| Lautsprecher |
Transkript |
| Olivia Lippincott |
Auch hier ist der Rekorder schon mal an, oft stumm geschaltet und ich komme wieder an. |
| Jason Wiggins, JMP |
Gut. Hallo zusammen. Es ist mir ein Vergnügen |
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diese verdammte Badezimmerwaage. |
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Für mich ist ein Leben ohne Messwerkzeuge kaum vorstellbar. Und Dinge zu messen ist eine sehr menschliche Eigenschaft. Wir tun das einfach. |
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Ich bin sehr zufrieden mit Messsystemen, die gut funktionieren, und bin ganz sicher frustriert, wenn das nicht der Fall ist. |
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Die Entwicklung, Verfeinerung und sogar die korrekte Verwendung eines Messsystems sind mit Kosten verbunden, egal ob es einfach oder kompliziert ist. |
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Meiner Erfahrung nach ist dieser Aufwand gering im Vergleich zu den Folgekosten, die durch die Verwendung von Daten eines fehlerhaften Messgeräts oder gar durch den Missbrauch von Daten eines guten Messgeräts entstehen. |
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Ein gutes Beispiel hierfür ist das Hubble-Weltraumteleskop. |
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Kurz nach dem Start im Jahr 1990 wurde eine Abweichung im Hauptspiegel entdeckt. |
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Die Aberration beeinträchtigte die Klarheit der Teleskopbilder. Tatsächlich handelt es sich hier um einen Vorher-Nachher-Vergleich. |
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Die Ursache des Problems wurde auf ein falsch kalibriertes Gerät zurückgeführt, das zum Schleifen des Spiegels verwendet wurde. |
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über 620 Millionen Dollar. Das sind Dollar aus dem Jahr 1993; das ist ziemlich viel Geld. |
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Und ich bin davon überzeugt, dass diese Kosten vollständig hätten vermieden werden können, wenn vor dem Schleifen des Spiegels eine Messsystemanalyse durchgeführt worden wäre. |
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Während die Reparatur des Hubble-Weltraumteleskops ein gutes Beispiel für einen teuren Messunfall ist, können Probleme mit Messsystemen, selbst bei geringeren Einsätzen, meiner Meinung nach genauso frustrierend sein. Nehmen wir zum Beispiel meine gefürchtete Badezimmerwaage. |
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Letztes Jahr ... im Dezember letzten Jahres habe ich mit dem Abnehmen begonnen. |
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Und ich möchte Ihnen einen Eindruck davon vermitteln, was ich im Laufe der Zeit und dann von Tag zu Tag gesehen habe. |
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Ich hatte regelmäßig Gewichtssprünge von vier Pfund. Jetzt denke ich, wenn ich hier draußen bin, in der Nähe meines Zielgewichts... um mein Zielgewicht herum schwanke, vielleicht, wissen Sie, plus oder minus vier Pfund Schwankung |
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ist nicht unrealistisch zu erwarten. Emotional passiert zu Beginn dieses Prozesses etwas anderes und |
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Wir werden uns darauf konzentrieren und ein wenig darüber sprechen. Also, ich arbeite sehr fleißig daran, Gewicht zu verlieren und mache alles richtig. |
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Und dann wache ich eines Morgens auf und bin zwei Kilo schwerer. Das ist doch frustrierend, oder? Und hoffentlich kennen das auch andere, aber meine Frage |
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währenddessen (ich hätte wahrscheinlich eine Messsystemanalyse durchführen sollen, bevor ich diese Reise begann), aber meine Frage, wann ich so etwas sehen würde |
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Wie viel von diesen 1,8 kg entfällt auf mich und wie viel auf das Rauschen im Messsystem? Um diese Frage zu beantworten, habe ich eine Messsystemanalyse durchgeführt. Achtung, Spoiler! |
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Meine erste Studie war nicht besonders gut. Die Anzeige ist miserabel. Ich hätte sie weggeworfen, aber ich recycel meine Elektronik gerne. |
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Letzten Endes war dies kein gut verwendbares Messgerät. |
