Todos los estadísticos y gráficas para Estudio del sistema de medición por atributos (método analítico)

El sesgo es una medida de la exactitud del sistema de medición. El sesgo se calcula como la diferencia entre el valor estándar conocido de una parte de referencia y la medición promedio observada.

Repetibilidad es la cantidad de variación en el sistema de medición que se debe al instrumento de medición. Un estudio del sistema de medición por atributos hace una regresión de las probabilidades de aceptación sobre los valores de referencia para obtener la repetibilidad.

La repetibilidad preajustada es la repetibilidad que se calcula antes de ajustar para la sobrestimación. Minitab divide las estimaciones de repetibilidad entre el factor de ajuste 1.08 para calcular la repetibilidad ajustada. El factor de ajuste de 1.08 es proporcionado por Automotive Industry Action Group (AIAG) en ¹.

La gráfica de probabilidad normal muestra el porcentaje de aceptaciones para cada valor de referencia. Debido a que no se dispone de mediciones reales del sistema de medición para estimar el sesgo y la repetibilidad, Minitab calcula el sesgo y la repetibilidad al ajustar la curva de distribución normal utilizando las probabilidades calculadas de aceptación y los valores de referencia conocidos para todas las partes.

Si los errores de medición siguen una distribución normal, las probabilidades calculadas se sitúan a la largo de una línea recta. Una línea de regresión se ajusta a las probabilidades.

Interpretación

Para este ejemplo, la línea ajustada se ajusta muy bien a los datos.

La probabilidad de aceptación para cada parte se calcula y se grafica en una gráfica de probabilidad normal. En una gráfica de probabilidad normal, el valorde Y de un punto graficado = Φ^–1(Probabilidad de aceptación), donde Φ^–1 es la inversa de la función de distribución acumulada normal estándar.

Una línea de regresión ajustada se dibuja a través de puntos graficados.

Interpretación

Si la línea ajustada representa un ajuste adecuado para los puntos graficados, Minitab utiliza los valores de intersección y pendiente para calcular los valores de sesgo y repetibilidad.

El valor de R-cuad. (R²) para la línea de regresión ajustada indica el porcentaje de la variación en las respuestas de probabilidad de aceptación que es explicado por el modelo de regresión.

Interpretación

R² varía de 0 a 100%. Por lo general, mientas mayor sea el valor de R², mejor se ajustará el modelo a los datos. Los valores de R² superiores a 90% normalmente indican un ajuste de los datos muy adecuado.

T es el estadístico t para la hipótesis alternativa de que el sesgo ≠ 0.

La prueba t compara este estadístico t observado con un valor crítico en la distribución t con (n-1) grados de libertad para determinar si el sesgo del sistema de medición es estadísticamente significativo.

Para determinar si el sesgo en el sistema de medición es estadísticamente significativo, compare el valor p con el nivel de significancia. Por lo general, un nivel de significancia (denotado como α o alfa) de 0.05 funciona adecuadamente. Un nivel de significancia de 0.05 indica un riesgo de 5% de concluir que existe sesgo cuando no hay ningún sesgo significativo.

La curva de rendimiento del sistema de medición indica la probabilidad estimada de aceptación en función del valor de referencia para el elemento. La línea de referencia vertical indica los límites que usted ingresó para el análisis.

Interpretación

Si usted especifica un límite inferior de tolerancia, los valores de referencia y las probabilidades de aceptación mostrarán una tendencia ascendente. Si usted especifica un límite superior de tolerancia, como el incremento de los valores de referencia, las probabilidades de aceptación disminuirán.

Si un sistema de medición tiene un límite superior e inferior y se puede presuponer linealidad y uniformidad del error, usted puede mostrar límites de tolerancia superior e inferior en la curva de rendimiento del sistema de medición. La curva aparece como una imagen de espejo.