Re: Non Normal Control Chart für SHASH-verteilte DatenLassen Sie mich zunächst sagen, dass ich nicht weiß, wie und zu welchem Zweck Sie Regelkarten verwenden. Wenn Sie sie wie von Shewhart beabsichtigt oder auf andere Weise verwenden.
Es gibt keine Annahme normalverteilter Daten Regelkarten effektiv zu VERWENDEN. Ich werde vorschlagen, dass Sie Folgendes lesen:
1. Eine kurze Erörterung der Mythen in Bezug auf Kontrolldiagramme (Prozessverhaltensdiagramme, wie Wheeler sie nennt): Siehe Mythos 1
https://www.qualitydigest.com/print/18348
2. Ein ausgezeichnetes Papier mit Diskussion :
Woodall, William H. (2000), "Kontroversen und Widersprüche in der statistischen Prozesskontrolle", Zeitschrift für Qualitätstechnologie , Bd. 32, Nr. 4, Oktober 2000
In Bezug auf Ihre Daten haben Sie eigentlich keine kontinuierliche Variable, die gezeichnet wird? Es sieht so aus, als würden Sie so etwas wie einen Prozentsatz fehlerhafter oder prozentualer Fehler darstellen. Diese Datentypen werden typischerweise auf p/np-Charts oder u/c-Charts dargestellt.
Ich würde fragen, was bedeuten die Werte eigentlich? Wie wird der Wert berechnet? Prozent wovon? Wie werden 100 % bestimmt? Gibt es ein anderes Maß, das zur Bewertung der Lebensfähigkeit verwendet werden könnte?
Es gibt Zeiten, in denen diese Art von Daten mit einem einfachen X,MR-Diagramm ausgewertet werden kann:
Re: Non Normal Control Chart für SHASH-verteilte DatenIch mag es nicht, Variablen zu transformieren, da die Bediener, die die Prozesssteuerung ausführen müssen, nicht mehr mit Einheiten arbeiten, die sich auf ihren Prozess beziehen. Aus konzeptioneller mathematischer Sicht ist es in Ordnung ... aus Sicht eines Prozessleitsystems ist es schlecht. Abgesehen davon: Sie scheinen eine Proportion zu betrachten, und Sie sollten zuerst das p-Diagramm untersuchen.
Wenn das für Sie nicht funktioniert, können Sie eine Distribution über die Distributionsplattform auswählen. Klicken Sie auf die Option für alle anpassen, überspringen Sie alle Johnson- und SHASH-Kurven, da sie ziemlich langschwänzig sind, und wählen Sie dann einfach die nächsthöhere aus. Wenn das Weibull ist, dann ist das das Beste, was Sie haben, also machen Sie sich nicht mehr die Mühe, auf die Anpassungsgüte zu achten.
Re: Non Normal Control Chart für SHASH-verteilte DatenHallo @pauldeen ,
danke für die kurze und zusammenfassende antwort! Ich denke, das ist auch der Weg, den ich verfolgen werde!
Liebe Grüße Johann
Betreff: Nicht normales Kontrolldiagramm für verteilte SHASH-DatenZunächst einmal möchte ich mich für alle hilfreichen Kommentare bedanken!
@Mark_Bailey: Die Erweiterung der Lambda-Skalierung per Rechtsklick war mir bisher nicht bekannt, vielen Dank für diesen Tipp!
Bezüglich der Daten und meiner Absicht möchte ich mich an dieser Stelle dafür entschuldigen, dass ich dies nicht gleich zu Beginn deutlich gemacht habe. Bei den Daten geht es um die prozentuale Bestimmung lebensfähiger Zellen innerhalb eines Kultivierungsprozesses. Die Bestimmung erfolgt hier durch Quantifizierung der Lebendzellzahl und der Gesamtzellzahl (lebende und tote Zellen), woraus am Ende die prozentuale Lebensfähigkeit ermittelt werden kann. Dieser Parameter ist entscheidend, da abhängig von der Vitalität (LSL 90 %) darüber entschieden wird, ob der Prozess fortgesetzt werden kann oder nicht. Bei den Messungen handelt es sich um Einzelbestimmungen pro Charge (eine Charge, eine Lebensfähigkeitsbestimmung, die Chargennummer habe ich in der Probendatei nicht angegeben), weshalb ich zur Überprüfung dieses Parameters eine I-MR-Karte verwenden wollte.
