772966_fr-FR

liliconcom

Taille de l'échantillon et puissance pour le nombre de défauts

JMP version 17.2.0

Nous fabriquons de petites unités et montons 300 unités sur chaque assemblage. Chaque assemblage est testé et nous déterminons le nombre d'unités défectueuses par assemblage. Nous avons des enregistrements de 20 assemblages et nous connaissons le nombre d'unités défectueuses trouvées dans chacun des 20 assemblages. Un changement de processus est envisagé et nous souhaitons déterminer si le changement réduit de manière significative les défauts par assemblage. Quelle est la meilleure pratique pour déterminer la taille de l'échantillon, la puissance et la réduction des défauts : test unilatéral, l'objectif est de 0 défaut par assemblage.

Conception d'expériencesRe : Taille de l'échantillon et puissance pour le nombre de défauts

Salut @MichaelR1 : J'ai quelques questions/commentaires... sans ordre particulier.

1. Chaque unité est-elle fabriquée à partir du même processus (avec le même taux de défauts), quel que soit l'assemblage dans lequel elle se trouve ?

2. L'assemblage 1 retire-t-il les 300 premières unités de la chaîne, l'assemblage 2 obtient-il les 300 unités suivantes, etc. ?

3. Y a-t-il une raison de penser que le taux de défauts, en moyenne, est différent d'un assemblage à l'autre (peut-être en fonction de la manière dont les unités sont choisies pour chaque assemblage... voir 2 ci-dessus).

Nous pouvons commencer par ces 3...

Re : Taille de l'échantillon et puissance pour le nombre de défauts

Merci pour les questions. Les unités sont produites selon le même processus. Ils sont montés sur les assemblages par groupe de 300 : environ FIFO. L'assemblage ne doit pas influencer le taux de défauts, puisque la cause profonde a été trouvée dans le processus de production de l'unité.

D'après ce que je comprends maintenant, cela nous permet de faire le calcul simple : Power Explorer pour une proportion d'échantillon.

proportion supposée = taux de défaillance actuel

proportion alternative = taux d'échec attendu suite à un changement de processus

Est-ce la bonne approche ?

Re : Taille de l'échantillon et puissance pour le nombre de défauts

Salut @MichaelR1 : Je pense que oui. Vos hypothèses nulles et alternatives sont les suivantes.

H0 : p=p0

Ha:p <>

Où p0 est le taux d’échec actuel. Ha est ce que vous essayez de prouver (le nouveau taux d'échec, p, est inférieur au taux actuel p0).

Pour « prouver » Ha, p doit vraiment être quelque part dans Ha (

Ainsi, si vous prenez un échantillon aléatoire de 199 unités, il y a 80 % de chances de « prouver » Ha (en rejetant H0 en faveur de Ha).

Le taux d’erreur de type 1 (Alpha) = 5 % signifie que lorsque H0 est vrai (p n’est pas inférieur à p0), il y a 5 % de chances de rejeter à tort H0 en faveur de Ha. Erreur de type 2 = 1-Puissance = 0,2 (20 %). L’erreur de type 2 est alors la chance que vous ne rejetiez pas H0, même lorsque Ha est vrai. Vous pouvez choisir Alpha et Power à votre guise, bien que 5 % et 80 % soient courants. Et je ne suis pas non plus un grand fan de l’approximation normale ; le tracé de puissance du test exact semble étrange en raison de la nature des données de réussite/échec. Mais les approximations normales peuvent être problématiques, surtout lorsque p est proche de 0 ou proche de 1.

Mes deux centimes...