El Explorador de potencia y tamaño de muestra no cuenta con una opción para intervalos de tolerancia. A menudo es conveniente obtener un tamaño de muestra mínimo para un intervalo de tolerancia en función del margen de error deseado y su probabilidad.
Faulkenberry-Weeks es un enfoque de este tipo. Encuentre inspiración en lo que hace Minitab: Métodos y fórmulas para el tamaño de la muestra para intervalos de tolerancia - Minitab
Hola @Bashburz , gracias por enviar esta solicitud. En JMP 17, un explorador de tamaño de muestra para intervalos de tolerancia está disponible en Intervalos de confianza > Margen de error para la media de una muestra.
De la Documentación JMP: "Para el intervalo de tolerancia en una proporción q de la población, el margen de error o límite se calcula con base en procedimientos aproximados descritos en Krishnamoorthy y Mathew ( 2009 )."
¿Esto satisface su pedido?
Hola @mia_stephens ,
muchas gracias por señalarme esta funcionalidad. Creo que ya es muy útil para la planificación de la recopilación de datos.
Sin embargo, no responde todas las preguntas sobre los intervalos de tolerancia. Existe cierta ambigüedad en los términos utilizados: "margen de error" en JMP se refiere a la mitad del ancho del intervalo de tolerancia. Este es, por supuesto, un parámetro útil que el explorador de intervalos permite predecir. Pero hay una consideración adicional que también se llama margen de error en la literatura:
Margen de error: El margen de error, m%, mide el porcentaje adicional de la población, más allá del objetivo de p%, que podría incluirse en el intervalo.
Margen de probabilidad de error: El margen de probabilidad de error es la probabilidad de que el intervalo sea más ancho que p% por m% o más. Los valores comunes para el margen de probabilidad de error incluyen 0,01, 0,05 y 0,1. Los valores más grandes pueden dar como resultado un intervalo de tolerancia que cubre un porcentaje mucho mayor de la población que el objetivo, p%.
Por lo tanto, es una cuantificación adicional del riesgo de que el intervalo de tolerancia pronosticado sea más amplio que el calculado. Por lo tanto, creo que la implementación de la El enfoque de Faulkenberry-Weeks en el cálculo existente traerá un beneficio adicional.
Gracias @Bashburz por esta información adicional. Hemos pasado esto al equipo de desarrollo para que lo considere en una versión futura.
