Gráficas para Análisis de capacidad normal para múltiples variables

Encuentre definiciones y ayuda para interpretar cada una de las gráficas que se proporcionan con el análisis de capacidad normal para múltiples variables.

Gráfica de probabilidad normal

Una gráfica de probabilidad muestra cada punto de datos versus el porcentaje de valores en la muestra que son menores o iguales que ese punto de datos.
Una gráfica de probabilidad incluye los siguientes componentes:
Línea intermedia
El percentil esperado de la distribución con base en estimaciones del parámetro de probabilidad máxima.
Líneas de bordes de confianza
La línea izquierda curva indica los bordes inferiores de los intervalos de confianza para los percentiles. La línea derecha curva indica los bordes superiores de los intervalos de confianza para los percentiles.
Estadístico de la prueba de Anderson-Darling y valor p
Los resultados de una prueba para determinar si sus datos siguen la distribución.

Interpretación

Utilice las gráficas de probabilidad normal para evaluar el requisito de que sus datos sigan una distribución normal.

Si la distribución normal provee un ajuste adecuado para los datos, los puntos forman una línea aproximadamente recta y se ubican a lo largo de la línea ajustada que se encuentra entre los bordes de confianza. Alejamientos de esta línea recta indican alejamientos de la normalidad. Si el valor p es mayor que 0.05, usted puede presuponer que los datos siguen la distribución normal. Puede evaluar la capacidad de su proceso utilizando una distribución normal.

Si el valor p es menor que 0.05, sus datos no son normales y los resultados del análisis de capacidad podrían no ser exactos. Utilice Identificación de distribución individual para determinar si debe transformar los datos o ajustar una distribución no normal para realizar el análisis de capacidad.
Nota

Si las distribuciones difieren para múltiples variables, usted debe realizar un análisis de capacidad por separado para cada variable.

Histograma de capacidad

El histograma de capacidad muestra la distribución de los datos de la muestra para cada variable. Cada barra del histograma representa la frecuencia de los datos dentro de un intervalo.

Las curvas de corto plazo y general en el histograma son curvas de distribución normal que se generan utilizando la media del proceso y diferentes estimaciones de la variación del proceso. La curva de corto plazo con línea discontinua utiliza la desviación estándar dentro de los subgrupos. La curva general con línea continua utiliza la desviación estándar general.

Interpretación

Utilice el histograma de capacidad para ver los datos de su muestra en relación con el ajuste de distribución y los límites de especificación.

Buscar evidencia de no normalidad

Para cada variable, compare la curva general con línea continua con las barras del histograma para evaluar si sus datos son aproximadamente normales. Si las barras varían considerablemente respecto de la curva, sus datos podrían no ser normales y los resultados del análisis de capacidad podrían ser inexactos. Si sus datos parecen ser no normales, utilice Identificación de distribución individual para determinar si usted debe transformar los datos o ajustar una distribución no normal para realizar el análisis de capacidad.

Ajuste adecuado
Ajuste deficiente
Nota

Si las distribuciones difieren para múltiples variables, usted debe realizar un análisis de capacidad por separado para cada variable.

Comparar las curvas de corto plazo y general

Para cada variable, compare la curva general con línea continua y la curva de corto plazo con línea discontinua en el histograma para ver qué tan cerca están alineadas las curvas. Una diferencia sustancial entre las curvas puede indicar que el proceso no es estable o que hay una cantidad significativa de variación entre los subgrupos para esa variable. Utilice una gráfica de control para evaluar si su proceso es estable para la variable antes de realizar el análisis de capacidad.

Estrechamente alineada
Deficientemente alineada
Examinar los datos de la muestra en relación con los límites de especificación
Para cada variable, examine visualmente los datos en el histograma en relación con los límites de especificación inferior y superior. Lo ideal es que la dispersión de los datos sea más estrecha que la dispersión de especificación y que todos los datos estén dentro de los límites de especificación. Los datos que están fuera de los límites de especificación representan elementos no conformes.

En estos resultados, los datos del proceso parecen bastante centrados entre los límites de especificación. Sin embargo, la dispersión del proceso es mayor que la dispersión de especificación, lo que sugiere una capacidad deficiente. Aunque la mayoría de los datos se encuentra dentro de los límites de especificación, hay partes no conformes por debajo del límite de especificación inferior (LEI) y por encima del límite de especificación superior (LES).

Nota

Para determinar el número real de elementos no conformes en el proceso, utilice los resultados de PPM < LEI, PPM > LES y PPM Total. Para obtener más información, vaya a Todos los estadísticos y gráficas.

Para un análisis más completo de los supuestos para análisis de capacidad normal, utilice Análisis Capability Sixpack normal.

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