標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較私は長年 GR&R 研究を行っており、分散コンポーネントを使用して GR&R レポートの下部で計算された %GR&R を常に使用してきました。JMP は、RR 標準偏差と総変動の比率として、画面の上部に %GR&R も報告します。一方の利点と他方の利点を理解するのを手伝ってください。分散コンポーネントの数値が使用するのに適切な数値であると記憶しているようですが、これをよりよく理解したいと思います。誰かこれを説明するのを手伝ってください。このフォーラムや JMP のドキュメントで GR&R に関する明確な説明を見つけることができませんでした。ありがとうございます。
品質およびプロセスエンジニアリングRe: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較こんにちは、 @Jens_Riege さん
どちらも正しいのですが、意味が異なります。分散成分 % RR は、合計すると 100% になるので便利です。ただし、分散成分の値は測定単位ではないため、測定値や許容範囲と比較するのが難しくなる可能性があります。分散成分の場合、1% 以下を優秀、10% 以下を許容範囲とします。上の表の % 合計 (% 調査変動とも呼ばれます) では成分の標準偏差が使用されていますが、合計が 100% にならないため、気に入らない人もいます。また、許容範囲のしきい値も異なり、10% 以下が優秀、30% 以下が許容範囲とされています。許容範囲と同じ単位を使用する必要があるため、上の表でも % 許容範囲を取得するために標準偏差が使用されています。
これが役に立つことを願っています!
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較私の質問に答えてくださってありがとうございます、Shampton82 さん。あなたの説明は、GR&R の他のフォーラムで私が見つけたものと一致しています。
私の調査の目的は、GR&R への ANOVA アプローチの範囲内で、数学に裏付けられた 1 つの方法論のみが、ゲージが有能であると判断できる理由を明確に説明することだけです。JMP の両方の表示方法は、長い間私の懸念事項でした。どちらか一方を決定的に選択する良い議論を見たことがありません。2 つの答えがあると混乱が生じ、ゲージが有能かどうかの判断はユーザーに委ねられます。2 つの数字のうち、より良い方を選ぶだけで済みます。
データを測定値と同じ単位で持つことは常識的には当てはまるかもしれませんが、数学的には意味がありません。
Don Wheeler (下記参照) は、これらは単なる比率であり、実際には比較できないという説得力のある主張をしています。あなたが述べたように、変動のパーセンテージをすべて追加すると、100% を超える変動になります。変動の合計が 100% の場合、これは物理的に不可能と思われます。比率を適切に比較し、どれが全体の何分の 1 であるかを示すには、ある数値の % ではなく、100 の % になります。
分散成分を使用すると、分散成分を合計すると 100% になるため、数学的な整合性が保たれます。また、Wheeler は、標準偏差を使用すると測定誤差が適切に考慮されないが、分散成分を使用すると適切に考慮されると述べています。
このことから、GR&R を完了する際に ANOVA 法を使用して分散成分を比較する方がより適切な解決策であるという結論に至ります。
多様な意見があるようですが、明確で厳密な定義はないので、あなたや他の人の考えに興味があります。
-イェンス・リーゲ
「ゲージ R&R 研究の問題点: R&R 値を理解する方法」ドナルド ウィーラー
https://www.spcpress.com/pdf/DJW223.pdf
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較申し訳ありませんが、質問の意味がよくわかりません。「 2 つの回答があると混乱が生じ、ゲージが機能するかどうかの判断はユーザーに委ねられる」とはどういう意味ですか。何が混乱しているのですか。「ゲージの機能」を定義していただけますか。1 つの統計は測定単位で表され、もう 1 つは 2 乗で表されます。分散を使用する場合、測定単位に関して直接解釈することはできなくなりますが、分散コンポーネントは加算されます。ゲージが適切で有用かどうかを判断するのは、常にユーザー次第です。統計は常に解釈する必要があります。
測定システムの研究には、管理図法など複数の方法があります。すべての方法では、ユーザーによる解釈が必要です。
