MSA 結果 JMP 対 Minitab@マーティンデメル
JMP コミュニティの皆さん、もしかしたら私を助けてくれる人がいるかもしれません。
私は日常的にMinitabを使用しています。 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 での手順を彼のチームに説明するように頼まれました。
私が苦労している最初のテーマは MSA (JMP 変動性研究) です。
どういうわけかサンプルの割り当てが 3 つのサンプルで混同されていたため、強力な鑑定者と部品の相互作用を伴う例があります。
この混同を取り除くかどうかに関係なく、次のスキームが観察されます。
すべての GRR 寄与 (6*stdev に基づく) は、JMP の方が大きい appraiser*parts インタラクションを除いて、JMP の方が小さくなります。
再現性はほぼ同じと思われます。
今、人々は明らかに私に、どのソフトウェアが正しいのかと尋ねていますが、私は答えていません。
この例では、Minitab は評価者の貢献に対して負の分散を取得し、それをゼロに設定します (サポートによるフィードバック)。
しかし、これでは問題の一部しか説明できません。 最大の違いはインタラクション部分にあるようです。
なぜこの 2 つは異なるのか、誰か説明してもらえますか? そしてもしかしたら、JMP チームは自分たちが正しくやっていると考える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記載されています。
JMP 16.1 と Minitab 21 を使用しています。
品質およびプロセスエンジニアリングRe: MSA の結果 JMP と Minitab島に座っていることについてはそれくらい... (への私の返答を参照してください) @スタットマン）
Re: MSA の結果 JMP と MinitabAIAG が ISO や ANSI のような国内または国際標準作成団体ではないことは承知しています。 だから「事実上」と言ったのです。
それは、私が関与していた欧州コンピュータ製造者協会 ECMA など、彼らが業界標準を作成しているからです。
品質管理やコンサルティングの分野で 40 年間働いてきましたが、Wheeler の EMP メソッドを使用している人に出会っ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い、AIAG MSA 文書をもう一度確認してみます。
Minitab は実際に EMS 手法を使用しています。 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。
それが私が望んでいたものです。
ご協力ありがとうございました。 そのスピードと明瞭さには感銘を受けました。
Re: MSA の結果 JMP と Minitab追加する@スタットマンの返答では、他の業界、たとえば半導体業界は AIAG 標準に同意していません。 彼らは MSA のより適切な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違い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 MinitabAIAG (Automotive Industry Action Group) 規格は、もともと自動車業界を対象としたものでした。 これは標準文書体 (ANSI、ISO、IEC など) ではありません。 MSA 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 方法論への言及もあります。
Re: MSA の結果 JMP と Minitabありがとう@スタットマンそして@Dan_Obermiller 。
その方向で何かを疑っていました。 Minitab からの情報は、AIAG MSA4 の手法を使用しているということです。
私は統計にあまり詳しくないので、それが上記のモデル タイプのどれであるかを知りません。 しかし、事実上の標準として広く受け入れられている AIAG MSA 標準に従うことが、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。
そして確かに、すべてのデータは推定値であり、小さな違いは常に起こり得るものであり、受け入れなければならないことは承知しています。
素早いご対応に改めて感謝申し上げます。
ヘルマン・ヒュルシング
Re: MSA の結果 JMP と Minitab少し情報を追加すると、 @スタットマンさんの素晴らしい情報です。 [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ための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 の選択のみが必要であることがわかります。 EMS アプローチは古いものであり、負の分散成分が発生する可能性があります。 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。 単なる私の意見ですが、負の分散成分を回避するには REML を使用することをお勧めします。
本当に EMS を使用したい場合は、JMP の Fit Model をいつでも使用できます。 モデルを指定し、因子を変量効果として宣言し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るはずです。 デフォルトは REML ですが、EMS (従来型) に変更できます。 モデルを実行すると、モデルは 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コミュニティへようこそ。 あなたは Minitab について質問していますが、何が異なって行われているかを判断するソフトウェアがないかもしれませんが、変動成分を推定する方法は複数あり、一部のソフトウェア プログラムはデフォルトとして使用するものが異なると言えます。 私の推測では、MinitabはEMSを使用し、負の成分を推定するときにREML（制限付き最尤法）やベイズ推定を使用しません。 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、すべての推定値は推定値であり、どれも必ずしも「正しい」わけではないことにも注意してください。 統計によって分析の解釈が変わりますか (どの成分がより大きいかなど)? Wheeler の EMP 方法論も検討してみます。
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#
Re: MSA 結果 JMP vs MinitabMSA (変動性調査) における JMP と Minitabの違いについてのご質問は、非常に洞察に富んでいます。GRR寄与と検査者*部品の相互作用の変動は、統計アルゴリズム、分散推定、および負の分散成分のソフトウェア固有の処理の違いから生じる可能性があります。
JMP は、分散推定に混合モデル アプローチを使用することが多く、これが交互作用項に影響を与える可能性があります。一方、 Minitab は負の分散成分をゼロに設定するため、GRR 結果が異なる可能性があります。ソフトウェア固有の方法論を理解することが、これらの相違を解釈する鍵となります。
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