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Ein Teil meines Ziels heute ist, ich meine, dies ist eine unterhaltsame Erkundung eines realen Messsystems, mit dem wir uns vielleicht alle identifizieren können, aber eines meiner anderen Ziele ist es, einige der Vorteile hervorzuheben |
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der Verwendung der EMP-Methode für die Analyse von Messsystemen. Dazu werde ich einige grundlegende Definitionen behandeln und dann die Methode anhand von |
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Ergebnisse eines MSA von einem besser funktionierenden Messgerät. Keine Sorge, wir kommen gleich auf mein abgrundtief schreckliches Beispiel mit der Badezimmerwaage zurück. |
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Also, was ist Messsystemanalyse? Eine einfache Erklärung dafür ist: Wir führen ein Experiment durch und wollen die Grenzen des Messsystems identifizieren oder messen. |
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Was sind unsere Ziele? Wenn wir eine Messsystemanalyse durchführen, können wir sicherlich feststellen, ob das von uns verwendete Messsystem gut genug ist. |
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zu verwenden oder ob es verbessert werden muss. Aber ich fühle mich wichtiger, dass und wo die EMP-Methode glänzt |
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Wir wollen Standards für die Nutzung der Messdaten festlegen. Es gibt kein perfektes Messsystem. Welche Standards können wir also etablieren, um unsere Messdaten effektiv zu nutzen? |
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Wie wird das gemacht? Es handelt sich um eine Varianzkomponentenanalyse. Wir suchen also nach den Varianzkomponenten, die mit dem Messsystem verbunden sind. |
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Und diese sind hoffentlich gering im Vergleich zu den Messabweichungen, die mit unseren Teilen verbunden sind. Wir haben also eine Gesamtabweichung aller unserer Messungen und dann gibt es noch Komponenten, diese beiden unterschiedlichen Komponenten der Abweichung, die wir verstehen müssen. |
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Was ist EMP? Es steht für die Evaluierung des Messvorgangs. Der Pionier dieser Methode war Dr. Donald Wheeler. Es gibt ein großartiges Buch dazu, das ich wärmstens empfehlen kann. |
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Für mich ist EMP wahrscheinlich die einfachste Art, darüber nachzudenken, dass es einen statistischen Ansatz für die effektive Nutzung von Messdaten bietet. Es reicht also nicht zu wissen, ob mein Messgerät gut oder schlecht ist, |
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also erste Klasse, zweite Klasse, dritte Klasse, diese basieren auf der Wahrscheinlichkeit, eine Verschiebung im Prozess zu erkennen. |
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Die alte Methode, die ich zuerst gelernt habe, die GRR-Methode (Prozent R&R), die AIAG-Methode, verwendet willkürliche Schwellenwerte für die Eichklassifizierung. Hier ist also ein Problem, auf das ich gestoßen bin und das mich überhaupt erst zu EMP gebracht hat. |
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Vor vielen Jahren habe ich mit einem zerstörenden Test gearbeitet, es handelt sich also um ein Messsystem. |
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Und wir haben eine Messsystemanalyse durchgeführt, und es stellte sich heraus, dass es sich nach den Prozent-R&R-Standards um ein Messgerät vierter Klasse handelte. Nun ja, |
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Wissen Sie, das ist schon etwas, aber was sagt uns das? Und das Schwierige daran, was das schwer verdaulich machte, war die Tatsache, dass wir diesen zerstörenden Test verwendeten |
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um Entscheidungen in der Produktentwicklung zu treffen, die Umsatz generierten. Es war ein nützliches Maß, sodass uns der Prozentsatz an R&R nichts über den Nutzen unseres Maßes sagte und uns nichts über |
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Empfehlungen für die Verwendung dieses Messgeräts. Ich habe das Gefühl, dass mir der prozentuale R&R-Ansatz wirklich die Informationen fehlt, die ich brauche, um die Messdaten effektiv zu nutzen. |
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Okay, hier ist ein weniger frustrierendes, besser funktionierendes Beispiel für ein Messgerät: das Koordinatenmessgerät. |
