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Tamaño de muestra para DOE

Hola,

Le escribo para tener alguna sugerencia sobre un tema vinculado al DOE.

Tengo un proceso industrial. El resultado (respuesta) del proceso es el porcentaje de rechazo.

La media de esta chatarra ronda el 1,5%.

Quiero crear un DOE para identificar factores principales, interacciones, modelo,...

Mi pregunta es: ¿cómo puedo determinar el número de réplicas para cada esquina (para una potencia específica) para estar seguro de tener resultados estadísticos correctos (si en una prueba obtengo "0% de desperdicio", es un cambio de producción real o solo un caso)?

 

Gracias de antemano por su colaboración.

Atentamente,

simón

 

Re: Tamaño de muestra para DOE

Entiendo su sugerencia sobre el uso de algunos " ∆" y transformar "OK/KO" en algún dato medible.

No es fácil... pero no imposible.

Gracias también por el documento.

Que tengas un buen día.

Atentamente,

simón

Re: Tamaño de muestra para DOE

Hola Mark,

En este momento no tengo JMP Pro... pero tomo nota de tu aportación.

Gracias.

simón

Re: Tamaño de muestra para DOE

Mi sugerencia es ser más creativo a la hora de desarrollar una variable de respuesta adecuada (y utilizar múltiples respuestas). Si el problema es el color, hay varias formas de medirlo:

• ∆L : la diferencia en claridad/oscuridad
• ∆A : la diferencia en los valores rojo/verde
• ∆B : la diferencia en los valores amarillo/azul
• ∆C : la diferencia de cromaticidad
• ∆E : la “distancia” espectral entre los dos colores
• ∆H : la diferencia de tonos

Si la percepción humana es de interés, entonces una escala ordinal podría resultar muy útil. Adjunto un artículo que escribí para brindar orientación sobre el uso de dicha escala. Las respuestas binarias no son muy descriptivas, requieren tamaños de muestra más grandes y carecen de discriminación.

Re: Tamaño de muestra para DOE

Me olvidé de tu respuesta binaria. Podría considerar diseñar el experimento para el modelo lineal pero analizando los datos con regresión logística (respuesta no lineal con un predictor lineal).

 

¿Tienes JMP Pro? Si es así, puede utilizar el simulador incorporado para evaluar la potencia en tal caso. Puedo guiarte a través del proceso.

Re: Tamaño de muestra para DOE

El método de diseño factorial completo es el más antiguo. ¡Proporciona datos excelentes para ajustar el modelo explicativo! Sin embargo, el método se basa en la combinatoria y es inflexible, que es el problema que encontró. Creo que la flexibilidad del método de diseño personalizado será una ventaja en su caso.

Re: Tamaño de muestra para DOE

Gracias por los detalles (algunos de ellos generaron en mí alguna pregunta más interesante).

Un detalle: en este momento (para este proceso) el resultado es solo "aprobado" / "reprobado" proveniente de una inspección visual (vinculada a un tipo de color).

Atentamente,

simón

Re: Tamaño de muestra para DOE

Gracias Marks... ahora se está volviendo más claro.

Atentamente,

simón

Re: Tamaño de muestra para DOE

Gracias por tus comentarios.

Estoy usando un diseño Full Factoria (seguiré sus indicaciones).

 

Atentamente,

simón

Re: Tamaño de muestra para DOE

Simone, ofreceré una perspectiva diferente.

 

En mi humilde opinión, tu pregunta es incorrecta. Es más probable: ¿cuántas unidades experimentales (o medidas de la UE) se deben realizar para tener un estudio (experimento) que represente (ahora y en el futuro) o exponga los fenómenos de interés? La variable de respuesta % de desperdicio es una variable de respuesta pobre. Hay demasiados mecanismos de fracaso que se confunden en tal respuesta. No ofrece suficiente discriminación para ser muy efectivo al realizar experimentos (particularmente en el nivel% que estás discutiendo). Entonces, ¿por qué se desechan las "unidades"? ¿Se debe a algún atributo dimensional, físico o cosmético? Por ejemplo; Si "fuera de especificación", utilice las medidas reales. Si es cosmético, utilice una escala ordinal. Es posible que necesite "crear" una medida (o más de 1) para describir adecuadamente el fenómeno. Algunas otras preguntas: ¿La chatarra se produce de manera constante (o varía con el tiempo)? ¿Tienes alguna idea de qué es el error del sistema de medición? ¿El proceso es secuencial? Si es así, ¿tiene alguna hipótesis sobre en qué parte del proceso se genera la "chatarra"? Cuánto de la chatarra se debe a factores que usted puede controlar y cuánto puede deberse al ruido (factores que no controla). Si el problema es el ruido, necesitará estrategias para manejar el ruido en la situación del experimento (por ejemplo, RCBD, BIB, diagramas divididos, repeticiones, etc.). Necesitará diseñar experimentos para crear un proceso resistente al ruido.

Re: Tamaño de muestra para DOE

Añadiendo a @cwillden , tiene varias formas de especificar sus requisitos de energía para determinar el tamaño mínimo de muestra. Puede especificar la respuesta SD (RMSE) y el coeficiente anticipado como la mitad del tamaño mínimo del efecto. Por ejemplo, si desea encontrar un efecto real de un cambio del 0,5%, ingrese 0,25% para el coeficiente. Alternativamente, puede configurar el RMSE en 1 e ingresar el coeficiente anticipado como el múltiplo de SD que espera que cambie la respuesta. Por ejemplo, si espera un cambio real de 3 DE, ingrese 1,5 para el coeficiente. La última forma es ingresar el RMSE y luego las respuestas esperadas. A veces es más fácil pensar en los cambios reales de esta manera.

 

También estoy de acuerdo con él en que la replicación óptima resultará del uso de un diseño personalizado, en lugar de replicar otro diseño.

Re: Tamaño de muestra para DOE

¿Estás utilizando diseño personalizado o algo más?Mire el diagnóstico de diseño en la plataforma DOE que aparece después de generar su diseño.Hay un análisis de poder en la parte superior de ese informe.Básicamente, verificas la potencia y sigues ajustando el número de ejecuciones hasta que estés satisfecho.Si está utilizando Factorial completo, considere usar Diseño personalizado, ya que colocar puntos adicionales en las esquinas no siempre es la mejor asignación de ejecuciones adicionales, especialmente si tiene términos cuadráticos.Si tiene términos cuadráticos, los tamaños de ejecución que son divisibles por 3 y 2 tienden a funcionar bien.