Grafische Darstellung der Struktur der Datenerfassung – FRD / Sampling TreesUnsere Studenten/Mitarbeiter haben typischerweise spezifische Bedürfnisse im Zusammenhang mit der grafischen Darstellung der STRUKTUR von Daten.Wir möchten, dass JMP entweder die bestehende Fähigkeit für Ishikawa-/Fishbone-Diagramme verbessert oder ändert, um die Erstellung von „Bäumen“ zur Darstellung einer Datensammlung zu ermöglichen, oder dass JMP die Diagrammplattform ignoriert, um eine neue Möglichkeit zur Erfassung einer Liste von Variablen in Daten bereitzustellen Sammlung und zeigen Sie die Struktur der Daten einfach im Baumformat an.
A) Darstellung der in vorhandenen Dateien/DBs vorhandenen Daten , einschließlich des Vorhandenseins von Störfaktoren in diesen Daten – unabhängige Variablen, die NICHT verfolgt werden oder in den vorhandenen Daten vorhanden sind, aber mit Feldern verwechselt werden, die (Beispiel: Alter und Größe werden möglicherweise nicht in einer Datenbank verfolgt, die über ein Feld für GEWICHT verfügt ) – der Baum könnte also zeigen, dass wir fünf Patienten haben und jeder ein GEWICHT in der Datenbank hat, aber jeder von uns hat auch ein Alter und eine Größe, die NICHT in den Daten vorhanden sind.Wir zeigen dies, weil wir in der Analyse angeben möchten, wo ein Effekt FALSCH einer vorhandenen Variablen zugeschrieben werden könnte, obwohl er tatsächlich teilweise oder vollständig auf eine andere Variable zurückzuführen sein könnte, die wir nicht erfasst haben.
Darstellung NEUER, passiv erhobener Daten (Probenahmepläne).Der Bedarf ist hier im Wesentlichen derselbe wie bei A, wird jedoch separat aufgeführt, da diese Daten zum Zeitpunkt der Planerstellung noch nicht vorhanden wären.
C) Faktorbeziehungsdiagramme (FRDs).Im Wesentlichen die Darstellung eines von JMP erstellten DOE mit einer Entwurfsstruktur, die auf den gewählten Entwurfsparametern basiert, aber dann auch die Möglichkeit, innerhalb jeder Kombination einen Baum für die nicht manipulierten Variablen (Einheitenstruktur) zu platzieren. Zum Beispiel für die Kombination - + + - Wir möchten auch wissen/zeigen, dass in dieser Kombination zwei Maschinen untersucht wurden und wir jeweils zwei Materialproben entnommen haben.Idealerweise wäre die Designstruktur SCHWARZ und die Einheitenstruktur ROT.
Der Versuch, dies über die Diagram-Plattform zu tun, ist umständlich, und wir sind besonders an C interessiert, da wir in der Regel unser Design in JMP auswählen. Daher wäre es schön, wenn es das einfach in ein Diagramm übersetzen würde.Spätere Verbesserungen würden die Flexibilität der Einheitenstrukturfähigkeit erhöhen, einschließlich der Möglichkeit, BEDINGUNGEN oben in jedem Diagramm hinzuzufügen (Rauschen/Variablen durchgehend konstant).
