複合GR&Rやあみんな、
私はクロス6シグマプロセスを使用してGaugeR&R分析を実施しています。
私のセットアップでは、ユニットが 5 つ、従業員が 3 人、ステーションが 3 つあります。
統一された単一の結果を目指す複合設定を計算するときに、分散コンポーネントが何であるかをどのように判断すればよいですか?
（JMP 18を使用）
よろしくお願いします
高度な統計モデリング品質およびプロセスエンジニアリングRe: 統合GR&R実施した実験の正確な構造に関するより詳細な情報と、追加のコンテキストを提供する必要があります。例えば、応答は数値、順序尺度、それともカテゴリ/属性のいずれですか？入れ子ですか？交差ですか？「交差」とありますが、構造のどの部分ですか？反復測定は何回実施しましたか？そして、モデルは？
私は古典的なAIAGゲージR&R法（もしあなたがその方法を検討しているのであれば）はあまり好きではありません。理由は様々ですが、ここでは詳しくは触れません…特に分散成分分析に関しては。JMPでもこの種の分析を行うことは可能ですが…JMPは明らかにDon WheelerのEMPアプローチを推奨しています…ですから、実験を実施し、回答を収集したら、JMPのドキュメントにある以下の項目を参考に、EMPに基づく適切な分析ワークフローを始めることをお勧めします。
JMPのEMP
Re: 複合GR&R私見ですが、ゲージR&Rの問題は分析自体よりもデータ収集戦略に起因していると考えます。問題点としては以下のようなものが挙げられます。
- ゲージR&Rは測定システムの構成要素に偏っています（複数の層は測定システムのソースの構成要素です。例えば、比較のためのサンプル変動のための1つの層を持つゲージとオペレータなど）。
- 人々は研究のためにサンプルを選択することの重要性を認識していません。 サンプルはどのような変動を表しているのでしょうか？測定変動とサンプル変動を比較するため、類似したサンプル（例：連続した5つのサンプル）を選択する場合と、大きく変動する可能性のあるサンプル（例：ランダムサンプル）を選択する場合では、測定システムの能力について全く異なる結論に達する可能性があります。
- 残念ながら、人々はゲージR&Rを実施し、その測定システムを永遠に有効であると「決めつける」傾向があります。これは、結果が推論領域を超えて適用される研究です。
- 混合モデル（交差モデルと入れ子モデル）では、測定システムの安定性を評価することが困難です。管理図は交差研究には適していません。
ドン・ウィーラーはこの主題に関していくつかの優れた論文を書いています。
ウィーラー、ドン（2006）「正直なゲージR＆R研究」、2006年ASQ / ASA秋季技術会議、第189号
ウィーラー、ドナルド（2020）「ゲージR＆R法の比較：ANOVA、AIAG、EMPアプローチの違いは？」 ASQ統計部ニュースレター、第39巻、第1号
Re: 複合GR&Rこれは交差 GRR 検証における ANOVA 結果です。
GRR は分散成分の値を使用し、分散成分の値は ANOVA から得られます。
