Ejemplo de Análisis de distribución no paramétrico (Censura por la derecha)

Un ingeniero especializado en fiabilidad estudia las tasas de fallas de las bobinas de los ensambles de motor para determinar los tiempos en los que fallan las bobinas. A altas temperaturas, las bobinas pueden dañarse demasiado rápido.

El ingeniero registra los tiempos de falla de las bobinas de motor a 80° C y 100° C. Sin embargo, algunas de las unidades deben retirarse de la prueba antes de que fallen. Por lo tanto, los datos están censurados por la derecha. El ingeniero utiliza el Análisis de distribución no paramétrico (Censura porla derecha) para determinar lo siguiente:
  • Los tiempos a los cuales fallan diversos porcentajes de las bobinas.
  • El porcentaje de bobinas que sobrevive más allá de diversos lapsos de tiempo.
  • La función de supervivencia para las bobinas de motor (como se muestra en una gráfica de supervivencia).
  • Si las curvas de supervivencia a las dos temperaturas son significativamente diferentes.
  1. Abra los datos de muestra, FiabilidadDevanadosMotor.MTW.
  2. Elija Estadísticas > Confiabilidad/supervivencia > Análisis de distribución (censura por la derecha) > Análisis de distribución no paramétrico.
  3. En Variables, ingrese Temp80Temp100.
  4. Haga clic en Censurar. En Usar columnas de censura, ingrese Cens80Cens100.
  5. En Valor de censura, escriba 0. Haga clic en Aceptar.
  6. Haga clic en Gráficas. Seleccione Gráfica de supervivencia.
  7. Haga clic en Aceptar en cada cuadro de diálogo.

Interpretar los resultados

La mediana de tiempo de falla estimada de Temp80 es 55 horas y la mediana de tiempo de falla estimada de Temp100 es 38. Por lo tanto, el aumento en la temperatura disminuye la mediana de tiempo de falla en aproximadamente 17 horas.

Minitab muestra las estimaciones de supervivencia en la tabla de Estimaciones de Kaplan-Meier. A 80° C, 0.9000 (90%) de las bobinas sobrevive más de 31 horas. A 100° C, 0.9000 (90%) de las bobinas sobrevive más de 14 horas.

En la tabla Estadísticos de prueba, un valor p < α (usualmente, α = 0.05) indica que las curvas de supervivencia son significativamente diferentes. En este caso, los dos valores p (0.005 y 0.000) son menores que α, lo cual sugiere que un cambio de 20° C tiene un efecto en la avería de bobinas de motor.

80° C
Variable: Temp80

Censura

Información de censuraConteo
Valor no censurado37
Valor censurado por la derecha13
Valor de censura: Cens80 = 0
Cálculos no paramétricos

Características de la variable


Error
estándar
IC normal de 95.0%



Media(MTTF)InferiorSuperiorQ1MedianaQ3IQR
63.71233.8345356.196871.22794855**

Cálculos de Kaplan-Meier


Número
en
riesgo
Número
de
fallas





Probabilidad de
supervivencia
Error
estándar
IC normal de 95.0%
TiempoInferiorSuperior
235010.9800000.01979900.9411951.00000
244910.9600000.02771280.9056841.00000
274820.9200000.03836670.8448030.99520
314610.9000000.04242640.8168460.98315
344510.8800000.04595650.7899270.97007
354410.8600000.04907140.7638220.95618
374310.8400000.05184590.7383840.94162
404210.8200000.05433230.7135110.92649
414110.8000000.05656850.6891280.91087
454010.7800000.05858330.6651790.89482
463910.7600000.06039870.6416210.87838
483830.7000000.06480740.5729800.82702
493510.6800000.06596970.5507020.80930
503410.6600000.06699250.5286970.79130
513340.5800000.06979970.4431950.71680
522910.5600000.07019970.4224110.69759
532810.5400000.07048400.4018540.67815
542710.5200000.07065410.3815210.65848
552610.5000000.07071070.3614100.63859
562510.4800000.07065410.3415210.61848
582420.4400000.07019970.3024110.57759
592210.4200000.06979970.2831950.55680
602110.4000000.06928200.2642100.53579
612010.3800000.06864400.2454600.51454
621910.3600000.06788230.2269530.49305
641810.3400000.06699250.2086970.47130
661710.3200000.06596970.1907020.44930
671620.2800000.06349800.1555460.40445
741310.2584620.06215920.1366320.38029
100° C
Variable: Temp100

Censura

Información de censuraConteo
Valor no censurado34
Valor censurado por la derecha6
Valor de censura: Cens100 = 0
Cálculos no paramétricos

Características de la variable


Error
estándar
IC normal de 95.0%



Media(MTTF)InferiorSuperiorQ1MedianaQ3IQR
44.78134.4336636.091453.471124385430

Cálculos de Kaplan-Meier


Número
en
riesgo
Número
de
fallas





Probabilidad de
supervivencia
Error
estándar
IC normal de 95.0%
TiempoInferiorSuperior
64010.975000.02468550.9266171.00000
103910.950000.03446010.8824591.00000
113810.925000.04164580.8433761.00000
143710.900000.04743420.8070310.99297
163610.875000.05229130.7725110.97749
183530.800000.06324560.6760410.92396
223210.775000.06602560.6455920.90441
243110.750000.06846530.6158100.88419
253010.725000.07060010.5866260.86337
272910.700000.07245690.5579870.84201
292810.675000.07405660.5298520.82015
302710.650000.07541550.5021880.79781
322610.625000.07654660.4749720.77503
352510.600000.07745970.4481820.75182
362420.550000.07866070.3958280.70417
372210.525000.07895810.3702450.67975
382120.475000.07895810.3202450.62975
391910.450000.07866070.2958280.60417
401810.425000.07816250.2718040.57820
451720.375000.07654660.2249720.52503
461520.325000.07405660.1798520.47015
471310.300000.07245690.1579870.44201
481210.275000.07060010.1366260.41337
541110.250000.06846530.1158100.38419
68810.218750.06665850.0881020.34940
69710.187500.06404340.0619770.31302
72610.156250.06051540.0376420.27486
76510.125000.05590170.0154350.23457
Comparación de curvas de supervivencia

Estadísticas de prueba

MétodoChi-cuadradaGLValor p
Clasificación del logaritmo7.715210.005
Wilcoxon13.132610.000