粉末バッチ A があり、そこから 2 つのサンプルを抽出し、プロセスの 2 つの異なる方法 (A と 
に投入して、両方の方法で同じ出力が得られるかどうかを判断しています。ただし、粉末には粒度分布があるため、サンプルにはその分布のサブセットがあり、これらのサンプラー粉末が方法 A と B の入力になることを理解しています。それでは、方法 A と方法 B の出力を比較する場合、入力の分布の可能性のある違いをどのように考慮すればよいでしょうか。バッチ A の PSD 平均と標準偏差を取得し、それらの値を使用して出力粉末 PSD 平均と標準偏差を何らかの方法で調整すればよいのでしょうか。
粒度分布 (PSD) が既知の粉末バッチ (バッチ A) があります。このバッチから 2 つのサンプルを抽出し、プロセスの 2 つの異なる方法 (方法 A と方法 に入力します。両方の方法の出力を比較して、粉末出力 PSD 結果が生成されるかどうかを確認したいと思います。
ただし、入力粉末バッチ A には粒度分布 (粒子サイズの範囲) があるため、採取した各サンプルは全体の分布のサブセットのみを表すことになり、両方の方法の出力結果に影響する可能性があります。これを考慮すると、方法 A と方法 B の出力を比較するときに、サンプル間の粒子サイズの違いをどのように考慮すればよいでしょうか。
バッチ全体の PSD (つまり、粒子サイズ分布の平均と標準偏差) を考慮して結果を調整し、それを何らかの方法で 2 つの方法の出力 PSD に組み込む必要がありますか?
こんにちは@StratifiedGnu91 、
2025年明けましておめでとうございます！
あなたの質問には、ドメインの専門知識の側面に関する多くの考察と、統計の側面に関するいくつかの考慮事項が含まれています。
ここにいくつかの反省点があります:
- 方法と機器の測定は評価され、監視されていますか? 測定は標準と一致しており、定期的にチェックされていますか?
まず、測定と方法が信頼できること、そしてこれらの測定から生じる変動がランダムであり、ノイズや要因の変動に起因しないことを確認します。MSA 調査を行うと、機器と測定方法の反復性/再現性を評価し、測定プロセスにおけるシフトやドリフトを検出するための監視管理図を作成し、測定変動を評価するのに役立ちます。これにより、この数値を使用して 2 つの方法から得られる測定値を評価および比較できます。
- サプライヤー向けの粉末バッチを作成するプロセスは何ですか? 異なる製造時間、異なる機械/製造設備、仕様範囲全体を網羅した代表的なサンプルを入手できますか?
これは、サンプルの量と品質が過去および将来の生産サンプルの代表であることを確認するために、サプライヤーと話し合うべきことです。サプライヤーと話し合い、仕様範囲をカバーするさまざまなソース、機器、さまざまな結果からさまざまなサンプルを提供できることを確認し、より低い仕様値とより高い仕様値を調査して、この仕様範囲が製品の仕様と測定機能と一致していることを確認するのが最善です。
- 全体的な測定変動を評価するために必要な目的と精度は何ですか?
コンテキストの説明からは、2 つの方法が類似しているかどうかを評価したいのか (たとえば、 同等性検定を通じて)、または方法が異なることを示したいのか (統計的検定を通じて)、またその根拠は平均値か分散 (あるいはその両方) かを判断するのは困難です。また、調査した方法とサンプルについて、同等/異なると見なせる全体的な測定の差はどれくらいですか? また、収集して測定するサンプルの数を通知/ガイドできる、この分析に必要な精度はどれくらいですか? 2 つの方法間の平均値の差と分散の差のどちらに関心があるかによって、2 つの独立したサンプル平均の差や 2 つの独立したサンプル分散の差などのサンプル サイズエクスプローラーを使用して、方法間の違いを検出するために必要なサンプルの数を評価することもできます。
統計部分では、結果を分析するためのオプションがいくつかあります。
このディスカッションスターターがお役に立てば幸いです。
