결점 수에 대한 표본 크기 및 검정력JMP 버전 17.2.0
우리는 소형 유닛을 제조하고 각 어셈블리에 300개의 유닛을 장착합니다. 각 어셈블리를 테스트한 후 어셈블리당 결함이 있는 장치 수를 결정합니다. 우리는 20개의 어셈블리에 대한 기록을 가지고 있으며, 20개의 어셈블리 각각에서 발견된 결함이 있는 장치의 수를 알고 있습니다. 프로세스 변경을 고려하고 변경으로 인해 어셈블리당 결함이 크게 감소하는지 확인하려고 합니다. 샘플 크기, 검정력 및 결함 감소를 결정하는 모범 사례는 무엇입니까? 단측 테스트, 목표는 어셈블리당 결함 0개입니다.
실험 설계Re: 결함 수에 대한 표본 크기 및 검정력안녕하세요 @MichaelR1 : 몇 가지 질문/의견이 있습니다. 특별한 순서는 없습니다.
1. 각 장치는 어떤 어셈블리에 포함되어 있는지에 관계없이 동일한 프로세스(동일한 결함률)로 만들어졌습니까?
2. 조립 1이 라인에서 처음 300개 단위를 가져오고, 조립 2가 다음 300개 단위를 가져오는 등의 작업을 수행합니까?
3. 평균적으로 결함률이 어셈블리마다 다르다고 생각할 이유가 있습니까(아마도 각 어셈블리에 대해 장치가 선택되는 방식에 따라 다름...위의 2 참조).
우리는 그 3개부터 시작할 수 있습니다...
Re: 결함 수에 대한 표본 크기 및 검정력질문해주셔서 감사합니다. 유닛은 동일한 공정으로 생산됩니다. 이는 약 300개 그룹(대략 FIFO)으로 어셈블리에 장착됩니다. 근본 원인은 단위 생산 과정에서 찾았기 때문에 조립이 불량률에 영향을 주어서는 안 된다.
지금 이해한 대로 이를 통해 간단한 계산을 할 수 있습니다. 일표본 비율에 대한 Power Explorer
가정된 비율 = 현재 고장률
대체 비율 = 프로세스 변경에 따른 예상 실패율
이것이 올바른 접근 방식입니까?
Re: 결함 수에 대한 표본 크기 및 검정력안녕하세요 @MichaelR1 : 그런 것 같아요. 귀무가설과 대립가설은 다음과 같습니다.
H0: p=p0
우연 <>
여기서 p0는 현재 실패율입니다. Ha는 당신이 증명하려는 것입니다(새로운 실패율 p는 현재 비율 p0보다 낮습니다).
Ha를 "증명"하려면 p가 정말로 Ha(
따라서 199개 단위의 무작위 표본을 추출하면 Ha를 "증명"할 확률이 80%입니다(Ha를 선호하여 H0를 거부함으로써).
제1종 오류율(알파) = 5%는 H0가 참일 때(p가 p0보다 작지 않음) Ha를 선호하여 H0를 잘못 거부할 확률이 5%라는 것을 의미합니다. 유형 2 오류 = 1-전력= 0.2(20%). 유형 2 오류는 Ha가 참인 경우에도 H0를 기각하지 않을 가능성이 있습니다. 알파(Alpha)와 파워(Power)는 마음대로 선택할 수 있지만 5%와 80%가 일반적이다. 그리고 저는 정규 근사법을 별로 좋아하지 않습니다. 정확한 테스트 전력 도표는 합격/불합격 데이터의 특성으로 인해 이상하게 보입니다. 그러나 정규 근사는 특히 p가 0에 가까우거나 1에 가까울 때 문제가 될 수 있습니다.
내 2센트...
