Grenzen der IR-KontrollkartenHallo,
Ich habe zwei IR-Kontrollkarten mit auf 4-Sigma eingestellten Kontrollgrenzen erstellt (siehe Anhang). Das erste Diagramm hat 383 Zeilen und seine std. Abweichung ist 7.8 . Während das zweite Diagramm 1685 Zeilen und seine Std. Abweichung ist 4.8 .
Aber wenn ich die Diagramme visuell vergleiche, scheint das zweite Diagramm mehr Variationen zu haben, hat aber dennoch eine niedrigere Standardabweichung und eine engere Grenze als das erste Kontrolldiagramm. Hat jemand eine Idee, was der Grund dafür sein könnte?
/Tahir
Betreff: Grenzen der IR-KontrollkartenHallo, darf ich fragen, warum Sie +/- 4 Sigma verwenden?Besteht nicht ein hohes Risiko, dass Sie Signale verpassen?
Grüße
Jan
Betreff: Grenzen der IR-KontrollkartenIhre beigefügten Bilder zeigen nur die Einzelkarten. Es ist eine gute Praxis, sich immer das MR-Diagramm anzusehen, bevor Sie die Personendiagramme analysieren. Wenn es ungewöhnliche Muster gibt oder außerhalb der Kontrollgrenzen liegt, was auf eine inkonsistente, instabile (zuordenbare Ursache) Variation hinweist, sind die MR-Schätzungen möglicherweise falsch. Es ist natürlich die Schätzung des MR, die verwendet wird, um die Grenzen für die Einzelkarten zu berechnen. In einer instabilen, inkonsistenten Situation ist JEDE quantitative Statistik verdächtig.
Betreff: Grenzen der IR-KontrollkartenDie Standardabweichungsformel ist für JMP nicht anders. Die Standardabweichungsformel ist jedoch für ein individuelles Moving-Range-Diagramm nicht relevant.
Die Standardabweichung ist ein Maß für die Streuung, das auf verschiedene Weise geschätzt werden kann. Die Formel, an die die meisten Menschen als Standardabweichung denken, lautet:
Dies ist jedoch nur eine Möglichkeit, die Variabilität abzuschätzen. Eine Kontrollkarte für Einzelpersonen verwendet, hauptsächlich aus historischen Gründen, die Bewegungsspanne, wie in meinem vorherigen Beitrag erwähnt, und nicht die obige Formel. Eine andere Möglichkeit, die Variabilität abzuschätzen, könnte (zum Beispiel) die Spannweite geteilt durch 6 sein.
Ich kann keine Empfehlung geben, welchen Diagrammtyp Sie verwenden sollten, aber zu Vergleichszwecken sollten Sie für jeden Ihrer Datensätze ein Levey-Jennings-Diagramm erstellen. Diese Art von Diagramm verwendet nicht die gleitende Spannweite, um die Variabilität abzuschätzen. Stattdessen wird die typische Standardabweichungsformel verwendet. Ich denke, dieses Diagramm könnte Ihrer Intuition entsprechen, wie die Diagramme Ihrer Meinung nach aussehen sollten.
Betreff: Grenzen der IR-KontrollkartenVielen Dank für die Erläuterung des Grundes für die strengen Kontrollgrenzen für die zweite Kontrollkarte, aber es scheint immer noch seltsam, dass, obwohl die Gesamtvariation in der zweiten Karte höher ist, die Kontrollgrenzen enger sind.
Ich habe die Formel für das Kontrolldiagramm gesehen, aber könnten Sie so freundlich sein, mir auch die Formel für die Standardabweichung zu schicken, ist sie dieselbe wie die von Excel verwendete „Standardabweichung der Stichprobe“ oder eine andere?
Betreff: Grenzen der IR-KontrollkartenIn einem separaten Beitrag haben Sie nach den Formeln für Eingriffsgrenzen gefragt. Sie können leicht in der JMP-Dokumentation außerhalb des Hilfemenüs gefunden werden.
Beachten Sie, dass für ein Personendiagramm die gleitende Spannweite verwendet wird, um die Standardabweichung zu schätzen und die Eingriffsgrenzen zu erstellen. Daher wird Ihr Beispiel mit den engeren Kontrollgrenzen wahrscheinlich durch Autokorrelation verursacht, was bedeutet, dass Ihre Datenpunkte wahrscheinlich nicht alle unabhängig sind. Eine positive Autokorrelation führt zu engeren Eingriffsgrenzen auf einer Regelkarte für Einzelpersonen, da die gleitenden Bereiche die Variabilität des Prozesses nicht angemessen abschätzen.
