Analyse DoE-Ergebnis von zwei verschiedenen GerätenIch habe zwei Experimentergebnissätze von zwei verschiedenen Geräten, die dasselbe DoE-Design verwenden.
Zwei Geräte haben die gleiche Funktion, Struktur und Zweck, unterscheiden sich nur im Maßstab.
Ich möchte die Äquivalenz zwischen zwei Ergebnissen von zwei Geräten zeigen.
Ich habe versucht, TOST durchzuführen, aber es gab eine Lücke zwischen zwei Ergebnissen, die anscheinend auf Skalenunterschiede zurückzuführen ist.
Meiner Erfahrung nach zeigt die Ausrüstung B im Allgemeinen ein niedrigeres Y1 und eine große Varianz in allen Experimenten, nicht nur in diesem DoE.
Wie kann ich die Äquivalenz zwischen zwei Ergebnissen zeigen?
AnalytikDAMHIRSCHKUHWindowsBetreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenSie tun dies, indem Sie Lage (der Mittelwerte) und Streuung (der Einzelergebnisse) betrachten. Dazu gibt es in JMP mehrere Möglichkeiten. Ein Ansatz ist die Verwendung der Plattform „Y by X anpassen“, wobei eine nominale Variable als X (z. B. Messgerät) und eine kontinuierliche Variable (Antwort von beiden Geräten) verwendet werden.
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenHi @jmpneeeewbie ,
Wenn ich richtig verstanden habe, was Sie tun möchten, wäre eine mögliche Option, zwei Spalten mit Geräteantworten zu haben, eine für jedes Gerät, und dann eine berechnete Spalte "EquipA - EquipB" (Differenz zwischen den Werten der Geräte) zu erstellen auf dem Sie Ihren Gleichwertigkeitstest machen).
Anschließend verwenden Sie diese berechnete Spalte mit der Plattform „Distribution“ und klicken auf das rote Dreieck auf „Test Equivalence“. Sie müssen Ziel eingeben (hier 0, da Sie keinen Unterschied zwischen den beiden Geräten erwarten, oder +/- einen Wert, wenn Gerät B konstant niedrigere oder höhere Werte hat), einen Wert für einen Unterschied, den Sie als praktisch Null betrachten und das Konfidenzniveau für diesen zweiseitigen Test (wenn Sie also ein Konfidenzintervall von 95 % in Ihrer Ausgabe wünschen, geben Sie ein Konfidenzniveau von 0,975 an). Der Standardwert 0,95 gibt Ihnen eine Ausgabe mit einem Konfidenzintervall von 90 %.
Siehe die Datentabelle hier im Beispiel mit dem Skript für die Äquivalenzprüfung.
Ich hoffe es hilft dir,
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenIch bin mir nicht sicher, ob ich verstehe, was Sie wollen oder warum Sie sich für Äquivalenztests interessieren? Es scheint mir, dass Sie einen RCBD haben, bei dem die Ausrüstung mit dem Block verwechselt wird. Ich denke, die wichtigere Frage ist: Sind die Ergebnisse des DOE bei wechselnden Geräten konsistent? In diesem Fall würde ich den Blockeffekt als festen Effekt behandeln und den Haupteffekt und alle Block-für-Faktor-Wechselwirkungen zum Modell hinzufügen, indem ich das Modell anpasse. Sie suchen nach kleinen Block-für-Faktor-Wechselwirkungen, was darauf hindeuten würde, dass die Designfaktoren robust gegenüber der Ausrüstung sind. Wenn es signifikante Block-zu-Faktor-Wechselwirkungen gibt, hängen die Auswirkungen des Designfaktors davon ab, welches Gerät verwendet wird. Die Größe des Blockeffekts hängt hauptsächlich von der Ausrüstung ab. Da dieser Effekt zugeordnet werden kann, haben Sie die Genauigkeit bei der Erkennung von Designfaktoreffekten erhöht.
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenHi @Ressel und @Victor_G
Ich habe einen gepaarten T-Test (übereinstimmende Paare) durchgeführt.
Als Ergebnis haben sie eine statistische Signifikanz für die Differenz.
Ich verstehe, dass die Ergebnisse von zwei Geräten eine Differenz von -1,5484 (mittlere Differenz) aufweisen und statistisch signifikant sind.
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenDanke für deinen Rat, @statmann
Wie im obigen Kommentar habe ich einen gepaarten T-Test durchgeführt und gezeigt, dass zwei Geräte Unterschiede und statistische Signifikanz für diesen Unterschied aufweisen.
Wenn ich also die Ausrüstung als Block in die Anpassungsmodellanalyse einfüge, hat sie statistische Signifikanz.
Was ich in diesem Experiment zwei zeigen möchte, ist, dass Gerät A für DoE-Studien durch B ersetzt werden kann.
Mein aktueller Plan besteht darin, die Ergebnisse der beiden Geräte zu analysieren, um jeweils einen Design Space zu erstellen, und dann die beiden Design Spaces zu vergleichen, um die Äquivalenz der von den beiden Geräten durchgeführten DoE zu zeigen. Glauben Sie, dass dies statistisch signifikant sein könnte?
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen GerätenWenn Sie Ihre Datentabelle teilen, analysiere ich sie gerne für Sie. Ich denke, Sie sollten die Analyse mit allen Termen im Modell durchführen und Terme von dort subtrahieren. Verwenden Sie Daniel-Plots (Normalplots), um nach statistischer Signifikanz zu suchen, und Pareto-Plots nach praktischer Signifikanz.
Betreff: DoE-Analyseergebnis von zwei verschiedenen Geräten@jmpneeeewbie : Vielleicht können Sie einfach versuchen, eine Anpassung Y nach X mit den Antworten der Geräte A und B durchzuführen (A = Y, B = X, da Sie versuchen, A durch B zu ersetzen), um zu sehen, ob Sie dazu in der Lage sind ein einfaches lineares Modell, das die beiden Messantworten der Geräte verknüpft? Wenn Sie ein gutes Modell haben, bedeutet dies, dass Sie dank der Antworten von Gerät B Antworten von Gerät A "vorhersagen" können?
Was Sie auch tun können, ist Ihren experimentellen Raum mit jeder der Gerätereaktionen grafisch zu visualisieren, um zu sehen, ob Sie in der Lage sind, die gleiche "Karte" und die gleichen Optima zu haben. Dies ist kein statistischer Test, aber er kann helfen zu sehen, ob Sie gute Chancen haben, A durch B zu ersetzen (siehe beigefügte Aufnahmen Experimental Space A & 
.
Beide Optionen sind in der hier verlinkten Datentabelle "Equipment_correlation" mit dem Skript "Fit A by B" und "Visualize Experimental Space" für einen einfachen Anwendungsfall (zwei Faktoren, RSM-Design) zu sehen.
Ohne weitere Informationen oder Daten ist es schwierig, Ihnen zu helfen.
Hoffe es kann dir helfen,
