En este tema
Paso 1: Determinar si la ocurrencia de eventos poco comunes es estable y está bajo control
La gráfica G representa visualmente el número de oportunidades entre eventos o los días entre eventos poco comunes, para que usted pueda detectar fácilmente cuando los eventos ocurren con más frecuencia de lo esperado. La línea central es el percentil 50 de la distribución. El límite de control superior indica la cantidad de variación esperada en el proceso. El límite de control inferior siempre se establece en 0 en la gráfica G.
Los puntos rojos indican subgrupos que no pasan al menos una de las pruebas para detectar causas especiales y no están bajo control. Si el mismo punto no pasa más de una prueba, entonces el punto se etiqueta con el número de prueba más bajo para evitar crear confusión en la gráfica. Si la gráfica muestra puntos fuera de control, investigue esos puntos. Cuando un punto en una gráfica G no pasa la prueba de Benneyan, el punto se denota con una B.
Los puntos fuera de control pueden influir en las estimaciones de los parámetros del proceso e impedir que los límites de control representen fielmente el proceso. Si los puntos fuera de control se deben a causas especiales, entonces considere omitir esos puntos de los cálculos. Para obtener más información, vaya a Especificar subgrupos para estimar parámetros para la Gráfica G.
En estos resultados, cuatro puntos consecutivos son 0, lo que indica que las infecciones ocurrieron en el mismo día cuatro días consecutivos. Cuando usted coloca el puntero del ratón sobre un punto rojo, puede obtener más información acerca de este punto.
Paso 2: Identificar qué puntos no pasaron cada prueba
Investigue cualquier punto que no pase la prueba para detectar causas especiales. Por opción predeterminada, Minitab realiza la Prueba 1, la Prueba 2 y la prueba de Benneyan. Cuando usted efectúa múltiples pruebas, los puntos pueden no pasar múltiples pruebas. La salida muestra exactamente qué puntos no pasaron cada prueba, como se muestra aquí.
Nota
Cuando usted utiliza varias pruebas al mismo tiempo, aumenta la sensibilidad de la gráfica. Sin embargo, la tasa de falsas alarmas también aumenta, lo que puede hacer que reaccione a los resultados de la prueba innecesariamente.
Para obtener más información sobre cada una de estas pruebas y cuándo utilizarlas, vaya a Uso de pruebas para detectar causas especiales en las gráficas de control.
