Análisis de capacidad de datos no normalesHola a todos,
estoy tratando de calcular Cpk para dos parámetros diferentes. Los datos de ambos no tienen una distribución normal. Seguí los consejos proporcionados en la siguiente publicación:
https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Process-Capability-Analysis-for-nonnormal-data/ba-p/38112
Según este análisis, la mezcla de 3 normales se ve mejor (AICc). Luego tracé los gráficos de probabilidad individuales. A continuación se muestran los 3 gráficos de probabilidad principales, incluido "Normal".
En base a este análisis, el CpK calculado (Mezcla de 3 normales) fue de 0,65 en comparación con el calculado con "Normal" que fue de 0,9. ¿Es correcto este enfoque?
El segundo parámetro es aún más complicado ya que los datos están sesgados principalmente debido a valores por debajo del LOQ del ensayo informados como 109.
¡Cualquier ayuda es apreciada!
Gracias
Re: Análisis de capacidad de datos no normalesHa elegido mezclas Normal 3 para su distribución, pero SHASH y Johnson Su son mejores opciones en función de sus puntajes AICc más bajos.Cuanto menor sea el AICc, mejor.
El Distribución de SHASH también se conoce como el sinh-arcsinh distribución . Este distribución es similar a johnson distribuciones en que es una transformación a la normalidad, pero el Distribución de SHASH incluye lo normal distribución como un caso especial. Este distribución puede ser simétrica o asimétrica.
Además, tiene dos valores atípicos, uno está muy por debajo de su LOQ y el otro está por encima y más allá de su USL.Es posible que desee ocultar y excluir esos puntos y reajustar sus distribuciones para ver cuánto aprovechan esos puntos el ajuste general y el Cpk.
Re: Análisis de capacidad de datos no normalesLOQ es el límite de cuantificación. Básicamente, ese es el valor más bajo que un ensayo puede informar de manera confiable.
Re: Análisis de capacidad de datos no normalesNo sé qué significa LOQ.No estoy seguro de poder ser de mucha ayuda con estas preguntas.
Re: Análisis de capacidad de datos no normales¿Cuál podría ser la justificación de reducir el límite de especificación en el siguiente caso donde los datos están muy sesgados?
Básicamente, la mayoría de los datos están en 109, que es el LOQ del ensayo.
Una vez más, la combinación de Norm 3 se ve mejor y el nuevo CpK calc con Norm 3 es más bajo en 3.1.
¿Hay alguna manera de manejar los datos LOQ cercanos? ¿Es preciso el cálculo de CpK de esta manera?
Gracias por todas las respuestas anteriores!
Re: Análisis de capacidad de datos no normalesCreo que puede eliminar aquellas muestras que sabe que se prepararon incorrectamente ya que tiene una causa asignable.Su objetivo es generalizar al producto sin muestrear, y el producto sin muestrear no está preparado en absoluto para la prueba, por lo que diría que no es parte del proceso.
JMP realmente no puede averiguar qué muestras pertenecen a qué modo; no hay forma de determinar eso con precisión.Lo mejor que probablemente podría hacer es asignar a cada individuo al modo más cercano, pero es probable que se equivoque en muchos de ellos.Si puede mirar muestras que provienen de diferentes partes de la distribución y ver si puede descubrir en qué se diferencian.A veces vemos múltiples modos en nuestras pruebas de fuerza y los modos se alinean con diferentes modos de falla.
También podría ayudar mirar un gráfico de control.Si los diferentes modos de sus distribuciones corresponden a períodos de tiempo a lo largo del eje X, es posible que pueda encontrar una causa raíz.
Re: Análisis de capacidad de datos no normales¡Gracias Cameron por la rápida respuesta! ¿Hay alguna manera de identificar estos múltiples modos en JMP 14 y analizarlos?
También olvidé mencionar que se determinó que algunos de los puntos de datos resaltados a continuación se debieron a un error de preparación de la muestra.¿Se pueden eliminar de la capacidad del proceso o los errores de mezcla o preparación de muestras se consideran parte de su proceso?
Además, el objetivo no es solo calcular el CpK, sino también cambiar las especificaciones (ajustar o ampliar) según los resultados del análisis de capacidad.
Re: Análisis de capacidad de datos no normalesBueno, ciertamente no confiaría en la estimación normal, pero no estoy seguro de confiar en ninguno de esos.La estabilidad es un supuesto fundamental para los índices de capacidad.No tienen que ser normales, pero los datos deben mantener una media y una varianza constantes.En el otro hilo , Mark y Mike hablaron sobre entender por qué tienes múltiples modos.Eso no significa absolutamente que no tenga un proceso estable porque a veces hay razones perfectamente razonables para tener datos multimodales y no se pueden "arreglar".Sin embargo, realmente necesita asegurarse de hacer su debida diligencia.Si no se cumple el supuesto de estabilidad, es probable que sus estimaciones de capacidad no sean indicativas de la capacidad que tendrá en el futuro.
Dicho esto, si está seguro de que su proceso es estable, entonces, por supuesto, base los cálculos de capacidad en la distribución ajustada más adecuada.Una alternativa es la capacidad no paramétrica, que no asume ninguna distribución.
