Ho un lotto di polvere A da cui sto estraendo due campioni e li sto alimentando in due metodi diversi (A e 
di un processo per determinare se entrambi i metodi producono lo stesso output. Tuttavia, mi rendo conto che poiché la polvere ha una distribuzione delle dimensioni delle particelle, ciò significherebbe che i campioni hanno un sottoinsieme di quella distribuzione e queste polveri del campionatore sono l'input per i metodi A e B. Quindi, quando confronto l'output del metodo A e del metodo B, come tengo conto della probabile differenza nella distribuzione degli input? Prendo la media PSD del lotto A e la deviazione standard e in qualche modo aggiusto la media PSD della polvere di output e la deviazione standard con quei valori?
Ho un lotto di polvere (lotto A) con una distribuzione granulometrica nota (PSD). Da questo lotto, estraggo due campioni separati da alimentare in due metodi diversi (metodo A e metodo di un processo. Voglio confrontare l'output di entrambi i metodi per vedere se producono il risultato PSD dell'output di polvere.
Tuttavia, poiché il lotto di polvere di input A ha una distribuzione delle dimensioni delle particelle (intervallo di dimensioni delle particelle), ogni campione che prendo rappresenterà solo un sottoinsieme della distribuzione complessiva, il che potrebbe influenzare i risultati di output di entrambi i metodi. Dato questo, come dovrei tenere conto delle differenze nelle dimensioni delle particelle tra i campioni quando confronto gli output dei metodi A e B?
Dovrei modificare i risultati considerando la PSD complessiva del lotto (vale a dire la media e la deviazione standard della distribuzione granulometrica) e in qualche modo inserirle nelle PSD di output dei due metodi?
Ciao @StratifiedGnu91 ,
Felice anno nuovo 2025!
La tua domanda richiede molte riflessioni dal punto di vista della competenza specialistica e alcune considerazioni dal punto di vista statistico.
Ecco alcune riflessioni:
- I metodi e le misurazioni strumentali sono valutati e monitorati? Le misurazioni sono coerenti e controllate regolarmente con uno standard?
Per prima cosa, mi assicurerei che le misurazioni e i metodi siano affidabili e che qualsiasi variazione derivante da queste misurazioni sia casuale/non attribuibile a nessuna variazione di rumore/fattori. Eseguire uno studio MSA può aiutare a valutare la ripetibilità/riproducibilità dell'attrezzatura e del metodo di misurazione, creare un grafico di controllo del monitoraggio per rilevare spostamenti o derive nel processo di misurazione e aiutare a valutare la variazione della misurazione, in modo da poter utilizzare questo numero per valutare e confrontare le misurazioni derivanti dai due metodi.
- Qual è il processo per creare lotti di polvere per il fornitore? È possibile avere campioni rappresentativi in diversi tempi di produzione, che coinvolgono diverse macchine/attrezzature di produzione, che coprono l'intera gamma di specifiche?
Questo è un aspetto da discutere con il fornitore, per assicurarsi che la quantità e la qualità dei campioni siano rappresentative dei campioni di produzione passati e futuri. È meglio avviare una discussione con il fornitore per essere certi che possa fornire campioni diversi provenienti da fonti, attrezzature e risultati diversi che coprono l'intervallo di specifiche, per far esaminare valori di specifiche inferiori e superiori e verificare la conformità di questo intervallo di specifiche con le specifiche dei prodotti e le capacità di misurazione.
- Quali sono l'obiettivo e la precisione necessari per valutare la variabilità complessiva della misurazione?
Dalla descrizione del contesto, è difficile dire se vuoi valutare se i due metodi sono simili (ad esempio tramite test di equivalenza ) o se vuoi dimostrare che i metodi sono diversi (tramite test statistici) e su quale base: valore medio o varianza (o entrambi)? Inoltre, qual è la differenza di misurazione complessiva che puoi considerare equivalente/diversa per i metodi e i campioni studiati? E qual è la precisione che desideri per questa analisi, che può informare/guidare il numero di campioni da raccogliere e misurare? Puoi anche utilizzare Sample Size Explorers come Margin of Error for Two Independent Sample Means o Margin of Error for Two Independent Sample Variances , a seconda che tu sia più interessato a una differenza di medie o varianze tra i due metodi per valutare la quantità di campioni necessari per rilevare una differenza tra i metodi.
Per la parte statistica, potrebbero esserci diverse opzioni per analizzare i risultati:
- Da un punto di vista globale (variabilità complessiva delle misurazioni), penso che la piattaforma Matched Pairs Analysis possa aiutare a confrontare i metodi A e B sugli stessi campioni (se questa opzione è possibile, per misurazioni non distruttive). Questa piattaforma può aiutarti a realizzare test di equivalenza per gli stessi campioni. Ci sono anche altre opzioni di test statistici (parametrici e non parametrici) (su medie e varianze) nella piattaforma Fit Y by X, Oneway Analysis .
- Per la tua domanda riguardante gli output dei due metodi riguardanti la dimensione delle particelle dei due lotti A e B, penso che il simulatore potrebbe anche aiutarti a visualizzare e simulare la variabilità del tuo processo di misurazione completo. Se hai un modello che collega la dimensione delle particelle alla risposta di misurazione, potresti specificare le distribuzioni della dimensione delle particelle per il tuo fattore di dimensione delle particelle e aggiungere qualsiasi variazione di misurazione dalla tua risposta di interesse.
Ecco un esempio sul set di dati Piepel da JMP, in cui ho aggiunto una variazione uniforme della miscela casuale sui fattori della miscela e un rumore casuale sulla risposta Y misurata per simulare la variabilità complessiva in quest'area ottimale:
Se disponi di un modello che collega la risposta Y misurata per ciascun metodo e la dimensione delle particelle, puoi specificare una distribuzione delle dimensioni delle particelle e aggiungere un rumore casuale alla risposta misurata per creare una tabella in cui puoi visualizzare e analizzare ulteriormente la differenza tra i metodi.
Spero che questo spunto di discussione possa aiutarti,