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Misst die Geometrie von Objekten. Dies ist ein sehr einfaches Experiment, bei dem Sie nur eine Längendimension messen. |
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Die Länge der Teile ist eine Störgröße, wie Sie an diesem kleinen Joystick hier sehen. Wir haben einen Bediener im Messsystem. Ich habe automatisierte Versionen davon gesehen, und vielleicht würde man dort keinen Bediener einbeziehen, aber in diesem Fall schon. |
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Es gibt Variationen, die mit Teilen verbunden sind, und dann diese Bediener-Teil-Interaktion. Das ist nun... dieser Interaktionsbegriff, wie für diejenigen unter Ihnen, die DOE lieben, |
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Wir alle wissen, dass Interaktionen überall vorkommen, aber ich werde mein Bestes tun, um ein Beispiel für eine sehr häufige Operator-Teil-Interaktion zu demonstrieren. Was ich also in der Hand halte, ist ein kleines |
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Metallzylinder und ich habe einen Messschieber. |
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Ich werde |
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Ich habe den Durchmesser dieses Teils gemessen und festgestellt, dass er etwa 19 Millimeter beträgt. |
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Wenn ich wüsste, wie groß das ist oder eine Vorstellung davon hätte, wie groß der Durchmesser sein sollte, könnte ich mehr oder weniger Druck auf die Skala meines Messgeräts ausüben. |
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damit ich meine erwartete Messung erreiche. Das passiert überall. Ich ertappe mich dabei. Wenn solche Dinge jedes Mal passieren, wenn wir Menschen mit Messsystemen interagieren, dann |
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Wenn Sie das Geld und das Budget haben, um ein Experiment durchzuführen, um danach zu suchen, kann ich das nur empfehlen. |
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Okay, JMP 16. Das ist echt witzig. Ich liebe dieses neue Tool. Es gibt ein... |
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Es tut mir leid … ein MSA-spezifisches Experimentdesign-Tool im DOE-Menü für JMP 16. |
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Ich werde es Ihnen zeigen, es sozusagen demonstrieren, aber vorher möchte ich kurz über die Randomisierung sprechen. |
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Wir alle, die DOE- und Messsystemanalysen durchführen, wissen, dass wir randomisieren, um das Risiko zu minimieren, dass versteckte Variablen unsere Ergebnisse beeinflussen. Das ist doch eigentlich selbstverständlich, oder? |
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Wenn wir nicht völlig randomisieren, werden wir möglicherweise auf einige Probleme stoßen. |
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Ich würde außerdem empfehlen, den Bediener über die zufälligen Messreihenfolgen im Unklaren zu lassen. Stellen Sie sich vor, ich messe mit meinem Messschieber zehn verschiedene Teile und weiß nie, welches Teil ich messe. Dadurch besteht weniger die Möglichkeit, |
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Für mich ist es unmöglich, das Experiment, das Messsystemanalyse-Experiment, allein durch die Kenntnis dieser Informationen zu beeinflussen. Machen Sie es also randomisiert und blind, wenn möglich. |
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Wenn Sie auf Probleme mit der Zufallsverteilung stoßen, könnten Sie sich möglicherweise ein Split-Plot-Design oder eine andere Möglichkeit zur Lösung des Zufallsproblems ansehen, aber wir möchten dies auf jeden Fall im Rahmen unserer Möglichkeiten tun. |
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Okay, schauen wir es uns an. DOEs, Special Purpose, da ist unser MSA-Design. |
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Genau wie bei allen anderen DOE-Tools in JMP kann ich den Namen meiner Faktoren eingeben und vielleicht muss ich hier einen weiteren Faktor für den Operator hinzufügen. |
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Was mir hier besonders gut gefällt, ist, dass ich dem eine MSA-Rolle zuweisen kann und dies als Spalteneigenschaft in die Datentabelle kopiert wird, die wir generieren werden. |
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Nehmen wir also an, der Operator hat einen anderen Namen, aber ich möchte zumindest einen Anker dafür haben, dass ich ihn als Operatorrolle im MSA verwende, und das ist möglich. Das ist ziemlich genial. |
