Querida comunidad,
Te escribo para un tema específico sobre el tamaño de la muestra.
Sé que JMP puede apoyarlo ... pero ... Necesito algunos detalles.
Pregunta.
- Tengo el proceso A;
- Procesé 100 muestras y 10 de ellas no pasaron la prueba final. Esto significa: Rendimiento del proceso = 90% (o desechos del proceso = 10%);
- Cambio algunos parámetros en el proceso para eliminar la chatarra. Esto significa que quiero: Rendimiento del nuevo proceso = 100% (o desechos del proceso = 0%);
- ¿Cuántas muestras necesito procesar (con la nueva configuración) para validar el 100% de rendimiento (o el 0% de desechos) con la nueva configuración (con un nivel específico de confianza -> por ejemplo, 95%)?
Creo que necesito usar “Tamaño y potencia de la muestra” (proporción de una muestra)… pero no estoy seguro de esto.
Gracias de antemano por tu feedback.
Atentamente,
Simone
Creo que este cálculo de potencia es correcto para su caso. Por favor vea el documentación para obtener ayuda con la configuración del análisis de potencia.
No puede especificar proporción = 0 o proporción = 1, porque esa hipótesis no es comprobable. Probemos con otro escenario realista.Por ejemplo, históricamente ha observado una proporción de fallas = 0,1. Esa proporción es la hipótesis nula (nada cambió). Quiere probar si el cambio mejoró (redujo) la proporción fallida. Solo está interesado en una mejora, así que utilice una prueba unilateral. ¿Cuánto mejor es la proporción mínima que desea detectar? Digamos que es proporción = 0.02. Finalmente, es posible que necesite al menos poder = 0,85 (85% de probabilidad de una decisión significativa). Por lo tanto, puede configurar el análisis del tamaño de la muestra de esta manera:
Haga clic en Continuar y aparecerá el tamaño mínimo de muestra.
Este ejemplo no es una receta. Su objetivo es ilustrar el proceso de pensamiento y cómo usar esta calculadora. Usted debe decidir cada entrada, pero es de esperar que ahora comprenda el significado y la función de cada entrada.
