Hallo Experten,
Ich möchte eine Frage zur Interpretation des JMP 17 Bias & Linearity Report stellen.
Ich überprüfe die Messabweichung und Linearität über verschiedene Betriebsbereiche für ein neu kalibriertes System. Ich möchte wissen, ob die Voreingenommenheit und die Linearität gut sind oder nicht.
Ich war etwas verwirrt darüber, wie ich das JMP-Ergebnis interpretieren sollte. Im JMP-Dokument heißt es:
https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/linearity-and-bias-results-report.shtml
– Ergebnisse eines ANOVA-Tests, der testet, ob die Steigung der Linie gleich Null ist.
- Die Parameterschätzungen und Tests für den Achsenabschnitt und die Steigung. Der Achsenabschnitt testet die Vorspannung und die Steigung testet die Linearität. Der Test für den Achsenabschnitt ist nur dann sinnvoll, wenn der Test auf der Steigung die Hypothese, dass die Steigung gleich 0 ist, nicht widerlegen kann.
Das bedeutet, dass die Nullhypothese besagt, dass die Steigung der Geraden gleich Null ist, oder?
Die Alternativhypothese besagt also, dass die Steigung der Geraden nicht gleich Null ist.In diesem Fall beträgt der p-Wert 0,9974 und mein Alpha beträgt 0,05.
Das heißt, ich lehne die Nullhypothese, dass die Steigung gleich 0 ist, nicht ab. Und deshalb versagt dieses Gerät in der Bias- und Linearitätsstudie?
Danke schön.
Hallo @WebDesignesCrow ,
Ich denke, die folgende Seite ist sehr nützlich, um Ihr Ergebnis zu verstehen. Diese Seite ist für den Variabilitätsmessgerät-Analysebericht gedacht, aber im Grunde können Sie das gleiche Ergebnis erhalten. https://www.jmp.com/support/help/en/17.1/index.shtml#page/jmp/linearity-study.shtml
Darin heißt es, wenn die Steigung erheblich von Null abweicht, können Sie daraus schließen, dass ein signifikanter Zusammenhang zwischen der Größe des standardmäßig gemessenen Teils oder der Variablen und der Messfähigkeit besteht. Ich denke, dass es im Idealfall meistens keinen Zusammenhang zwischen dem Teil und der Messfähigkeit gibt. Es bedeutet w Wenn die Steigung gering ist, ist die Linearität des Messgeräts gut.
Ich hoffe, es wird helfen.
Danke @yuichi_katsumur . Diese Seite ist viel klarer, um mein Ergebnis zu verstehen.