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In diesem Experiment haben wir vier verschiedene Teile, vier verschiedene Operatoren und wir werden zwei Replikate durchführen. Was bedeutet das? |
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Ich habe meine Originalkopie, meinen ersten Durchlauf des Experiments, und ich werde das noch zweimal wiederholen. So erhalte ich drei Messungen für jeden Durchlauf in meinem Original |
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Experiment. |
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Wir werden komplett randomisieren und uns das Design ansehen. Ähnlich wie bei DOE erhalten Sie eine kurze Vorschau unseres Experimentdesigns. |
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Stellen Sie im Allgemeinen sicher, dass es für uns Sinn ergibt, ob es das ist, was wir tun wollten und was wir sehen, richtig ist. Was mir an diesem Tool besonders gefällt, ist die Designdiagnose, die sich etwas von dem unterscheidet, was wir beispielsweise im benutzerdefinierten Designer sehen. |
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oder im Tool zum Vergleichen von Designs. Dahinter läuft eine Simulation, und wir können damit experimentieren... wissen Sie, vielleicht passen wir die Varianzkomponenten meines Tests an, und im Hintergrund läuft eine Simulation. Und wir können |
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Stellen Sie einige Fragen. Ist unser Experiment so gut aufgebaut, dass wir ein erstklassiges Messgerät markieren können, wenn wir eines haben? Eine wirklich coole Sache. |
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Ich mag es, weil es sehr auf die Analyse von Messsystemen ausgerichtet ist. Und genau wie beim DOE können wir, wenn wir zusätzliche Teile oder zusätzliche Operatoren hinzufügen oder zusätzliche Replikate hinzufügen müssen, innerhalb der Plattform damit experimentieren, ohne es gleich in eine Tabelle zu übertragen. |
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Gut, schauen wir uns unser Standard-MSA an. |
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Ich möchte einige grundlegende grafische Ausgaben durchgehen. Wir werden es langsam angehen, da wir diesen Vorgang mehrmals wiederholen werden. |
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Für dieses Messsystem sind die grafischen Ergebnisse des EMP-Berichts wirklich beeindruckend. So zum Beispiel dieses Durchschnittsdiagramm, |
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Wenn ich hier die Daten und nicht die Durchschnittswerte anzeigen würde, wäre das dasselbe Ergebnis, das wir mit dem Tool „Variabilitätsattribut-Messdiagramm“ erhalten würden. |
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Das sagt uns also: Wenn meine Messungen ... die meisten meiner Messungen außerhalb meiner Kontrollelemente liegen, werden wir sehr wahrscheinlich Unterschiede zwischen den Teilen erkennen können. |
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Standardabweichung, und wenn ich den Bereich für die Streuung gewählt hätte, werden wir in einer Minute etwas ausführlicher darüber sprechen. |
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Dies visualisiert die Wiederholbarkeit. Wir möchten, dass hier alles innerhalb der Grenzen liegt, und das ist bei diesem Messgerät der Fall. Also noch ein paar. |
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Hier ist einer meiner Favoriten. Wieder die Interaktion zwischen Bediener und Bauteil. In diesem Diagramm deuten sich kreuzende Linien darauf hin, dass hier eine Interaktion möglich ist. Also |
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Das ist nicht der Fall... diese Linien müssen nicht übereinander liegen und können einen gewissen Abstand voneinander haben, aber wir hoffen wirklich, dass sich die Linien in diesem Bericht nicht überschneiden. Mittelwertanalysen gefallen mir, man kann sie als Verfahrenstool verwenden. |
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Es zeigt uns lediglich, dass der erste Bediener im Durchschnitt eher niedrige Messwerte misst und die Bediener zwei und drei eher hohe Messwerte. |
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Und das muss nicht unbedingt schlecht sein, aber wenn doch, können wir vielleicht die Ursache herausfinden. Warum misst Operator eins im Durchschnitt niedrige Werte? Also nochmal: |
