Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedio¿Existe alguna forma sencilla de utilizar JMP 13 para crear un gráfico de rango basado en el rango MEDIANO y no en el rango promedio? (Por lo tanto, el límite superior del rango también se basaría en el rango medio).
De lo contrario, supongo que una opción es utilizar el gráfico de ejecución y adaptarlo mediante scripts. Pondría los valores de rango para todos los subgrupos en una lista, encontraría la mediana de esta lista y luego la tomaría desde allí (es decir, agregaría líneas de referencia mediante secuencias de comandos con la línea central como el rango de la mediana y el rango superior limitaría el rango de la mediana). multiplicado por el factor de corrección de sesgo apropiado).
Cualquier comentario/consejo será bienvenido.
Scott.
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioScott, me encanta tu experimento mental , así que lo continuaré.
Primero reiteraré: Gráficos de rango Responda la pregunta: ¿La variación dentro del subgrupo (que es una función de los cambios de X dentro del subgrupo) es consistente, estable (por lo tanto, predecible)? De lo contrario, debe examinar los cambios de X dentro del subgrupo para determinar su posible efecto en Y. El gráfico de control, en este caso el gráfico de rango, está destinado a ayudar a identificar esas "fuentes de variación inusualmente grandes". A veces, la causa especial (a Don le gusta llamarla causa asignable) es obvia y realmente no se necesitan pruebas estadísticas (límites de control).Gráficos de barras X son cuadros comparativos. Comparan las fuentes de variación internas (representadas por los límites de control) con las fuentes entre fuentes (representadas por los promedios trazados) para determinar dónde está el apalancamiento (¿dónde debería continuar la comprensión del proceso?, ¿qué conjunto de X debería investigar más a fondo?). .
Bien, digamos que lo ha reducido a algo sobre la fuente de helio. Por supuesto, hay más de una variable que cambia dentro del subgrupo y una de ellas es algo relacionado con la fuente de helio (aunque ¿no sugieres qué?). ¿Hay cantidad insuficiente? ¿Está variando la concentración? ¿Hay contaminantes? Quiere que los gráficos identifiquen estos "eventos" para poder actuar adecuadamente en el proceso. El gráfico cumplió su propósito. Supongo que esto le sucede al helio más de una vez... realmente no es especial. simplemente especial según la serie temporal o el plan de muestreo que elija . La acción que usted tome se vería causa común como (cambiar el proceso) para evitar esto en el futuro (realmente no es especial).Si cambia el proceso como resultado de lo que aprendió, ¿debería utilizar los datos del proceso "antiguo"?
no se que datos de referencia lo es, pero te sugiero que utilices el 10 subgrupos como base para la comparación y la toma de decisiones. ¿Por qué 10? Supongo que cree que estos 10 proporcionarán una estimación representativa de la variabilidad en el proceso (de lo que algunos pueden llamar la variabilidad de causa común). 10 porque crees que en 10 verás la influencia de las X que, según tu hipótesis, afectarán a las Y (cambiarán lo suficiente en los 10 subgrupos...). Pero, En estos 10 hay un "punto de datos" inusual que se exhibió creando un gran rango dentro del subgrupo. ¿Qué causó este punto de datos? ¿Fue un error de medición? ¿O debido a que otras X cambiaron dentro del subgrupo? Ciertamente, estaría seguro de que tiene algo que ver con el cambio de las X dentro del subgrupo (asignable a las X dentro del subgrupo), ya que hay NO entre fuentes de subgrupos capturadas en la estadística de Rango.Estoy un poco confundido por sus hipótesis sobre el helio, porque si el helio se está deteriorando con el tiempo, probablemente aparecerá en el gráfico Xbarra, pero seguiré el juego. ¿Quizás la variabilidad del efecto del helio estuvo realmente presente en