Diferentes resultados de % Gaugae R&R en el informe del indicador de variabilidadEn un informe de indicador de variabilidad hay dos resultados diferentes de % Gauge R&R (véase a continuación).
¿Por qué el resultado de 41,1% en las estadísticas de R&R del indicador de resumen es diferente del resultado de los componentes de varianza = 16,89%? ¿Qué resultado debe usarse para reportar el % de R&R del indicador?
Ingeniería de Calidad y ProcesosRe: Diferentes resultados de % Gaugae R&R en el informe del indicador de variabilidadSon diferentes porque son cosas distintas. El primero se calcula utilizando el R&R del Medidor y la Variación Total, y el otro contiene componentes de varianza . ¿Qué se supone que se debe reportar? Hay muchos datos que se pueden reportar en el informe R&R del Medidor; por ejemplo, podría ser el % de tolerancia (para el R&R del Medidor).
Re: Diferentes resultados de % Gaugae R&R en el informe del indicador de variabilidadSí, entiendo tu confusión. El resultado principal es la razón de las desviaciones estándar, lo cual es bastante común si buscas en internet literatura sobre Gauge R&R (por ejemplo, Gauge R&R < 10 % es correcto). Pero el problema con las desviaciones estándar es que no son aditivas, mientras que las varianzas (desviación estándar ≥ 2) sí lo son. Por lo tanto, es el clásico a^2 + b^2 = c^2, pero a + b / = c.
El informe inferior analiza los componentes de la varianza, donde la varianza total sería 62,07887 + 305,42440 = 367,5033. El resultado es 62,07887 / 367,5033 = 16,89 %. El informe superior es la raíz cuadrada de este resultado, es decir, 41,1 %.
El menú de ayuda de JMP también tiene buena documentación, así como el Informe de R&R de calibre .
Re: Diferentes resultados de % Gaugae R&R en el informe del indicador de variabilidadVale, jszarka, gracias. El cálculo por componentes de varianza no es el que se suele usar en calidad, por lo que resulta confuso. Sería mejor dar dos nombres diferentes a ambos cálculos: Gauge R&R se calcula utilizando desviaciones estándar, pero, por otro lado, el cálculo por componentes de varianza es estadísticamente correcto.