GrafikAndereBenutzeroberflächeBetreff: Grafische Darstellung der Struktur der Datenerfassung – FRD / StichprobenbäumeIch denke, Sie (gzmorgan, Ryan und XanGregg) verstehen nicht, worauf es ankommt.Die vorgeschlagenen Elemente (Probenbäume und FRDs) wären eine fantastische Zusatzfunktion für JMP.Es existiert in keiner Statistiksoftware.Ich benutze (und unterrichte) Probenahmepläne/Bäume um zu visualisieren, wie Daten gesammelt werden (Datenerfassung). planen ), warum die Daten auf diese Weise gesammelt werden (welche Hypothesen untersucht werden) und schließlich, welche Xs getrennt, verwechselt und nicht in der Studie enthalten sind (Inferenzraum). Die Bäume helfen auch dabei, Daten für die Analyse zu organisieren und zwischen verschachtelten, systematischen und gekreuzten Studien zu unterscheiden (die jeweils unterschiedliche Analysen erfordern).Für experimentelles Design verwende ich Faktorbeziehungsdiagramme (FRD) . Ebenso ist der FRD ein visuelles Werkzeug, das dem Experimentator hilft planen ihr Experiment. Das FRD verfolgt vor allem den Lärm und die Beziehung des Lärms zur Designstruktur (Faktoren/Pegeleinstellung). Da es sich bei statistischen Tests um einen Vergleich der Auswirkungen des Designfaktors mit dem Lärm handelt, halte ich es für wichtig, dass die Ingenieure verstehen, woraus der Lärm tatsächlich besteht.Es gibt eigentlich keine Möglichkeit, Rauschen in JMP einzugeben, dennoch ist es für jeden statistischen Test unerlässlich.Der FRD verfolgt außerdem den Inferenzraum, um das Vertrauen in die Extrapolation der Ergebnisse beurteilen zu können, und zeigt an, wo es in der Studie Einschränkungen bei der Randomisierung gibt, um diese angemessen analysieren zu können. Keines dieser Planungstools ist in JMP verfügbar. Es wäre für Ingenieure und Wissenschaftler unglaublich, ihren Datenerfassungsplan zu visualisieren und dann JMP die Datentabelle für die Dateneingabe automatisch erstellen zu lassen.
Betreff: Grafische Darstellung der Struktur der Datenerfassung – FRD / Stichprobenbäume – Status geändert in: ArchiviertWir archivieren diese Anfrage. Wenn dies immer noch wichtig ist, kommentieren Sie bitte mit weiteren Details und wir werden wieder öffnen. Danke schön!Betreff: Grafische Darstellung der Struktur der Datenerfassung – FRD / StichprobenbäumeSie können in Graph Builder auch eine ähnliche Ansicht ohne direkte Beschriftung mit verschachtelten Achsen erhalten.
Betreff: Grafische Darstellung der Struktur der Datenerfassung – FRD / StichprobenbäumeDieser Kommentar soll Ihren Wunschlisteneintrag nicht schmälern. Es ist als Hinweis auf etwas gedacht, das Sie heute wahrscheinlich tun können. Das JMP-Variabilitätsdiagramm ist sehr nützlich, um die Datenstruktur und -beziehungen zu betrachten, wenn nicht zu viele Faktoren und Ebenen vorhanden sind. Tatsächlich ist es mein „Gehe zu“-Diagramm für die Rohdaten, um nach Anomalien zu suchen oder um zu sehen, ob es Ergebnisse gibt, die sich stark voneinander unterscheiden.
Das Variabilitätsdiagramm ermöglicht es dem Benutzer, die Reihenfolge der „Faktor“-Variablen zu verschieben. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Konzeptskript und das daraus resultierende „Bild“.Das dritte Bild habe ich horizontal gemacht, die übliche Ansicht, sobald es Antwortwerte zum Plotten gibt.Beachten Sie, dass ich für Ihr Beispiel mit zwei Entitäten/Werkzeugen und zwei Beispielen eine Legendenfarbe und/oder ein Symbol verwenden würde, um zu zeigen, dass es zwei Entitäten gab und jeder Wert seinen eigenen Punkt im Diagramm hat.
Vielleicht wissen Sie das alles schon, es tut mir leid, wenn ich dem Chor predige. Ich füge diese Anmerkung nur zu Ihrer Information hinzu.
Names Default to Here(1);
dt = current data table(); //the DOE table
cnames = dt << get column names("string");
clst = {};
For(i=1, i<=nitems(cnames), i++,
If(cnames[i]=="Pattern", Continue());
prop = (Column(cnames[i])<< get properties list());
if(Contains(prop, Expr(Design Role)), insert into(clst, cnames[i]) )
);
If( nitems(clst) > 0,
__dt = dt << Subset(Columns(EvalList(clst)), Invisible, OutputTableName( (dt << get name) || "- Layout") );
__dt <<SELECT rows=""></SELECT>
