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Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Hola a todos,

 

Supongamos que tengo una medida de 30 ubicaciones en una mesa en particular. Me gustaría tomar una muestra de las mediciones de estas 30 ubicaciones usando solo 5 muestras. ¿JMP puede ayudarme a determinar qué ubicación de medición debo seleccionar para obtener el representante más cercano de las 30 ubicaciones de medición generales?

 

Irfan

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto¿Se consideran todas las ubicaciones iguales? ¿El número 12 (el centro) es especial en algún sentido? Un esquema de muestreo sería el muestreo aleatorio de las diferentes "zonas". ¿Las ubicaciones pueden rotarse (es decir, 1 = 9 = 23)? Puede ejecutar simulaciones basadas en datos históricos para comparar qué tan bien cualquier esquema de muestreo estima el valor "verdadero" si se consideran todas las ubicaciones.Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

 

Hola Esteban,

 

Arriba hay un ejemplo de mi ubicación de medición. Si tuviera que seleccionar solo 5 ubicaciones para medir, ¿cómo selecciono qué medición de 5 ubicaciones proporciona la mejor representación estadística de las 23 ubicaciones de medición? Hay una manera de averiguarlo ?

 

Rgrds

 

Irfan

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correctoPara un problema determinado, JMP podrá elegir el esquema de muestreo más eficiente, siempre que pueda describir adecuadamente las limitaciones. por ejemplo, las muestras deben provenir del borde, el medio y la esquina, además se requiere más de una medida en cada ubicación para comprender la variabilidad O es valioso tener más ubicaciones, etc.

El desafío es que probablemente requerirá más muestreo del que originalmente se consideró para tener buenas posibilidades de éxito (1, 5 y 10 son elecciones humanas muy comunes de tamaño de muestra). Debe definir claramente POR QUÉ está tomando muestras y QUÉ considera que es exitoso.Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

¿Significa esto que JMP no puede brindarme una mejor manera de tomar muestras de mi ubicación de medición?

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correctoParece que durante un período limitado necesitará los datos de todos los sitios; hasta que comprenda dónde se ubica la variabilidad que más comúnmente causa problemas entre los sitios (centro, bordes, esquinas, etc.). Esto puede cambiar con el tiempo, por lo que es posible que deba revisar los controles ampliados periódicamente.
¿Cuál es su apetito por el riesgo? ¿Estas comprobaciones de muestreo determinan si una pieza está defectuosa o continuaría de todos modos pero el resultado es menos rentable?

Es posible que desee considerar generar un modelo simple que sopese el beneficio de un mayor rendimiento frente al riesgo de menos mediciones.Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Hola a todos,

 

Gracias por la respuesta, sí, en cualquier planta de fabricación normalmente una de las formas de mejorar el tiempo de ciclo es reducir el número de muestras que tenemos que hacer. Ese es el fundamento de la pregunta que tengo. A partir de un estándar de 36 ubicaciones de medición, ¿cómo determinamos estadísticamente cuál es una buena reducción de la ubicación de medición que podemos hacer y que representa mejor la ubicación general de 36 mediciones, ya que la ubicación de 36 mediciones puede ser excesiva en algunos casos? La reducción de la muestra de medición mejorará el tiempo de procesamiento de la medición y, por lo tanto, mejorará el rendimiento de las instalaciones de fabricación.

 

Espero que esto aclare la pregunta que publiqué antes.

 

Rgrds

 

Irfan

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Irfan,

 

Aquí hay otra manera de pensar en esto...

 

Supongamos que estos son los patrones de variación que le gustaría detectar en sus mesas:

 

¿Cómo tomaría muestras para detectar estos patrones?Sugerencia: ¡puede que necesites más de 5 sitios!Si no puede permitirse más de 5, será necesario hacer algunas concesiones.

 

Creo que este es el riesgo de representación del que están hablando Peter y Byron... esta es la experiencia en el dominio que se requiere.¿Qué intentas hacer con tu muestra?

 

Por cierto, ¡esta es una imagen de diferentes polinomios de Zernicke!

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Irfan:

 

Para aprovechar la sabia sabiduría impartida por mi colega. @Byron_JMP y @Kevin_Anderson Ya sea que esté recopilando muestras para lo que el Dr. Deming llama un estudio analítico o enumerativo, reconozca que el tamaño de la muestra y la estrategia (aleatoria, estratificada, etc.) solo son útiles para controlar UNA categoría de riesgo asociada con el estudio. La categoría de riesgo estadístico. JMP tiene un conjunto bastante sólido de plataformas de determinación del tamaño de la muestra para ayudar con este problema.

