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Taille de l'échantillon pour MSA pour des données discrètes +

Salut à tous

J'espère que quelqu'un peut donner quelques suggestions. Je souhaite effectuer une étude MSA pour un type de données discret. Je suis confus quant à la taille de l'échantillon pour le MSA? Étant donné que le type de données est discret, existe-t-il un chiffre quant à la taille de l'échantillon?

 

Merci,

 

Re: Taille de l'échantillon pour MSA pour des données en clair +

Par «type de données discret», je suppose que vous entendez une réponse de type catégorique (réussite / échec, par exemple) indiquant comment des évaluateurs de produit distincts évalueraient certaines caractéristiques et votre objectif principal est de vérifier la cohérence des évaluateurs par rapport à leur détermination.

 

Si tel est le cas, je vais essayer de vous donner des indications générales. La taille de l'échantillon est généralement l'une des dernières choses auxquelles vous pensez lors de la structuration d'une MSA. Au cœur de chaque étude d'évaluation d'un système de mesure bien structuré et efficace se trouve une forme spéciale d'expérience expérimentale. Ma suggestion est de commencer par examiner le problème pratique du point de vue du DOE en termes d'identification de facteurs, de problèmes tels que le croisement et la nidification, etc. Cela dictera une conception ultime, qui à son tour déterminera le nombre d'observations requises.

 

Mon expérience pratique me dit que les ressources ou les contraintes d’expérimentation expérimentales limitent presque toujours le nombre d’observations pouvant être collectées dans le contexte de l’expérience… pas un cadre de type tests d’hypothèses.

 

Pour ce qui est de la conception, vous voudrez peut-être regarder les 11 premières minutes (je présente les concepts généraux de MSA et certains aspects importants du DOE de ces études) de la partie 1 de ce webinaire de JMP On Demand que j'anime:

 

https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/mastering-jmp/evaluating-and-monitoring-your-process-using-msa-and-spc.html

 

Pour analyser les résultats de votre expérience, je vous suggère de lire à l'avance cette partie de la documentation en ligne de JMP:

 

http://www.jmp.com/support/help/13/Attribute_Gauge_Charts.shtml#