Comment regrouper/séparer un tracé de corrélation par une variable ?Voici un exemple similaire à mon cas de données réel. Je souhaite examiner la corrélation entre deux variables de processus connues pour dépendre l'une de l'autre. Surtout, j'aimerais comprendre la dépendance du nombre de plaquettes de la corrélation.
Pour mon cas de données actuel, contrairement au cas d'exemple ici, la variable de l'axe x est bimodale sur le numéro de tranche (disons d'abord que n tranches sont placées sur un mode, le reste sur l'autre mode).
Comment analyser au mieux les données pour comprendre s'il existe une corrélation statistiquement significative sur la base du nombre de plaquettes entre les deux variables ?
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
Bivariate( Y( :PNP1 ), X( :PNP2), Fit Line( {Line Color( {212, 73, 88} )} ) );J'admets que la façon dont j'ai abordé ce problème n'est peut-être pas la meilleure façon d'aborder ce problème, donc des itinéraires alternatifs sont les bienvenus, mais je voudrais pour commencer garder l'analyse simple et garder les statistiques approfondies à l'écart, sauf si cela est inévitable.
Automatisation et scriptsIngénierie Qualité et ProcédésRe : Comment regrouper/séparer un tracé de corrélation par une variable ?Salut @Neo ,
Si je comprends bien votre problématique, vous pourriez être intéressé par la plateforme Response Screening (jmp.com).
Vous souhaitez vérifier s'il existe des corrélations significatives entre PNP1 et PNP2 pour toutes les tranches séparément :
- Lancez la plateforme de filtrage des réponses, spécifiez "PNP1" comme Y et "PNP2" comme X, et waferID comme variable de regroupement :
-
Vous disposez alors des résultats fournis par la plateforme, et vous pouvez les trier par pvalue, taille d'effet, Rsquare...
En cliquant avec le bouton droit sur les résultats, puis en choisissant « Créer un tableau de données combinées », vous pouvez ensuite exporter les résultats dans une table de données JMP et traiter les résultats davantage/différemment si nécessaire.
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
// Launch platform: Response Screening Data Table( "Semiconductor Capability" ) << Response Screening( Y( :PNP2 ), X( :PNP1 ), Grouping( :Wafer ID in lot ID ), PValues Table on Launch( 0 ) );
Une autre option pourrait consister à examiner les corrélations avec la plateforme Multivariate.
Spécifiez vos variables et l'ID de la tranche dans la variable "By", et vous pouvez consulter les corrélations pour chaque tranche, et/ou cliquer avec le bouton droit sur les valeurs de corrélations, "Make Combined Datatable" pour exporter la table de données et la traiter :
Est-ce que cela répond à vos besoins ou ai-je compris votre sujet ?
Re : Comment regrouper/séparer un tracé de corrélation par une variable ?@Victor_G Merci pour vos suggestions.
Avec la plate-forme de sélection des réponses, pour mon cas de données réel, je ne semble pas obtenir d'informations supplémentaires par rapport à ce que j'obtiens en traçant simplement les tendances des boîtes à moustaches des deux variables l'une au-dessus de l'autre, c'est-à-dire que chaque mode de ma variable bimodale est bien corrélé. avec la variable dépendante comme prévu ou en d'autres termes, il existe une dépendance du nombre de plaquettes sur les deux paramètres. Mais c'est pour un petit ensemble de données.
Pour un très grand ensemble de données, j'aimerais que JMP me dise si la corrélation attendue existe ou non, car elle n'est plus visuellement apparente. J'ai peut-être besoin de comprendre quels sont les différents chiffres générés par JMP dans la plateforme de filtrage des processus. Mais les tracer par numéro de plaquette me montre la même tendance que les boîtes à moustaches. Je vais essayer de comprendre les chiffres – travail en cours de toute façon.
J'ai déjà regardé la matrice de corrélation, malheureusement ce n'est pas ce que je recherche.
L'analyse factorielle via Fit Model peut-elle m'aider dans mon cas, si oui, comment inclure le numéro de plaquette dans l'analyse ?