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Test, erneuter Test, Fehlervergleich. Wir zeigen lediglich, ob es eine Inkonsistenz in der Art und Weise gibt, wie jeder Bediener misst. |
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Das ist also die Grafik. Lassen Sie uns kurz über einige zusätzliche EMP-Begriffe sprechen. Die Grundlage der Eichklassifizierung in EMP sind die Intraklassenkorrelationen. Das ist der Anteil der Abweichung vom Teil. |
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Und wir hoffen, dass innerhalb innerhalb mit unserem Teil der Wiederholungsmessungen verbunden ist und |
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und Operator sowie ein Teil der verzerrenden Terme. Wir hoffen sehr, dass diese im Vergleich zum Gesamtwert gering sind, daher ist bei dieser Statistik ein höherer Wert besser; ein Wert ist perfekt. |
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Und wenn Sie Wheelers Buch durchgehen und manuelle Berechnungen zu Dingen wie der Intraklassenkorrelation aus Varianzkomponenten durchführen, verwenden Sie auf jeden Fall das Standardabweichungsdiagramm als Streuungstyp. |
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Wheeler diskutiert in seinem Buch sehr gut, wann man den Bereich nutzen sollte. Wir werden das anhand des Messsystems der Badezimmerwaage sehen. Wenn Ihre Präzision also recht hoch ist, |
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Sie könnten den Streuungstyp Standardabweichung verwenden. Bei großen Datenmengen ist der Bereich wahrscheinlich der bessere Ansatz. |
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Wahrscheinlicher Fehler. Wir werden das an verschiedenen Stellen sehen. Es gibt viele nützliche Hinweise dazu, und ich habe es aus dem Buch übernommen. |
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Wheeler beschreibt dies wie folgt: „Keine Messung sollte jemals als präziser als plus oder minus ein wahrscheinlicher Fehler interpretiert werden, da Messungen in mindestens der Hälfte der Fälle um diesen Betrag oder mehr fehlerhaft sind.“ Diese Statistik wird also an verschiedenen Stellen verwendet. |
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Insbesondere werden wir sowohl ein Messinkrement verwenden, |
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Dies ist eine Funktion des wahrscheinlichen Fehlers, um unsere Erwartungen an die Genauigkeit der Messung anzupassen und festzulegen, wie viele Dezimalstellen wir melden möchten. |
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Und wir werden eine weitere Stelle sehen, an der der wahrscheinliche Fehler bei der Schutzbandbildung verwendet wird ... statistisches Schutzverbot von Spezifikationsgrenzen. |
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Okay, wir gehen also einfach den Bericht durch und gehen dann die einzelnen Schritte in JMP durch. |
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Wir erhalten eine realistische Eichklassifizierung, also die zweite Klasse. Wheelers Empfehlung lautet, den Messvorgang grafisch darzustellen. Daher möchte ich vor der Messung möglicherweise eine Kontrolle durchführen. |
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Darüber lässt sich streiten. Es geht ja wieder ums Budget. Können wir uns die Zeit dafür leisten? Ja ... wenn ja, dann tun Sie es. |
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Falls nein, was kostet die Verbesserung des Messgeräts? Können wir es auf ein erstklassiges Messgerät umstellen? Wie viel dürfte das in einem entsprechenden Projekt kosten? |
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diese Monitorklassifizierungslegende. Verbringen Sie ein wenig Zeit damit; Sie können einige Richtlinien für die Kontrolldiagrammerstellung extrahieren... oder Diagrammerstellung |
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Der eigentliche Prozess. Um die effektive Auflösung für dieses Messgerät zu erreichen, müssen wir Ziffern weglassen. Ich erkläre Ihnen, wie ich das mache. |
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Varianzkomponenten, das ist großartig. Teil enthält den größten Teil der Varianz, also ist das eine gute Sache, obwohl wir immer noch einige Operatoren haben |
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und einige Bediener-/Teileinteraktionen. Das haben wir auch in der grafischen Analyse gesehen. Okay, lasst uns ... |
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Ich habe ein Add-In erstellt und werde es jetzt zu Demonstrationszwecken verwenden. Es ist noch etwas fehlerhaft. Wenn ich einige dieser Probleme beheben kann, werde ich es veröffentlichen. |
