Alla ricerca di un calcolatore della dimensione del campione per le proporzioni dei difetti che possa aiutarmi a ottimizzare la dimensione del campione con una proporzione minima da rilevare e gli elementi della configurazione per le proporzioni calcolate.Caso d'uso:
35.000 difetti rilevati da una macchina su un wafer. Un operatore campiona 1500 immagini e le ordina in 10 categorie. Le percentuali delle categorie di difetti intendono riflettere i difetti in una popolazione di 35.000 abitanti. In questo caso sono state utilizzate 1500 immagini ma cosa succede quando si utilizzano 5000 immagini?
Che effetto ha questo sugli intervalli di confidenza sulle proporzioni? Man mano che il campionamento si riduce, alcune delle proporzioni basse non saranno rilevabili. Come si determina la proporzione più bassa rilevabile per una determinata dimensione del campione.
Qualche idea se ci sono calcolatori o strumenti che possono aiutare in questo?
Modellazione statistica avanzataAnalisi e modellazione dei dati di baseRicerche sui consumatori e sul mercatoCombinazione e pulizia dei datiProgettazione di esperimentiPersonalizzazione di massaIngegneria della qualità e dei processiRi: Alla ricerca di un calcolatore della dimensione del campione per le proporzioni dei difetti che possa aiutarmi a ottimizzare la dimensione del campione con una proporzione minima da rilevare e gli elementi della configurazione per le proporzioni calcolate....e ho scritto sui calcolatori delle dimensioni e della potenza del campione in base alle conoscenze acquisite nelle versioni precedenti di JMP. Noto ora che JMP 15.2.1 consente di scegliere tra due metodi Exact.Ri: Alla ricerca di un calcolatore della dimensione del campione per le proporzioni dei difetti che possa aiutarmi a ottimizzare la dimensione del campione con una proporzione minima da rilevare e gli elementi della configurazione per le proporzioni calcolate.Ciao, studenti_t!
Bel nome, comunque!
Come forse saprai, esiste più di un modo per calcolare gli intervalli di confidenza per le proporzioni.
Credo che i calcolatori di dimensione e potenza del campione JMP utilizzino un'approssimazione normale al binomio.Esistono metodi esatti e anche molti altri metodi approssimati.Penso che JMP utilizzi i metodi di punteggio Wilson nelle altre piattaforme.
In allegato, si trova un riferimento di Agresti e Coull intitolato "Approximate is Better than 'Exact' for Interval Estimation of Binomial Proportions" da The American Statistician nel 1998.Fondamentalmente dimostra che la copertura garantita degli intervalli dal metodo Esatto è eccessivamente conservativa, soprattutto quando ci si avvicina a 0 o 1, e che alcuni metodi approssimativi sono migliori del metodo Esatto e anche di altri metodi approssimativi.
Personalmente utilizzo il metodo del punteggio Wilson.Ma il calcolatore della dimensione e della potenza del campione utilizza un metodo diverso, quindi sarà vicino ma senza sigaro.
Quindi, per rispondere alla tua domanda, è necessario che tu definisca quale forma di intervalli di confidenza desideri.L'idea della simulazione da @ih è fantastico.
Ri: Alla ricerca di un calcolatore della dimensione del campione per le proporzioni dei difetti che possa aiutarmi a ottimizzare la dimensione del campione con una proporzione minima da rilevare e gli elementi della configurazione per le proporzioni calcolate.Per riassumere un po' si può pensare alla categoria di difetti con la proporzione più piccola, per tutte le altre è meglio. Se tutti e dieci fossero uguali, sarebbe 0,1 (1 decimo). Se assumiamo che la proporzione della categoria più piccola sia ad esempio 0,01, è possibile utilizzare il calcolatore della dimensione e della potenza del campione (in DOE --> Design Diagnostics).
Quando si hanno 1500 campioni e si necessita di una potenza di 0,9 (si tratta di un valore ragionevole), è possibile rilevare una proporzione maggiore del 2% rispetto all'1%. Se si calcola con 5000 campioni, questo si ridurrà all'1,5%. Avendo proporzioni più piccole, necessita di campioni di dimensioni maggiori.
Si prega di consultare il manuale:
Un esempio di calcolatore di proporzioni (jmp.com)
Ri: Alla ricerca di un calcolatore della dimensione del campione per le proporzioni dei difetti che possa aiutarmi a ottimizzare la dimensione del campione con una proporzione minima da rilevare e gli elementi della configurazione per le proporzioni calcolate.Potresti essere in grado di replicare questo esperimento all'interno di JMP.In tal caso, e se disponi di JMP Pro, potresti eseguire una simulazione Monte Carlo per valutare le diverse dimensioni del campione e la velocità di rilevamento per ciascuna.Questa sarebbe un'alternativa ai metodi statistici più puri che sono sicuro esistano.
Consideriamo una tabella da 35.000 righe (una riga per difetto) con:
- Una colonna di dati casuali che rappresentano la categoria effettiva per ciascun difetto, ponderata con alcune categorie più importanti di altre per rappresentare i dati effettivi.Questa parte richiede molta attenzione e riflessione, ne hai bisogno per rappresentare la/le distribuzione/i che potrebbero assumere le tue categorie. Potrebbe essere necessario scegliere casualmente tra una varietà di distribuzioni.
- Una colonna delle dimensioni del campione, dove la prima riga indica quante righe campionare
- Una colonna che "seleziona" il numero prescritto di righe
- Una colonna con le categorie "rilevate" per ciascuna delle righe campionate
- Una colonna per verificare se la categoria effettiva più comune corrisponde alla categoria rilevata più comune (utilizza solo la prima riga della colonna)
Utilizza la piattaforma di distribuzione e includi sia la prima colonna (categoria di difetto effettiva) che l'ultima colonna (se è stata identificata la categoria di difetto corretta).Sotto le frequenze per la colonna della categoria corretta, dovresti vedere un singolo valore.Veniamo ora alla magia di JMP Pro: fai clic con il pulsante destro del mouse su un valore nella tabella e seleziona Simula. Scambia la colonna Categoria effettiva dei difetti con se stessa. Quando viene eseguita, verrà visualizzata una nuova tabella in cui ciascuna riga rappresenta l'ora in cui la tabella originale è stata ricalcolata, fornendo ogni volta una nuova serie di difetti da analizzare.Registrare la frazione di valori "sì" e quindi ripetere con dimensioni del campione diverse.Quindi è possibile tracciare un grafico della frazione di diagnosi corrette rispetto alla dimensione del campione.
Ricorda, tutto ciò dipende dal primo punto, che rappresenta i risultati effettivi utilizzando una simulazione.
Ecco un esempio di come potrebbe apparire la tabella di simulazione con una dimensione del campione di 20, presupponendo che una categoria di difetti sia il doppio di tutte le altre:
Nota quanto sono pulite le attuali categorie di difetti qui! Sospetto che questo non sarà così chiaro nei tuoi dati effettivi, quindi dovresti utilizzare una funzione diversa in quella colonna.
Ecco la tabella dei risultati della simulazione, qui utilizzando solo 100 righe (consiglio di utilizzare 1000):
Potresti registrarlo in una tabella e poi ripetere con altri valori per trovare il livello di rischio accettabile:
Ecco uno script per creare la tabella in alto sopra:
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Se disponi della potenza del computer, puoi saltare un passaggio e fare in modo che le prime 35.000 righe della tabella utilizzino una frequenza di campionamento, le successive 35.000 righe utilizzino un'altra frequenza e così via.Quindi potresti simulare tutti i valori contemporaneamente per popolare contemporaneamente la tabella nell'ultimo screenshot.
