Autor: Jim Colton
Julio 12, 2017
¿ Cuántas muestras usted necesita para estar “ 95% seguro de que al menos 95% o incluso 99% de su producto es bueno?
La respuesta depende del tipo de variable de respuesta que usted esté usando categórica o continua. El tipo de respuesta determinará si usted usará:
- Muestreo de atributo: determina el tamaño de la muestra para una respuesta categórica que califica a cada unidad como buena o mala ( o tal vez en específico o sin especificación).
- Muestreo de variables: determina el tamaño de la muestra para una medición continua que sigue a una distribución normal.
El acercamiento del muestreo de atributos es válido a pesar de la distribución subyacente de la data. La aproximación del muestreo de variables tiene una normalidad de aproximación estricta, pero requiere menos muestras.
En este blog, se enfocará en la aproximación de atributo.
Muestreo de Atributo
Donde la confiabialidad (reliability) es la probabilidad de un producto (item) “en-especificaciones” (dentro de especificadiones)
Para una confiabilidad (reliability) del 95% o 0.95, (redondeado)
Para una confiabilidad (reliability) del 99% o 99%, (redondeado)
Por supuesto si usted no siente que quiere calcular esto manualmente , puede utilizar el cuadro de diálogo de Minitab Statistical Software
Estadísticas > Estadísticas básicas >1 Proporción
esto con el fin de ver los diferentes niveles de confiabilidad para diferentes tamaños de muestra.
(esta imagen es de la versión de Minitab Statistical Software en inglés)
Los resultados en la Sesiòn de Minitab se muestran como:
Ahora para confiabilidad del 99%
Y los resultados en la Sesión:
Estos dos planes de muestreos son realmente solo para Planes de Muestreo de Aceptación C =0 con un tamaño de lote de infinito.
Los mismos tamaños de muestra se pueden generar usando Estadística> Herramientas de calidad >Muestreo de aceptación por atributos por:
- Establecer RQL al 5% para una confiabilidad del 95% o un 1% para un 99% de confiabilidad.
- Establecer el riesgo del consumidor ( β) en 0.05% lo que resulta en un nivel de confiza del 95%.
- Establecer AQL en un valor arbitrario inferior a la RQL, como el 0,1%.
- Establecer el riesgo del productor (α) en un valor alto arbitrario, como 0.5 ( nota α , debe ser menor que 1-β para ejecutarse)
Si se cambia el RQL a 1% el siguiente plan C = 0 se obtiene:
Si desea hacer las mismas declaraciones de confianza mientras permite 1 o más defectos en sus muestra, el tamaño de muestra requerido será mayor. Por ejemplo, permitir 1 defecto en la muestra requerirá un tamaño de muestra de 93 para la declaración de la confiabilidad del 95%. Este es un plan de muestreo C=1. Puede generarse en este caso , bajando el riesgo del productor a 0.05.
Como puede observar, el tamaño de la muestra para un número de aceptación de 0 a 1 ha elevado el tamaño de la muestra de 59 a 93.
Vea este otro artículo para obtener más información sobre el muestreo de aceptación.
El artículo original se publicó por Minitab Inc, en el blog oficial de Minitab. Blackberry&Cross es aliado oficial de Minitab desde el 2005. La traducción del artículo se hizo por parte de Blackberry&Cross.
Original: Domingo 19 de Noviembre, 2017.
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