各フェーズの管理図陽性テストパーセントおよび管理図標準こんにちは、
いくつかのフェーズに分けられたIMRチャートがあります。私はすべてのNelsonテストを実行して、どのデータポイントが8のテストに有効であるかを調べました。各ネルソン検定に対して陽性であると判定された各段階にあるデータポイントの割合、またはその段階で陽性と判定された合計ポイントを取得する方法はありますか。私はこれを行うための管理図をたくさん持っていて、それらを数えるのではなくこれをするための速い方法を知りたいと思います。
たとえば、私はこのようなものを持っているテーブルが欲しいのですが
段階1：テスト1、1％テスト2、0.3％
段階2：テスト4、3％
フェーズ3テスト6、6％
また、規制外のものを判断するために、管理図に従うべき標準や規則を検討しています。私はいくつかのことを学んだことがありますが、管理図作成のためのガイドラインに関する限り、白黒のものは何もありませんでした。
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準 @chris_G_ttu プロセス監視のトピックに関する本が多すぎると、Shewhartが当初担当していた全体像を見失ってしまったと思います。そしてそれらは、本質的に答えが価値を提供するかのように、問題を「統制の有無をテストする」ことへと減らします。このトピックに関する非常に簡単な読み物として、Don Wheelerの著書 "Variationの理解...混沌を管理するための秘訣"もお勧めします。
Western Electricのルールをソフトウェアにコーディングするのは簡単です。これらのルールを使って、新しい「ベルト」（あなたの色を選ぶ）を「コントロールのコントロールできない」世界に「白黒」で統制してください。このアプローチが現実の世界であるという制限はそれほど単純ではありません。あなたの上司（またはあなたの顧客）は、そのプロセスが「管理下にある」かどうかを知りたくない（あまり気にしない）。彼らは知りたいのです。あなたはそれについて何をするつもりですか？改善する必要がありますか？もしそうなら、どのように？それがベルトが彼らの給料を稼ぐところです...「統制の有無」について心配しません。
うそつき。
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準 回答と指導をありがとう。私が管理図について読んだ6シグマの資料は、統制語であるか管理外の言い回しを使っている。私は間違いなくシューハートの本を読みます！
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準重ねる @Kevin_Anderson の入力とこれが難しい部分です。仮説検定としてプロセス監視の意思決定を考えないようにしてください。これは、「プロセスは管理されています」などのステートメントを作成し始めたときに起こることです。または、「プロセスは管理下にありません」。管理図は統計的推論ツールではありません。
管理図が 'あなたに伝える'ことができるのは '割り当て可能な原因の変動の証拠があるか'です。 それでは、その質問に答えたら、次の行動を決めなければなりません。それは「何もしない」か「何かをする」かもしれません。これは、タイプIまたはタイプIIのエラーを起こすことの不一致についての会話と議論につながります。これは、Shewhartの古典的な管理図の議論に戻ります。ここでは、統計には、たとえあるとしてもわずかなガイダンスしかありません。そのため、結局のところ、「コントロールできるかどうか」という質問に焦点を当てないようにしてください。
私はすべての品質の専門家に、これらすべてが出てくるソースドキュメントを読むことに時間を費やすべきであることを伝えるようにしています... Shewhartの古典的な本「製造品質の経済的管理」。この精巧な作品を読んだ後で、ほぼ100年前になると明らかに多くのことが明らかになるでしょう。しかし、それでも1931年に最初に発行されたときと同じくらい関連性があります。
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準こんにちは、Kevin_C_anders
私は返事をする！それは素晴らしい情報でした。
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準これはうまくいった！ありがとうございました
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準こんにちは、chris_G_ttuです。
標準についてのあなたの質問に関して：Walter A. Shewhartによって発明されたプロセス制御方法はとてもエレガントであるのでそれらは単純に見えます。 それらはエレガントで強力で世界を変えることができますが、だまされてはいけません。彼らは単純ではありません。
Nelsonの管理規則（およびすべての管理規則のバリエーション）は、データに適用される制限によって異なります。 限度を設定するために使用されるデータは豊富で、独立しており、同一に分布し（正規）、そして特別な原因の変動がないようにすべきです。 適切なデータに適切な制限が適用されている場合、ベースラインの割合は0.0027の範囲外で、OOCは0.27％になります。 これは、「鶏と卵」の問題を意味します。特別な原因の変動を評価する唯一の方法は、正しい限界を持つ管理図からのものですが、正しい限界は特別な原因の変動のないデータから得られます。
小さなデータセットから計算された不正確な制限に8つのNelsonルールすべてを適用することは、誤用の列車事故になることがほぼ保証されています。 Lloyd Nelsonは1984年のJournal of Quality Technologyの記事「アプリケーションの利便性と統一性のために...」で彼のテストを文書化しました。 彼はまた、「...アナリストは、特別な原因の影響を示すあらゆるパターンに注意を払う必要があります...」と述べています。OOCの標準の包括的なリストは無限に大きいからです。 OOCには白黒の基準はあり得ません。
そして、これらすべての方法は、実際にはオンラインで適用されるのではなく、実際に適用されることで得られます（適用しているように見えます）。
統計学者に相談してください。 がんばろう！
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準Percent of Totalという1つの列を作成して、次の式を使用するだけです。
Col Number(Test,Phase,Test)/ Col Number(Test, Phase)
各フェーズの管理図の陽性率と管理図の基準新しいjmpテーブルを取得する方法を考え出したところ、各サンプル番号テストが有効なテストを示していますが、各フェーズのパーセントを計算する式を作成するのに問題があります。テスト1パーセントの列にjmp式を使用して、このようなことをしたいと思います。
プロセスが制御不能になっているかどうかを判断するための標準をまだ探しています。プロセスが制御不能であることを示す証明書はありますか？機能的にはcpkがあるので、安定性のためにこのようなものはありますか？
