{"id":4804,"date":"2026-08-20T09:25:38","date_gmt":"2026-08-20T07:25:38","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4804"},"modified":"2026-08-20T10:06:16","modified_gmt":"2026-08-20T08:06:16","slug":"valtozasi-forrasok","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/","title":{"rendered":"V\u00e1ltoz\u00e1s okai"},"content":{"rendered":"

A t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s varianciaanal\u00edzis \u00f6sszehasonl\u00edtja a\u00a0keresztt\u00e9nyez\u0151k<\/strong>\u00a0: az egyik be\u00e1ll\u00edt\u00e1sa mindig egybeesik a m\u00e1sik be\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1val. A\u00a0egym\u00e1sba \u00e1gyazott t\u00e9nyez\u0151k<\/strong>, a sz\u00e1r egy \u00e9s csak egy g\u00e9phez tartozik, a munkadarab egy sz\u00e1rhoz, a lenyomat egy \u00f6nt\u0151form\u00e1hoz, a poz\u00edci\u00f3 pedig egy kemenc\u00e9hez; ez a modell nem megfelel\u0151. A vari\u00e1ci\u00f3 forr\u00e1sai e strukt\u00far\u00e1k v\u00e1zlat\u00e1ban rejlenek: a megfigyelt variabilit\u00e1st a hierarchia minden szintj\u00e9hez rendeli, a legdurv\u00e1bbt\u00f3l a legfinomabbig.<\/p>\n\n\n\n

Ez egyben az egyetlen eszk\u00f6z a men\u00fc megfigyel\u00e9s\u00e9re: nincs mit kiv\u00e1ltani, nincs mit kicser\u00e9lni, nincs mit sz\u0171rni. A folyamat sor\u00e1n m\u00e1r keletkezett \u00e9s r\u00f6gz\u00edtett variabilit\u00e1st haszn\u00e1ljuk fel.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udca1 Kereszthat\u00f3 t\u00e9nyez\u0151k \u2192 t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s elemz\u00e9s. Be\u00e1gyazott t\u00e9nyez\u0151k \u2192 vari\u00e1ci\u00f3s forr\u00e1sok. Ha rossz k\u00e9perny\u0151t v\u00e1lasztasz, az Ellistat ezt \u00e9szleli, \u00e9s megjelen\u00edti a m\u00e1sikra v\u00e1lt\u00f3 gombot, mik\u00f6zben a kiv\u00e1laszt\u00e1s megmarad.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

1. A szerkezet kiv\u00e1laszt\u00e1sa \u00e9s felismer\u00e9se<\/h2>\n\n\n\n

A kiv\u00e1laszt\u00e1s a multivari m\u00f3dszer szerint t\u00f6rt\u00e9nik: egy mennyis\u00e9gi Y-v\u00e1ltoz\u00f3, egy vagy t\u00f6bb min\u0151s\u00e9gi X-v\u00e1ltoz\u00f3. A hierarchi\u00e1t nem kell megadni, az Ellistat az adatokb\u00f3l levezeti azt. A B t\u00e9nyez\u0151 akkor \u00e1gyaz\u00f3dik az A t\u00e9nyez\u0151be, ha minden egyes B-modalit\u00e1sa csak egy-egy A-modalit\u00e1ssal egy\u00fctt jelenik meg. Ha ez a kapcsolat teljes m\u00e9rt\u00e9kben sorba rendezi a kiv\u00e1lasztott t\u00e9nyez\u0151ket, akkor a strukt\u00fara tiszta hierarchia, \u00e9s a sz\u00e1m\u00edt\u00e1s elindul.<\/p>\n\n\n\n

A \u201eVariancia-\u00f6sszetev\u0151k\u201d blokk navig\u00e1ci\u00f3s s\u00e1vja a \u201eG\u00e9p \u25b8 T\u0171\u201d p\u00e9ld\u00e1ban alkalmazott fel\u00e9p\u00edt\u00e9st jelen\u00edti meg\u00a0\u25b8Alkatr\u00e9sz \u25b8 ism\u00e9tl\u00e9sek p\u00e9ld\u00e1ban v\u00e1lasztott strukt\u00far\u00e1t, minden szint eset\u00e9ben felt\u00fcntetve a modalit\u00e1sok sz\u00e1m\u00e1t \u00e9s a fels\u0151bb szint\u0171 modalit\u00e1sonk\u00e9nti modalit\u00e1sok sz\u00e1m\u00e1t: 3 g\u00e9p, 12 ors\u00f3, azaz 4 ors\u00f3 g\u00e9penk\u00e9nt, 60 alkatr\u00e9sz, azaz 5 alkatr\u00e9sz ors\u00f3nk\u00e9nt, 2 m\u00e9r\u00e9s alkatr\u00e9szenk\u00e9nt. Ez nem m\u00f3dos\u00edthat\u00f3: egy adott hierarchi\u00e1hoz csak egy helyes bont\u00e1s l\u00e9tezik.<\/p>\n\n\n\n

