プロセスの失敗率を検証するために理想的なサンプル サイズを推定するにはどうすればよいでしょうか?こんにちは！
以前の試行に基づいて、仮説上の故障率が p=0.02 である工場プロセスがあります。
プロセスの失敗率が 0.02 以下であるかどうかを検証するために、理想的なサンプル サイズを取得したいと考えています。 これについてはどのようにアプローチしますか?
前もって感謝します ：）
基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査実験計画法品質およびプロセスエンジニアリングRe: プロセスの失敗率を検証するために理想的なサンプル サイズを推定するにはどうすればよいですか?こんにちは@PValueEnemy 、
この特定の質問については、「ヘルプ」の「サンプル索引」にある計算機の 1 つを使用します。
[教育リソース] に移動すると、[計算機] のパネルがあり、[信頼区間のサンプル サイズ] という名前の計算機が 1 つあります。
これを開くときに、「比率」に興味があることを指定します。
次に、計算を行うためにいくつかの情報を入力する必要があります。 特定の問題に対して、必要な信頼水準、計画値、および望ましい誤差範囲を指定する必要があります。 ここでは例として、すべてのウィンドウが埋まるとすぐに、必要なサンプル サイズの計算値を取得します。
詳細はこちら: JMP学生定期購読
これがあなたのお役に立てれば幸いです、
Re: プロセスの失敗率を検証するために理想的なサンプル サイズを推定するにはどうすればよいですか?こんにちは@PValueEnemy : が提供するオプションに加えて、 @Victor_Gでは、DOE/Sample Size Explorers で次のことを試すことができます。
そうすればこれがわかります。
必要なサンプル サイズは、サンプル内の失敗の数によって異なることがわかります。これら 2 つのメソッドは同等です (ただし、入力/出力は異なります)。電卓という事実を除いて@Victor_G提案されているものは正規近似に基づいていますが、これは正確な (二項分布への近似ではなく二項分布に直接基づいている) クロッパー-ピアソン区間に基づいています。
