MSA 결과 JMP와 Minitab 비교@남자 이름 데멜
친애하는 JMP 커뮤니티 여러분, 여러분 중 일부는 저를 도와줄 수 있습니다.
저는 일상적으로 Minitab을 사용하고 있습니다. 이제 저는 회사에서 JMP를 사용하는 친구를 지원하고 있으며 제가 Minitab에서 설명했던 JMP에서 절차를 수행하는 방법을 그의 팀에 설명해달라고 부탁했습니다.
제가 어려움을 겪고 있는 첫 번째 과목은 MSA(JMP 변동성 연구)입니다.
어떻게 든 샘플 할당이 3 샘플에 대해 혼합 되었기 때문에 강력한 평가자 * 부품 상호 작용에 대한 예가 있습니다.
그 혼합을 제거하는지 여부에 관계없이 다음 구성표를 준수합니다.
모든 GRR 기여도(6*stdev 기준)는 JMP에서 더 큰 평가자*부품 상호 작용을 제외하고 JMP에서 더 작습니다.
반복성은 거의 동일하게 보입니다.
이제 사람들은 저에게 어떤 소프트웨어가 옳은지 분명히 묻고 있습니다. 저는 대답하지 않았습니다.
이 예에서 Minitab은 평가자 기여도에 대해 음의 분산을 얻은 다음 0으로 설정합니다(지원에 의한 피드백).
그러나 그것은 문제의 일부만을 설명합니다. 가장 큰 차이점은 상호작용 부분인 것 같다.
누가 나에게 설명해 줄 수 있습니까? 둘이 다른 이유는 무엇입니까? 그리고 아마도 JMP 팀은 그들이 제대로 하고 있다고 생각하는 이유를 설명할 수 있을 것입니다.
샘플 데이터가 포함된 Excel 파일이 첨부되어 있으며 평가 결과는 별도의 워크시트에 있습니다.
JMP 16.1과 Minitab 21을 사용하고 있습니다.
해석학Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교섬에 앉아있는 것만큼 ... (내 대답 참조 @statman )
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교저는 AIAG가 ISO 또는 ANSI와 같은 국가 또는 국제 표준 작성 기관이 아니라는 것을 알고 있습니다. 그래서 "사실상"이라고 말한 것입니다.
예를 들어 내가 참여했던 유럽 컴퓨터 제조업체 협회 ECMA와 같은 산업 표준을 작성하기 때문입니다.
40년 동안 품질 관리 또는 컨설팅 분야에서 일하면서 Wheeler의 EMP 방법을 사용하는 사람을 본 적이 없습니다.
하지만 특정 산업 분야에서 일하는 것은 종종 섬에 앉아있는 것과 같다는 것도 인정해야 합니다...
어쨌든 귀하의 조언에 따라 AIAG MSA 문서를 다시 확인하겠습니다.
그리고 Minitab은 실제로 EMS 방법을 사용하고 있습니다. 그들에 의해 확인되었습니다. 따라서 적어도 왜 차이가 있는지는 분명합니다.
그것이 내가 원했던 것입니다.
지원해 주셔서 감사합니다. 속도와 선명도에 깊은 인상을 받았습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교에 추가 @statman 의 답변에 따르면 반도체 산업과 같은 다른 산업은 AIAG 표준에 동의하지 않습니다. 그들은 MSA에 대한 더 나은 정의를 찾았습니다. 그들의 목적을 위해 . 귀하의 산업에서 기대하는 표준을 사용하되 산업 간에 의견 차이와 해석이 다를 수 있음을 이해하십시오.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교AIAG(Automotive Industry Action Group) 표준은 원래 자동차 산업을 위한 것이었습니다. 표준 작성 본문(예: ANSI, ISO, IEC)이 아닙니다. MSA 문서를 읽을 기회가 있다면 변이의 구성 요소를 계산하기 위한 하나가 아닌 여러 옵션을 찾을 수 있습니다. EMP 방법론에 대한 참조도 있습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교감사합니다 @statman 그리고 @Dan_Obermiller .
나는 그 방향에서 무언가를 의심하고 있었다. Minitab의 정보는 그들이 AIAG MSA4의 방법을 사용하고 있다는 것입니다.
나는 위의 모델 유형 중 어떤 유형인지 알기에 통계에 충분히 깊이 있지 않습니다. 그러나 매우 널리 받아들여지는 사실상의 표준인 AIAG MSA 표준을 따르는 것이 적어도 옵션으로 제공된다면 도움이 될 것이라고 생각합니다.
물론 모든 데이터는 추정치이며 작은 차이는 항상 가능하며 받아들여야 한다는 점을 알고 있습니다.
빠른 응답에 다시 한 번 감사드립니다.
헤르만 휠싱
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교에 약간의 정보 추가 @statman 의 우수한 정보입니다. 변동성/특성 게이지 차트를 선택할 때 옵션을 보려면 대화 상자의 왼쪽 하단에 있는 분석 설정 버튼을 클릭합니다. JMP는 다음과 같이 분산 성분을 계산하는 여러 가지 방법을 제공합니다. @statman 말했다. 라디오 버튼은 "최고"로 설정됩니다. JMP가 EMS를 사용하도록 강제할 수 없으며 EMS 또는 REML만 선택할 수 있음을 알 수 있습니다. EMS 접근 방식은 오래되었으며 음의 분산 구성 요소가 가능합니다. 따라서 REML은 그러한 상황을 피하는 데 도움이 될 것입니다. 내 의견이지만 REML을 사용하여 부정적인 분산 구성 요소를 피하려고 합니다.
진정으로 EMS를 사용하고 싶다면 항상 JMP에서 모형 적합을 사용할 수 있습니다. 모형을 지정하고 요인을 무작위 효과로 선언했는지 확인하십시오. 그렇게 하면 방법에 대한 드롭다운 상자가 나타납니다. 기본값은 REML이지만 EMS(기존)로 변경할 수 있습니다. 모델을 실행하면 Minitab 출력과 일치할 가능성이 높습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. 귀하는 Minitab에 대해 질문하고 있으며 무엇이 다르게 수행되고 있는지 판단할 수 있는 해당 소프트웨어가 없을 수도 있지만 변동의 구성 요소를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 일부 소프트웨어 프로그램은 기본값으로 사용하는 항목이 다릅니다. 내 추측으로는 Minitab이 EMS를 사용하고 음의 성분을 추정할 때 REML(Restricted Maximum Likelihood) 또는 베이지안 추정을 사용하지 않는 것 같습니다. 나는 이것을 이해함으로써 시작할 것입니다 :
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 소개:
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
또한 모든 추정치는 ESTIMATES이며 반드시 "올바른" 것은 없습니다. 통계가 분석의 해석을 변경합니까(어떤 구성 요소가 더 큰지 등)? Wheeler의 EMP 방법론도 살펴보겠습니다.
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#