 

Pero hay otra categoría de riesgo asociada con este tipo de estudios que es necesario considerar... Yo lo llamo riesgo de representación. Esta es una categoría de riesgo que NO se ve afectada en lo más mínimo por cosas como los riesgos alfa y beta, la variabilidad supuesta de la población o las diferencias a detectar... que es lo que se necesita para determinar el tamaño de la muestra para muchos tipos de planes de muestreo. . El riesgo de representación SÓLO se gestiona y aborda utilizando experiencia en el dominio. Tanto Byron como Kevin le plantean muchas, muchas cuestiones asociadas con la gestión del riesgo de representación. Tenga en cuenta que el riesgo total asociado con cualquier conclusión que saque del estudio es la SUMA tanto de la representación como del riesgo estadístico.

 

En todos mis años de uso de planes de muestreo estadístico para hacer este tipo de determinaciones... ha sido mi experiencia que el riesgo de representación APAGA el riesgo estadístico. Peor aún, el riesgo de representación es muy, muy difícil de cuantificar de manera significativa. Así que ninguno de nosotros está diciendo que se ignore el riesgo estadístico... simplemente reconozca sus limitaciones para estudios como el que usted está contemplando.

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Hola Irfan.

 

Aquí hay una advertencia: el camino hacia el error grave está lleno de suposiciones acerca de que las mediciones son exactas y precisas.

 

Pero, dada su suposición, creo que necesitamos mucha más información para ayudar de manera efectiva.Según la información que tenemos hasta ahora, ¡es posible que le sirva mejor una línea directa para psíquicos!

 

¿Cuál es tu objetivo?(¡Tiene que ser más específico y mensurable que "...dar una buena distribución de toda la población"!) ¿Por qué está interesado en realizar este muestreo?¿Desea describir esta mesa en particular o desea describir mesas futuras?¿Cuántos datos tienes de las 30 ubicaciones en tus mesas?(En otras palabras, ¿ha realizado un experimento de recopilación pasiva de datos?) ¿Cómo se recopilaron esos datos?Estoy seguro de que hay muchas más preguntas que serían útiles...

 

JMP tiene muchos análisis y gráficos que pueden ayudar, pero es su responsabilidad brindarle los datos correctos.

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Hola Byron,

 

Supongamos que todas las mediciones son precisas y repetibles. Me gustaría seleccionar 5 mosaicos para medir, pero la pregunta que JMP respondería es qué 5 mosaicos debería usar para obtener una buena distribución de toda la población.

 

¿Existe algún gráfico que pueda usar en JMP para analizar esto?

 

Rgrds

 

Irfan

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Hola Irfan!

 

Simplemente para continuar con la línea de razonamiento de Byron_JMP: recuerde que la experimentación efectiva suele ser iterativa... es decir, a menudo vale la pena hacer preguntas más pequeñas en una serie de experimentos cuyas respuestas puedan informar los experimentos posteriores.Responder a la pregunta fundamental en el primer y único experimento rara vez es tan eficiente o efectivo como un método iterativo.

 

La respuesta a su pregunta específica es "sí"...JMP puede ayudarle.Comience con un objetivo específico y medible.Continúe desde allí con capacidad de medición.Luego, resuelva otras preguntas sobre su mesa.

Re: Seleccionar el tamaño de muestra correcto

Este es el problema clásico con el que luchan todos los que diseñan experimentos (DOE).

 

Digamos que tienes un cuadrado con 36 fichas.

 

¿Sabes si el plano de las baldosas está inclinado, hacia arriba en un lado o en una esquina? ¿El avión está deformado en una dimensión? ¿El avión está curvado como un cuenco?¿Qué tan grande es el cambio en la superficie?

 

¿Qué tan reproducibles son sus medidas de las alturas de los azulejos? ¿La reproducibilidad es menor que la variación del plano que pasa a través de los mosaicos?  

 

Si su avión se inclina mucho y su sistema de medición es bueno, entonces 5 fichas cualesquiera (seleccionadas en un patrón como los 5 en un dado) estarán bien, y es posible que ni siquiera necesite el quinto punto central.

 

Si no sabe nada sobre la inclinación o curvatura de la superficie, y si su sistema de medición es deficiente, podría ser una buena idea seleccionar rangos grandes y tal vez puntos centrales a lo largo de los bordes del plano junto con las esquinas.

 

JMP puede ayudarle a elegir un buen conjunto de experimentos para explorar su superficie, pero debe elegir los rangos y decidir si desea poder detectar deformación (interacciones) y curvatura (términos cuadráticos) en su experimento.

 

¿Que quieres saber? ¿Y qué puedes medir?Dos preguntas clave.