A sor alatt egy mondat jelzi, hogyan vezett\u00e9k le a szerkezetet. K\u00fcl\u00f6n\u00f6sen kiemeli, hogy ugyanazokat a neveket haszn\u00e1lj\u00e1k fel \u00fajra egyik hordoz\u00f3r\u00f3l a m\u00e1sikra: a k\u00e9t k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 g\u00e9p \u00abB1\u00bb jel\u0171 tengelye k\u00e9t k\u00fcl\u00f6n\u00e1ll\u00f3 tengelynek sz\u00e1m\u00edt. Ha ezek a nevek viszont egy k\u00f6z\u00f6s be\u00e1ll\u00edt\u00e1st jel\u00f6lnek, akkor a t\u00e9nyez\u0151k keresztez\u0151dnek, \u00e9s a multivari-t kell haszn\u00e1lni.<\/p>\n\n\n\n

Nincs m\u00f3dszerv\u00e1laszt\u00e1s, nincsenek r\u00f6gz\u00edtett vagy v\u00e9letlenszer\u0171 mez\u0151k, \u00e9s nincs modellbe\u00e1ll\u00edt\u00e1s sem: minden szintet v\u00e9letlenszer\u0171nek tekintenek \u2013 egy t\u00e9tel, egy t\u0171, egy lenyomat a modalit\u00e1sok mint\u00e1i, nem pedig kimer\u00edt\u0151 be\u00e1ll\u00edt\u00e1sok, \u00e9s minden szintet a k\u00f6zvetlen\u00fcl alatta l\u00e9v\u0151 szinttel vetnek \u00f6ssze. A komponenseket a t\u00e1bl\u00e1zat alatt ismertetett korl\u00e1tozott val\u00f3sz\u00edn\u0171s\u00e9gi maximum (REML) m\u00f3dszerrel becs\u00fclj\u00fck; kiegyens\u00falyozott terv eset\u00e9n a REML pontosan egybeesik a Gage R&R \u00e1ltal haszn\u00e1lt v\u00e1rhat\u00f3 n\u00e9gyzet\u00e9rt\u00e9kekkel.<\/p>\n\n\n\n

2. A k\u00f6vetkeztet\u00e9s egy\u00e9rtelm\u0171<\/h2>\n\n\n\n

A k\u00e9k keret az eredm\u00e9nyek alapj\u00e1n h\u00e1rom mondatban foglalja \u00f6ssze az elemz\u00e9st. Az els\u0151 mondat a variabilit\u00e1st egy kulcsfontoss\u00e1g\u00fa szinthez viszony\u00edtva hat\u00e1rozza meg: \u00abA variabilit\u00e1s 82,8 %-je az eszk\u00f6z\u00f6k szintj\u00e9n jelentkezik, nem pedig a k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 m\u00f3dszerek k\u00f6z\u00f6tti alkalmaz\u00e1s m\u00f3dj\u00e1ban.\u00bb \u201d Ez az ir\u00e1nyad\u00f3 mondat: meghat\u00e1rozza, hogy a beavatkoz\u00e1s a berendez\u00e9sekre vagy az ir\u00e1ny\u00edt\u00e1sra vonatkozik-e.<\/p>\n\n\n\n

A m\u00e1sodik m\u00f3dszer megnevezi a domin\u00e1ns szinteket, de nem jel\u00f6l ki gy\u0151ztest, ha azok konfidencia-intervallumai \u00e1tfedik egym\u00e1st: 3 g\u00e9p \u00e9s 12 t\u0171 eset\u00e9ben a G\u00e9p (50,4 %) \u00e9s a T\u0171 (32,3 %) nem k\u00fcl\u00f6nb\u00f6ztethet\u0151 meg egym\u00e1st\u00f3l. A hardveren v\u00e9gzett beavatkoz\u00e1s indokolt; annak meg\u00e1llap\u00edt\u00e1s\u00e1hoz, hogy a k\u00e9t szint k\u00f6z\u00fcl melyik a val\u00f3di b\u0171n\u00f6s, tov\u00e1bbi vizsg\u00e1latokra lenne sz\u00fcks\u00e9g. Ez a \u00f3vatoss\u00e1g sz\u00e1nd\u00e9kos, \u00e9s ez a k\u00e9perny\u0151 legf\u0151bb haszna.<\/p>\n\n\n\n