todos los puntos de datos y solo fue exagerada en el punto de datos que causó la condición OOC? ¿O tal vez el helio era sólo una parte del problema? ¿Debería utilizar el resto de los datos para comparar fuentes internas y entre fuentes? ¿O debería desarrollar un nuevo plan de muestreo y obtener nuevos datos? Hmmm, según tengo entendido, comienzas con hipótesis (y predicciones hechas sobre el efecto de las hipótesis), obtienes datos para proporcionar información sobre tus hipótesis (y para determinar qué tan buenas fueron tus predicciones) y luego comprendes lo que se aprendió, y dejas. /agregar/modificar sus hipótesis y ejecutar el ciclo nuevamente. Para tu experimento mental: estas X capturadas dentro subgrupo (cambio en la frecuencia dentro del subgrupo) puede afectar la Y y existen otras X que cambiarán en la entre frecuencia de subgrupo (usando solo 2 capas de un árbol de muestreo). Quiero utilizar el muestreo para ayudar a identificar qué fuentes son más importantes (tienen mayor influencia) porque quiero saber dónde centrar mis esfuerzos. Pero antes de comparar las fuentes, quiero asegurarme de que la base de comparación (el subgrupo dentro) sea estable (las comparaciones con una base inestable son irracionales). Ese es el propósito del gráfico de rango. Si las fuentes dentro del subgrupo no son estables, investigue el motivo y tome las medidas adecuadas (que pueden ser cambiar el proceso). Si son estables, entonces proceda con la comparación.
Por supuesto, es su elección cómo "manipular" sus datos. Y supongo que JMP estará encantado de ayudarle a manipular los datos. Me parece tu caso es bastante especial . No creo que JMP deba cambiar el "software", una acción de causa común , para reaccionar ante un evento de causa especial.
Deming "Fuera de la crisis", p.318:
Dos tipos de errores:
1. Atribuir una variación o un error a una causa especial cuando en realidad la causa pertenece al sistema (causa común),
2. Atribuir una variación o un error al sistema (causa común) cuando en realidad la causa fue especial
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioCreo que estamos más cerca de pensar de lo que sugeriría su última respuesta. Puede leer los artículos que publiqué en Quality Digest para ver que no eliminaría datos sin una razón válida. Dos de mis muchos aprendizajes del seminario SPC del Dr. Wheeler fueron (i) que los valores atípicos son los valores más importantes en su conjunto de datos y (ii) el posible uso de la mediana (aunque en raras ocasiones).
Experimento mental: tienes diez subgrupos y uno de estos subgrupos tiene un rango grande. La fuente de helio que entraba en un dispositivo no se había cambiado cuando debería haber sido así y las mediciones no funcionaban como de costumbre, es decir, eran inconsistentes. ¿Qué hacer? Tomar los aprendizajes de la causa especial, por ejemplo, actualizar los procedimientos para que la fuente de helio se cambie más oportunamente, ya sea aumentando la frecuencia del cambio o mediante un monitoreo más frecuente de sus propiedades para saber cuándo se debe realizar el cambio de helio.
Si estos diez subgrupos fueran mis datos de referencia, obtendría límites inflados debido a este gran rango. El rango mediano de los diez rangos de subgrupos, sin la necesidad de eliminar la "causa especial" del conjunto de datos, aún me daría una estimación sólida de mi variación de rutina (causa común). El rango promedio estaría inflado.
Como dije, mi comprensión del valor potencial de la mediana provino del seminario SPC del Dr. Wheeler. ¿Con qué frecuencia usaría el rango medio? No muy a menudo, pero tenerlo ahí es útil. (Desde la perspectiva del software, supongo que sería bastante fácil para JMP, o cualquier proveedor de software, introducir el rango medio como complemento del rango promedio).
En algún momento escribiré uno de mis ejemplos en Quality Digest.
Espero que esto ayude.
