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Statistisches Denken für die industrielle Problemlösung
In diesem Video erfahren Sie, wie Sie den Stichprobenumfang für einen t-Test bei einer Stichprobe berechnen. Dazu wählen wir Sample Size und Power aus dem DOE-Menü unter Design Diagnostics.
Für viele Situationen stehen Stichprobengrößen- und Trennschärfeberechnungen zur Verfügung. Wir wählen One Sample Mean.
In diesem Szenario ist das Prozessmerkmal der Durchmesser von Metallteilen in mm. Das Ziel für den Prozess ist 16 mm. Wir möchten die Probengröße bestimmen, die erforderlich ist, um einen Unterschied von 0,02 mm mit einer Potenz von 0,9 zu erkennen.
Wir verwenden ein Signifikanzniveau für den Test, Alpha, von 0,05.
Wir geben eine konservative Schätzung der Populationsstandardabweichung von 0,045 mm ein.
Wir geben die zu erkennende Differenz 0,02 und die Potenz 0,90 ein und klicken auf Weiter.
Die erforderliche Stichprobengröße, um diesen Unterschied mit einer Trennschärfe von 0,90 zu erkennen, beträgt 56.
Was wäre, wenn wir eine höhere Macht bräuchten? Was wäre zum Beispiel, wenn wir eine Wahrscheinlichkeit von 0,95 wollten, um einen Unterschied von mindestens 0,02 mm zu erkennen?
Wir löschen das Feld Stichprobengröße, ändern die Trennschärfe auf 0,95 und klicken auf Weiter.
Wir müssten eine Stichprobe von 68 Teilen messen.
Wenn wir zwei der drei Felder leer lassen, erstellt JMP ein Diagramm, um die Werte der anderen beiden Felder zu untersuchen.
Untersuchen wir die Beziehung zwischen Leistung und Probengröße für einen Unterschied von 0,02 mm.
Wir leeren die Felder Sample Size und Power und klicken auf Continue.
Sie sehen, dass sich die Leistungskurve oberhalb einer Stichprobengröße von 50 etwas einpendelt. Das heißt, Sie sehen keinen großen Leistungszuwachs, wenn Sie mehr als 55 oder 60 Beobachtungen haben.
Lassen Sie uns zurückgehen und die zu erkennende Differenz auf einen kleineren Wert, 0,01 mm, ändern.
Wenn Sie einen viel kleineren Unterschied erkennen möchten, benötigen Sie wesentlich mehr Daten, um über ausreichende Leistung zu verfügen.
