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Pensiero statistico per la risoluzione dei problemi industriali
In questo video imparerai come calcolare la dimensione del campione per un test t a due campioni e ANOVA. Per fare ciò, selezioniamo Sample Size and Power dal menu DOE in Design Diagnostics.
Per calcolare la dimensione del campione per un test t a due campioni, selezioniamo Two Sample Means.
In questo scenario, la caratteristica del processo è la resistenza alla rottura di due materiali, misurata in ksi (kilopounds per pollice quadrato). Vorremmo determinare la dimensione del campione necessaria per rilevare una differenza minima tra i due materiali di 10 ksi con una potenza di 0,9.
Useremo un livello di significatività per il test, alfa, di 0,05.
Inseriamo una stima conservativa della deviazione standard, 18 ksi.
Inseriamo la differenza da rilevare, 10, e la potenza, 0,90, e faremo clic su Continua.
La dimensione del campione riportata è 139. Questo è diviso tra i due materiali, quindi arrotondiamo per eccesso a 140.
Data la deviazione standard e il livello di significatività, dovremmo misurare una selezione casuale di 70 parti di ciascun materiale per avere un'alta probabilità di rilevare questa differenza.
E se potessimo vivere con una potenza di 0,80? In questo caso, la dimensione totale del campione è 104. Avremmo bisogno di 52 osservazioni per materiale per rilevare una differenza di 10 ksi con una potenza di 0,80.
Consideriamo ora uno scenario diverso. Invece di confrontare due materiali, supponiamo di voler confrontare il carico di rottura di tre materiali.
Il metodo di analisi che useremmo è l'analisi della varianza unidirezionale, o ANOVA.
Per calcolare la dimensione del campione, facciamo clic sul pulsante Indietro o rilanciamo la piattaforma Sample Size e Power dal menu DOE in Design Diagnostics. Quindi selezioniamo k Medie campionarie.
Inseriamo la stessa stima della deviazione standard, 18 ksi.
Supponiamo che la differenza che vorremmo rilevare tra due medie qualsiasi sia 20 ksi. Inseriamo 0 nella prima cella e 20 nella seconda. Per la terza cella, lo impostiamo sul valore medio, 10.
Inseriamo una potenza di 0,90 e facciamo clic su Continua.
Per rilevare le differenze specificate tra le medie, con una potenza di 0,9, abbiamo bisogno di un totale di 65 osservazioni.
Abbiamo tre gruppi, quindi arrotondiamo a 66.
Abbiamo bisogno di 22 osservazioni per materiale al fine di rilevare una differenza nel carico di rottura medio di 20 ksi tra due materiali qualsiasi.
