서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과동일한 DoE 설계를 사용하는 두 개의 다른 장비에서 얻은 두 개의 실험 결과 세트가 있습니다.
두 장비는 기능, 구조 및 용도가 동일하고 규모만 다릅니다.
두 장비의 두 결과 사이의 등가를 보여주고 싶습니다.
TOST를 해보았지만 스케일 차이에서 오는 것으로 보이는 두 결과 사이에 갭이 있었습니다.
내 경험상 장비 B는 일반적으로 이 DoE뿐만 아니라 모든 실험에서 더 낮은 Y1과 넓은 분산을 나타냅니다.
두 결과 간의 동등성을 어떻게 표시할 수 있습니까?
해석학암사슴윈도우Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과(평균의) 위치와 (개별 결과의) 분산을 살펴봄으로써 이를 수행합니다. JMP에서 이 작업을 수행하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 한 가지 접근 방식은 명목 변수를 X(예: 측정 장비) 및 연속 변수(두 장비의 응답)로 사용하는 Fit Y by X 플랫폼을 사용하는 것입니다.
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과안녕 @jmpneeeeewbie ,
원하는 것을 올바르게 이해한 경우 이에 대한 한 가지 가능한 옵션은 각 장비에 대해 하나씩 두 개의 장비 응답 열이 있는 다음 계산된 열 "EquipA - EquipB"(장비 값 간의 차이)를 만드는 것입니다. 동등성 테스트를 수행합니다).
그런 다음 플랫폼 "Distribution"과 함께 이 계산된 열을 사용하고 빨간색 삼각형에서 "Test Equivalence"를 클릭합니다. Target(여기서는 두 장비 간의 차이를 예상하지 않기 때문에 0 또는 장비 B의 값이 지속적으로 낮거나 높은 경우 +/- 값)을 입력해야 합니다. 실제로 0인 것으로 간주할 차이 값입니다. 및 이 Two One-Sided Test에 대한 신뢰 수준(따라서 출력에서 95% 신뢰 구간을 원하는 경우 신뢰 수준 0,975 지정). 기본 수준 0,95는 90% 신뢰 구간의 출력을 제공합니다.
동등성 테스트를 위한 스크립트와 함께 예제에서 여기 데이터 테이블을 참조하십시오.
도움이 되길 바라며,
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과귀하가 원하는 것이 무엇인지 또는 동등성 테스트에 관심을 갖는 이유를 잘 모르겠습니다. 장비가 블록과 혼동되는 RCBD가 있는 것 같습니다. 더 중요한 질문은 다음과 같습니다. DOE의 결과가 장비 변경에 대해 일관성이 있습니까? 이 경우 블록 효과를 고정 효과로 취급하고 주 효과와 모든 블록 별 상호 작용을 모델에 맞게 모델에 추가합니다. 설계 요인이 장비에 견고함을 나타낼 수 있는 블록별 요인 상호작용이 작은 것을 찾고 있습니다. 중요한 블록별 상호 작용이 있는 경우 설계 요소 효과는 사용되는 장비에 따라 달라집니다. 블록 효과의 크기는 대부분 장비 때문입니다. 이 효과를 할당할 수 있으므로 설계 요인 효과를 감지하는 정확도가 높아졌습니다.
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과안녕 @레셀 그리고 @Victor_G
paired T-test(매치드 페어)를 했습니다.
결과적으로 차이에 대한 통계적 유의성을 갖습니다.
나는 두 장비의 결과가 -1.5484(평균 차이)의 차이가 있고 통계적 유의성이 있음을 이해합니다.
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과조언 감사합니다. @statman
위의 댓글처럼 paired T-test를 해보니 두 장비의 차이가 있고 그 차이에 대한 통계적 유의성을 보였다.
따라서 피팅 모델 분석에서 장비를 블록으로 했을 때 통계적으로 유의미합니다.
이 실험에서 두 가지를 보여주고 싶은 것은 DoE 연구를 위해 장비 A를 B로 교체할 수 있다는 것입니다.
현재 계획은 두 장비의 결과를 각각 분석하여 디자인 스페이스를 만든 다음 두 디자인 스페이스를 비교하여 두 장비에서 수행되는 DoE의 동등성을 보여 주는 것입니다. 이것이 통계적으로 유의미할 수 있다고 생각하십니까?
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과데이터 테이블을 공유해 주시면 기꺼이 분석해 드리겠습니다. 모델의 모든 항으로 분석을 수행하고 거기에서 항을 빼야 한다고 생각합니다. 다니엘 플롯(일반 플롯)을 사용하여 통계적 유의성을 찾고 파레토 플롯을 사용하여 실제적 유의성을 찾습니다.
Re: 서로 다른 두 장비의 분석 DoE 결과@jmpneeeeewbie : 장비 A와 B(A를 B로 교체하려고 하기 때문에 A=Y, B=X)의 응답을 사용하여 Fit Y by X를 수행하여 다음을 수행할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 장치의 두 측정 응답을 연결하는 간단한 선형 모델? 좋은 모델이 있다면 장비 B의 응답 덕분에 장비 A의 응답을 "예측"할 수 있다는 뜻입니다.
또한 동일한 "지도"와 최적값을 가질 수 있는지 확인하기 위해 각 장비 응답으로 실험 공간을 그래픽으로 시각화할 수 있습니다. 이것은 통계 테스트는 아니지만 A를 B로 대체할 좋은 기회가 있는지 확인하는 데 도움이 될 수 있습니다(첨부된 실험 공간 A 및 B 캡처 참조).
이 두 가지 옵션은 여기에 링크된 "Equipment_correlation" 데이터 테이블에서 간단한 사용 사례(두 가지 요소, RSM 디자인)에 대한 스크립트 "Fit A by B" 및 "Visualize Experimental Space"에서 볼 수 있습니다.
추가 정보나 데이터가 없으면 도움을 드리기 어렵습니다.
그것이 당신을 도울 수 있기를 바랍니다,
