Interpretar los resultados clave para la Intervalos de tolerancia (Distribución normal)

Complete los siguientes pasos para interpretar intervalos de tolerancia.

Paso 1: Evaluar la normalidad de los datos

Minitab proporciona intervalos de tolerancia para el método normal y el método no paramétrico. Si usted puede presuponer con seguridad que sus datos siguen una distribución normal, entonces puede utilizar el intervalo de tolerancia del método normal. Si no puede presuponer con seguridad que sus datos siguen una distribución normal, entonces debe usar el intervalo de tolerancia del método no paramétrico.

Para determinar si usted puede presuponer que los datos siguen una distribución normal, compare el valor p de la prueba de normalidad con el nivel de significancia (α). Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que los datos no siguen una distribución normal, cuando los datos sí siguen una distribución normal.

Valor p ≤ α: Los datos no siguen una distribución normal (Rechaza H0)
Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, puede concluir que sus datos no siguen una distribución normal. En este caso, debe utilizar el intervalo de tolerancia del método no paramétrico.
Valor p > α: Usted no tiene suficiente evidencia para concluir que los datos no siguen una distribución normal (No puede rechazar H0)
Si el valor p es mayor que el nivel de significancia, usted no tiene suficiente evidencia para concluir que los datos no siguen una distribución normal. En este caso, puede utilizar el intervalo de tolerancia del método normal.
Resultados clave: Valor p

En estos resultados, el valor p es 0.340, que es mayor que el nivel de significancia de 0.05. Debido a que usted puede presuponer que sus datos siguen una distribución normal, puede utilizar el intervalo de tolerancia del método normal.

Paso 2: Examinar el intervalo de tolerancia del método adecuado

Minitab proporciona intervalos de tolerancia para el método normal y el método no paramétrico. Usted puede crear un intervalo de tolerancia bilateral o un intervalo de tolerancia unilateral que proporcione un borde superior o un borde inferior.
Bilateral
Utilice un intervalo bilateral para determinar el intervalo que contenga un cierto porcentaje de las mediciones de la población.
Método Nivel de confianza 98% Porcentaje de población en el intervalo 99%
Intervalo de tolerancia de 98% Método no Confianza Variable Método normal paramétrico lograda C1 (-9.604, 10.813) (-9.300, 10.700) 91.0% El nivel de confianza alcanzado se aplica sólo al método no paramétrico
Resultados clave: Intervalo de tolerancia de 98%

En este ejemplo, usando el método normal, usted puede estar 98% seguro de que por lo menos 99% de todas las mediciones se encuentran entre –9.604 y 10.813 del valor objetivo. Si no puede presuponer que los datos están distribuidos normalmente, utilice el intervalo de tolerancia del método no paramétrico (–9.300, 10.700). Para el método no paramétrico, la confianza alcanzada es 91.0%, que es menor que el valor objetivo de 98%.

Límite superior
Utilice un borde superior para determinar el intervalo que indique que un cierto porcentaje de las mediciones de la población no será mayor que un límite superior.
Método Nivel de confianza 95% Porcentaje de población en el intervalo 95%
Límite de tolerancia superior de 95% Método Método no Confianza Variable normal paramétrico lograda C1 9.043 12.000 95.1% El nivel de confianza alcanzado se aplica sólo al método no paramétrico.
Resultados clave: Borde de tolerancia superior de 95%

En este ejemplo, el borde superior normal es 9.043, por lo que puede estar 95% seguro de que 95% del producto tendrá mediciones de 9.043 o menores. Si usted no puede presuponer que los datos están normalmente distribuidos, entonces utilice el borde superior no paramétrico de 12.000. Para el método no paramétrico, la confianza alcanzada es 95.1%, que está cerca del valor objetivo de 95%.

Límite inferior
Utilice un borde inferior para determinar el intervalo que indique que un cierto porcentaje de las mediciones de la población no será menor que un límite inferior.
Método Nivel de confianza 95% Porcentaje de población en el intervalo 95%
Límite de tolerancia normal de 95% Método Método no Confianza Variable normal paramétrico lograda Horas 1085.947 1070.700 96.3% El nivel de confianza alcanzado se aplica sólo al método no paramétrico.
Resultados clave: Borde de tolerancia inferior de 95%

En este ejemplo, el borde inferior normal es 1085.947, por lo que usted puede estar 95% seguro de que por lo menos 95% del producto tendrá mediciones de 1085.947 o mayores. Si no puede presuponer que los datos están distribuidos normalmente, utilice el borde inferior no paramétrico de 1070.700. Para el método no paramétrico, la confianza alcanzada es 96.3%, que es mayor que el valor objetivo de 95%.

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