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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 una muestra. Para hacer esto, seleccionamos Sample Size and Power del menú DOE en Design Diagnostics.
Los cálculos de potencia y tamaño de muestra están disponibles para muchas situaciones. Seleccionaremos One Sample Mean.
En este escenario, la característica del proceso es el diámetro de las piezas metálicas, en mm. El objetivo para el proceso es de 16 mm. Nos gustaría determinar el tamaño de muestra necesario para detectar una diferencia de 0,02 mm con una potencia de 0,9.
Usaremos un nivel de significancia para la prueba, alfa, de 0.05.
Introduciremos una estimación conservadora de la desviación estándar de la población, 0,045 mm.
Introduciremos la diferencia a detectar, 0,02, y la potencia, 0,90, y haremos clic en Continuar.
El tamaño de muestra necesario para detectar esta diferencia, con una potencia de 0,90, es de 56.
¿Y si necesitáramos un poder superior? Por ejemplo, ¿y si quisiéramos una probabilidad de 0,95 de detectar una diferencia de al menos 0,02 mm?
Limpiamos el campo Tamaño de la muestra, cambiamos la potencia a 0,95 y hacemos clic en Continuar.
Necesitaríamos medir una muestra aleatoria de 68 partes.
Si dejamos dos de los tres campos en blanco, JMP produce un gráfico para explorar los valores de los otros dos campos.
Exploremos la relación entre la potencia y el tamaño de la muestra, para una diferencia de 0,02 mm.
Limpiamos los campos Tamaño de muestra y Potencia y hacemos clic en Continuar.
Puede ver que la curva de potencia se nivela un poco por encima de un tamaño de muestra de 50. Es decir, no verá mucho aumento en la potencia si tiene más de 55 o 60 observaciones.
Volvamos atrás y cambiemos la diferencia para detectar a un valor más pequeño, 0,01 mm.
Si desea detectar una diferencia mucho menor, necesitará muchos más datos para tener suficiente potencia.