A harmadik a m\u00e9r\u00e9si ism\u00e9telhet\u0151s\u00e9g m\u00e9rt\u00e9k\u00e9t adja meg, \u00e9s amennyiben a jellemz\u0151re t\u0171r\u00e9shat\u00e1rok vonatkoznak, a 6\u03c3-os t\u0171r\u00e9sintervallum kihaszn\u00e1lts\u00e1g\u00e1t, valamint a Pp \u00e9s Ppk \u00e9rt\u00e9keket.<\/p>\n\n\n\n

3. A k\u00e9t \u00e1bra<\/h2>\n\n\n\n

A be\u00e1gyazott t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s \u00e1bra a m\u00e1r ismert grafikont veszi alapul, de a t\u00e9nyez\u0151k sorrendj\u00e9t itt a hierarchia hat\u00e1rozza meg: a pontok g\u00e9pek szerint, majd az egyes g\u00e9peken bel\u00fcl tengelyek szerint vannak csoportos\u00edtva. A \u201eT\u0171r\u00e9shat\u00e1rok\u201d \u00e9s az \u201eEgyedi \u00e9rt\u00e9kek\u201d gombok a t\u0171r\u00e9shat\u00e1rokat \u00e9s a m\u00e9r\u00e9sek teljes felh\u0151j\u00e9t jelen\u00edtik meg.<\/p>\n\n\n\n

A jobb oldalon a forr\u00e1sok Pareto-diagramja mutatja az egyes szintek varianci\u00e1j\u00e1nak ar\u00e1ny\u00e1t, a rezidu\u00e1lis \u00e9rt\u00e9ket is bele\u00e9rtve. Az egyes oszlopok alatt l\u00e1that\u00f3 v\u00e9kony vonal az adott ar\u00e1ny 95 %-es konfidencia-intervalluma: ha a vonal el\u00e9ri a 100 %-t, az azt jelenti, hogy a felt\u00fcntetett ar\u00e1ny csak hozz\u00e1vet\u0151leges becsl\u00e9s, nem pedig pontos m\u00e9r\u00e9s. A \u00abA hierarchia szintjei \u00e1ltal magyar\u00e1zott ar\u00e1ny\u00bb mutat\u00f3 (a p\u00e9ld\u00e1ban 94,5 %) a reziduum kieg\u00e9sz\u00edt\u0151je: ez a variabilit\u00e1snak az a h\u00e1nyada, amelyet a t\u00e9nyez\u0151k magyar\u00e1znak.<\/p>\n\n\n\n

4. A variancia-komponensek t\u00e1bl\u00e1zata<\/h2>\n\n\n\n

Minden sor a hierarchia egy szintj\u00e9t jelenti, az utols\u00f3 pedig a marad\u00e9k, azaz a legfinomabb szint\u0171 \u00fctemism\u00e9tl\u00e9sek. A egym\u00e1sba \u00e1gyazott szintek beh\u00faz\u00e1ssal vannak jel\u00f6lve, \u00e9s a \u00abMachine-ben\u00bb illetve \u00abBroche-ban\u00bb felirattal ell\u00e1tva.<\/span>

