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Dimensione del campione e potenza per il conteggio dei difetti

Versione JMP 17.2.0

Produciamo piccole unità e montiamo 300 unità su ciascun gruppo. Ogni assemblaggio viene testato e determiniamo il numero di unità difettose per assemblaggio. Abbiamo registrazioni di 20 assemblaggi e conosciamo il numero di unità difettose trovate in ciascuno dei 20 assemblaggi. Viene presa in considerazione una modifica del processo e desideriamo determinare se la modifica riduce significativamente i difetti per assemblaggio. Qual è la pratica migliore per determinare la dimensione del campione, la potenza e la riduzione dei difetti: test unilaterale, l'obiettivo è 0 difetti per assemblaggio.

Progettazione di esperimentiRi: Dimensione del campione e potenza per il conteggio dei difetti

Ciao @MichaelR1 : ho alcune domande/commenti... senza un ordine particolare.

1. Ogni unità è realizzata con lo stesso processo (con lo stesso tasso di difetti), indipendentemente dall'assemblaggio in cui si trova?

2. L'assemblaggio 1 ottiene le prime 300 unità dalla linea, l'assemblaggio 2 ottiene le successive 300 unità, ecc.?

3. Esiste un motivo per ritenere che il tasso di difetti, in media, sia diverso da un assemblaggio all'altro (forse in base al modo in cui vengono scelte le unità per ciascun assemblaggio... vedere 2 sopra).

Possiamo iniziare con questi 3...

Ri: Dimensioni del campione e potenza per il conteggio dei difetti

Grazie per le domande Le unità vengono prodotte nello stesso processo. Sono montati sui gruppi in gruppi di 300: circa FIFO. L'assemblaggio non dovrebbe influenzare il tasso di difetti, poiché la causa principale è stata individuata nel processo di produzione dell'unità.

Come ho capito ora, questo ci consente di effettuare un semplice calcolo: Power Explorer per una proporzione campione

proporzione presunta = tasso di guasto attuale

proporzione alternativa = tasso di fallimento previsto in seguito al cambiamento del processo

È questo l'approccio corretto?

Ri: Dimensioni del campione e potenza per il conteggio dei difetti

Ciao @MichaelR1 : penso di sì. Le tue ipotesi nulle e alternative sono le seguenti.

H0: p=p0

Ha: p<>

Dove p0 è il tasso di guasto attuale. Ha è ciò che stai cercando di dimostrare (il nuovo tasso di fallimento, p, è inferiore al tasso attuale p0).

Per "dimostrare" Ha, p deve essere veramente da qualche parte in Ha (

Quindi, se si prende un campione casuale di 199 unità, c'è l'80% di possibilità di "dimostrare" Ha (rifiutando H0 a favore di Ha).

Il tasso di errore di tipo 1 (Alpha) = 5% significa che quando H0 è vero (p non è inferiore a p0), c'è una probabilità del 5% di rifiutare erroneamente H0 a favore di Ha. Errore di tipo 2 = 1-Potenza= 0,2 (20%). L'errore di tipo 2 quindi è la possibilità di non rifiutare H0, anche quando Ha è vero. Puoi scegliere Alpha e Power come preferisci, anche se il 5% e l'80% sono comuni. E non sono nemmeno un grande fan dell'approssimazione normale; il grafico della potenza del test esatto sembra strano a causa della natura dei dati pass/fail. Ma le approssimazioni normali possono essere problematiche soprattutto quando p è vicino a 0 o vicino a 1.

I miei due centesimi...