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioEl artículo de Wheeler solo pretende compilar los múltiples tipos de gráficos disponibles. Si observa la Tabla 1 (Qué cuadro utilizar), esos son los cuadros que recomienda Wheeler. Estoy confundido por el uso que haces de los gráficos. ¿Indicas eliminar datos? ¿Por qué? ¿Se está eliminando la información más importante? Debe comprender por qué ocurrieron esas causas especiales y solucionar el proceso. ¿Por qué está inflada la gama?
¿Qué se entiende por "variación rutinaria"? ¿Te refieres a la variación de causa común? Nuevamente los gráficos realizan 2 funciones. Los gráficos de rango (R o MR), y sólo los gráficos de rango, evalúan la estabilidad/consistencia y brindan información sobre la naturaleza de la variabilidad (causa especial/común usando la lengua vernácula de Deming). La barra X (en realidad, con mayor frecuencia, la barra Y) es un cuadro comparativo que proporciona una comparación entre las fuentes de variación internas y entre ellas.
Nuevamente, mi pregunta fue: ¿Puede proporcionar un ejemplo de aplicación de la vida real que se beneficie del uso de un rango medio frente a un rango promedio? ¿Cómo proporciona el rango medio "información adicional"?
Tienes razón en una cosa: JMP o cualquier software estadístico hace que sea demasiado fácil manipular los datos.
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioEsté de acuerdo en que el cálculo predeterminado del rango promedio proporciona información para examinar la previsibilidad (o la falta de ella) del proceso.Sin embargo, como usted afirma, los valores de rango grandes inflarán el rango promedio, ampliando así los límites tanto en el gráfico de rango como en el gráfico de promedio.Sin necesidad de eliminar ningún dato, es más probable que el rango mediano dé una mejor idea del nivel de variación rutinaria esperable SI las inconsistencias (que causan los rangos inflados) se controlan mejor y se eliminan sus efectos. (¿Si utilizamos un gráfico de control seguramente nuestra idea es buscar actuar sobre las causas especiales? El rango medio puede dar una mejor idea de qué esperar si esta acción tiene éxito).
JMP facilita la eliminación de puntos de los cálculos (excluyendo filas), lo que se puede hacer si se persiste en el rango promedio. Pero una forma más sencilla de abordar esto, cuando el rango promedio está inflado, es utilizar el rango mediano en lugar de mantener el rango promedio y juzgar qué valores de rango conservar/eliminar de los cálculos.
El rango medio es simplemente algo que en ocasiones puede ayudar a obtener información adicional. Es un procedimiento simple (el uso del rango medio, como explica Wheeler en el artículo citado anteriormente), entonces, ¿por qué no tenerlo disponible para ayudarnos en nuestro trabajo?
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioScott, ¿podrías darnos un ejemplo de cuándo usarías el rango medio? Me interesaría mucho una aplicación de la vida real y cómo la rabia media mejorado en el análisis utilizando el método del gráfico de control .
Don (en el artículo referenciado) afirma:
"En general, para el cálculo predeterminado, se recomienda el promedio de las medidas de dispersión dentro del subgrupo. Sin embargo, en esos casos donde algunos valores extremadamente grandes pueden haber inflado este promedio, puede cambiar y usar la mediana de su subgrupo dentro Medidas de Dispersión para mejorar la sensibilidad de su análisis."Creo que usar el rango medio le daría valores más pequeños cuando hay rangos extremadamente grandes, lo que daría como resultado límites de control más estrictos (supongo que lo que Don quiere decir con mayor sensibilidad).
B Sin embargo, ¿no es la idea del gráfico de control:
1. Determinar si la variación dentro del subgrupo es consistente y, si la variación dentro del subgrupo es consistente,
2. Compare las fuentes internas con las fuentes entre fuentes para determinar cuál tiene mayor influencia.
Si tiene rangos extremadamente grandes, ¿no le gustaría saber por qué? No estoy seguro de cómo el uso de la mediana proporcionaría una mejor comprensión de las preguntas que responden los gráficos de control. El hecho de que puedas calcular un rango mediano no significa que sea útil.
