MSA の結果 JMP と Minitab の比較@マーティンデメル
親愛なる JMP コミュニティの皆さん、私を助けてくれる人がいるかもしれません。
Minitab を日常的に使用しています。 現在、私は会社で JMP を使用している友人をサポートしており、Minitab で説明した JMP の手順を彼のチームに説明するよう依頼されました。
私が苦労している最初の主題はMSAです（JMP Variability Studyで）。
何らかの理由でサンプルの割り当てが 3 つのサンプルで混同されたため、鑑定士とパーツの相互作用が強い例があります。
その混乱を取り除くかどうかに関係なく、次のスキームを観察します。
すべての GRR 寄与 (6*stdev に基づく) は、JMP の方が大きくなりますが、評価者*パーツの相互作用を除いて、JMP の方が小さくなります。
再現性はほぼ同じようです。
現在、どのソフトウェアが適切かを人々が私に尋ねているのは明らかですが、私は答えていません。
この例の Minitab は、評価者の貢献に対して負の分散を取得しており、それをゼロに設定しています (サポートによるフィードバック)。
しかし、それでは問題の一部しか説明できません。 最大の違いは、相互作用の部分にあるようです。
誰かが私に説明できますか、なぜ2つが違うのですか? また、JMP チームは、自分たちのやり方が正しいと思う理由を説明できるかもしれません。
サンプルデータを含むExcelファイルが添付されており、評価結果は別のワークシートにあります。
JMP 16.1 と Minitab 21 を使用しています。
分析Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較島に座っているのはそれだけです... （への私の応答を参照してください@スタットマン)
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較私は、AIAG が ISO や ANSI のような国内または国際規格作成機関ではないことを認識しています。 「事実上」と言ったのはそのためです。
それは、私が関わった欧州コンピュータ製造業者協会 ECMA などの業界標準を作成しているからです。
品質管理またはコンサルティングに 40 年間携わってきましたが、Wheeler の EMP メソッドを使用している人に出くわしたことはありません。
しかし、特定の業界で働くことは、しばしば島に座っているようなものであることも認めなければなりません...
とにかく、あなたのアドバイスに従って、AIAG MSA 文書をもう一度確認します。
Minitab は実際に EMS 方式を使用しています。 それは彼らによって確認されています。 したがって、少なくとも、なぜ違いがあるのか は明らかです。
それが私が欲しかったものです。
ご協力ありがとうございました。 そのスピードと明晰さに感銘を受けました。
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較に追加@スタットマンの回答によると、半導体業界など、他の業界は AIAG 標準に同意していません。 彼らはMSAのより良い定義を見つけました彼らの目的のために. 業界で期待される標準を使用してください。ただし、業界によって意見の相違や解釈の違いがあることを理解してください。
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較AIAG (Automotive Industry Action Group) 規格は、もともと自動車産業を対象としていました。 これは、標準的な執筆団体 (ANSI、ISO、IEC など) ではありません。 MSA のドキュメントを読む機会があれば、変動成分を計算するためのオプションが 1 つではなく、複数あることがわかります。 EMP 方法論への言及さえあります。
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較ありがとう@スタットマンと@ダン_オーバーミラー.
私はその方向で何かを疑っていました。 Minitab からの情報は、AIAG MSA4 のメソッドを使用しているということです。
私は、上記のモデル タイプのどれであるかを知るほど、統計に詳しくありません。 しかし、非常に広く受け入れられている事実上の標準である AIAG MSA 基準に従うことが、少なくともオプションとして利用可能であれば、役立つと思います。
確かに、すべてのデータは推定値であり、小さな違いは常に可能であり、受け入れなければならないことを認識しています.
迅速な対応をありがとうございました。
ヘルマン・ヒュルシング
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較に少し情報を追加する@スタットマンの優れた情報です。 変動性/属性ゲージ チャートを選択するときにオプションを表示するには、ダイアログ ボックスの左下にある [分析設定] ボタンをクリックします。 JMP には、分散成分を計算するいくつかの方法が用意されていることがわかります。 @スタットマン言った。 ラジオボタンは「最高」に設定されています。 JMP に EMS の使用を強制することはできず、EMS または REML を選択するだけであることがわかります。 EMS アプローチは古く、負の分散コンポーネントが可能です。 したがって、REML はそのような状況を回避するのに役立ちます。 あくまで私の意見ですが、REML を使用して負の分散成分を回避したいと考えています。
本当に EMS を使用したい場合は、いつでも JMP の Fit Model を使用できます。 モデルを指定し、因子が変量効果として宣言されていることを確認してください。 そうすると、メソッドのドロップダウン ボックスが表示されます。 デフォルトは REML ですが、EMS (トラディショナル) に変更できます。 モデルを実行すると、Minitab の出力と一致する可能性が高くなります。
Re: MSA の結果 JMP と Minitab の比較コミュニティへようこそ。 Minitab について質問されていますが、何が異なっているかを判断するためのソフトウェアがない可能性がありますが、変動の要素を推定する方法は複数あり、一部のソフトウェア プログラムではデフォルトとして使用するものが異なります。 私の推測では、Minitab は EMS を使用しており、負の成分を推定する際に REML (制限付き最尤法) またはベイジアン推定を使用していません。 私はこれを理解することから始めます：
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/variance-components.shtml
REML について:
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/restricted-maximum-likelihood-reml-method.shtml
また、見積もりはすべて見積もりであり、必ずしも「正しい」ものはありません。 統計によって分析の解釈が変わりますか (どの成分が大きいかなど)? また、Wheeler の EMP 方法論も検討します。
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/measurement-systems-analysis-platform-options.shtml#
