Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungHallo, ich arbeite mit dem folgenden Datensatz. Spalte 1 (Nr. 1–47) sind Chargennummern; Die Spalten 2,3,4 sind wissenschaftliche Ergebnisse einer Analyse. Die hervorgehobenen Zeilen stellen eine Änderung in unserem Herstellungsprozess dar, bei der eine neue Charge eines Rohmaterials eingeführt wurde. Mein Ziel ist es zu verstehen, ob eine Änderung der Rohstoffcharge einen Einfluss auf die Analyseergebnisse hat. Welche statistische Methode(n) würden Sie empfehlen, um dies am besten zu demonstrieren?
Ergebnisse teilen und kommunizierenBetreff: Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungVielen Dank euch beiden für eure Hilfe! Es wird sehr geschätzt!
Betreff: Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungHallo @VariancePony864 ,
Und willkommen in der Community! 
Hinzufügen eines grafischen Analysevorschlags basierend auf dem hervorragenden Kommentar von @statman , es könnte auch möglich sein, es zu verwenden Modellgesteuerte multivariate Regelkarten (jmp.com) , um ein Diagramm zu haben, das Ihre 4 (korrelierten) Antworten aus Ihrem Prozess berücksichtigt.
Auf diese Weise können Sie Ihre Analyse/Inspektion in zwei Schritten durchführen:
- Sehen Sie sich das Multivariate-Kontrolldiagramm an, um zu sehen, ob es ungewöhnliche Muster oder Punkte gibt (in einer synthetischen und globalen/Makro-Ansicht).
- Sehen Sie sich für diese potenziell ungewöhnlichen Datenpunkte an, welche Antworten am meisten zur Abweichung beitragen (fahren Sie einfach mit der Maus über einen Datenpunkt, um die Aufteilung dieser „Abweichung“ nach Antworten zu sehen) und werfen Sie einen Blick auf die einzelnen Antworten mit den empfohlenen Kontrolldiagrammen von statman.
Im Anhang finden Sie die von statman erstellte Datentabelle mit einem neuen Skript namens „PCA Model Driven Multivariate Control Chart“.
Ich hoffe, diese Antwort wird Ihnen helfen,
Betreff: Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungIch habe sowohl Ihre Excel-Datei (um zu sehen, welche Zeilen Sie hervorgehoben haben) als auch Ihre JMP-Datei geöffnet. Da sie nicht identisch sind, habe ich Ihre Excel-Datei verwendet, um die entsprechende JMP-Datei zu erstellen. Ich habe die von Ihnen hervorgehobenen Zeilen mit einem X markiert. Wenn Sie die Datei öffnen und auf die grünen Pfeile im linken Bereich der Datei klicken (beschriftet mit IR nach Los und Multivariat). Dies sind 2 Analysen des Datensatzes. Ich sehe keine Hinweise darauf, dass die Losänderungen ungewöhnlich sind, obwohl der Datensatz einige andere interessante Punkte enthält.
Betreff: Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungKlar, siehe Anhang, danke!
Betreff: Beste statistische Methode zur Analyse von Datensätzen mit einer FertigungsänderungWillkommen in der Community. Heutzutage gibt es dafür mehrere Möglichkeiten (ich bin mir nicht sicher, was „am besten“ bedeutet), aber ich bevorzuge die grafische Verwendung von Kontrolldiagrammen. Es sieht so aus, als hätten Sie eine Excel-Datei angehängt. Könnten Sie eine JMP-Datei anhängen und wir können Ihnen helfen, sie richtig zu formatieren?
