de créer une colonne calculée "EquipA - EquipB" (différence entre les valeurs des équipements sur lequel vous ferez votre test d'équivalence).
Ensuite, vous utilisez cette colonne calculée avec la plateforme "Distribution", et sur le triangle rouge vous cliquez sur "Tester l'équivalence". Vous devez entrer Target (ici 0 puisque vous ne vous attendez pas à une différence entre les deux équipements, ou +/- une valeur si l'équipement B a des valeurs constamment inférieures ou supérieures), une valeur pour une différence que vous considérerez comme pratiquement nulle , et le niveau de confiance pour ce test bilatéral (si vous voulez un intervalle de confiance de 95 % dans votre sortie, spécifiez un niveau de confiance de 0,975). Le niveau par défaut 0,95 vous donnera une sortie avec un intervalle de confiance de 90 %.
Voir la table de données ici en exemple avec le script pour les tests d'équivalence.
j'espère que ça va t'aider,
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsJe ne suis pas sûr de comprendre ce que vous voulez ou même pourquoi vous vous souciez des tests d'équivalence ? Il me semble que vous avez un RCBD où l'équipement est confondu avec le bloc. Je pense que la question la plus importante est la suivante : les résultats du DOE sont-ils cohérents en fonction des changements d'équipement ? Dans ce cas, je traiterais l'effet de bloc comme un effet fixe et j'ajouterais l'effet principal et toutes les interactions bloc par facteur au modèle en faisant le modèle d'ajustement. Vous recherchez que les interactions bloc par facteur soient faibles, ce qui indiquerait que les facteurs de conception sont robustes pour l'équipement. S'il existe des interactions bloc par facteur significatives, les effets du facteur de conception dépendent de l'équipement utilisé. L'ampleur de l'effet de bloc sera principalement due à l'équipement. Étant donné que cet effet peut être affecté, vous avez augmenté la précision de la détection des effets du facteur de conception.
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsSalut @Ressel et @Victor_G
J'ai fait un test T apparié (paires appariées).
En conséquence, ils ont une signification statistique sur la différence.
Je comprends que les résultats de deux équipements ont une différence de -1,5484 (différence moyenne) et qu'ils ont une signification statistique.
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsMerci pour vos conseils, @statman
Comme le commentaire ci-dessus, j'ai fait un test T apparié et j'ai montré que deux équipements avaient une différence et une signification statistique sur cette différence.
Ainsi, lorsque je mets l'équipement en bloc sur l'analyse du modèle d'ajustement, il a une signification statistique.
Ce que j'aimerais que deux montrent dans cette expérience, c'est que l'équipement A est remplaçable par B pour l'étude DoE.
Mon plan actuel est d'analyser les résultats des deux équipements respectivement pour créer un espace de conception, puis de comparer les deux espaces de conception pour montrer l'équivalence du DoE effectué par les deux équipements. Pensez-vous que cela pourrait avoir une signification statistique?
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différentsSi vous partagez votre tableau de données, je serai heureux de l'analyser pour vous. Je pense que vous devriez faire l'analyse avec tous les termes du modèle et en soustraire les termes. Utilisez les graphiques de Daniel (graphiques normaux) pour rechercher la signification statistique et les graphiques de Pareto pour la signification pratique.
Re : Analyse du résultat DoE de deux équipements différents@jmpneeeewbie : Peut-être pouvez-vous simplement essayer de faire un Fit Y by X avec les réponses des équipements A et B (A=Y, B=X puisque vous essayez de remplacer A par 
, pour voir si vous êtes capable d'avoir un modèle linéaire simple reliant les deux mesures des réponses des appareils ? Si vous avez un bon modèle, cela veut dire que vous êtes capable de "prédire" les réponses de l'équipement A grâce aux réponses de l'équipement B ?
Ce que vous pouvez également faire, c'est visualiser graphiquement votre espace expérimental avec chacune des réponses de l'équipement, pour voir si vous êtes en mesure d'avoir la même "carte" et les optimaux. Ce ne sera pas un test statistique, mais cela peut aider à voir si vous aurez de bonnes chances de remplacer A par B (voir captures Espace expérimental A & B en pièce jointe).
Ces deux options peuvent être vues dans la table de données "Equipment_correlation" liée ici, avec le script "Fit A by B" et "Visualize Experimental Space" pour un cas d'utilisation simple (deux facteurs, conception RSM).
Sans plus d'informations ou de données, il est difficile de vous aider.
En espérant que cela puisse vous aider,