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Aber das ist nur der Start der EMP-Plattform und dann gibt es noch ein paar andere Dinge, andere Optionen im Zusammenhang mit |
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Der EMP-Bericht. Gut. Wir merken uns also nur Teil und Operator. Ich verwende in diesem Fall die Standardabweichung. |
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Und los geht’s. Klicken Sie auf „OK“. Das sind also alle Dinge, die wir in den Folien besprochen haben. |
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Ich glaube nicht, dass es da einen Unterschied gibt. Das kommt direkt aus EMP, und ich frage mich, wie ich angesichts des Rauschens in meinem Messsystem die Produktkonformität erwarten kann. |
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mit meinen Spezifikationsgrenzen und kann ich das verbessern, indem ich meine Spezifikationsgrenzen verschärfe? Ich werde also Statistiken verwenden, um Band |
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meine Spezifikationsgrenzen. Wer in der Hightech-Fertigung tätig ist, hat wahrscheinlich schon von Guard-Banding-Spezifikationsgrenzen gehört. Manchmal wird es nur in Prozent angegeben. |
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Aber ich liebe EMP, weil ich den wahrscheinlichen Fehler verwenden kann, um eine Berechnung durchzuführen |
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Das berücksichtigt das Rauschen meines Messsystems, wenn ich diese Grenzen verringere. Das bedeutet also: Für eine 96%ige Konformität |
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Ich muss meine Bänder enger schnallen. Ich habe vergessen, die Dezimalstellen hier anzupassen, aber das wären dann 56 bis 74. |
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Ich ziehe es also einfach um einen Millimeter an. Das ist alles, auf beiden Seiten, auf beiden Spezifikationen. Die schwarzen Linien sind die ursprünglichen Spezifikationsgrenzen, die wir für unseren Kunden festgelegt haben. |
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Wenn wir das Messgerät an diesen Spezifikationsgrenzen betreiben, können wir mit einer Konformität von etwa 64 % rechnen. Es gibt hier also einen Kompromiss, oder? |
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Wenn wir die Spezifikationsgrenzen verschärfen wollen, wird uns das etwas kosten. Wir werden zwar mehr Teile aussortieren, aber schützt das den Kunden auch ein bisschen besser? Ganz sicher. Wenn wir sogar vier wahrscheinliche Fehler von der Spezifikationsgrenze abweichen, |
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wir können eine Konformität von 99,9 % erreichen, aber wir werden viel mehr Produkte ablehnen und einige dieser Produkte könnten für den Kunden tatsächlich nützlich sein. |
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Der Kompromiss hier ist die Stimme des Unternehmens gegenüber der Stimme des Kunden, und es ist eine Geschäftsentscheidung und es ist eine Diskussion wert, bevor Sie sich entscheiden |
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wie stark Sie Ihre Spezifikationsgrenzen verschärfen möchten. Okay, das ist das gut funktionierende Messgerät und wir haben gesehen... oh, ich vergaß, ich wollte zeigen |
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wie ich das Problem mit der Dezimalstellengenauigkeit angehe. Ein Koordinatenmessgerät spuckt also eine Menge Dezimalstellen aus. |
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EMP sagt mir, dass ich wirklich Ziffern weglassen sollte. Ich erstelle dazu einfach eine Formelspalte mit der Funktion „Um“ und passe sie dann so an, dass ich jetzt bei Null stehe. Ich habe es aber tatsächlich mit zwei und eins versucht. |
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und habe die EMP-Analyse erneut ausgeführt. Und jedes Mal... sobald EMP mir anzeigt, dass ich keine Ziffer mehr weglassen muss, ist das die Präzision, die ich melden werde. |
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Okay, und die Herstellungsanweisungen. Auch hier werden der wahrscheinliche Fehler und das Messinkrement in die Berechnung einbezogen. |
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Es ist großartig. Es ist ein statistischer Ansatz für etwas, das in der High-Tech-Fertigung üblich ist: Guard Banding. Wir können das mithilfe des Rauschens unseres Messsystems erreichen, um |
