MSA 결과 JMP 대 Minitab@남자 이름 데멜
친애하는 JMP 커뮤니티 여러분, 여러분 중 일부가 저를 도와주실 수 있을 것입니다.
저는 정기적으로 Minitab을 사용하고 있습니다. 이제 저는 회사에서 JMP를 사용하는 친구를 지원하고 있으며 제가 Minitab에서 설명한 JMP 절차를 자신의 팀에 설명해달라고 요청했습니다.
제가 고민하고 있는 첫 번째 주제는 MSA(JMP 가변성 연구)입니다.
어떻게든 샘플 할당이 3개 샘플에 대해 혼합되었기 때문에 강력한 평가자*부품 상호작용이 있는 예가 있습니다.
해당 혼합을 제거하는지 여부에 관계없이 다음 구성표를 준수합니다.
모든 GRR 기여도(6*stdev 기준)는 JMP에서 더 작습니다. 단, 평가자*부품 상호 작용은 JMP에서 더 큽니다.
반복성은 거의 동일해 보입니다.
이제 사람들은 나에게 어떤 소프트웨어가 옳은지 묻고 있는데 나는 대답을 하지 못했습니다.
이 예에서 Minitab은 평가자 기여도에 대해 음의 분산을 얻은 다음 이를 0으로 설정합니다(지원에 의한 피드백).
그러나 그것은 문제의 일부만을 설명합니다. 가장 큰 차이점은 상호작용 부분인 것 같습니다.
누군가 나에게 왜 둘이 다른지 설명해 줄 수 있습니까? 그리고 JMP 팀이 자신들이 이 일을 제대로 하고 있다고 생각하는 이유를 설명할 수도 있습니다.
샘플 데이터가 포함된 Excel 파일이 첨부되어 있으며 평가 결과는 별도의 워크시트에 포함되어 있습니다.
저는 JMP 16.1과 Minitab 21을 사용하고 있습니다.
품질 및 프로세스 엔지니어링Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교섬에 앉아 있는 것만큼... (내 답변을 참조하세요. @statman )
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교나는 AIAG가 ISO나 ANSI와 같은 국내 또는 국제 표준 작성 기관이 아니라는 것을 알고 있습니다. 그래서 제가 "사실상"이라고 말한 것입니다.
내가 참여한 유럽 컴퓨터 제조업체 협회(ECMA)와 같은 업계 표준을 작성하기 때문입니다.
40년 동안 품질 관리 또는 컨설팅 분야에서 일하면서 나는 Wheeler의 EMP 방법을 사용하는 사람을 한 번도 만난 적이 없습니다.
하지만 특정 산업에서 일하는 것은 종종 섬에 앉아 있는 것과 같다는 것도 인정해야 합니다.
어쨌든, 귀하의 조언에 따라 AIAG MSA 문서를 다시 확인하겠습니다.
그리고 Minitab은 실제로 EMS 방법을 사용하고 있습니다. 그들에 의해 확인되었습니다. 그렇다면 적어도 차이가 있는 이유는 분명합니다.
그것이 내가 원했던 것입니다.
귀하의 지원에 감사드립니다. 속도와 명확성에 깊은 인상을 받았습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교다음에 추가 @statman 의 답변에 따르면 다른 산업, 예를 들어 반도체 산업은 AIAG 표준에 동의하지 않습니다. MSA에 대한 더 나은 정의를 찾았습니다. 그들의 목적을 위해 . 귀하의 업계에서 기대하는 표준을 사용하십시오. 그러나 업계마다 의견 차이와 해석이 다르다는 점을 이해하십시오.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교AIAG(Automotive Industry Action Group) 표준은 원래 자동차 산업을 위해 고안되었습니다. 표준 작성 기관(예: ANSI, ISO, IEC)이 아닙니다. MSA 문서를 읽을 기회가 있으면 변동 구성 요소를 계산하는 옵션이 하나가 아닌 여러 가지 옵션을 찾을 수 있습니다. EMP 방법론에 대한 언급도 있습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교감사합니다 @statman 그리고 @Dan_Obermiller .
나는 그 방향으로 뭔가를 의심하고 있었다. Minitab의 정보에 따르면 AIAG MSA4 방법을 사용하고 있습니다.
