誰もがこのことわざを聞いたことがあるでしょう。 2 回測定 - 1 回カット～に比喩的に使用される平均行動する前に綿密に計画を立てる。 もちろん、文字通りに解釈すると、何かを切断（または破壊）するために測定値を使用する前に、測定値の精度を再確認する必要があることを意味します。
しかし、別の定規を使用したり、子供など他の人に寸法を測ってもらったりした場合はどうなるでしょうか? おそらく、1 つの定規は 1/4 インチ、もう 1 つは 1/8 インチです。 あるいは、定規の材質や刻印に影響を与える可能性のあるさまざまな環境 (水中、砂漠など) で測定しているとします。 どこを切るかはどうやって決めるのですか？
JMP ユーザーは計画の立て方を知っています。 彼らは測定方法を知っています。 そして、ツールの精度、オペレーターの特性、測定ツールに対する環境への影響など、測定システム (定規) に影響を与える要因を理解することの重要性を理解しています。 では、彼らはどのようにしてこれらすべての知識を統合しているのでしょうか? 測定システム分析 (MSA)。
JMP 研究統計学者の Caleb King は、JMP の DOE (実験計画法) ソフトウェア開発者の 1 人です。 彼の最近の貢献の 1 つは、ユーザーが実装前に MSA スタディを簡単に設計および評価できるようにする JMP 17 MSA 設計ツールです。
Caleb氏は、MSA研究は治療効果よりも分散成分の特定に焦点を当てた独特なタイプの分析であると説明した。 たとえば、コンデンサのメーカーは、製品の静電容量の変動が、部品間の自然な変動ではなく、静電容量の測定に使用されるツールに起因するものであるかを知りたい場合があります。
Caleb は新機能を次のように要約しました。
特別目的DOE。 新しい特別目的 DOE (実験計画法) オプションにより、ユーザーは MSA で因子、因子レベル、およびランダム化スキームを指定できます。 次に、JMP は設計を評価するための設計診断手段を提供します。 ユーザーは、JMP が MSA 設計テーブルとデータ収集後に分析を実行するスクリプトを作成するために使用する 3 つのレプリケーション スキーム (高速繰り返し、バッチ繰り返し、および完全にランダム化) から選択できます。
入れ子要素および/または交差要素。 入れ子になった因子は MSA 研究では一般的です。 このような因子には、1 つまたは複数の他の因子のレベルに固有のレベルがあります。 たとえば、コンデンサ メーカーに 2 つの工場があり、それぞれに静電容量の測定を担当する独自のオペレーター セットがいるとします。 演算子因数は次のようになります。中にネストされている個々の演算子は各プラントに固有であるため、プラント要因。 すべてのオペレーターが静電容量を測定するために同じツールセットを使用することを強制された場合、ツール係数は次のようになります。と交差したオペレーターとプラントの要因。
MSA 設計では、ユーザーはインタラクティブなネスト構造機能にアクセスして、ネストされた因子や交差した因子を含むカスタム設計構造を作成できます。因子の種類それぞれの要因について。
設計パフォーマンスの評価。 私たちの知る限り、MSA 設計の評価は文献や他のソフトウェアではまだ考慮されていません。 そこで、現在他では利用できない MSA デザイン機能を提供し、他のデザイン ツールと一貫性があり、同様にフル機能を備えた MSA デザイン機能を構築しました。
MSA Design では、ユーザーは計画値をシミュレートして設計パフォーマンスを評価し、さまざまな条件にわたる R&R および EMP メトリクスを評価します。 ユーザーは、必要に応じて、改善された診断に基づいて因子レベル/反復の数を調整し、計画を更新することもできます。 最後に、ユーザーはシミュレートされた分散をエクスポートして独自の指標を構築できます。
Caleb は、彼の経歴、ソフトウェア開発への取り組み方、その他の興味について少し話してくれました。
ここでは、Caleb がチュートリアルで取り上げるトピックであるネスト要素に関する短いプレビューを示します。
ネストされた因子と交差された因子についての素晴らしい説明!
