Quando estamos a implementar
melhorias no processo, ou quando queremos fazer uma avaliação do processo atual,
temos que fazer um controlo. Normalmente não fazemos um controlo a 100% do
produto por questões de tempo e custo, ou no caso de ensaios destrutivos ficaríamos
sem produto para expedir.
O correto dimensionamento do tamanho da amostra é de extrema importância para obter um resultado obtido seja confiável. Ou seja, a população é devidamente representada pela amostra.
Em resumo:
- as amostras que são muito grandes pode desperdiçar tempo, recursos e dinheiro,
- as amostras que são muito pequenas pode levar a resultados imprecisos.
Em muitos casos, pode-se facilmente determinar a dimensão da amostra necessária para estimar um parâmetro do processo, tais como a média da população.
Dados contínuos
Fórmula para o cálculo do tamanho da amostra
n – tamanho da amostra
σ – desvio padrão estimado
Δ - precisão ou o nível de incerteza em estimativa que se está disposto a aceitar (expresso em %).
Dados discretos
n – tamanho da amostra
σ – desvio padrão estimado
Δ - precisão ou o nível de incerteza em estimativa que se está disposto a aceitar (expresso em %).
P - é a percentagem defeituosa que se está a estimar (expressa em %)
Exemplo
(1)
Dada uma proporção estimada com defeito de 5% a 15%, qual o tamanho da amostra que devemos tomar para estimar a proporção defeituoso no prazo de 4%?
P = (15% - 5%) = 10% = 0,10 Δ = 0,04
Usando a fórmula para dados discretos, teremos
n = (1,96 / 0,04)^2 * (0,10)*(1-0,10)
n = 2401 * 0,09
n = 216,09
Tamanho da amostra = 217
(2)
Queremos estimar o tempo de ciclo médio, num prazo de 2 dias. A estimativa preliminar do desvio padrão da população é de 6 dias. Quantas observações devemos tomar?
Δ = 2 σ = 6 dias
Usando a fórmula para dados contínuos, teremos
n = (1,96 x 6 / 2)^2
n = 34,57
Tamanho da amostra = 35
#SPC
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