Gracias Scott, eso ayuda. Es bueno saber que esto sigue siendo un "deseo" activo y que no se abordó por completo con el cambio que encontré, que pensé que era el mismo que su solicitud. Pregunté por ahí para tener más claridad sobre el tema. Ha dado lugar a cierta discusión, incluida la búsqueda de esta idea en las investigaciones existentes como una medida válida de dispersión. (Debemos tener referencias válidas para agregar nuevos cálculos a JMP).
Para ser claro: creo que su solicitud es utilizar rangos medios como medida de dispersión, en lugar de los valores de rango tradicionales o los valores de desviación estándar. Entonces, en lugar de XBar-and-R, o XBar-and-S como gráfico emparejado de ubicación y dispersión, lo que busca es un par de gráficos XBar-and-Median-Range. ¿Te parece bien?
Finalmente encontramos una referencia a los rangos medios utilizados en el gráfico de dispersión aquí: https://www.spcpress.com/pdf/DJW207.pdf . Estamos ingresando una nueva solicitud para esto, basada en esta referencia, y ahora que entendemos mejor su solicitud. No es algo que hayamos visto comúnmente y no se hace actualmente en JMP o SAS, pero existe un precedente para ello. No dude en echar un vistazo al documento y agregar comentarios y aclaraciones adicionales aquí si lo desea.
Mientras tanto, ya pedí un ejemplo dentro de JMP que podría estar más cerca de lo que estás buscando y se me dio la idea de un gráfico de Individuo sobre medias que utiliza la mediana. Tenga en cuenta que el nombre del gráfico usa "Individual", pero también puede usarlo con subgrupos. A continuación se muestra un ejemplo que utiliza datos de muestra.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big class.jmp" );
Control Chart Builder(
Variables( Subgroup( :age ), Y( :height ) ),
Chart( Position( 1 ), Limits( Sigma( "Median Moving Range" ) ) )
);
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioHola Audrey, gracias por el comentario. Sí, he utilizado el rango móvil mediano para algunos gráficos de valores individuales en los últimos meses. Mi pregunta no se refería a valores individuales, sino a datos subgrupos en los que usaría, por ejemplo, un gráfico de promedio y rango (gráfico R de barras X). A menos que me haya perdido algo, mi "deseo" sigue siendo un "deseo". En algunos casos preferiría utilizar el rango medio y no el rango promedio más estándar. Hice esta solicitud hace 2 o 3 años. Uso del rango mediano para el gráfico de promedio y rango
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioLas soluciones aquí han sido excelentes para versiones anteriores de JMP. Me complace informar que los gráficos de individuos y de rango móvil medio son compatibles con Control Chart Builder a partir de JMP 15.
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedio
Hola,
debe utilizar la opción Gráfico de rango individual y móvil directamente y no a través del Generador de gráficos de control. Para hacerlo:
Menú Analizar -> Calidad y proceso -> Gráfico de control -> IR
Allí puede seleccionar Rango medio en lugar de Rango móvil
Los resultados se verían, por ejemplo, así (rango medio izquierdo, rango móvil derecho)
Esto está en JMP 13 y supongo que hay versiones anteriores disponibles.El cálculo del rango medio está documentado en el PDF de la Guía del usuario de Calidad y Proceso en Ayuda-> Libros -> Métodos de Calidad y Proceso
El guión sería similar a:
Control Chart(
Group Size( 1 ),
KSigma( 3 ),
Chart Col( :CI, Individual Measurement, Median Moving Range )
);
donde :CI es la variable de proceso que desea analizar.
Re: Cómo crear un gráfico de control de rango basado en el rango medio y no en el rango promedioHola @scottahindle , No puedo encontrar nada que sugiera que sea compatible con JMP actualmente, pero sería relativamente fácil de incorporar usando la propiedad de la columna Límites de control para los individuos y los gráficos de rangos móviles.Eso le permitiría implementar sus límites personalizados dentro de Control Chart Builder.
