Ciao da un utente alle prime armi. La nostra organizzazione è stata recentemente aggiornata a JMP 17 da JMP 15. L'estensione tipica della mia analisi è la valutazione dei set di dati per la normalità e il calcolo degli intervalli di tolleranza. Mi è venuto in mente che l'utilizzo dello strumento "Abilita legacy Fitters" e l'utilizzo di una trasformazione Johnson Su produrrà parametri di trasformazione diversi rispetto all'utilizzo del nuovo "Fit Johnson", anche se i risultati di Johnson Su sono la soluzione migliore. Inoltre, la forzatura di una trasformazione Johnson Su può comportare, a livello di situazione, un set di dati distribuito normalmente, mentre l'utilizzo della nuova trasformazione sulla stessa distribuzione si tradurrà in un set di dati non normale.
Ho allegato un esempio di ciò e apprezzerei qualsiasi intuizione sul motivo per cui ciò potrebbe accadere e su come posso utilizzare meglio la funzione di trasformazione di Johnson.
Vorrei anche qualche consiglio su questa indagine. Ho notato la stessa cosa e mi chiedevo se si potesse fornire una spiegazione.