Um die Durchführbarkeit anhand der Regelkarte zu prüfen, haben wir uns für die Anwendung des Western Electric Rules Test 1 (Ein Punkt entspricht mehr als 3 Standardabweichungen vom Mittelwert) und Test 2 (Neun (oder mehr) Punkte in Folge liegen auf derselben Seite) entschieden des Mittelwerts) und Test 5 (Neun (oder mehr) Punkte in Folge liegen auf der gleichen Seite des Mittelwerts). Die Annahme, dass ich in dieser Untersuchung eine nicht-normale Kontrollkarte verwenden muss, rührte schließlich von der Tatsache her, dass die Daten offensichtlich nicht normalverteilt sind und man theoretisch auch erwarten kann, dass eine nicht-normale Verteilung wahrscheinlich ist, da der Parameter sehr nahe daran liegt eine natürliche Grenze (die Zellkultur darf nicht mehr als 100 % lebensfähige Zellen enthalten). Ich ging davon aus, dass man bei nicht normalverteilten Daten und der Anwendung eines „klassischen“ ControlCharts Fehlermeldungen erhalten würde, die tatsächlich nicht aufgrund einer besonderen Ursachenvariation auftreten, sondern auf die „Natur“ der Daten zurückzuführen sind.
@statman : Aus Ihren Informationen geht jedoch hervor, dass die Annahme einer Normalverteilung für die Anwendung von Kontrollkarten nicht zwingend erforderlich ist. Leider hatte ich noch nicht die Gelegenheit, alle Referenzen durchzulesen, aber ich werde versuchen, dies so schnell wie möglich zu tun. Auf jeden Fall nochmals vielen Dank dafür. Aber wenn ich die Qualitäts-Digest-Quelle (Mythos 1) richtig verstehe, geht es bei Shewarts Ansatz eher um die Bestimmung von Ausreißern und nicht um die Erkennung von Prozessverschiebungen?
Betreff: Nicht normales Kontrolldiagramm für verteilte SHASH-DatenEs ist besser, Sie lesen die Referenzen, die ich gegeben habe (das wird einfacher sein, als Shewharts Buch zu lesen). Shewhart suchte nach Methoden, um festzustellen, ob im Prozess irgendetwas nachweisbar anders war. Die von ihm entwickelten Kontrollkarten erfüllen zwei Aufgaben. Letztendlich werden die Diagramme verwendet, um die kausale Struktur zu bestimmen, indem die potenziellen Quellen (X) unterteilt und ihre Auswirkungen verglichen werden. Nicht durch Experimente, sondern durch die Offenlegung ihrer natürlichen Variation. Die Untergruppe bildet die Grundlage des Vergleichs. Der innerhalb Untergruppenvariation ist eine Funktion der x, die auf natürliche Weise mit dieser „Frequenz“ variieren (Ja, yf(x)). Die Auswahl der Untergruppe ist eine wichtige Entscheidung (und wird selten gelehrt).
„Der Ingenieur, dem es gelingt, seine Daten zunächst auf der Grundlage rationaler Theorien in rationale Untergruppen zu unterteilen, ist daher auf lange Sicht von Natur aus besser dran.“
Shewhart
Der Zeit zwischen Jede abgetastete Untergruppe erfasst die natürliche Variation der x-Werte, die sich bei dieser Abtastfrequenz ändern.
Die Diagramme beantworten also die Frage: Welche Variationsquellen haben einen größeren Einfluss (diejenigen, die sich innerhalb oder zwischen Untergruppen ändern) auf die Antwortvariable(n)? Shewhart erkannte jedoch auch, dass für einen solchen Vergleich zunächst die Vergleichsbasis auf ihre Konsistenz hin überprüft werden muss. Daher das Bereichsdiagramm, das die Frage beantwortet: Ist die Variation innerhalb der Untergruppe konsistent, stabil und vorhersehbar?
So wird beispielsweise eine Charge Zellen kultiviert (entschuldigen Sie, ich bin mit dem Prozess nicht besonders vertraut). Sie verwenden ein Inspektionsverfahren zur Bestimmung lebender/toter Zellen. Sie behandeln die gesamte Charge als eine Probe. Ist es möglich, dass es Bereiche innerhalb der Charge gibt, die das Zellwachstum begünstigen? Gibt es Temperaturgradienten innerhalb der Charge? Wie homogen ist die Charge? Wird die Charge gerührt? Welche Variationsquellen gibt es innerhalb einer Charge? Wie gut ist das Agar verteilt? An welchem Substrat sind die Zellen befestigt? Wie sicher sind Sie mit dem Messsystem für lebende oder tote Zellen? Gibt es Abstufungen lebender Zellen? Könnte es eine genauere Messung geben? Die Konsistenz dieser sammelnden Variablen kann mithilfe des Bereichsdiagramms bewertet werden. Was ändert sich nun für die nächste Charge (und die folgenden Chargen)? Andere Menge Agar? Unterschiedliche Umgebungsbedingungen? Unterschiedliche Verarbeitungsbedingungen? Anderes Substrat? Rohstoffveränderungen? Fähigkeit, sich an Rezepte zu halten?...usw. Das X-Balkendiagramm versucht, die Vielzahl von Quellen zu vergleichen, um zu bestimmen, welcher Satz von x (Variationskomponente) den größten Effekt hat und worauf Sie Ihre Verbesserungsbemühungen konzentrieren sollten. Natürlich können diese Studien mit mehreren Ebenen durchgeführt werden, um eine größere Unterscheidung zu ermöglichen.
