Consideraciones acerca de los datos para Análisis de capacidad normal para múltiples variables

Para asegurar que los resultados sean válidos, considere las siguientes pautas al recopilar datos, realizar el análisis e interpretar los resultados.

Los datos deben ser continuos

Los datos continuos son mediciones que potencialmente pueden tomar cualquier valor numérico dentro de un rango de valores a lo largo de una escala continua, incluyendo valores fraccionados o decimales. Ejemplos comunes incluyen mediciones tales como longitud, peso y temperatura.

Si usted tiene datos de atributos, tales como conteos de defectuosos o defectos, utilice Análisis binomial de capacidad o Análisis de capacidad de Poisson.

Recolecte suficientes datos para obtener estimados confiables de la capacidad del proceso

Intente recolectar por lo menos un total de 100 puntos de datos (tamaño de subgrupo*número de subgrupos) para cada variable, como 25 subgrupos de tamaño 4 o 35 subgrupos de tamaño 3. Si usted no recolecta una cantidad suficiente de datos durante un período de tiempo suficientemente largo, los datos podrían no representar con exactitud diferentes fuentes de variación del proceso y las estimaciones podrían no indicar la capacidad real de su proceso.

Los datos se deben recolectar en subgrupos racionales, de ser posible

Un subgrupo racional es una pequeña muestra de elementos similares que se producen en un corto período de tiempo y que son representativos del proceso. Las observaciones de cada subgrupo se deben recolectar bajo las mismas entradas y condiciones, como por ejemplo personal, entorno o equipos. Si usted no recolecta subgrupos racionales, la variación en los subgrupos podría reflejar causas especiales en lugar de la variación natural e inherente del proceso.

El proceso debe ser estable y estar bajo control

Si el proceso actual no es estable, entonces los índices de capacidad no se pueden utilizar con confianza para evaluar la capacidad futura y actual del proceso. Si no está seguro de que su procesos esté bajo control, utilice Gráfica Xbarra-S o Análisis de capacidad Seis en uno normal para evaluar la estabilidad del proceso antes de que realice este análisis.

Los datos de cada variable deben seguir una distribución normal

Las estimaciones de capacidad del proceso para este análisis se basan en la distribución normal. Si los datos no están distribuidos normalmente, las estimaciones de capacidad no serán exactas para su proceso. Si sus datos son no normales, puede transformarlos utilizando la transformación de Box-Cox o la transformación de Johnson, que se incluyen en las opciones Transformar de este análisis. Para determinar si sus datos son normales o si una transformación será efectiva para datos no normales, utilice Identificación de distribución individual. Si sus datos son no normales y una transformación no es efectiva, considere utilizar Análisis de capacidad no normal.

Para un análisis de subgrupos/corto plazo, cada subgrupo debe tener dos o más observaciones

Si usted no tiene dos o más observaciones en por lo menos un subgrupo, Minitab no puede realizar el análisis porque la variación entre subgrupos no se puede estimar por separado de la variación dentro de subgrupos.

Para un análisis de subgrupos/corto plazo, todos los subgrupos deben tener el mismo tamaño, de ser posible

Si sus subgrupos no tienen todos el mismo tamaño debido a datos faltantes o tamaños de muestras desiguales, entonces Minitab utiliza solo los subgrupos del tamaño más común para estimar la variación entre subgrupos.