Minitab bietet fünf Tests auf Ausnahmebedingungen. Bei der g-Karte gibt es den Benneyan-Test zum Erkennen hoher Raten eines seltenen Ereignisses. Fachleute empfehlen, beim Erstellen einer g-Karte sowohl Test 1 als auch Test 2 zu verwenden, da das Erkennen kleiner bis gemäßigter Abnahmen der durchschnittlichen Anzahl von Tagen oder Möglichkeiten zwischen Ereignissen auf einer g-Karte möglicherweise zu lange dauert. Wählen Sie je nach Unternehmens- oder Branchenstandards zusätzliche Tests aus. Verwenden Sie die Tests, um festzustellen, welche Beobachtungen untersucht werden müssen, und um die spezifischen Muster und Trends in den Daten zu ermitteln.
Bei den herkömmlichen Regelkarten für attributive Daten basiert Test 1 auf der Normalverteilung. Bei g-Karten basiert Test 1 hingegen auf der geometrischen Verteilung. Ein Punkt auf einer g-Karte besteht Test 1 nicht, wenn er außerhalb der Perzentile der geometrischen Verteilung liegt, die drei Standardabweichungen von der Mittellinie in einer Normalverteilung entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Methoden und Formeln für die g-Karte; klicken Sie dort auf „Tests auf Ausnahmebedingungen einschließlich des Benneyan-Tests“.
Geben Sie in der Dropdownliste an, ob einige, alle oder überhaupt keine Tests auf Ausnahmebedingungen durchgeführt werden sollen. Sie können jeden Test empfindlicher oder weniger empfindlich gestalten, indem Sie den Wert von K ändern.
Tipp
Um die Standardeinstellungen für künftige Minitab-Sessions zu ändern, wählen Sie aus.
- 1 Punkt > K Standardabweichungen von der Mittellinie
- Mit Test 1 werden Teilgruppen erkannt, die im Vergleich mit anderen Teilgruppen ungewöhnlich sind. Test 1 ist allgemein als notwendig zum Erkennen einer fehlenden Kontrolle anerkannt. Wenn kleine Shifts im Prozess von Interesse sind, kann Test 1 durch Test 2 ergänzt werden, um die Empfindlichkeit der Regelkarte zu steigern.
- Benneyan-Test, aufeinander folgende Punkte gleich 0
- Um hohe Raten eines Ereignisses zu erkennen, führt Minitab den Benneyan-Test durch. Die untere Eingriffsgrenze für eine g-Karte ist in den meisten Fällen gleich 0. Der minimale Datenwert ist ebenfalls gleich 0, so dass es unmöglich ist, eine ungewöhnlich hohe Rate seltener Ereignisse zu erkennen, indem geprüft wird, welche Punkte unter der unteren Eingriffsgrenze liegen.
- Beim Benneyan-Test wird die Anzahl der aufeinander folgenden Punkte in der Grafik gezählt, die gleich 0 sind. Wenn ein Punkt auf einer g-Karte den Benneyan-Test nicht besteht, wird der Punkt mit einem B gekennzeichnet. Die Anzahl der Punkte, die für eine Signalisierung des Benneyan-Tests erforderlich ist, ist eine Funktion der gewünschten Rate falscher Alarme und der Ereigniswahrscheinlichkeit. Die Rate falscher Alarme basiert auf der Wahrscheinlichkeit, die mit dem Argument von Test 1 verknüpft ist, das standardmäßig 3 beträgt.
- K aufeinander folgende Punkte auf der gleichen Seite der Mittellinie
- Mit Test 2 werden Shifts im Anteil fehlerhafter Einheiten für den Prozess erkannt. Wenn kleine Shifts im Prozess von Interesse sind, kann Test 1 durch Test 2 ergänzt werden, um die Empfindlichkeit der Regelkarte zu steigern.
- K aufeinander folgende Punkte, alle zu- oder abnehmend
- Mit Test 3 werden Trends erkannt. Bei diesem Test wird nach langen Reihen aufeinander folgender Punkte gesucht, deren Wert durchgängig zu- oder abnimmt.
- K aufeinander folgende Punkte, abwechselnd auf- und abwärts
- Mit Test 4 wird systematische Streuung erkannt. Das Muster der Streuung in einem Prozess soll zufällig sein; ein Punkt, der Test 4 nicht besteht, kann jedoch u. U. darauf hinweisen, dass das Streuungsmuster prognostizierbar ist.