<\/p><\/p>\n\n\n\n

Oszlop<\/td>Amit mond<\/td><\/tr><\/thead>
DDL, K\u00f6z\u00e9pn\u00e9gyzet<\/td>Szabads\u00e1gfokok \u00e9s a szint n\u00e9gyzet\u00e1tlaga.<\/td><\/tr>
F, P-\u00e9rt\u00e9k<\/td>F a szint \u00e1tlagos n\u00e9gyzet\u00e9nek \u00e9s a k\u00f6zvetlen\u00fcl alatta l\u00e9v\u0151 szint \u00e1tlagos n\u00e9gyzet\u00e9nek ar\u00e1nya; ebb\u0151l ad\u00f3dik a p-\u00e9rt\u00e9k. A marad\u00e9kot nem vizsg\u00e1lj\u00e1k.<\/td><\/tr>
\u03c3<\/td>Az adott forr\u00e1sb\u00f3l sz\u00e1rmaz\u00f3 sz\u00f3r\u00e1s, Y m\u00e9rt\u00e9kegys\u00e9gben kifejezve.<\/td><\/tr>
% elt\u00e9r\u00e9s<\/td>A teljes variancia forr\u00e1s \u00e1ltal magyar\u00e1zott r\u00e9sze. Ez az oszlop pontosan 100 %-t ad ki.<\/td><\/tr>
IC 95 %<\/td>Bizalmi intervallum ezen az ar\u00e1nyon. Ha az intervallum el\u00e9ri a 100 % \u00e9rt\u00e9ket, az azt jelzi, hogy a szinthez t\u00fal kev\u00e9s adat \u00e1ll rendelkez\u00e9sre ahhoz, hogy pontosan meg lehessen becs\u00fclni.<\/td><\/tr>
% az IT-t\u0151l<\/td>A forr\u00e1s 6\u03c3-\u00e9rt\u00e9ke a t\u0171r\u00e9shat\u00e1rhoz viszony\u00edtva. \u00dcres, ha a jellemz\u0151nek nincs t\u0171r\u00e9shat\u00e1ra.<\/td><\/tr>
K\u00f6vetkeztet\u00e9s<\/td>A teszt \u00e9rt\u00e9kel\u00e9se \u2014 Igen, Nagyon, Nem \u2014 az \u00fatmutat\u00f3 szok\u00e1sos sz\u00ednk\u00f3dja szerint.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

\u26a0\ufe0f Az IT %-\u00e9rt\u00e9kei kvadrat\u00far\u00e1ban vannak kifejezve: nem ad\u00f3dnak \u00f6ssze. Ha ezt az oszlopot \u00f6sszeadjuk, a kapott \u00f6sszeg meghaladja a t\u0171r\u00e9shat\u00e1r t\u00e9nyleges felhaszn\u00e1l\u00e1s\u00e1t \u2013 ez nem sz\u00e1m\u00edt\u00e1si hiba.<\/p>\n\n\n\n

5. PPK-szimul\u00e1ci\u00f3<\/h2>\n\n\n\n

Ez a blokk nem jelenik meg\u00a0csak akkor, ha a jellemz\u0151 t\u0171r\u00e9shat\u00e1rokat tartalmaz<\/strong>. V\u00e1laszt ad arra a k\u00e9rd\u00e9sre, hogy \u00abmit nyern\u00e9k azzal, ha ezt a forr\u00e1st elt\u00e1vol\u00edtan\u00e1m?\u00bb. Minden szinten, Ellistat<\/a> kivonja a teljes varianci\u00e1b\u00f3l a megfelel\u0151 komponenst, majd a megfigyelt \u00e1tlaggal \u00fajrasz\u00e1m\u00edtja a Pp \u00e9s Ppk \u00e9rt\u00e9keket. Ehhez hozz\u00e1ad\u00f3dik a \u00abC\u00e9lra \u00fajrak\u00f6zpontos\u00edt\u00e1s\u00bb sor, valamint a legjobb forr\u00e1s + \u00fajrak\u00f6zpontos\u00edt\u00e1s kombin\u00e1ci\u00f3. A sorok n\u00f6vekv\u0151 nyeres\u00e9g szerint vannak rendezve, az aktu\u00e1lis helyzet az \u00e9len, 1,33-as k\u00fcsz\u00f6b\u00e9rt\u00e9kkel jel\u00f6lve.<\/p>\n\n\n\n

K\u00e9t fontos megjegyz\u00e9s az \u00e9rtelmez\u00e9shez, amelyeket a t\u00e1bl\u00e1zat alatt is megeml\u00edt\u00fcnk. A m\u00e9r\u00e9si ism\u00e9telhet\u0151s\u00e9g kik\u00fcsz\u00f6b\u00f6l\u00e9se nem jav\u00edtja a munkadarabok min\u0151s\u00e9g\u00e9t: csup\u00e1n a becsl\u00e9st korrig\u00e1lja. A sor megmutatja a m\u00e9r\u00e9si hib\u00e1kt\u00f3l f\u00fcggetlen t\u00e9nyleges Ppk-\u00e9rt\u00e9ket; nem \u00edg\u00e9r semmif\u00e9le min\u0151s\u00e9gi javul\u00e1st a term\u00e9k tekintet\u00e9ben.<\/p>\n\n\n\n

