Im Power- und Stichprobenumfang-Explorer fehlt eine Option für Toleranzintervalle. Oft ist es wünschenswert, einen Mindeststichprobenumfang für ein Toleranzintervall basierend auf der gewünschten Fehlerspanne und deren Wahrscheinlichkeit zu erhalten.
Faulkenberry-Weeks ist ein solcher Ansatz. Lassen Sie sich von den Möglichkeiten von Minitab inspirieren: Methoden und Formeln für Stichprobenumfang für Toleranzintervalle - Minitab
Hi @Bashburz , vielen Dank für das Absenden dieser Anfrage. In JMP 17 ist ein Stichprobenumfangs-Explorer für Toleranzintervalle unter Konfidenzintervalle > Fehlerspanne für einen Stichprobenmittelwert verfügbar.
Aus der JMP-Dokumentation: "Für das Toleranzintervall eines Anteils q der Grundgesamtheit wird die Fehlerspanne oder -grenze basierend auf Näherungsverfahren berechnet, die in Krishnamoorthy und Mathew ( 2009 )."
Genügt dies Ihrer Anfrage?
Hi @mia_stephens ,
vielen Dank für den Hinweis auf diese Funktionalität. Ich denke, dass es für die Planung der Datenerhebung bereits sehr nützlich ist.
Sie beantwortet jedoch nicht alle Fragen zu Toleranzintervallen. Die verwendeten Begriffe sind mehrdeutig: "Fehlermarge" bezieht sich in JMP auf die halbe Breite des Toleranzintervalls. Dies ist natürlich ein nützlicher Parameter, den der Intervall-Explorer vorhersagen kann. Es gibt aber noch eine weitere Überlegung, die in der Literatur auch als Fehlermarge bezeichnet wird:
Fehlermarge: Die Fehlermarge, m%, misst den zusätzlichen Prozentsatz der Grundgesamtheit, der über den Zielwert von p% hinaus in das Intervall eingeschlossen werden könnte.
Fehlermargenwahrscheinlichkeit: Die Fehlermargenwahrscheinlichkeit ist die Wahrscheinlichkeit, dass das Intervall um m% oder mehr breiter als p% ist. Gängige Werte für die Fehlermargenwahrscheinlichkeit sind 0,01, 0,05 und 0,1. Größere Werte können zu einem Toleranzintervall führen, das einen viel größeren Prozentsatz der Grundgesamtheit abdeckt als der Zielwert p%.
Es ist also eine weitere Quantifizierung des Risikos, dass das prognostizierte Toleranzintervall breiter sein wird als berechnet. Daher denke ich, dass die Umsetzung der Der Faulkenberry-Weeks-Ansatz in die bestehende Kalkulation wird zusätzlichen Nutzen bringen.
Vielen Dank @Bashburz für diese zusätzlichen Informationen. Wir haben dies an das Entwicklungsteam weitergeleitet, damit es in einer zukünftigen Version berücksichtigt werden kann.
