Come raggruppare/separare un grafico di correlazione in base a una variabile?Di seguito è riportato un esempio simile al mio caso di dati reale. Sono interessato a osservare la correlazione tra due variabili di processo note per essere dipendenti l'una dall'altra. In particolare, mi piacerebbe capire la dipendenza dal numero di wafer della correlazione.
Per il mio caso di dati reale, a differenza del caso di esempio qui, la variabile dell'asse x è bimodale sul numero di wafer (prima diciamo che n wafer si trovano in una modalità, il resto nell'altra modalità).
Come analizzare al meglio i dati per capire se esiste una correlazione statisticamente significativa in base al numero di wafer tra le due variabili?
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
Bivariate( Y( :PNP1 ), X( :PNP2), Fit Line( {Line Color( {212, 73, 88} )} ) );Ammetto che il modo in cui ho affrontato questo problema potrebbe non essere il modo migliore per affrontare il problema, quindi percorsi alternativi sono benvenuti, ma vorrei mantenere l'analisi semplice per cominciare e tenere lontane le statistiche profonde a meno che non siano inevitabili.
Automazione e scriptingIngegneria della qualità e dei processiRe: Come raggruppare/separare un grafico di correlazione in base a una variabile?Ciao @Neo ,
Se ho capito bene il tuo problema, potrebbe interessarti la piattaforma Response Screening (jmp.com).
Vuoi verificare se esistono correlazioni significative tra PNP1 e PNP2 per tutti i wafer separatamente:
- Avvia la piattaforma di screening delle risposte, specifica "PNP1" come Y e "PNP2" come X e waferID come variabile di raggruppamento:
-
Hai quindi i risultati forniti dalla piattaforma e puoi ordinarli per valore p, dimensione dell'effetto, Rsquare...
Facendo clic con il pulsante destro del mouse sui risultati e quindi scegliendo "Crea tabella dati combinata", è possibile esportare i risultati in una tabella dati JMP ed elaborare i risultati ulteriormente/in modo diverso, se necessario.
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$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 ) );
Un'altra opzione potrebbe essere quella di esaminare le correlazioni con la piattaforma multivariata.
Specifica le tue variabili e l'ID wafer nella variabile "Per" e puoi esaminare le correlazioni per ciascun wafer e/o fare clic con il pulsante destro del mouse sui valori Correlazioni, "Crea tabella dati combinata" per esportare la tabella dati ed elaborarla:
Risponde alle tue esigenze o ho capito il tuo argomento?
Re: Come raggruppare/separare un grafico di correlazione in base a una variabile?@Victor_G Grazie per i tuoi suggerimenti.
Con la piattaforma di screening delle risposte, per il mio caso di dati reale, non mi sembra di ottenere informazioni aggiuntive rispetto a quelle che ottengo semplicemente tracciando le tendenze del box-plot delle due variabili una sopra l'altra, ovvero ciascuna modalità della mia variabile bimodale è ben correlata con la variabile dipendente come previsto o in altre parole, esiste una dipendenza dal numero di wafer da entrambi i parametri. Ma questo è per un piccolo set di dati.
Per un set di dati molto ampio, vorrei che JMP mi dicesse se esiste o meno la correlazione prevista poiché non è più visivamente evidente. Forse ho bisogno di capire quali sono i vari numeri che JMP restituisce nella piattaforma di screening dei processi. Ma tracciarli per numero di wafer mi mostra la stessa tendenza dei box-plot. Cercherò di capire i numeri, comunque lavori in corso.
Ho già esaminato la matrice di correlazione, sfortunatamente non è quello che sto cercando.
L'analisi fattoriale tramite Fit Model può essere d'aiuto nel mio caso? Se sì, come includere il numero di wafer nell'analisi?