Ezt k\u00f6vet\u0151en az er\u0151s\u00edt\u00e9s \u00e1tveszi a megsz\u00fcntetett komponens pontatlans\u00e1g\u00e1t. A figyelmeztet\u0151 h\u00e1romsz\u00f6ggel jel\u00f6lt vonalak olyan becs\u00fclt szintre t\u00e1maszkodnak, amelynek kev\u00e9s a t\u00e9nyleges szabads\u00e1gfoka: a jelzett er\u0151s\u00edt\u00e9s ugyanolyan pontatlan, mint ennek a szintnek a r\u00e9sze. A p\u00e9ld\u00e1ban a \u00abG\u00e9p hat\u00e1s\u00e1nak semleges\u00edt\u00e9se\u00bb 1,0-s Ppk-\u00e9rt\u00e9ket \u00edg\u00e9r, de csup\u00e1n h\u00e1rom g\u00e9pen alapul.<\/p>\n\n\n\n

6. M\u00e1trix \u00e9s \u03b4 k\u00fcsz\u00f6b\u00e9rt\u00e9k meghat\u00e1roz\u00e1sa<\/h2>\n\n\n\n

Egy hat\u00e1s lehet statisztikailag igazolt, de jelent\u00e9ktelen, vagy jelent\u0151s, de nem igazolt. A m\u00e1trix mindk\u00e9t szempontot \u00f6sszekapcsolja: az oszlopokban a szignifikanci\u00e1t, a sorokban pedig a \u03b4 szakmai k\u00fcsz\u00f6bh\u00f6z viszony\u00edtott amplit\u00fad\u00f3t mutatja. Ez megegyezik a multivari t\u00e1bl\u00e1zattal, egy kiv\u00e9tellel: itt egy forr\u00e1s amplit\u00fad\u00f3ja a komponens\u00e9nek 6\u03c3-ja, azaz az \u00e1ltala okozott sz\u00f3r\u00e1s, m\u00edg a multivari t\u00e1bl\u00e1zatban ez a m\u00f3dok k\u00f6z\u00f6tti \u00e1tlagok tartom\u00e1nya. Erre az oszlop seg\u00edt\u0151 sz\u00f6vege is felh\u00edvja a figyelmet.<\/p>\n\n\n\n

Kezelend\u0151 ok: bizony\u00edtott \u00e9s kell\u0151 m\u00e9rt\u00e9k\u0171 hat\u00e1s \u2013 itt kell fell\u00e9pni. Val\u00f3s, de elhanyagolhat\u00f3: biztos hat\u00e1s, de jelent\u0151s\u00e9g n\u00e9lk\u00fcl \u2013 ne tegy\u00fcnk l\u00e9p\u00e9seket. Bizonytalan: l\u00e1that\u00f3, de nem bizony\u00edtott hat\u00e1s \u2013 a r\u00e9szletek hi\u00e1nyoznak, nem az int\u00e9zked\u00e9sek; az azonos g\u00e9peken t\u00f6rt\u00e9n\u0151 megism\u00e9tl\u00e9s nem n\u00f6veli a szint szabads\u00e1gfokait. Elvetve: sem bizony\u00edtott, sem kell\u0151 m\u00e9rt\u00e9k\u0171. A forr\u00e1s n\u00e9lk\u00fcli mez\u0151ben a \u00abNincs forr\u00e1s ebben az esetben\u00bb felirat jelenik meg, ahelyett, hogy elt\u0171nne.<\/p>\n\n\n\n

A \u03b4 \u00e9rt\u00e9ke a hajt\u00f3m\u0171ben \u00e1ll\u00edthat\u00f3 be, ugyanazzal a vez\u00e9rl\u0151elemmel, mint az egyen\u00e9rt\u00e9k\u0171s\u00e9gi tesztekn\u00e9l: egys\u00e9gben, az \u00e1tlag sz\u00e1zal\u00e9k\u00e1ban, \u03c3-szorosan vagy a t\u0171r\u00e9shat\u00e1r sz\u00e1zal\u00e9k\u00e1ban. Alap\u00e9rtelmez\u00e9s szerint a t\u0171r\u00e9shat\u00e1r 10 %-je, ha a jellemz\u0151nek van ilyenje, egy\u00e9bk\u00e9nt 0,5 \u00d7 az \u00e1ltal\u00e1nos sz\u00f3r\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n

