Tamaño y potencia de la muestra (¿una proporción de muestra?)Estimada comunidad,
Te escribo por un tema específico sobre el tamaño de la muestra.
Sé que JMP puede soportarlo… pero… Necesito algunos detalles.
Pregunta.
- Tengo el Proceso A;
- Procesé 100 muestras y 10 de estas fallaron la prueba final. Esto significa: rendimiento del proceso = 90 % (o desperdicios 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 0 % de desperdicio) con la nueva configuración (con un nivel específico de confianza -> por ejemplo, 95 %)?
Creo que necesito usar "Tamaño de muestra y potencia" (una proporción de muestra)... pero no estoy seguro de esto.
Gracias de antemano por su colaboración.
Atentamente,
simone
La personalización en masaRe: Tamaño y potencia de la muestra (¿una proporción de muestra?)No, la alternativa es que la proporción sea menor o igual a 0.02, entonces ingrese 0.02, no 0.05.
Re: Tamaño y potencia de la muestra (¿una proporción de muestra?)Hola Mark, esta respuesta parece buena y clara. Solo 1 pregunta, la tasa de falla histórica es 0.1 y normalmente no querremos probar 0.2 (empeorando el escenario). Digamos que queremos ver si podemos mejorar la tasa de fallas a 0.02, entonces debería poner 0.05 en la proporción. ¿Es esto correcto?Re: Tamaño y potencia de la muestra (¿una proporción de muestra?)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 observó una proporción de fallas = 0.1. Esa proporción es la hipótesis nula (nada cambió). Quiere probar si el cambio mejoró (redujo) la proporción falló. Solo está interesado en una mejora, así que use 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 potencia = 0,85 (85% de probabilidad de una decisión importante). 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. Tiene la intención de 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 el papel de cada entrada.
