Représentation graphique de la structure de la collecte de données - FRD / Sampling TreesNos étudiants/collègues se retrouvent généralement avec des besoins spécifiques liés à la représentation graphique de la STRUCTURE des données.Nous aimerions que JMP améliore ou modifie la fonctionnalité existante des diagrammes Ishikawa/Fishbone pour permettre la création d'« arborescences » représentant une collection de données, ou ignore la plate-forme de diagramme pour fournir une nouvelle façon de prendre une liste de variables dans un ensemble de données. collecte, et affichez facilement la structure des données sous forme d'arborescence.
A) Représentation des données présentes dans les fichiers/DB existants , y compris la présence de confusion dans ces données - des variables indépendantes qui ne sont PAS suivies ou présentes dans les données existantes, mais qui sont confondues avec des champs qui le sont (Exemple : l'âge et la taille peuvent ne pas être suivis dans une base de données qui A un champ pour le POIDS ) - ainsi l'arbre peut montrer que nous avons cinq patients, et chacun a un POIDS dans la base de données, mais nous avons chacun aussi un Âge et une Taille NON présents dans les données.Nous montrons cela parce que dans l'analyse, nous voulons indiquer où un effet pourrait être INCORRECTEMENT attribué à une variable présente, alors qu'en fait il pourrait être dû en partie ou en totalité à une autre variable que nous n'avons pas collectée.
Représentation de NOUVELLES données recueillies passivement (plans d'échantillonnage).Le besoin ici est essentiellement le même que pour A, mais est répertorié séparément car ces données n'existeraient pas au moment de la création du plan.
C) Diagrammes de relations factorielles (FRD).Essentiellement la représentation d'un DOE créé par JMP, avec une structure de conception basée sur les paramètres de conception choisis, mais aussi la possibilité de placer dans chaque combinaison un arbre pour les variables non manipulées (structure unitaire). Par exemple, pour la combinaison - + + - nous voudrions également savoir/montrer que dans cette combinaison, il y avait deux machines examinées, et dans chacune nous avons pris deux échantillons de matériaux.Idéalement, la structure de conception serait NOIRE et la structure d'unité ROUGE.
Essayer de le faire via la plate-forme Diagram est gênant, et nous sommes particulièrement intéressés par C, car JMP est généralement l'endroit où nous choisissons notre conception, il serait donc agréable de le traduire simplement en un diagramme.Des améliorations ultérieures augmenteraient la flexibilité de la capacité de structure de l'unité, y compris la possibilité d'ajouter des CONDITIONS en haut de n'importe quel diagramme (bruits/variables constants tout au long).
GraphiqueAutreInterface utilisateurObjet : Représentation graphique de la structure de la collecte de données - FRD / Sampling TreesJe pense que vous (gzmorgan, Ryan et XanGregg) manquez le point.Les éléments suggérés (arbres d'échantillonnage et FRD) constitueraient une fonctionnalité ajoutée fantastique à JMP.Il n'existe dans aucun logiciel statistique.J'utilise (et enseigne) plans/arbres d'échantillonnage de visualiser comment les données seront collectées (collecte de données plan ), pourquoi les données seront collectées de cette manière (quelles hypothèses sont étudiées), et enfin, quels X sont séparés, confondus et ne sont pas dans l'étude (espace d'inférence). Les arbres aident également à organiser les données à analyser et à distinguer les études imbriquées, systématiques et croisées (qui nécessitent chacune des analyses différentes).Pour la conception expérimentale, j'utilise Diagrammes des relations factorielles (FRD) . De même, le FRD est un outil visuel qui aide l'expérimentateur plan leur expérience. Le FRD garde surtout une trace du bruit et de la relation entre le bruit et la structure de conception (facteurs/réglage de niveau). Étant donné que les tests statistiques sont une comparaison des effets du facteur de conception avec le bruit, je pense qu'il est important que les ingénieurs comprennent en quoi consiste réellement le bruit.Il n'y a vraiment aucun endroit où entrer du bruit dans JMP, mais il est essentiel pour tout test statistique.Le FRD garde également une trace de l'espace d'inférence pour aider à évaluer la confiance dans l'extrapolation des résultats et indique où se trouvent les restrictions sur la randomisation dans l'étude pour une analyse appropriée. Aucun de ces outils de planification n'est disponible dans JMP. Il serait incroyable pour les ingénieurs et les scientifiques de visualiser leur plan de collecte de données, puis de demander à JMP de créer automatiquement la table de données pour la saisie des données.
Objet : Représentation graphique de la structure de la collecte de données - FRD / Arbres d'échantillonnage - Statut changé en : ArchivéNous archivons cette demande. Si cela est toujours important, veuillez commenter avec des détails supplémentaires et nous rouvrirons. Merci!Objet : Représentation graphique de la structure de la collecte de données - FRD / Sampling TreesVous pouvez également obtenir une vue similaire, sans l'étiquetage direct, avec des axes imbriqués dans Graph Builder.
Objet : Représentation graphique de la structure de la collecte de données - FRD / Sampling TreesCe commentaire ne vise pas à diminuer votre élément de liste de souhaits. Il s'agit d'un fyi sur quelque chose que vous pouvez probablement faire aujourd'hui. Le graphique de variabilité JMP est très utile pour examiner la structure et les relations des données, s'il n'y a pas trop de facteurs et de niveaux. En fait, c'est mon graphique "goto" pour les données brutes pour rechercher des anomalies ou pour voir s'il y a des résultats assez différents les uns des autres.
Le diagramme de variabilité permet à l'utilisateur de faire glisser l'ordre des variables "facteur". Vous trouverez ci-dessous un script de concept simple et "l'image" qui en résulte.La 3ème image que j'ai rendue horizontale, la vue habituelle, une fois qu'il y a des valeurs de réponse à tracer.Notez que pour votre exemple avec deux entités/outils et 2 échantillons, j'utiliserais une couleur de légende et/ou un symbole pour montrer qu'il y avait 2 entités, et chaque valeur a son propre point sur le graphique.
Vous savez peut-être déjà tout cela, désolé si je prêche à la chorale. J'ajoute juste cette note comme un FYI.
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>
