Pregunta sobre el tamaño de la muestraSi sé que mis piezas tienen una tasa de falla del 30 %, ¿cuántas piezas necesito inspeccionar para estar 95 % seguro de que encontraré al menos una falla? Suponiendo que realicé una mejora en el proceso y quiero ver si mi tasa de fallas disminuyó del 30% al 10% con un 95% de confianza, ¿cuántas piezas necesito inspeccionar? Creo que JMP puede darme estas respuestas a través del asistente DOE>Sample Size Explorer>Power, pero no estoy exactamente seguro de cómo usar este script para obtener las respuestas a estas preguntas bastante básicas sobre el tamaño de la muestra.
Análisis y modelado de datos básicosRe: Pregunta sobre el tamaño de la muestra¿Has visto la documentación sobre la potencia para dos proporciones muestrales independientes ?
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraHola Mark, gracias por la rápida respuesta, ya que esto me muestra cómo usar el agradable asistente de proporciones de muestra para este tipo de cosas. Dando un pequeño paso atrás en mi pregunta anterior, digamos que se necesitan 4 horas para inspeccionar mi pieza y ver si falla. Necesito encontrar una falla para poder hacer un trabajo de análisis de fallas, pero la gerencia quiere que les dé una estimación del tiempo que tomará inspeccionar las piezas antes de encontrar una falla. Supongamos una tasa de fracaso histórica del 30% y quiero tener un 95% de confianza en que le estoy dando a la gerencia una buena estimación del tiempo. ¿Cuántas piezas debo anticipar inspeccionar antes de encontrar una falla?
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestra¡De acuerdo , @dlehman1 ! Y, para completar y para que todos entiendan mejor: para la distribución geométrica, la forma en que se parametriza "Random Geometric (p)" en JMP (devuelve la cantidad de no fallas hasta que ocurre una falla, para fallas con probabilidad p), la media es (1-p)/p. Entonces, para p=0.3 la media es (1-0.3)/0.3 = 2.3. Y para p=0.1, la media es (1-0.1)/0.1 = 9. Y, esto verifica sus simulaciones donde estimó las medias como 2.3487 y 8.951, respectivamente .
https://en.wikipedia.org/wiki/Geometric_distribution
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraMe gusta el enfoque de @dlehman1 . Este explorador de confiabilidad también podría ser útil.
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraBueno, los archivos dan intervalos de confianza del 95 % para la cantidad media de piezas antes de que aparezca el primer defecto. Si se necesitan 4 horas para inspeccionar cada pieza, entonces multiplique la cantidad media de piezas (y/o el intervalo de confianza) por 4 horas. Creo que tal vez me esté perdiendo algo en su pregunta, pero eso es lo que diría.
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraHola @chrsmth ,
¿Qué tal usar la curva OC para hipergeométrica/binomial?
No mencionaste el tamaño del lote, N.
Si N es grande, la distribución binomial está bien, pero si N es pequeño, como <1000, tal vez quieras usar la distribución hipergeométrica.
En este caso, 95% de confianza en que detectará al menos 1 defectuoso = Probabilidad de aceptación, Pa=0,05 (en el eje Y de la curva OC) porque aceptará el muestreo cuando c=0 @ 30% de tasa de defectuosos (es decir, X = 0,3).
Durante el muestreo de un tamaño de muestra n, puede detectar 1 defectuoso, 2 defectuosos, etc.
Normalmente, solo uso Excel para desarrollar la curva OC porque me facilita comprender el razonamiento detrás de la elección del tamaño de muestra. Sin embargo, JMP debería poder simularla más rápido. Ejemplo como el siguiente:
Quizás esta investigación pueda ayudar: https://www.researchsquare.com/article/rs-3099107/v1
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraMarca,
Encontré este hilo y lo he estado revisando debido a un problema similar que estoy enfrentando.
Recientemente tuvimos una falla que no encontramos en nuestro muestreo normal.
Luego de determinar la causa raíz, debemos verificar los elementos que involucran el tamaño de la muestra.
En primer lugar, queremos verificar nuestra contención tomando una muestra del producto producido antes y después del período del evento que hemos definido. Queremos determinar el tamaño de la muestra que debemos usar según el tamaño del lote (250 piezas) y la frecuencia de fallas observada durante el evento (del 8 al 30%). ¿Recomendarías algún perfilador que nos ayude a modelar esta condición? No soy estadístico.
