Indiquer les paramètres par défaut pour les études de R&R de l'instrumentation

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Indiquez les paramètres par défaut pour les études de R&R de l'instrumentation. Les modifications apportées aux paramètres par défaut s'appliquent jusqu'à une nouvelle modification de ces derniers, même si vous avez quitté Minitab.

Variation de l'étude

Spécifiez le nombre par défaut par lequel multiplier l'écart type afin d'estimer la variation dans les mesures. Le multiplicateur par défaut est 6, ce qui correspond au nombre d'écarts types nécessaires pour contenir 99,73 % des mesures.

Remarque

Si vous ne fournissez qu’une seule spécification et que vous souhaitez inclure 99,73 % de vos mesures, vous n’avez pas besoin de remplacer le 6 par un 3. Minitab divise le nombre par 2 pour ces calculs.

Si un écart type historique est entré

Utiliser l'écart type historique pour estimer la variation de procédé : Choisissez d'utiliser l'écart type historique lorsqu'une valeur connue pour la variation totale est saisie dans la boîte de dialogue.
Utiliser les pièces de l'étude pour estimer la variation de procédé : Choisissez d'utiliser les données de mesure dans la feuille de calcul afin d'estimer la variation totale du procédé même lorsqu'un écart type historique est saisi dans la boîte de dialogue. Lorsque vous sélectionnez cette option, Minitab affiche une colonne %Procédé dans les résultats et dans le graphique Composantes de la variation. La colonne %Procédé affiche le pourcentage de l'écart type du procédé représenté par chaque composante de la variance.

Alpha pour exclure le terme d'interaction

Entrez le seuil de signification par défaut utilisé par Minitab pour supprimer le terme d'interaction du modèle. Minitab utilise cette option uniquement avec la méthode ANOVA. La valeur par défaut est 0,05. Minitab utilise également cette valeur pour Evaluer le processus de mesure (EMP croisé).

Utilisez un seuil de signification supérieur, comme 0,10 ou 0,25, si vous souhaitez avoir plus de chances de conserver l'interaction dans le modèle. Utilisez un seuil de signification inférieur, comme 0,01, pour avoir moins de probabilités de conserver l'interaction dans le modèle.