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Machen Sie die Berechnung. Also gut, zurück zur gefürchteten Badezimmerwaage. Also gut, das ist ein bisschen Spaß. |
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Ich führe Sie durch das Design. |
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Was ich daran irgendwie lustig finde, ist, dass wenn wir ein Experiment durchführen, sei es ein DOE oder eine Messsystemanalyse, |
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Wir müssen ein bisschen Kreativität walten lassen. Und das musste ich. Ehrlich gesagt, war ich fast ratlos. Die Störfaktoren, die damit verbunden sind, dass ich mich oder jemand aus meiner Familie wiegt, nun ja, da sind wir, wissen Sie. Ich stelle mich auf die Waage. |
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Ein Teil … denken Sie darüber nach, ein Teil ist wie meine tägliche Gewichtsschwankung, richtig? |
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Ich kann, sagen wir mal, bei plus oder minus vier liegen. Ich habe eine Woche lang zu viel gegessen und zwei Pfund zugenommen. Das möchte ich erkennen können. |
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Das hinzubekommen ist eigentlich ziemlich schwierig, weil ich die täglichen Gewichtsschwankungen vom Bedienerteil, also vom Ich-Teil, trennen muss. |
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Ich bin so vorgegangen... es gibt wahrscheinlich viele verschiedene Möglichkeiten, das zu tun, aber ich habe es so gemacht: Ich habe meine Teilnehmer an der Messsystemanalyse, meine Familie. Sie haben ihre Körpermasse gemessen, |
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Ich steige von der Waage, gebe ihnen eine Hantel und sie steigen wieder auf die Waage. Ich ziehe diese ab und erhalte das Gewicht. Das ist meine Teilmessung. |
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Um dies nun auf die Waage meines Zielgewichts zu bringen, was für mich etwas leichter verständlich ist, normalisiere ich es einfach. |
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Und es ist nur... es ist nur eine Änderung des Maßstabs, die für mich etwas sinnvoller ist. Okay, mal sehen, wie das aussieht. Okay, wir machen das Add-In noch einmal. Es gibt etwas, das es wert ist |
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Hinweis. Okay, ich denke, wenn ich das wiederhole, werden Operator und Teil wieder gespeichert. Das ist eine klobige Messung. Ich verwende den Streuungstyp des Spannweitendiagramms und das Design ist gekreuzt. |
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Okay, wir sehen bereits von Anfang an, dass wir wahrscheinlich nicht erkennen können, |
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Unterschiede im täglichen Gewicht. Nun könnte hier etwas damit zusammenhängen, wie ich das Experiment durchgeführt habe; es ist sicherlich möglich, |
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Aber es sieht nicht wirklich gut aus. Schauen wir uns also ein paar andere an. Das Bereichsdiagramm sieht ziemlich gut aus. Oha, da liegt ein Problem. Meine interne Streuung, die mit meinen Wiederholungsmessungen zusammenhängt, ist größer als meine Teilstreuung, die mit meiner Teilstreuung zusammenhängt. |
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Das ist keine gute Sache. |
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Also Problem zwei. Sie können einige der anderen durchgehen. Test, Retest sieht ziemlich gut aus. Meine Bias-Vergleichsanalyse der Mittelwertergebnisse sieht gut aus. Okay, hier ist ein weiteres Problem. Betrachten Sie die Größe dieses wahrscheinlichen Fehlers. Denken Sie daran, ich hoffe wirklich, dass ich zumindest |
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Ein Gewichtsunterschied von einem Pfund ist aussagekräftig. Der wahrscheinliche Fehler ist jedoch dreimal größer, und das ist ein Problem. |
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Mir wird gesagt, ich solle eine Ziffer weglassen. Wenn ich das durchgehe, muss ich tatsächlich in die wissenschaftliche Notation wechseln und zwei Ziffern angeben, um dem Ergebnis auch nur annähernd gerecht zu werden. |
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Und selbst dann ist der wahrscheinliche Fehler einfach riesig, und wir werden etwas weiter unten sehen, wie problematisch das bei der Verwendung des Messgeräts sein kann. |