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較こんにちは、 @Jens_Riege さん
説明がいくらか役に立ってよかったです。標準偏差の使用に関する懸念は理解できます。ウィーラーはこれに腹を立て、EMP 法を考案したのです。私は、合計 GR&R を標準偏差とともに使用することを好みます。これは、% 許容値を取得するために使用でき、航空宇宙分野で報告する主な指標だからです。どの部分が GR&R 結果に影響しているかが気になる場合は、分散結果を確認します。また、ゲージの 6xStdevs を見て、ゲージからそれほどの変動が予想されるかどうか、実際の部分が仕様限界にある場合に測定値がどの程度ずれる可能性があるかを直感的に確認することも好みます。ゲージの使用については、パーセンテージだけで考えるよりも、これがより有益だと思います。% GR&R を探している場合は、分散コンポーネントを使用するのが適切です。分散コンポーネントは加算的であり、その点から理解しやすいからです。
これがお役に立てば幸いです。あなたと Statman が言ったように、ゲージのパフォーマンスを見る方法はいろいろあります。
スティーブ
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較こんにちは、スタットマンさん。
ご返信ありがとうございます。
私が言及した 2 つの GR&R 数値は、分散分析表の標準偏差セクションの %GR&R と、表の分散コンポーネント セクションの個別の GR&R 総変動 % を指します... たとえば、標準偏差と分散を含む GR&R 調査は次のとおりです。標準偏差による %GR&R は 7.35% です。分散による場合は 0.54% です。ゲージが使用可能かどうかを判断する基準は、どちらの場合も <10% です。これは意味がありません...
標準偏差の合計変動が 100.00% の場合、Wheeler が述べたように、変動の個々の要素を合計すると 100% を超えます。このため、標準偏差法は意味がありません。分散が元のデータと同じ単位であることは私にとっては問題ではありません。2 つの要素の相対比率を取得し、% 単位ではなく % 変動を取得しています。これは単なる私の考えです。
ありがとう、イェンス
| | 標準開発 | 分散 | 合計の% (標準偏差) | 合計の%（差異） |
| これ | 0.005914978 | 0.000034987 | 4.69% | 0.22% |
| の | 0.007133345 | 0.000050885 | 5.66% | 0.32% |
| RR | 0.009266692 | 0.000085872 | 7.35% | 0.54% |
| PV | 0.125669222 | 0.015792753 | 99.73% | 99.46% |
| テレビ | 0.126010417 | 0.015878625 | 100.00% | 100.00% |
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較私の論点をまったく理解できていないのは残念ですが、心配はいりません。すべての分析には解釈が必要です。
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較こんにちは、スタットマンさん。
あなたの主張は、方法によって結果が異なり、それぞれの結果には独自の解釈が必要だということだと思います。
それを理解し、同意します。私の懸念は、解釈に関する JMP のガイダンスがあまり明確ではないことです。同じレポートで 2 か所に異なる % GR&R が示されているため、レポートにはより適切なガイダンスが必要です。
さらに詳しく調べてみると、競合他社の製品 Web サイトで次のガイダンスを見つけました。
GR&R の JMP ヘルプで分散成分を使用する場合、この改訂された許容基準 < 1% は許容できるとは思えませんでした。これで私の懸念は解消されたはずです。
これは、分散成分に < 10% ルールを適用できないことを示しています。
解釈を支援する適切なガイダンスを持つことは非常に重要です...
解決策を見つけるのに協力していただきありがとうございます。
- イェンス
Re: 標準偏差の比率としての % GR&R と分散成分の %GR&R の比較JMP がもっと良いガイダンスを提供してくれることを希望されていると理解しています。このために JMP にリクエストを送信することができます。
個人的には、いかなる場合でも「経験則」のガイダンスを使用することはお勧めしません。私が携わったほぼすべてのプロジェクトでは、状況に応じた測定の不確実性を慎重に考慮する必要があります。
