Partikelzählungen führen Wissenschaftler in die Irre: Eine Fallstudie zur Integration von JMP® und SAS® zur Untersuchung der Modellierung
Kathleen Kiernan, MS, Statistikerin für technischen Support; Diane Michelson, PhD, Statistiktrainerin; Annie Zangi, MS, Forschungsstatistikerin – SAS
Diese Arbeit befasst sich mit den Auswirkungen der Datenmodellierung auf reale Anwendungen und demonstriert Methoden und Techniken zur Modellierung nicht normalverteilter Daten mithilfe der integrierten Funktionen von JMP und SAS. Die meisten gängigen statistischen Tests und Modellierungstechniken basieren auf bestimmten Annahmen. Was passiert, wenn die zu analysierenden Daten nicht normalverteilt oder heteroskedastisch sind? JMP bietet einige Methoden und Techniken zur Modellierung nicht normalverteilter oder heteroskedastischer Daten, während SAS eine breite Palette anwendbarer Verfahren bietet. Die Box-Cox-Potenztransformation wird häufig zur Transformation nicht normalverteilter oder heteroskedastischer Daten verwendet. Ein anderer Ansatz ist die Modellierung einer nicht normalverteilten Verteilung. Diese Arbeit stellt zwei Fallstudien aus der Halbleiterindustrie vor. Bei der Halbleiterverarbeitung werden Wafer so sauber wie möglich gehalten. Partikel im aktiven Bereich einer Schaltung können letztendlich zu defekten Chips führen. Das erste Beispiel untersucht einen Fall, in dem Wissenschaftler versuchten, die Partikelanzahl auf Wafern zu reduzieren, und feststellten, dass das Modell bei der Identifizierung der Problemursache weniger effektiv war als ursprünglich angenommen. Halbleiterchips werden auf großen Wafern hergestellt, die jeweils Hunderte von Chips enthalten können, und die Wafer werden in Chargen verarbeitet. Im zweiten Beispiel untersuchen wir irreführende Ergebnisse, die bei der Ermittlung der wichtigen Faktoren in den Varianzkomponenten des Prozesses in einem herkömmlichen linearen Modell auftreten können. Wir präsentieren Lösungen für beide Beispiele mithilfe der JMP- und SAS-Integration, die auch auf andere Szenarien anwendbar sind.