Nicht normales Kontrolldiagramm für verteilte SHASH-DatenHallo,
Ich möchte noch einmal auf die Diskussion über nicht-normale Regelkarten zurückkommen, die hier bereits angesprochen wurde.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Control-Chart-builder-Non-Normal-data-Control-Limits/mp/227165#M45073
Ich habe auch einen nicht normalverteilten Datensatz (siehe Anhang), für den aufgrund der extremen „Schiefe“ nur die SHASH-Verteilung in Frage kommt. Alle anderen Verteilungen werden aufgrund eines signifikanten Anpassungstests abgelehnt. Wenn man jedoch das Non-normal Control Chart-Skript von Paul Deen verwendet (siehe Link oben, übrigens ein sehr hilfreiches Skript!) und die SHASH-Verteilung auswählt, wird ein sehr fragwürdiges Diagramm angezeigt (Zonen zu groß für Sigma-Grenzen), was sicherlich der Fall ist aufgrund der extremen Schiefe der Daten (wenn Sie es noch einmal zusammenfassen möchten, mein LSL ist 0,9, mein Ziel ist die Maximierung)
Wenn ich hingegen eine Weilbull-Verteilung wähle, sieht das ControlChart viel besser aus.
Auch entsprechende Tests (Western Electric Rules) können dann zuverlässiger angewendet werden. Meine Frage ist nun, ob es akzeptabel ist, für die Erstellung der Kontrollkarte eine andere Verteilung anzunehmen, obwohl dies durch den Anpassungstest tatsächlich abgelehnt wird? Ich habe auch gehört, dass insbesondere eine SHASH-Verteilung für Prozessanalysen (Fähigkeits-, Kontrolldiagramme) nicht geeignet ist.
Zum Thema Datentransformation: Ich habe auch versucht, die Daten mithilfe der Box-Cox-Transformation zu normalisieren (unter Verwendung des Skripts von Mark Bailey, https://community.jmp.com/t5/JMP-Scripts/Demonstrate-the-Univariate-Box-Cox-Transform/ta-p/21820 ), aber mit wenig Erfolg. Die Daten seien einfach zu „verzerrt“. Außerdem habe ich festgestellt, dass das Transformieren von Daten nicht unbedingt empfehlenswert ist, da dabei bestimmte Informationen verloren gehen (siehe auch https://www.spcforexcel.com/knowledge/variable-control-charts/control-charts-and-non-normal-data)
Haben Sie eine Meinung dazu?
Über jedes Feedback würde ich mich sehr freuen!
Mit freundlichen Grüßen
Johann
Qualitäts- und VerfahrenstechnikBetreff: Nicht normales Kontrolldiagramm für verteilte SHASH-DatenLiegt Ihr Versuch, das von mir geschriebene Skript zu verwenden, um einen Lambda-Wert zu finden, der das normale Quantildiagramm linearisiert, darin, dass Sie Lambda nur zwischen -2 und +2 variieren können? Wenn dies der Fall ist, klicken Sie mit der rechten Maustaste auf den Schieberegler. Sie können das Intervall für den Schieberegler ändern und ihn vergrößern.
Betreff: Nicht normales Kontrolldiagramm für verteilte SHASH-DatenIch bin mir nicht sicher, welchen Zweck Sie mit der SPC verfolgen. Vielleicht können Sie eine robuste Methode für die individuelle X-Kontrollgrenze verwenden? Für stark verzerrte Daten-SPC würde ich normalerweise meine eigene UCL definieren, indem ich den Median (für Mittellinie – Position) + k*IQR (für Dispersion/Sigma) als Kontrollgrenze verwende.
Ich habe veröffentlichte Arbeiten gesehen, in denen MAD für Sigma in Kontrollkarten verwendet wurde.
https://www.researchgate.net/publication/262272472_Robust_individuals_control_chart_for_shifts_in_process_mean_and_variance
