Estudios De Calibrador

STATGRAPHICS – Rev. 9/14/2006

Método Analítico (Estudio del Calibrador – Atributos)
Resumen
El Método Analítico estima la repetibilidad y sesgo de un sistema de medición donde las observaciones consisten de atributos más que de variables. En este tipo de estudio, n artículos son evaluados m veces, y el número total de aceptación a es registrado para cada artículo. A diferencia del Método deAnálisis del Riesgo, este método requiere tener una variable cuantitativa para que el valor sea conocido para cada artículo en el estudio, aunque las evaluaciones rutinarias se basan sobre un atributo más que en las mediciones de una variable. El artículo con el valor de referencia más pequeño deberá rechazarse cada vez, mientras que el artículo con el valor de referencia más grande deberáaceptarse cada vez. Por lo menos otros 6 artículos deberán obtenerse entre el más pequeño y grande y tener algunas aceptaciones y rechazos.

Ejemplo StatFolio: gageanalytic.sgp Datos del Ejemplo:
El archivo gageanalytic.sf3 contiene datos de un estudio del Calibrador típico por atributos, tomado del manual de referencia del Grupo de Acción Industrial Automotriz (AIAG) sobre Análisis del Sistema deMedición, MSA (2002). Los datos en el archivo se muestran abajo: Xt -0.016 -0.015 -0.014 -0.013 -0.012 -0.011 -0.0105 -0.01 -0.008 a 0 1 3 5 8 16 18 20 20 m 20 20 20 20 20 20 20 20 20

El archivo contiene un total de n = 9 filas, una para cada parte. La primera columna muestra los valores de referencia para la parte, la segunda columna muestra el número de aceptaciones, y la tercera columna muestrael número de corridas. Nota: Los datos del Manual de Análisis del Sistema de Medición (MSA) fueron re-impresos con permiso de DaimlerChrysler, Ford y GM Supplier Quality Requirements Task Force.

Entrada de Datos
La caja de dialogo para la entrada de datos es desplegada para este procedimiento que se muestra abajo.

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Método Analítico - 1

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Valores de Referencia: El valor de referencia cuantitativo para cada artículo, cubriendo un rango lo bastante amplio donde por lo menos una parte es rechazada sobre todas las corridas y por lo menos una parte es aceptada sobre todas las corridas. Numero de Aceptaciones: Número de aceptaciones a para cada parte. Numero de Corridas: Número de corridas m para cada parte. Si m = 20para todos los artículos, entonces un valor ajustado de la repetibilidad será calculado y una prueba-t será desarrollada para probar la significancia estadística de la estimación del sesgo. Límite de Especificación Superior: El límite de especificación superior para la variable de referencia. Límite de Especificación Inferior: El límite de especificación inferior para la variable de referencia.Titulo del Estudio: Titulo opcional que puede imprimirse en la parte superior de cada tabla de salida. Selección: Selección de un subconjunto de los datos.

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Método Analítico - 2

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Gráfico de Probabilidad
El primer paso en el análisis del estudio de los datos es calcular la probabilidad de aceptación correspondientepara cada parte y graficar estas probabilidades sobre un gráfico de probabilidad normal.
Gráfica de probabilidad valor-Z = 7.48671 + 602.452*Xt 99.9 99 Prob(aceptación) 95 80 50 20 5 1 0.1 -16 -14 P50=-0.0124271 -12 -10 -8 (X 0.001)

Si el error de medición sigue una distribución normal, entonces los cálculos de probabilidades pueden ajustarse alrededor de una línea recta. Una línea de regresiónse estima sobre las probabilidades, la ecuación es la que se muestra a la largo del gráfico. Esta ecuación es utilizada para calcular los perceptiles, como el valor P50, el cual es el valor Xt en donde la probabilidad de aceptación es igual al 50%.

Resumen del Análisis
El Resumen del Análisis tabula los resultados como se ilustra abajo. La sección superior de la salida se muestra abajo:...