Je cherche à valider l'impact des changements de processus sur le rendement à l'étape. Ma proposition était de suivre le rendement pour 1000 échantillons entourant le changement, 500 avant et 500 après. Y a-t-il des avantages à séparer les 500 unités de chaque groupe en 5 groupes séquentiels de 100 chacun et à les analyser en sous-groupes ? Cette réponse change-t-elle en fonction du rendement de base (milieu de gamme ~ 60 % par rapport aux rendements élevés de 95 % +)
>> Y a-t-il des avantages à séparer les 500 unités de chaque groupe en 5 groupes séquentiels de 100 chacun et à les analyser en sous-groupes ?
Potentiellement, oui. Si la différence entre avant et après est importante, vous pourrez peut-être arrêter l'échantillonnage plus tôt (en supposant que chaque sous-groupe est représentatif de la population).
>> Cette réponse change-t-elle en fonction du rendement de base (milieu de gamme ~ 60 % par rapport aux rendements élevés de 95 % +)
Oui. La puissance et la taille de l'échantillon varient en fonction de la proximité de 50 % de votre zone d'intérêt. Vous pouvez expérimenter cela avec les explorateurs de taille d'échantillon à partir de JMP 16. Un emplacement pertinent pour votre question est DOE... Explorateurs de taille d'échantillon... Puissance... Puissance pour une proportion d'échantillon.