El segundo punto es ajustar el tamaño de nuestra muestra de aquí en adelante. Actualmente, muestreamos una pieza por lote (prueba destructiva), pero solo una pequeña parte de los productos de este tipo de material. Ya hemos decidido aumentar el tamaño de la muestra para incluir todos los productos, pero queremos saber qué tan confiable es detectar un defecto. ¿Podemos considerar las muestras tomadas para aumentar los productos de aproximadamente el 20% de la población al 100%? Esperamos no tener que muestrear muchas piezas de cada lote, pero no sé cómo realizar o modelar este cálculo.
Gracias de antemano por su apoyo y sugerencias.
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraEntendido. ¿Qué tal si tenemos un nivel de confianza del 90%, 95% o 99%? ¿Se puede usar la exploración de potencia para estimar el tamaño de muestra necesario para detectar fallos con este nivel de confianza? Es posible estimar la media y la desviación estándar con base en nuestra medición interna, y la superposición en las distribuciones mediante simulación es mínima.
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraGracias a dlehman1 y MRB3855, ya que ambos me dieron lo que buscaba, ya que ahora tengo algunas herramientas para agregar a mi conjunto de herramientas de JMP. Agradezco la fórmula proporcionada por MRB3855 (Muestras para probar con un 95% de confianza en que encontrará un rechazo = ln(0.05)/ln(1-p), donde p es la tasa de rechazo, que fue 0.3 (30%) o 0.1 (10%), y luego redondee n al entero más cercano) para obtener la respuesta a mi pregunta básica (9 y 29, respectivamente).
La distribución geométrica fue algo nuevo para mí (gracias de nuevo por la explicación adicional de esa distribución MRB3855) y simular esta distribución como se hizo en el archivo de muestra proporcionado por dlehman1 fue un enfoque estadístico elegante para mi pregunta que ayuda a unir el componente de estadística vs. probabilidad de esta pregunta. Llevando este enfoque un poco más allá, resalté los puntos de datos alrededor del nivel de confianza del 95%, luego subconjunté esos datos, que tienen su propia distribución con una media aproximadamente igual al número proporcionado por la fórmula anterior. Tenga en cuenta, para cualquiera que siga aquí, este número medio es muy diferente de la media de estas dos distribuciones geométricas generadas aleatoriamente, ya que sus medias se basan en la distribución completa de cuántas piezas necesitará inspeccionar en promedio para encontrar una sola falla versus cuántas piezas necesita inspeccionar para estar 95% seguro de que encontrará un solo rechazo.
Quizás un pequeño reto para esta increíble comunidad de JMP sería si alguien pudiera usar esta información y crear un script adicional genial que permitiera a personas con conocimientos limitados de estadística y probabilidad responder a mi pregunta inicial, para que sus jefes se vean bien. Por ejemplo, si el usuario proporciona el nivel de defecto a detectar y el nivel de confianza para detectar un defecto, mientras que el script simplemente muestra el número de piezas a inspeccionar, se obtendría una buena calculadora de tamaño de muestra. ¡Añadir la idea de distribución geométrica de dlehman1 sería aún mejor!
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraCreo que la primera pregunta fue respondida por mí al comienzo de esta discusión.
No estoy seguro de cómo responder a la segunda pregunta. ¿Has encuestado a los exploradores de tamaño de muestra para ver si alguno se ajusta a tus necesidades?
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraHola @chris_dennis . Confieso y te pido disculpas por no haber entendido ninguna de tus preguntas. ¿Qué supones exactamente y qué quieres saber?
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraHe incluido un diagrama de proceso para ayudar a explicarlo.
1 ¿Qué tamaño de muestra se necesita para verificar después de la acción correctiva que hemos contenido correctamente el evento?
2 ¿Cuál debería ser nuestro tamaño de muestra para que la producción futura pueda detectarla internamente?
Necesitaremos definir el nivel de confianza para cada tamaño de muestra (1 y 2).
Re: Pregunta sobre el tamaño de la muestraHola @chris_dennis . Veo que en tu diagrama dices "¿Qué tamaño de muestra se necesita para confirmar que no hay contaminación?"
después de la acción correctiva (muestra de verificación)”
La respuesta es un muestreo del 100 % (los 250 de cada lote). Si se desea confirmar la ausencia de contaminación, la única opción es un muestreo del 100 %; en otras palabras, ningún plan de muestreo puede garantizar (con un nivel de confianza) 0. Para cualquier plan de muestreo (que sea inferior al 100 % de muestreo), debe haber un porcentaje aceptable de defectos. Y no quiero confundir "aceptable" con "deseable". Cuando digo "aceptable", me refiero a lo que se podría tolerar en el peor de los casos.
