Especificar los métodos de estimación de la desviación estándar para Análisis de capacidad Seis en uno de subgrupos/corto plazo

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Métodos de estimación de los estadísticos de capacidad

Dentro del subgrupo
Seleccione un método para estimar la desviación estándar dentro de los subgrupos.
  • Rbarra: Rbarra es el promedio de los rangos de los subgrupos. Este método es una estimación común de la desviación estándar y funciona mejor con tamaños de subgrupo de 2 a 8.
  • Sbarra: Sbarra es el promedio de las desviaciones estándar de los subgrupos. Este método proporciona una estimación más precisa de la desviación estándar que Rbarra, especialmente con tamaños de subgrupo > 8.
  • Desviación estándar agrupada: La desviación estándar agrupada es el promedio ponderado de las varianzas de los subgrupos, que otorga a los subgrupos más grandes más influencia en la estimación general. Este método proporciona la estimación más precisa de la desviación estándar cuando el proceso está bajo control.
Entre subgrupos
Seleccione un método para estimar la desviación estándar entre los subgrupos.
  • Promedio del rango móvil: El promedio de rango móvil es el valor promedio del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Este método se usa generalmente cuando el tamaño del subgrupo es 1.
  • Mediana del rango móvil: La mediana de rango móvil es el valor de la mediana del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Es el mejor método cuando los datos tienen rangos extremos que podrían influir en el rango móvil.
  • Raíz cuadrada de MSSD: La raíz cuadrada de MSSD es la raíz cuadrada de la media de las diferencias cuadráticas entre puntos consecutivos. Utilice este método cuando no pueda presuponer razonablemente que por lo menos 2 puntos consecutivos se recopilaron en condiciones similares.

Métodos de estimación para las gráficas de control

Dentro del subgrupo: Tamaño del subgrupo ≤ 8
Seleccione un método para estimar la desviación estándar dentro de los subgrupos cuando el tamaño del subgrupo sea menor que o igual a 8.
  • Rbarra: Rbarra es el promedio de los rangos de los subgrupos. Este método es una estimación común de la desviación estándar y funciona mejor con tamaños de subgrupo de 2 a 8.
  • Sbarra: Sbarra es el promedio de las desviaciones estándar de los subgrupos. Este método proporciona una estimación más precisa de la desviación estándar que Rbarra, especialmente con tamaños de subgrupo > 8.
  • Desviación estándar agrupada: La desviación estándar agrupada es el promedio ponderado de las varianzas de los subgrupos, que otorga a los subgrupos más grandes más influencia en la estimación general. Este método proporciona la estimación más precisa de la desviación estándar cuando el proceso está bajo control.
Dentro del subgrupo: Tamaño del subgrupo > 8
Seleccione un método para estimar la desviación estándar dentro de los subgrupos cuando el tamaño del subgrupo sea mayor que 8.
  • Sbarra: Sbarra es el promedio de las desviaciones estándar de los subgrupos. Este método proporciona una estimación más precisa de la desviación estándar que Rbarra, especialmente con tamaños de subgrupo > 8.
  • Desviación estándar agrupada: La desviación estándar agrupada es el promedio ponderado de las varianzas de los subgrupos, que otorga a los subgrupos más grandes más influencia en la estimación general. Este método proporciona la estimación más precisa de la desviación estándar cuando el proceso está bajo control.
Entre subgrupos
Seleccione un método para estimar la desviación estándar entre los subgrupos.
  • Promedio del rango móvil: El promedio de rango móvil es el valor promedio del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Este método se usa generalmente cuando el tamaño del subgrupo es 1.
  • Mediana del rango móvil: La mediana de rango móvil es el valor de la mediana del rango móvil de dos o más puntos consecutivos. Es el mejor método cuando los datos tienen rangos extremos que podrían influir en el rango móvil.

Utilizar constantes de eliminación de sesgo

Las constantes de eliminación de sesgo reducen el sesgo que puede ocurrir cuando un parámetro se estima a partir de un pequeño número de observaciones. A medida que aumenta el número de observaciones, las constantes de eliminación de sesgo tienen menos efecto en los resultados calculados. Con frecuencia, la decisión de utilizar constantes de eliminación de sesgo depende de la política de la empresa o de las normas de la industria.

  • Dentro del subgrupo: Utilice constantes de eliminación de sesgo en la estimación de la desviación estándar dentro de los subgrupos. Esta opción se aplica a los métodos de Sbarra, desviación estándar agrupada y raíz cuadrada de MSSD.
  • Largo plazo: Utilice constantes de eliminación de sesgo en la estimación de la desviación estándar general de los estadísticos de capacidad.

Usar rango móvil de longitud

Ingrese el número de observaciones utilizadas para calcular el rango móvil. La longitud debe ser ≤ 100. La longitud predeterminada es 2, porque los valores consecutivos tienen la mayor probabilidad de ser similares.

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