7. Param\u00e9teres vagy nem param\u00e9teres<\/h2>\n\n\n\n

A kapcsol\u00f3 a panel tetej\u00e9n\u00a0Statisztikai bizony\u00edt\u00e9k<\/strong>\u00a0meghat\u00e1rozza a p-\u00e9rt\u00e9kek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1s\u00e1nak m\u00f3dj\u00e1t. Param\u00e9teres m\u00f3dban ezek a varianciaanal\u00edzis F-pr\u00f3b\u00e1i. Nem param\u00e9teres m\u00f3dban ezeket permut\u00e1ci\u00f3val kapjuk meg: egy szint tesztel\u00e9s\u00e9hez az Ellistat a k\u00f6zvetlen\u00fcl alatta l\u00e9v\u0151 szint egys\u00e9geit permut\u00e1lja a k\u00f6zvetlen\u00fcl felette l\u00e9v\u0151 szintben, a teljes alfa-f\u00e1kat \u00e1thelyezve; a szersz\u00e1mokat az alkatr\u00e9szeikkel \u00e9s m\u00e9r\u00e9seikkel egy\u00fctt cser\u00e9lik ki a g\u00e9pek k\u00f6z\u00f6tt. A sorsol\u00e1sok sz\u00e1ma \u00e9s a kiindul\u00e1si \u00e9rt\u00e9k a kapcsol\u00f3 alatt jelenik meg, \u00e9s az elemz\u00e9ssel egy\u00fctt ker\u00fclnek t\u00e1rol\u00e1sra: ugyanazon jelent\u00e9s k\u00e9t alkalommal t\u00f6rt\u00e9n\u0151 megtekint\u00e9se ugyanazt a k\u00f6vetkeztet\u00e9st eredm\u00e9nyezi.<\/p>\n\n\n\n

Csak a p-\u00e9rt\u00e9kek v\u00e1ltoznak. A \u03c3, az % variancia, az % az IT-ben \u00e9s a Ppk-szimul\u00e1ci\u00f3 mindk\u00e9t m\u00f3dban teljesen azonosak. A konfidencia-intervallumok viszont tov\u00e1bbra is a norm\u00e1lis eloszl\u00e1s felt\u00e9telez\u00e9se alapj\u00e1n ker\u00fclnek kisz\u00e1m\u00edt\u00e1sra; ezt a permut\u00e1ci\u00f3s m\u00f3dban az oszlop jelzi.<\/p>\n\n\n\n

A hierarchi\u00e1kra jellemz\u0151 korl\u00e1t: a k\u00fcl\u00f6nb\u00f6z\u0151 permut\u00e1ci\u00f3k sz\u00e1ma a cs\u00facson drasztikusan cs\u00f6kken. K\u00e9t 2-t\u0171s g\u00e9p eset\u00e9n mind\u00f6ssze 3 lehets\u00e9ges eloszt\u00e1s l\u00e9tezik, \u00e9s a legkisebb el\u00e9rhet\u0151 p-\u00e9rt\u00e9k 0,25, \u00edgy egyetlen eredm\u00e9ny sem lehet szignifik\u00e1ns. Ebben az esetben az Ellistat nem ind\u00edtja el a sz\u00e1m\u00edt\u00e1st ezen a szinten, \u00e9s err\u0151l \u00e9rtes\u00edti \u00d6nt: haszn\u00e1lja a parametrikus m\u00f3dot, vagy n\u00f6velje a modalit\u00e1sok sz\u00e1m\u00e1t. Az alacsonyabb szintek sz\u00e1m\u00edt\u00e1sa norm\u00e1l m\u00f3don folytat\u00f3dik.<\/p>\n\n\n\n

8. \u00c9rv\u00e9nyess\u00e9gi felt\u00e9telek<\/h2>\n\n\n\n

A jobb oldali panelen alul tal\u00e1lhat\u00f3 t\u00e1bl\u00e1zat ellen\u0151rzi az \u00d6n sz\u00e1m\u00e1ra mindazt, amit ellen\u0151rizni kell: a marad\u00e9kok norm\u00e1lis jelleg\u00e9t, a s\u00edk egyens\u00faly\u00e1t, az ism\u00e9tl\u0151d\u00e9sek jelenl\u00e9t\u00e9t a legfinomabb szinten, a komponensek pontoss\u00e1g\u00e1t, valamint az illeszt\u00e9sb\u0151l ad\u00f3d\u00f3 zavart. Ez a t\u00e1bl\u00e1zat javasolja a nem param\u00e9teres m\u00f3dra val\u00f3 \u00e1t\u00e1ll\u00e1st, ha a norm\u00e1loss\u00e1got elutas\u00edtj\u00e1k; permut\u00e1ci\u00f3s m\u00f3dban a \u201eNorm\u00e1loss\u00e1g\u201d sor jelzi, hogy ehhez a teszthez nincs ellen\u0151rizend\u0151 hipot\u00e9zis, a t\u00f6bbi sor pedig akt\u00edv marad, mivel a permut\u00e1ci\u00f3 a cser\u00e9lhet\u0151s\u00e9get felt\u00e9telezi, nem pedig a homoscedaszticit\u00e1st.<\/p>\n\n\n\n

