Cómo afecta la distribución los resultados del análisis de capacidad

Minitab provee análisis de capacidad basados en modelos de probabilidad tanto normales como no normales. Los análisis que utilizan un modelo de probabilidad normal proveen un conjunto más completo de estadísticos, pero los datos se deben aproximar a la distribución normal para que los estadísticos sean adecuados para los datos.

Por ejemplo, Análisis de capacidad normal estima las PPM (partes por millón) fuera de especificación esperadas utilizando el modelo de probabilidad normal. La interpretación de estos estadísticos depende de dos supuestos: que los datos provienen de un proceso estable y que siguen una distribución aproximadamente normal.

De manera similar, Análisis de capacidad no normal calcula las PPM (partes por millón) fuera de especificación utilizando la distribución no normal que mejor se ajuste a los datos. En ambos casos, la validez de los estadísticos depende de la validez de la distribución asumida.

Si los datos son marcadamente asimétricos, la proporción estimada de elementos defectuosos puede estar muy por encima o por debajo de la estimación. En este caso, es mejor transformar los datos para que la distribución normal sea un modelo más apropiado o elegir un modelo de probabilidad no normal para los datos. Con Minitab, usted puede transformar los datos utilizando el sistema de distribución de Johnson o la transformación de Box-Cox o utilizar el modelo de probabilidad no normal.