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Método de distribución paramétrico
Los intervalos de tolerancia son un rango de valores para una característica de calidad específica de un producto que probablemente abarque un porcentaje mínimo especificado de los productos fabricados en la actualidad o en el futuro. Utilice el método para una distribución parámetrica si puede presuponer de manera segura que la muestra proviene de una población que sigue esa distribución.
Si los datos siguen una distribución paramétrica, entonces un método que use esa distribución es más preciso y económico que el método no paramétrico. Un método que utiliza una distribución alcanza márgenes de error más pequeños con menos observaciones, siempre y cuando la distribución escogida sea adecuada para los datos.
Los métodos que utilizan una distribución paramétrica no son robustos ante grandes desviaciones de esa distribución. Si usted no está seguro de la distribución de la población, utilice Revisión general de Identificación de distribución individual. Si sabe que la distribución de la población no está en la lista de distribuciones para intervalos de tolerancia no normales, entonces utilice el método no paramétrico.
Interpretación
- Bilateral
- Utilice un intervalo bilateral para determinar un intervalo que contenga un cierto porcentaje de las mediciones de la población.
- Borde superior
- Utilice un borde superior para determinar un límite que supere un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
- Borde inferior
- Utilice un borde inferior para determinar un límite que sea menor que un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
Método no paramétrico
Los intervalos de tolerancia son un rango de valores para una característica de calidad específica de un producto que probablemente abarque un porcentaje mínimo especificado de los productos fabricados en la actualidad o en el futuro. Si usted no puede presuponer de manera segura que la muestra proviene de una distribución paramétrica que está en Minitab, debe utilizar el intervalo de tolerancia del método no paramétrico.
El método no paramétrico solo requiere que los datos sean continuos. Sin embargo, el método no paramétrico requiere tamaños de muestra más grandes para que los resultados sean exactos. Si el tamaño de la muestra no es lo suficientemente grande, el intervalo no paramétrico es un intervalo no informativo que va desde el infinito negativo al infinito. En ese caso, Minitab muestra un intervalo finito de acuerdo con el rango de los datos. Como resultado, el nivel de confianza alcanzado es mucho menor que el nivel de confianza objetivo.
Interpretación
- Bilateral
- Utilice un intervalo bilateral para determinar un intervalo que contenga un cierto porcentaje mínimo de las mediciones de la población.
- Borde superior
- Utilice un borde superior para determinar un límite que supere un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
- Borde inferior
- Utilice un borde inferior para determinar un límite que sea menor que un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
Confianza alcanzada
Para el método no paramétrico, Minitab calcula el nivel de confianza alcanzado. Este es el nivel de confianza exacto obtenido a partir de la muestra. Por lo general, será mayor que o igual al nivel de confianza objetivo, a menos que el tamaño de la muestra sea demasiado pequeño.
Si el tamaño de la muestra no es lo suficientemente grande, el intervalo no paramétrico es un intervalo no informativo que va desde el infinito negativo al infinito. En ese caso, Minitab muestra un intervalo finito de acuerdo con el rango de los datos. Como resultado, el nivel de confianza alcanzado es mucho menor que el nivel de confianza objetivo.
Interpretación
- Bilateral
- Utilice un intervalo bilateral para determinar un intervalo que contenga un cierto porcentaje mínimo de las mediciones de la población.
- Borde superior
- Utilice un borde superior para determinar un límite que supere un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
- Borde inferior
- Utilice un borde inferior para determinar un límite que sea menor que un determinado porcentaje mínimo de mediciones de la población.
Gráfica de intervalos de tolerancia
- Histograma: Muestra la distribución de los datos de la muestra. Cada barra del histograma representa la frecuencia de los datos dentro de un intervalo.
- Gráficas de intervalos: Muestran la media y los bordes superior y/o inferior del intervalo de tolerancia de cada método. Una línea vertical al final del intervalo representa un borde y una flecha indica que no hay borde para ese lado del intervalo.
- Gráfica de probabilidad: Muestra qué tan bien se ajustan los datos a la distribución. Si los datos siguen la distribución, entonces los puntos de los datos en la gráfica de probabilidad se encuentran a lo largo de la línea ajustada de la distribución asumida.
- Tabla Estadísticos: Muestra el tamaño de la muestra, media y desviación estándar.
- Tabla Distribución paramétrica: Muestra los bordes inferior y/o superior del método que utiliza una distribución paramétrica.
- Tabla No paramétrica: Muestra los bordes superior y/o inferior del intervalo de tolerancia del método no paramétrico y el nivel de confianza alcanzado.
- Tabla Prueba de bondad de ajuste: Muestra el valor p y el valor de la prueba de Anderson-Darling. Para determinar si usted puede presuponer que los datos siguen la distribución, compare el valor p de la prueba con el nivel de significancia (α). Si el valor p es menor que o igual al nivel de significancia, usted puede concluir que los datos no siguen la distribución. En ese caso, pruebe con otra distribución o utilice el intervalo de tolerancia del método no paramétrico si el nivel de confianza alcanzado está cerca del nivel objetivo.
Interpretación
La gráfica de probabilidad muestra que los puntos graficados se encuentran a lo largo de la línea ajustada de la distribución de Weibull, lo que indica que los datos siguen una distribución de Weibull. Además, el valor p de la prueba de bondad de ajuste es 0.178, que es mayor que el nivel de significancia de 0.05. Puesto que usted no puede concluir que los datos no siguen la distribución de Weibull, puede utilizar el intervalo para la distribución de Weibull.
El intervalo de Weibull va desde aproximadamente 69.1 hasta 89.7, así que el fabricante puede estar 95% seguro de que al menos el 99% de todos los lotes de pulpa estarán dentro de este intervalo. Para todos los lotes de pulpa, el nivel medio de brillo es aproximadamente 82.8.