A \u201eKomponensek pontoss\u00e1ga\u201d sor narancss\u00e1rg\u00e1ra v\u00e1lt, amint egy szintet kevesebb mint 5 t\u00e9nyleges szabads\u00e1gfokkal becs\u00fclnek, \u00e9s a k\u00f6vetkez\u0151 nevet kapja: ez ugyanaz a szint, amelynek konfidencia-intervalluma 100 %-ig terjed, \u00e9s amelynek szimul\u00e1ci\u00f3s vonalain h\u00e1romsz\u00f6g jel\u00f6l\u00e9s l\u00e1that\u00f3. V\u00e9g\u00fcl egy figyelmeztet\u00e9s egyszer \u00e9s mindenkorra eml\u00e9keztet arra, hogy egy szint elv\u00e1laszthatatlan mindatt\u00f3l, ami vele egy\u00fctt v\u00e1ltozik: a \u201eG\u00e9phat\u00e1s\u201d mag\u00e1ban foglal mindent, ami az egyes g\u00e9pekre jellemz\u0151, bele\u00e9rtve a be\u00e1ll\u00edt\u00e1sokat \u00e9s a kezel\u0151t is.<\/p>\n\n\n\n

9. Amikor a k\u00e9perny\u0151 nem sz\u00e1mol<\/h2>\n\n\n\n

Keresztt\u00e9nyez\u0151k: nem t\u00f6rt\u00e9nik sz\u00e1m\u00edt\u00e1s, egy \u00fczenet magyar\u00e1zza ezt, \u00e9s egy gomb megnyitja a v\u00e1laszt\u00e1si lehet\u0151s\u00e9geket a t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s elemz\u00e9sben. Vegyes szerkezet: egy be\u00e1gyazott \u00e9s egy \u00e1th\u00faz\u00f3 t\u00e9nyez\u0151p\u00e1r: az \u00fczenet megnevezi az \u00e9szlelt hierarchi\u00e1t \u00e9s az azt \u00e1th\u00faz\u00f3 t\u00e9nyez\u0151t vagy t\u00e9nyez\u0151ket; ez az eset nem ker\u00fcl feldolgoz\u00e1sra.<\/p>\n\n\n\n

Egy\u00e9b, a sz\u00e1m\u00edt\u00e1s le\u00e1ll\u00edt\u00e1sa n\u00e9lk\u00fcl jelentett helyzetek: egyetlen modalit\u00e1s\u00fa, kiz\u00e1rt \u00e9s megnevezett t\u00e9nyez\u0151; k\u00e9t t\u00e9nyez\u0151, amelyek azonos m\u00f3don osztj\u00e1k fel a sorokat, ebb\u0151l csak az egyiket tartj\u00e1k meg, a m\u00e1sikat pedig megnevezik; v\u00e9letlenszer\u0171 \u00e1tfed\u00e9s: ha hordoz\u00f3nk\u00e9nt alig t\u00f6bb mint egy modalit\u00e1s van, az \u00e1tfed\u00e9s ink\u00e1bb a tervb\u0151l ad\u00f3d\u00f3 torz\u00edt\u00e1s lehet, mint a folyamat val\u00f3s jellemz\u0151je; ism\u00e9tl\u00e9s hi\u00e1nya a legfinomabb szinten: ez a szint marad\u00e9k szintt\u00e9 v\u00e1lik, \u00e9s az Ellistat ezt jelzi. T\u0171r\u00e9s n\u00e9lk\u00fcl az IT % oszlopai \u00fcresek maradnak, \u00e9s a Ppk \u201eSzimul\u00e1ci\u00f3\u201d blokkja nem jelenik meg.<\/p>\n\n\n\n

Ezzel szemben a multivari ezen a k\u00e9perny\u0151re ir\u00e1ny\u00edtja \u00d6nt: amikor be\u00e1gyazott strukt\u00far\u00e1t \u00e9szlel, amikor a reziduum meghaladja a variabilit\u00e1s 50 %-j\u00e9t, vagy amikor egy t\u00e9nyez\u0151nek t\u00f6bb mint nyolc modalit\u00e1sa van, ami arra utal, hogy ink\u00e1bb modalit\u00e1smint\u00e1r\u00f3l van sz\u00f3, mint be\u00e1ll\u00edt\u00e1sr\u00f3l.<\/p>\n\n\n\n