나는 위의 모델 유형 중 어떤 것이 무엇인지 알 만큼 통계에 깊이 관여하지 않습니다. 그러나 매우 널리 받아들여지고 있는 사실상의 표준인 AIAG MSA 표준을 따르는 것이 적어도 옵션으로 제공된다면 도움이 될 것이라고 생각합니다.
그리고 물론, 저는 모든 데이터가 추정치이고 작은 차이가 항상 가능하며 받아들여야 한다는 것을 알고 있습니다.
빠른 응답에 다시 한번 감사드립니다.
헤르만 휠싱
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교약간의 정보를 추가하면 @statman 훌륭한 정보네요. 변동성/계수형 게이지 차트를 선택할 때 옵션을 보려면 대화 상자 왼쪽 하단에 있는 분석 설정 버튼을 클릭하세요. JMP에서는 다음과 같이 분산 성분을 계산하는 여러 가지 방법을 제공합니다. @statman 말했다. 라디오 버튼은 "최고"로 설정되어 있습니다. JMP에서 EMS를 사용하도록 강제할 수는 없으며 EMS나 REML 중 하나만 선택할 수 있다는 것을 알 수 있습니다. EMS 접근 방식은 오래되었으며 음의 분산 구성 요소가 가능합니다. 따라서 REML은 이러한 상황을 방지하는 데 도움이 됩니다. 내 의견이지만 REML을 사용하여 음의 분산 구성 요소를 피하려고 합니다.
정말로 EMS를 사용하고 싶다면 언제든지 JMP에서 Fit Model을 사용할 수 있습니다. 모델을 지정하고 요인을 임의 효과로 선언했는지 확인하세요. 그렇게 하면 방법(Method)에 대한 드롭다운 상자가 표시됩니다. 기본값은 REML이지만 EMS(전통)로 변경할 수 있습니다. 모델을 실행하면 Minitab 결과와 일치할 가능성이 높습니다.
Re: MSA 결과 JMP와 Minitab 비교커뮤니티에 오신 것을 환영합니다. Minitab에 대해 질문하고 계신데, 무엇이 다르게 수행되고 있는지 판단할 수 있는 소프트웨어가 없을 수도 있습니다. 하지만 변동 구성 요소를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 일부 소프트웨어 프로그램은 기본값으로 사용하는 것이 다릅니다. 내 생각에는 Minitab이 EMS를 사용하고 음수 성분을 추정할 때 REML(Restricted Maximum Likelihood) 또는 베이지안 추정치를 사용하지 않는 것 같습니다. 나는 이것을 이해하는 것부터 시작하겠습니다.
https://www.jmp.com/support/help/en/16.2/?os=mac&source=application&utm_source=helpmenu&utm_medium=application#page/jmp/variance-comComponents.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 추정치이며 반드시 "올바른" 것은 아닙니다. 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-analytic-platform-options.shtml#
Re: MSA 결과 JMP 대 MinitabMSA(Variability Study)에서 JMP와 Minitab 의 차이점에 대한 귀하의 질의는 매우 통찰력이 있습니다. GRR 기여도와 평가자*부분 상호작용 의 변화는 통계 알고리즘, 분산 추정 및 소프트웨어 특정 음의 분산 구성 요소 처리의 차이 에서 비롯될 수 있습니다.
JMP는 종종 분산 추정을 위해 혼합 모델 접근 방식을 사용하는데, 이는 상호작용 항에 영향을 미칠 수 있습니다. 반면, Minitab은 음의 분산 구성 요소를 0으로 설정하여 잠재적으로 다른 GRR 결과를 초래할 수 있습니다. 소프트웨어별 방법론을 이해하는 것이 이러한 불일치를 해석하는 데 중요합니다.
JMP 분석 , 측정 시스템 분석(MSA) 또는 소프트웨어 비교에 대한 전문가의 안내를 원하시면 Statistics Homework Helper를 확인해 보세요. 저희 JMP 숙제 도우미 전문가는 복잡한 통계적 과제에 대한 자세한 설명, 맞춤형 솔루션 및 학업 지원을 제공할 수 있습니다.
