Considerações de dados para Carta I-AM de Aceitação

Para garantir que seus resultados sejam válidos, considere as seguintes diretrizes quando coletar dados, realizar a análise e interpretar seus resultados.

Os dados devem ser contínuos

Dados contínuos são medições que podem assumir qualquer valor numérico dentro de uma faixa de valores ao longo de uma escala contínua, incluindo valores fracionários ou decimais. Exemplos comuns incluem medições como comprimento, peso e temperatura.

Os dados devem estar em ordem cronológica

Como as cartas de controle detectam mudanças ao longo do tempo, a ordem dos dados é importante. Você deve inserir os dados na ordem em que foram coletados, com os dados mais antigos no topo da planilha.

Os dados devem ser coletados em intervalos de tempo apropriados

Colete os dados em intervalos de tempo com espaçamento igual, como a cada hora, a cada turno ou todos os dias. Selecione um intervalo de tempo curto o suficiente para que você possa identificar mudanças no processo logo após elas ocorrerem.

Os dados devem ser observações individuais que não são coletadas em subgrupos

Se você puder coletar dados em subgrupos, use Carta Xbarra-R de Aceitação ou Carta Xbarra-S de Aceitação.

Os dados devem incluir, no mínimo, 100 observações totais

Se você tiver menos do que o número recomendado de observações, ainda pode usar o gráfico de controle, mas os resultados são preliminares porque os limites de controle podem não ser precisos. Se você usar o gráfico regularmente, reestime o desvio padrão e os limites de controle após coletar o número recomendado de observações.

Os dados deveriam ser moderadamente normais

Se os dados forem muito assimétricos, você pode tentar uma transformação de Box-Cox para ver se isso corrige a condição não-normal. Se seu processo produz, naturalmente, dados não-normais e a transformação for eficiente, você pode usar a carta dos dados transformados.

As observações não devem ser correlacionadas umas com as outras

Se observações consecutivas estiverem correlacionadas, o desvio padrão do processo pode ser subestimado. Como resultado, os limites de controle de aceitação podem ser muito amplos, e o gráfico pode mostrar incorretamente alguns pontos fora de controle como se estivessem no controle.