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Analisi della capacità dei dati non normali

Ciao a tutti,

 

sto provando a calcolare CpK per due diversi parametri. I dati per entrambi non hanno una distribuzione normale. Ho seguito i suggerimenti forniti nel seguente post:

https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Process-Capability-Analysis-for-nonnormal-data/ba-p/38112

Sulla base di questa analisi, la miscela di 3 normali sembra la migliore (AICc). Quindi ho tracciato i singoli grafici di probabilità. Di seguito sono riportati i primi 3 grafici di probabilità, incluso "Normale".

Sulla base di questa analisi il CpK calcolato (Miscela di 3 normali) era 0,65 rispetto a quello calcolato con "Normale" che era 0,9. Questo approccio è corretto?

 

Il secondo parametro è ancora più complicato in quanto i dati sono distorti principalmente a causa di valori inferiori a LOQ del dosaggio riportato come 109.

 

Qualsiasi aiuto è apprezzato!

Grazie

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Hai scelto le miscele Normal 3 per la tua distribuzione, ma SHASH e Johnson Su sono scelte migliori in base ai loro punteggi AICc inferiori.Più basso è l'AICc, meglio è.

IL Distribuzione SHASH è anche conosciuto come il sinh-arcsinh distribuzione . Questo distribuzione è simile a Johnson distribuzioni in quanto si tratta di una trasformazione alla normalità, ma il Distribuzione SHASH include il normale distribuzione come caso speciale. Questo distribuzione può essere simmetrico o asimmetrico.  

Inoltre, hai due valori anomali, uno è molto al di sotto del tuo LOQ e l'altro al di sopra e oltre il tuo USL.Potresti voler nascondere ed escludere quei punti e riadattare le tue distribuzioni per vedere quanto questi punti sfruttano l'adattamento complessivo e il Cpk.

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

LOQ è il limite di quantificazione. Fondamentalmente questo è il valore più basso che un test può riportare in modo affidabile.

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Non so cosa significhi LOQ.Non sono sicuro di poter essere di grande aiuto con queste domande.

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Quale potrebbe essere la giustificazione della riduzione del limite delle specifiche nel seguente caso in cui i dati sono fortemente distorti?

 

Fondamentalmente la maggior parte dei dati è a 109 che è il LOQ del dosaggio.

Anche in questo caso la miscela Norm 3 sembra la migliore e il nuovo CpK calc con Norm 3 è inferiore a 3,1.

 

C'è un modo per gestire i dati LOQ vicini? Il calcolo CpK è accurato in questo modo?

 

Grazie per tutte le risposte precedenti!

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Penso che tu possa eliminare quei campioni che sai essere stati preparati in modo errato poiché hai una causa assegnabile.Il tuo obiettivo è generalizzare al prodotto non campionato e il prodotto non campionato non è affatto preparato per il test, quindi direi che non fa parte del processo.

 

JMP non riesce davvero a capire quali campioni appartengono a quale modalità; non c'è modo di determinarlo con precisione.Il meglio che potresti probabilmente fare è assegnare ogni individuo alla modalità più vicina, ma è probabile che ne sbagli molti.Se puoi guardare campioni che provengono da diverse parti della distribuzione e vedere se riesci a capire in che modo sono diversi.A volte vediamo più modalità nei nostri test di forza e le modalità si allineano con diverse modalità di fallimento.

 

Potrebbe anche aiutare a guardare una carta di controllo.Se le diverse modalità delle tue distribuzioni corrispondono a periodi di tempo lungo l'asse X, potresti essere in grado di trovare una causa principale.

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Grazie Cameron per la rapida risposta! C'è un modo per identificare queste molteplici modalità in JMP 14 e analizzarle?

Inoltre ho dimenticato di menzionare che alcuni dei punti dati evidenziati di seguito sono stati determinati a causa di un errore di preparazione del campione.Questi possono essere eliminati dalla capacità del processo o la preparazione del campione o gli errori di miscelazione sono considerati parte del processo?

 

Inoltre, l'obiettivo non è solo quello di calcolare il CpK, ma anche di modificare le specifiche (inasprire o ampliare) a seconda dei risultati dell'analisi delle capacità.

Ri: analisi della capacità dei dati non normali

Beh, di certo non mi fiderei della stima normale, ma non sono sicuro che mi fiderei di nessuno di quelli.La stabilità è un presupposto fondamentale per gli indici di capacità.Non devono essere normali, ma i dati devono mantenere una media e una varianza costanti.Nell'altro filo , Mark e Mike hanno parlato della comprensione del motivo per cui hai più modalità.Ciò non significa assolutamente che non disponi di un processo stabile perché a volte ci sono motivi perfettamente ragionevoli per disporre di dati multimodali e non possono essere "riparati".Tuttavia, devi davvero assicurarti di fare la dovuta diligenza.Se il presupposto di stabilità non è soddisfatto, le tue stime di capacità probabilmente non sono indicative della capacità che avrai in futuro.

 

Detto questo, se sei sicuro che il tuo processo sia stabile, basa i calcoli della capacità sulla distribuzione adattata più appropriata.Un'alternativa è la capacità non parametrica, che non presuppone alcuna distribuzione.