如何根据变量对相关图进行分组/分离？以下是与我的实际数据案例类似的示例。我感兴趣的是查看已知相互依赖的两个工艺变量之间的相关性。特别是，我想了解相关性对晶圆数量的依赖性。
对于我的实际数据情况，与此处的示例情况不同，x 轴变量在晶圆编号上是双峰的（首先假设n 个晶圆位于一种模式上，其余晶圆位于另一种模式上）。
如何最好地分析数据以了解两个变量之间在晶圆数量基础上是否存在统计学上的显著相关性？
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$SAMPLE_DATA/Semiconductor Capability.jmp");
Bivariate( Y( :PNP1 ), X( :PNP2), Fit Line( {Line Color( {212, 73, 88} )} ) );我承认，我处理这个问题的方式可能不是最好的方式，所以欢迎采用其他方式，但我想首先保持分析简单，并在不可避免的情况下避免使用深度统计。
自动化和脚本质量与工艺工程回复：如何按变量对相关图进行分组/分离？嗨@Neo ，
如果我理解了您的问题，您可能会对平台响应筛选（jmp.com）感兴趣。
您想分别检查所有晶圆的 PNP1 和 PNP2 之间是否存在显著的相关性：
- 启动响应筛选平台，指定“PNP1”为 Y、指定“PNP2”为 X，并将 waferID 指定为分组变量：
-
然后你就可以获得平台提供的结果，并且可以按 pvalue、效果大小、Rsquare 等进行排序……
通过右键单击结果，然后选择“制作组合数据表”，您可以将结果导出到 JMP 数据表中，并根据需要进一步/以不同的方式处理结果。
Names Default To Here(1);
clear log ();
dt = Open("$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 ) );
另一种选择是查看与多元平台的相关性。
在“By”变量中指定您的变量和晶圆 ID，您可以查看每个晶圆的相关性，和/或右键单击相关性值，“制作组合数据表”以导出数据表并进行处理：
它是否满足了您的需求或者我是否理解了您的主题？
回复：如何根据变量对相关图进行分组/分离？@Victor_G感谢您的建议。
使用响应筛选平台，对于我的实际数据情况，我似乎没有获得任何额外的信息，除了通过绘制两个变量上下叠放的箱线图趋势所获得的信息，即我的双峰变量的每个模式都与因变量很好地相关，正如预期的那样，换句话说，晶圆数量依赖于这两个参数。但这只是针对一个小数据集而言的。
对于非常大的数据集，我希望 JMP 告诉我是否存在预期相关性，因为它不再直观可见。也许我需要了解 JMP 在工艺筛选平台中输出的各种数字。但按晶圆编号绘制它们显示出与箱线图相同的趋势。我会尝试理解这些数字 - 无论如何，这项工作正在进行中。
我已经看过相关矩阵，但不幸的是它不是我想要的。
通过拟合模型进行因子分析能帮助我解决这一问题吗？如果能，那么如何在分析中纳入晶圆编号？
