Berechnen der Stichprobengröße für nicht normale Ordinaldaten<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Ich versuche, die Probengröße zu berechnen, die erforderlich ist, um eine Prozessverbesserung zu bewerten, die voraussichtlich den Anteil hoher Werte einer Endmessung um 15% bis 30% verringern wird. Ich würde gerne wissen, wie viele Proben benötigt werden, damit die Prozessverbesserung im Vergleich zu historischen Ergebnissen mit verschiedenen Vertrauensgraden (z. B. 90%, 95% usw.) erkannt wird. Die historische Datenverteilung, mit der ich arbeite, ist keine fortlaufenden Daten (Ordinalzahl) und nicht normal verteilt. Eine Distribution mit Beispieldaten ist beigefügt.
Kann mir jemand dabei helfen? Vielen Dank.
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für nicht normale OrdinaldatenEin Ansatz wäre, die Daten als binomisch, hoch und nicht hoch zu behandeln. Dann suchen Sie nach einer binomischen Stichprobengröße, die mäßig einfach sein sollte, aber wie Reeza weiß ich nicht, wie das in JMP zu tun ist.
Betreff: Berechnung der Stichprobengröße für nicht normale OrdinaldatenWenn Sie eine bekannte historische Verteilung haben, schlage ich vor, dies über eine Simulation zu tun. Leider habe ich keine Ahnung, wie das in JMP gemacht wird
