Bonjour les connaisseurs,
J'aimerais poser des questions sur l'interprétation du rapport sur les biais et la linéarité du JMP 17.
Je vérifie le biais de mesure et la linéarité sur différentes plages de fonctionnement pour un nouveau système calibré. Je veux savoir si le biais et la linéarité sont bons ou non.
J'étais un peu confus sur la façon d'interpréter le résultat JMP. Le document JMP indique que ;
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/linearity-and-bias-results-report.shtml
- Résultats d'un test ANOVA qui teste si la pente de la droite est égale à zéro.
- Le paramètre estime et teste l'ordonnée à l'origine et la pente. L'ordonnée à l'origine teste le biais et la pente teste la linéarité. Le test de l'ordonnée à l'origine n'est utile que si le test sur la pente ne parvient pas à rejeter l'hypothèse que la pente est égale à 0.
Cela signifie que l'hypothèse nulle est que la pente de la ligne est égale à zéro, n'est-ce pas ?
Ainsi, l'hypothèse alternative est que la pente de la ligne n'est pas égale à zéro.Dans ce cas, la valeur p est de 0,9974 et mon alpha est de 0,05.
Cela signifie que je ne parviens pas à rejeter l'hypothèse nulle selon laquelle la pente est égale à 0. Et par conséquent, cette étude de biais et de linéarité de l'équipement échoue-t-elle ?
Merci.
Bonjour @WebDesignesCrow ,
Je pense que la page suivante est très utile pour comprendre votre résultat. Cette page concerne le rapport d'analyse de la jauge de variabilité, mais en gros, vous pouvez obtenir le même résultat. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/linearity-study.shtml
Il indique que si la pente est significativement différente de zéro, vous pouvez en conclure qu'il existe une relation significative entre la taille de la pièce ou la variable mesurée en standard et la capacité à mesurer. Je pense que la plupart du temps, la situation idéale est l'absence de relation entre la pièce et la capacité de mesurer. Cela signifie w orsque la pente est faible, la linéarité de la jauge est bonne.
J'espère que cela aidera.
Merci @yuichi_katsumur . Cette page est beaucoup plus claire pour comprendre mon résultat.
