Calcolo della dimensione del campione<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Il mio processo attuale funziona a una frequenza di 0,01 difetti (ad esempio, 3 difetti nelle ultime 300 unità ispezionate). Se apporto un cambiamento di processo che potrebbe potenzialmente aumentare la frequenza dei difetti, quante unità dovranno essere ispezionate dopo la modifica per determinare se una differenza statisticamente significativa nella frequenza dei difetti?
Ri: Calcolo della dimensione del campioneHo problemi con questa formula per bassi tassi di rifiuto, ad es AQL 0,1% RQL 0,25%. Qualche idea? Curioso sull'uso di Chi sqaure quartile vs binomio, ecc
@vinkane ha scritto:
Marchio:
Ecco una buona formula per la dimensione del campione AQL e la dimensione del campione RQL. Viene mostrata la dimensione del campione, 947 o 948.
Ti avrei inviato la tabella JMP ma non so come postarla qui
Ri: Calcolo della dimensione del campioneCiao,
Potete inviare la tabella come file allegato.
Grazie
Ri: Calcolo della dimensione del campioneGrazie per il consiglio ! !
Ri: Calcolo della dimensione del campioneFYI (e riguardo ' ma non so come postarlo qui ') - Se si utilizza l'' Editor avanzato ':
c'è un link "Allega" in basso a destra.
Ri: Calcolo della dimensione del campioneMarchio:
Ecco una buona formula per la dimensione del campione AQL e la dimensione del campione RQL. Viene mostrata la dimensione del campione, 947 o 948.
Ti avrei inviato la tabella JMP ma non so come postarla qui
Ri: Calcolo della dimensione del campioneMarchio:
Il mio calcolo basato su Excel dice un campione di 948. Se ci sono 13 o meno difetti, accetta che non vi sia uno spostamento del processo, maggiore di 13 difetti a cui si è verificato un cambiamento, dati i rischi specificati.
Ri: Calcolo della dimensione del campioneDovrai anche articolare 'delta' ... o qual è il miglioramento minimo della velocità di difetto che stai cercando di rilevare.
Ri: Calcolo della dimensione del campioneTi suggerisco di utilizzare una tabella delle corse e / o una tabella dei comportamenti del processo (tabella di controllo), con questo tipo di dati "eventi rari", entrambi funzionano bene. Usa "le buone unità esaminate tra unità difettose" come variabile di prova. Quando cambi il tuo processo, sarai in grado di rilevare un cambiamento nelle prestazioni, se ce n'è uno. Vedi il mio articolo su Quality Digest riguardante le ferite registrabili OSHA (stesso tipo di dati) ... http://www.qualitydigest.com/inside/quality-insider-article/alleviating-tortured-data.html
Ri: Calcolo della dimensione del campioneMarchio:
Con il processo attuale a 1% difettoso, è necessario impostare un limite difettoso superiore del 2%. Inoltre, i rischi devono essere assegnati, in genere il 10% per errori di tipo I e II
La dimensione del campione è superiore alla dimensione del campione e al valore del difetto che accetterà un 1% o un livello inferiore del difetto il 90% delle volte mentre rifiuta il prodotto quando il livello relect è del 2% o superiore del 90% delle volte.
Una curva OC è il modo migliore per visualizzare i risultati
