I conteggi delle particelle ingannano gli scienziati: uno studio di caso sull'integrazione di JMP® e SAS® che indaga la modellazione
Kathleen Kiernan, MS, Statistica del supporto tecnico; Diane Michelson, PhD, Formatrice statistica; Annie Zangi, MS, Statistica della ricerca – SAS
Questo documento affronterà le conseguenze della modellazione dei dati nelle applicazioni del mondo reale e dimostrerà metodi e tecniche per la modellazione di dati non normali utilizzando le capacità integrate di JMP e SAS. I test statistici e le tecniche di modellazione più comunemente utilizzati si basano su determinate ipotesi. Cosa succede se i dati che stiamo analizzando sono non normali o eteroschedastici? JMP offre alcuni metodi e tecniche per la modellazione di dati non normali o eteroschedastici, mentre SAS offre una gamma completa di procedure che possono essere utilizzate. La trasformazione di potenza di Box-Cox è spesso utilizzata per trasformare dati non normali o eteroschedastici. Un altro approccio è quello di modellare una distribuzione non normale. Questo documento presenterà due casi di studio sui semiconduttori. Durante l'elaborazione dei semiconduttori, i wafer vengono mantenuti il più puliti possibile. Le particelle nell'area attiva di un circuito possono in definitiva causare un chip difettoso. Il primo esempio esplora un caso in cui gli scienziati hanno cercato di ridurre i conteggi delle particelle che si verificano sui wafer e hanno scoperto che il modello è meno efficace nell'identificare la fonte del problema di quanto inizialmente pensato. I chip semiconduttori sono fabbricati su grandi wafer, ognuno dei quali può contenere centinaia di chip, e i wafer sono elaborati in lotti. Nel secondo esempio, esamineremo i risultati fuorvianti che possono verificarsi quando si cerca di trovare i fattori importanti nei componenti di varianza del processo in un'impostazione di modelli lineari tradizionali. Presenteremo soluzioni per entrambi questi esempi utilizzando l'integrazione JMP e SAS, che può essere applicata anche ad altri scenari.
