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开发人员教程：实施前设计和评估测量系统研究

注意：虽然演示中使用了 JMP Pro 17，但所有显示的功能均在 JMP 17 中。视频包括主持人 Caleb King @calking的问答和评论，内容涉及 MSA 的工作原理以及可能的增强计划。

了解如何：

• 了解 MSA 设计的基础知识

  • MSA 主要侧重于将产品测量的变化分解为不同的来源，目标是减少或消除一个或多个来源

  • 感兴趣的指标不是效应大小（即平均行为的差异），而是来自特定来源的方差贡献

  • 底层模型主要是随机效应模型，如果包含偏差项，则甚至是混合效应模型

  • 嵌套因子在 MSA 中也很常见，但并非唯一

• 查看 JMP 17 中的改进

  • 更出色的诊断功能，与 MSA 分析平台更加紧密地结合起来

  • 更好的用户交互，允许探索假设情景

  • 灵活的设计结构界面，用户可以在设计中指定嵌套/交叉关系

• 了解诊断是基于方差估计的模拟，基于标准方差分析方法

  • 例如，3 因子完全交叉 MSA ，其中均方具有已知的卡方分布，可以轻松模拟，然后用于计算置信区间、方差比例等。

• 包括嵌套和交叉结构
• 对两个示例进行设计并评估诊断

MSA Design Factor ScreenMSA 设计因素筛选

该视频包括 Caleb @calking 、Don McCormack @DonMcCormack和 Jerry Fish @JerryFish在网络研讨会上回答的问题。

有人在网上问，在不同的设备上测试相同的方法是否会发生嵌套。他们回答说：可能不会，但最终取决于实验的运行方式以及对方法和设备的假设。如果你认为设备/方法是从更大的群体中随机观察到的，那么它们可能被视为嵌套的（在某种程度上）。如果你从一组固定的值（例如，设备类型）来考虑它们，那么它们更有可能被视为交叉的。

资源

• Caleb 的 博客和采访
• 有关 JMP 中的测量系统分析的更多信息
• 有关在 JMP 中使用EMP 的更多信息

实验设计质量与工艺工程