<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":90,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[23],"class_list":["post-4804","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-5-statistiques-inferentielles"],"acf":[],"yoast_head":"\nSources de variation - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"L'analyse de la variance du multivari compare des facteurs crois\u00e9s : chaque r\u00e9glage de l'un se retrouve avec chaque r\u00e9glage de l'autre\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/valtozasi-forrasok\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"hu_HU\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Sources de variation - Ellistat\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"L'analyse de la variance du multivari compare des facteurs crois\u00e9s : chaque r\u00e9glage de l'un se retrouve avec chaque r\u00e9glage de l'autre\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/valtozasi-forrasok\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Ellistat\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-08-20T08:06:16+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/variation9.png\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"628\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"360\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/png\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"10 perc\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/\",\"name\":\"Sources de variation - Ellistat\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/variation9.png\",\"datePublished\":\"2026-08-20T07:25:38+00:00\",\"dateModified\":\"2026-08-20T08:06:16+00:00\",\"description\":\"L'analyse de la variance du multivari compare des facteurs crois\u00e9s : chaque r\u00e9glage de l'un se retrouve avec chaque r\u00e9glage de l'autre\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"hu\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"hu\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/variation9.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/wp-content\\\/uploads\\\/variation9.png\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/guide-dutilisateur\\\/sources-de-variation\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Accueil\",\"item\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Sources de variation\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/\",\"name\":\"Ellistat\",\"description\":\"La suite qualit\u00e9 de l'industrie m\u00e9canique\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/ellistat.com\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"hu\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"V\u00e1ltoz\u00e1si okok \u2013 Ellistat","description":"A t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s varianciaanal\u00edzis keresztelt t\u00e9nyez\u0151ket hasonl\u00edt \u00f6ssze: az egyik t\u00e9nyez\u0151 minden egyes be\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1t a m\u00e1sik t\u00e9nyez\u0151 minden egyes be\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1val p\u00e1ros\u00edtja","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/valtozasi-forrasok\/","og_locale":"hu_HU","og_type":"article","og_title":"Sources de variation - Ellistat","og_description":"L'analyse de la variance du multivari compare des facteurs crois\u00e9s : chaque r\u00e9glage de l'un se retrouve avec chaque r\u00e9glage de l'autre","og_url":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/hasznaloi-utmutato\/valtozasi-forrasok\/","og_site_name":"Ellistat","article_modified_time":"2026-08-20T08:06:16+00:00","og_image":[{"width":628,"height":360,"url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/variation9.png","type":"image\/png"}],"twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Becs\u00fclt olvas\u00e1si id\u0151":"10 perc"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/","url":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/","name":"V\u00e1ltoz\u00e1si okok \u2013 Ellistat","isPartOf":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/variation9.png","datePublished":"2026-08-20T07:25:38+00:00","dateModified":"2026-08-20T08:06:16+00:00","description":"A t\u00f6bbv\u00e1ltoz\u00f3s varianciaanal\u00edzis keresztelt t\u00e9nyez\u0151ket hasonl\u00edt \u00f6ssze: az egyik t\u00e9nyez\u0151 minden egyes be\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1t a m\u00e1sik t\u00e9nyez\u0151 minden egyes be\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1val p\u00e1ros\u00edtja","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/#breadcrumb"},"inLanguage":"hu","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"hu","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/#primaryimage","url":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/variation9.png","contentUrl":"https:\/\/ellistat.com\/wp-content\/uploads\/variation9.png"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/ellistat.com\/guide-dutilisateur\/sources-de-variation\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Accueil","item":"https:\/\/ellistat.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Sources de variation"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/ellistat.com\/#website","url":"https:\/\/ellistat.com\/","name":"Ellistat","description":"A min\u0151s\u00e9gbiztos\u00edt\u00e1si csomag a g\u00e9pipar sz\u00e1m\u00e1ra","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/ellistat.com\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"hu"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur\/4804","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/guide-dutilisateur"}],"about":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/guide-dutilisateur"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4804"}],"wp:term":[{"taxonomy":"menu-guide-dutilisateur","embeddable":true,"href":"https:\/\/ellistat.com\/hu\/wp-json\/wp\/v2\/menu-guide-dutilisateur?post=4804"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}