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Längsschnittanalyse durch mehrere Prozessschritte, Mittelwert und Variabilität<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

Tony Cooper , PhD, analytischer Berater, SAS

"Rohe" Teile können zufällig in eine experimentelle Folgephase eingespeist werden. Wie steuern Sie den Ausgangswert? Wie können Sie feststellen, ob die experimentelle Prozessphase besser als die ursprüngliche Version erscheint? Was ist, wenn es viele nachfolgende Stufen gibt? Was ist, wenn die Stufen sowohl die Variabilität als auch den Mittelwert beeinflussen? Ist eine Split-Plot-Analyse die beste Option? Was ist, wenn die Teile nicht randomisiert werden können, sondern sofort der nächsten Stufe zugeführt werden müssen? Praktiker sind mit dem von Shewhart eingeführten und von Deming populär gemachten Modell der besonderen Ursache / gemeinsamen Ursache des kausalen Unterrichts vertraut. Möglicherweise kennen sie die in Längsrichtung wiederholten Messungen nicht. In dieser Präsentation wird die Anwendung der besonderen Ursache / der gemeinsamen Ursache auf längliche Konstruktionen mit wiederholten Längenmessungen erörtert. Es wird ein enormes grafisches Werkzeug eingeführt, das sich an die Shewhart-Prinzipien hält und als Bonus die Symmetrie der Verbindungen bewertet. Ein Beispiel für Daten, die nach jeder Phase des Prozesses zu Teilen gesammelt werden, wird verwendet, um die synergistische Verwendung von Steuerkarten, ANOMV und gemischter Modellierung zu demonstrieren.

Versuchsplanung