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Richtig, ein Messgerät dritter Klasse. Wenn wir also das Messgerät verwenden müssten, würden wir definitiv den Messvorgang aufzeichnen, also Kontrollen oder Standards durchführen |
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Bevor wir unser tägliches Gewicht messen. Bediener-Teil-Interaktion, da ist sie wieder. Das ist witzig, denn Bediener drei ist mein Schwager. Er ist ein ziemlich kluger Kerl, und so sehr ich auch versucht habe, ihm das Manipulieren des Tests zu verbieten, glaube ich, dass er es manipuliert hat. |
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Das könnte also mit meiner Studie zusammenhängen und nicht unbedingt mit dem Messgerät; es ist nur meine Beobachtung. Also spielen wir das 96%-Konformitätsspiel noch einmal und reduzieren es auf Null. Und oh nein, ich kann die Grenzen nicht berechnen. Tatsächlich ist meine Untergrenze tatsächlich |
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höher als meine Obergrenze. Und warum ist das passiert? Nun, in der Berechnung |
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(mal sehen, ob ich dorthin zurückgehe, wo ich das gezeigt habe), |
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Wenn dieser wahrscheinliche Fehler zu groß ist, dann wird es ein Problem schaffen, also gibt es eine kleine Einschränkung für diese |
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Das Werkzeug, das Wheeler in seinem Buch verwendet. Aber für mich bedeutet das, dass diese Personenwaage Schrott ist und ich mir einfach eine neue kaufen muss. Ich bin also ziemlich geizig, |
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aber ich habe entschieden, dass 50 Dollar wahrscheinlich kein unangemessener Preis sind, also habe ich eine Fitbit-Waage gekauft und wir werden sehen, was … mal sehen, wie die aussieht. |
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Oh. |
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Führen Sie die Studie erneut durch. |
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Und den Messbereich behalten wir bei. Okay, wir sehen bereits eine leichte Verbesserung. Es ist zwar nicht so gut wie mein Koordinatenmessgerät, aber einige meiner Messungen liegen tatsächlich außerhalb der Kontrollgrenzen, daher würde ich das als Verbesserung werten. |
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Sehen Sie sich das auch an. Meine Varianzkomponente ist tatsächlich kleiner als Teil. Ich meine, sie ist immer noch ziemlich groß, |
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Aber 50 Dollar ... vielleicht könnte ich das etwas senken, wenn ich 100 oder 1.000 Dollar ausgebe, aber ich denke, damit kann ich leben. Okay, wahrscheinlicher Fehler, hey, juhu. Wir sind immerhin unter einem Pfund. |
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Und natürlich müssen wir das Weglassen einer Ziffer berücksichtigen. Deshalb würde ich auch hier die Rundungsübung durchführen. Es stellt sich heraus, dass wir eine Genauigkeit von null Dezimalstellen angeben möchten. Schauen wir uns das an: 96 % Konformität. |
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Und nochmal, hey, ich bekomme tatsächlich etwas, das vernünftig ist. Also für mich, |
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Meine Erwartung an die ganze Gewichtsabnahmeübung bestand darin, dass ich ein Zielgewicht von 180 Pfund erreichen wollte. |
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Aber ich bin bereit, mit Gewichtsschwankungen von plus oder minus fünf Pfund zu leben. Und während dieser Zeit habe ich festgestellt, dass sich meine Ernährung ändern kann, Wassereinlagerungen innerhalb eines Tages, also ist das eine ziemlich vernünftige Erwartung. Wenn ich jetzt sichergehen will, |
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dass ich meinem Ziel treu bleibe, muss ich diese Spezifikationsgrenzen vielleicht um ein Pfund reduzieren. |
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Was also als eine frustrierende Übung auf einer ziemlich langen Reise des Abnehmens und des Arbeitens mit einer schrecklichen Waage begann, habe ich zu etwas gebracht, mit dem ich leben kann und mit dem ich eigentlich ziemlich glücklich bin. Also |
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Das ist alles, was ich habe. Danke. Hoffentlich war dies ein unterhaltsamer Spaziergang durch die EMP-Methode der Messsystemanalyse. |
| Olivia Lippincott |
ja, hör auf mit der Aufnahme. |
| Jason Wiggins, JMP |
Und ich schaffe es rechtzeitig, oh gut. |
