Este artículo muestra cómo los intervalos de tolerancia probabilística del formulario, «estamos en un 99% segura de que el 99% de las mediciones caerán dentro de los límites de tolerancia calculados» para establecer límites de aceptación utilizando datos de producción que se distribuyen aproximadamente normalmente. Si las mediciones de producción son concentraciones de compuestos residuales que están presentes en concentraciones muy bajas, puede ser apropiado establecer límites de aceptación ajustando un poisson o una distribución exponencial.
La Conferencia Internacional sobre la Armonización (ICH) Q6 define las especificaciones como «una lista de pruebas, referencias a procedimientos analíticos y criterios de aceptación apropiados que son límites numéricos, rangos u otros criterios para las pruebas descritas» 1 estos límites y rangos numéricos son Para los criterios de ingeniería, como las dimensiones o la dureza, los criterios de rendimiento, como la cantidad de fármaco administrado por un dispositivo y criterios toxicológicos, como el nivel máximo permitido de un compuesto químico residual. Idealmente, los criterios de aceptación se establecerán para cumplir con los requisitos bien establecidos, como los del rendimiento del producto. Sin embargo, no siempre tenemos la información necesaria para hacer esto y a menudo nos vemos obligados a establecer el rango probable de valores aceptables que se verán en los datos de producción.
Al revisar los criterios de aceptación establecidos utilizando datos de preproducción, los reguladores tienden a favorecer los límites de 3 Sigma que se utilizan para los gráficos de control. En la práctica, hemos encontrado que los límites establecidos utilizando datos de un pequeño número de lotes casi siempre son demasiado ajustados. Por lo tanto, queremos aumentar los límites a 3.5 o 3.8-sigma para permitir la variabilidad de estimar Sigma a partir de muestras pequeñas. Esta variabilidad fue reconocida hace muchos años, como lo indica la siguiente cita de Deming:
Shewhart, de su método estadístico desde el punto de vista del control de calidad (la Escuela de Graduados, Departamento de Agricultura, Washington, 1939) demuestra lo inútil que es intentar estimar la magnitud de la sigma de las muestras de 4, pero que las muestras de 100 son excelentes , mientras que las muestras de 1000 dan resultados prácticamente perfectos.2
¿Qué es el nivel de aceptación?
Prueba de aceptación significa las pruebas (si las hay) que se especifican en el contrato y que se llevan a cabo de acuerdo con la especificación con el fin de emitir el «Certificado de aceptación».
Nivel de referencia significa el nivel del índice (excluyendo cualquier estimación flash) publicado o anunciado por Eurostat (o cualquier entidad sucesora que publique dicho índice) con respecto al mes que es 12 meses calendario antes del mes mencionado en el «último nivel» arriba.
El nivel de rendimiento significa, a partir de cualquier fecha de la determinación, el nivel establecido a continuación como entonces en efecto, según lo determinado de acuerdo con las siguientes disposiciones de esta definición:
Carta de aceptación significa la carta del asesor a BD de conformidad con el que el asesor nombra a BD como un distribuidor de corredores para cada serie de Muniprefered emitido por cualquier Fondo que haya ejecutado una carta de solicitud.
El nivel base significa, con respecto a un índice de inflación, el nivel de dicho índice de inflación (excluyendo cualquier estimación de «flash») publicado o anunciado por el patrocinador del índice de inflación relevante con respecto al mes que es 12 meses calendario antes del mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para el mes para Se está determinando el nivel de índice sustituto.
Las pruebas de aceptación significan que las pruebas realizadas durante el período de rendimiento están destinadas a determinar el cumplimiento del equipo y el software con las especificaciones y todos los demás archivos adjuntos incorporados en este documento por referencia y para determinar la confiabilidad del equipo.
¿Qué es el nivel de aceptación en estadistica?
Los intervalos de confianza se pueden calcular en diferentes niveles de significancia. Usamos $ alpha $ para denotar el nivel de importancia y realizar una prueba de hipótesis con un intervalo de confianza de $ 100 (1- alfa) $%.
Los intervalos de confianza generalmente se calculan en $ 5 $% o $ 1 $% niveles de significancia, para lo cual $ alfa = 0.05 $ y $ alpha = 0.01 $ respectivamente. Tenga en cuenta que un intervalo de confianza de $ 95 $% no significa que haya una probabilidad de $ 95 $% de que el valor real que se estima esté en el intervalo calculado. Más bien, dada una población, hay una probabilidad de $ 95 $% de que elegir una muestra aleatoria de esta población resulte en un intervalo de confianza que contiene el valor real que se estima.
Una región crítica, también conocida como región de rechazo, es un conjunto de valores para la estadística de prueba para la cual se rechaza la hipótesis nula. es decir, si la estadística de prueba observada está en la región crítica, rechazamos la hipótesis nula y aceptamos la hipótesis alternativa.
El valor crítico en un cierto nivel de significancia puede considerarse como un punto de corte. Si una estadística de prueba en un lado del valor crítico da como resultado la aceptación de la hipótesis nula, una estadística de prueba en el otro lado dará como resultado rechazar la hipótesis nula.
Por lo general, la forma más fácil de realizar una prueba de hipótesis con la distribución binomial es usar el valor de $ P $ y ver si es más grande o menor que $ alpha $, el nivel de significancia utilizado.
A veces, si hemos observado una gran cantidad de ensayos de Bernoulli, podemos usar la probabilidad observada de éxito $ hat {P} $, basada completamente en los datos obtenidos, para aproximar la distribución del error utilizando la distribución normal. Hacemos esto usando la fórmula [ hat {p} pm z_ {1- frac { alpha} {2}} sqrt { frac {1} {n} hat {p} (1- hat {p})} ] donde $ hat {p} $ es la probabilidad estimada de éxito, $ z_ {1- frac { alpha} {2}} $ se obtiene de las tablas de distribución normales, $ alpha $ es el nivel de significancia y $ n $ es el tamaño de la muestra.
¿Qué es el nivel de aceptación de calidad?
El nivel de calidad de aceptación es una herramienta estadística para inspeccionar un tamaño de muestra particular para un lote dado y establecer el número máximo de defectos aceptables. En orden, es el peor promedio de proceso tolerable cuando se envía una serie de lotes continuas para el muestreo de aceptación.
El AQL ha sido renombrado recientemente de «nivel de calidad de aceptación» a «límites de calidad de aceptación». Es el límite que establece el cliente que no es realmente aceptable. Los clientes prefieren productos o servicios de defectos cero, que es el nivel de calidad ideal aceptable. Sin embargo, los clientes llegan y establecen límites de calidad aceptables basados en los niveles comerciales, financieros y de seguridad.
El AQL de un producto variaría de una industria a otra. Las empresas que tratan con herramientas médicas tendrían un AQL más estricto, ya que la aceptación de productos defectuosos podría dar lugar a riesgos para la salud. Las empresas generalmente enfrentan dos situaciones posibles, para sopesar; Costo involucrado en la prueba de niveles o detectar estrictos aceptables debido a niveles más bajos aceptables con un costo potencial de retiro del producto. AQL es una estadística importante para las empresas que buscan el nivel de control de calidad Six Sigma.
El incumplimiento de los requisitos de los clientes con respecto a la calidad se denomina defectos. En la práctica, hay tres categorías de defectos
- Defectos críticos: defectos, cuando se aceptan, podrían hacer daño a los usuarios. Tales defectos son totalmente inaceptables. Se define por 0% aql
- Defectos principales: los defectos generalmente no son aceptables por los usuarios finales, ya que es probable que resulte en una falla. El AQL para un defecto mayor es del 2.5%
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