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여러 프로세스 단계, 평균 및 가변성을 통한 종단 분석<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />

토니 쿠퍼 , PhD, 분석 컨설턴트, SAS

"원료"부품은 실험 후속 공정 단계에 무작위로 공급 될 수 있습니다. 초기 값은 어떻게 관리합니까? 실험 프로세스 단계가 원래 버전보다 더 나은지 어떻게 판단 할 수 있습니까? 후속 단계가 여러 개 있다면 어떨까요? 단계가 평균뿐만 아니라 변동성에 영향을 미치는 경우에는 어떻게해야합니까? 분할 - 플롯 분석이 최선의 선택입니까? 부품을 무작위로 추출 할 수 없지만 즉시 다음 단계로 공급해야한다면 어떻게 될까요? 산업 실무자는 Shewhart가 도입하고 Deming에 의해 대중화 된 인과 교육의 특별한 원인 / 공통 원인 모델을 잘 알고 있습니다. 그들은 종단 반복 측정 디자인 연구 수업을 인식하지 못할 수도 있습니다. 이 프리젠 테이션에서는 종단 반복 측정 설계에 대한 특수 원인 / 공통 원인의 적용에 대해 설명합니다. Shewhart 원리를 준수하고 보너스로 화합물 대칭을 평가하는 대단히 그래픽적인 도구가 도입되었습니다. 프로세스의 각 단계 이후에 수집 된 데이터의 예는 관리도, ANOMV 및 혼합 모델링의 시너지 효과를 입증하는 데 사용됩니다.

실험 설계