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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, aprenderá a calcular el tamaño de la muestra para una prueba t de dos muestras y ANOVA. Para hacer esto, seleccionamos Sample Size and Power del menú DOE en Design Diagnostics.
Para calcular el tamaño de la muestra para una prueba t de dos muestras, seleccionamos Two Sample Means.
En este escenario, la característica del proceso es la resistencia a la rotura de dos materiales, medida en ksi (kilolibras por pulgada cuadrada). Nos gustaría determinar el tamaño de muestra necesario para detectar una diferencia mínima entre los dos materiales de 10 ksi con una potencia de 0,9.
Usaremos un nivel de significancia para la prueba, alfa, de 0.05.
Introducimos una estimación conservadora de la desviación estándar, 18 ksi.
Introduciremos la diferencia a detectar, 10, y la potencia, 0,90, y haremos clic en Continuar.
El tamaño de muestra informado es de 139. Esto se divide entre los dos materiales, por lo que redondeamos a 140.
Dada la desviación estándar y el nivel de significancia, necesitaríamos medir una selección aleatoria de 70 partes de cada material para tener una alta probabilidad de detectar esta diferencia.
¿Y si pudiéramos vivir con una potencia de 0,80? En este caso, el tamaño total de la muestra es 104. Necesitaríamos 52 observaciones por material para detectar una diferencia de 10 ksi con una potencia de 0,80.
Ahora consideremos un escenario diferente. En lugar de comparar dos materiales, supongamos que queremos comparar la resistencia a la rotura de tres materiales.
El método de análisis que usaríamos es el análisis de varianza unidireccional, o ANOVA.
Para calcular el tamaño de la muestra, hacemos clic en el botón Atrás o reiniciamos la plataforma Sample Size and Power desde el menú DOE en Design Diagnostics. Luego seleccionamos k Sample Means.
Ingresamos la misma estimación de la desviación estándar, 18 ksi.
Supongamos que la diferencia que nos gustaría detectar entre dos medias es de 20 ksi. Ingresamos 0 en la primera celda y 20 en la segunda celda. Para la tercera celda, la establecemos en el valor medio, 10.
Introducimos una potencia de 0,90, y pulsamos Continuar.
Para detectar las diferencias especificadas entre las medias, con una potencia de 0,9, necesitamos un total de 65 observaciones.
Tenemos tres grupos, así que redondeamos esto a 66.
Necesitamos 22 observaciones por material para detectar una diferencia en la resistencia a la rotura media de 20 ksi entre dos de los materiales.
