Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes ao coletar dados, realizar a análise, e interpretar os resultados.
- Os dados da amostra devem ser selecionados aleatoriamente
- As unidades a serem inspecionadas devem ser selecionadas aleatoriamente e devem ser representativas de todos os itens do lote. Isso pode exigir um esforço extra, como numeração de cada item e extração de números aleatórios ou estratificação do lote e amostragem de cada estrato ou camada. No entanto, este processo é necessário para a eficácia do processo de amostragem.
- Os dados devem ser contínuos
- Os dados contínuos são medidas que podem, potencialmente, ser qualquer valor numérico dentro de um intervalo de valores ao longo de uma escala contínua, incluindo valores fracionários ou decimais. Exemplos comuns incluem medições como comprimento, peso e temperatura.
- Os lotes individuais devem ser homogêneos
- Os lotes representam toda a população de unidades da amostra de onde serão retiradas. Os lotes devem ser homogêneos. Eles devem ser embalados e enviados em tamanhos que sejam bem gerenciados, tanto pelo consumidor como pelo fornecedor, de uma forma que permita uma fácil seleção de amostras. Inspecionar lotes maiores geralmente é mais econômico do que inspecionar uma série de lotes menores.
- O consumidor e o fornecedor devem concordar quanto aos níveis de qualidade do alvo
- O consumidor e o fornecedor devem concordar com a taxa de defeitos mais elevada seja aceitável (nível de qualidade médio, NQA). O consumidor e o fornecedor também devem concordar com a taxa mais elevada que o consumidor está disposto a tolerar em um lote individual (nível de qualidade rejeitável, NQR).
- O NQA descreve o que o plano de amostragem aceitará, NQR descreve o que o plano de amostragem irá rejeitar. Você deseja criar um plano de amostragem que aceite um determinado lote de produto no NQA a maior parte das vezes, e rejeite um lote específico de produto no NQR a maior parte das vezes.
