Esto es similar al plan de muestreo doble, excepto que con la segunda muestra tenemos nuevamente un rango no concluyente entre A3 y A4. A continuación A3, el lote se acepta por encima de A4, se rechaza y si el número total de defectos está entre A3 y A4, se toma una tercera muestra, etc.
Finalmente, después de varias muestras, el inspector debe tomar una decisión final y se establece un límite crítico (como en el plan de muestreo único) que determina si el lote es aceptado o rechazado.
donde, n = número de artículos/productos en el lote dado.
n = número de unidades del producto seleccionado aleatoriamente del lote de tamaño N.
A = número de aceptación. Es el número de defectos máximos permitidos en una muestra de tamaño n.
Entonces, A1, A2, A3, A4, A5 son los números de aceptación que se utilizarán en planes de muestreo dobles y múltiples.
Para explicar el procedimiento de este plan, asumamos los siguientes datos:
(1) Tome la muestra de 60 elementos de la lote de N piezas e inspeccione.
(2) Si no hay defecto, acepte el lote de N sin ninguna inspección adicional.
(3) Si contiene> 3 defectivos, rechace el lote de N.
(4) Si contiene <2 defectivos, tome otra muestra de 30 piezas al azar e inspeccione.
(5) Si el número total de defectos de la primera y segunda muestra combinada sale a ser 1 Acepta el lote de N.
(6) Si el número total de defectos de la primera y segunda muestras combinadas sale a ser> 4 rechazar el lote de N.
¿Qué son los planes de muestreo?
- Seleccione la tabla en función de lo seguro de que desea estar sobre lo que se observa. Por ejemplo, si está revisando los registros del historial de dispositivos de un dispositivo de soporte de vida, puede optar por usar la Tabla 2 (99% de confianza). Puede optar por usar la Tabla 1 (95% de confianza) para la revisión de los registros del historial del dispositivo con respecto a un dispositivo con menor riesgo.
- Seleccione un tamaño de muestra. Si la población de registros a la muestra es pequeña (aproximadamente treinta o menos), puede optar por revisar todos los registros.
- Revise la muestra de registros seleccionados. Puede finalizar su revisión de la muestra completa si observa condiciones objetables más allá del número indicado en el encabezado de la columna*. Sin embargo, si no revisa todos los registros de la muestra, no puede informar una información adicional que podría ser útil para comprender aún más la prevalencia potencial de la condición objetable observada, o puede no reconocer si existen otras condiciones objetables.
(* Si elige rescindir su revisión antes de completar la revisión de toda la muestra, además de la información contenida en la Instrucción 4, informe en el informe de inspección del establecimiento cuántos registros se revisaron antes de su terminación de la revisión).
- Seleccione la tabla en función de lo seguro de que desea estar sobre lo que se observa. Por ejemplo, si está revisando los registros del historial de dispositivos de un dispositivo de soporte de vida, puede optar por usar la Tabla 2 (99% de confianza). Puede optar por usar la Tabla 1 (95% de confianza) para la revisión de los registros del historial del dispositivo con respecto a un dispositivo con menor riesgo.
- Seleccione un tamaño de muestra. Si la población de registros a la muestra es pequeña (aproximadamente treinta o menos), puede optar por revisar todos los registros.
- Revise la muestra de registros seleccionados. Puede finalizar su revisión de la muestra completa si observa condiciones objetables más allá del número indicado en el encabezado de la columna*. Sin embargo, si no revisa todos los registros de la muestra, no puede informar una información adicional que podría ser útil para comprender aún más la prevalencia potencial de la condición objetable observada, o puede no reconocer si existen otras condiciones objetables.
(* La información solicitada en la Instrucción 4 debe informarse cada vez que se considere una acción oficial indicada (OAI). La acción voluntaria indicó que los endosos a veces se elevan a la acción oficial indicada).
R. No hay violaciones «aceptables» de la regulación del sistema de calidad. Todas las violaciones de regulación del sistema de calidad encontradas deben manejarse adecuadamente de acuerdo con las políticas y procedimientos actuales de la FDA. Al usar las columnas «1 de:» y «2 de:», no significa no más que ese número de violaciones de regulación del sistema de calidad por el tamaño de muestra apropiado es aceptable. Solo le dará una comprensión inicial de cuán frecuente puede ser el problema.
¿Cuáles son las características de un plan de muestreo?
- Plan de muestreo de aceptación: estos muestreo
Los planes consisten en un tamaño de muestra y una regla de decisión. El tamaño de la muestra es el número de artículos
para probar o el número de mediciones a tomar. La regla de decisión implica la aceptación
Límite (s) y una descripción de cómo usar el resultado de la muestra para aceptar o rechazar el lote. - Método de diseño: para diseñar un plan de muestreo
Por el método de dos puntos, el diseñador especifica dos puntos en la característica operativa
Curva (OC-curve).
Estos dos puntos definen los niveles de calidad aceptables e inaceptables para el propósito
de muestreo de aceptación. Los dos puntos también determinan los riesgos asociados con el
decisión de aceptación/rechazo. Beará una discusión más exhaustiva de la metodología.
en el tutorial.
- Plan de muestreo de aceptación: estos muestreo
Los planes consisten en un tamaño de muestra y una regla de decisión. El tamaño de la muestra es el número de artículos
para probar o el número de mediciones a tomar. La regla de decisión implica la aceptación
Límite (s) y una descripción de cómo usar el resultado de la muestra para aceptar o rechazar el lote. - Método de diseño: para diseñar un plan de muestreo
Por el método de dos puntos, el diseñador especifica dos puntos en la característica operativa
Curva (OC-curve).
requieren suficientes pruebas e inspección para discriminar entre aceptable e inaceptable
Niveles de calidad en los niveles de probabilidad que selecciona el diseñador.
su tiempo y esfuerzo utilizando más pruebas e inspección de las necesarias para
minimizar el costo.
que conozcas rápidamente, describiras y explique el significado de tus reglas de aceptación, usando
curvas características operativas para establecer las probabilidades y riesgos.
Ingenieros de fiabilidad, técnicos y consultores. Además del plan de muestreo
Aplicaciones, es muy adecuado para la capacitación en el aula.
¿Qué es un plan de muestreo de suelos?
Mapa base: un mapa de fondo utilizado dentro de un SIG que permite la digitalización de los límites de campo espacialmente precisos. Por lo general, el mapa base es una fotografía aérea a la que se hace referencia a ubicaciones en la superficie de la Tierra (georreferenciado). Los límites de campo se crean rastreando el borde de un campo, ya que se identifica visualmente en el mapa base.
Muestreo de células: un enfoque de muestreo en el que un campo se divide en una cuadrícula de células de tamaño uniforme, y cada célula se muestrean de forma independiente. Se recoge una sola muestra compuesta en cada celda y se usa para caracterizar las propiedades del suelo dentro de una célula.
Muestra de suelo compuesto (simple versus múltiple): una sola muestra compuesta contiene 15 a 20 núcleos de suelo recolectados en ubicaciones aleatorias en todo un campo o área. En comparación, las muestras compuestas múltiples implican la recolección de muestras de suelo (15 a 20 núcleos por muestra) en múltiples ubicaciones dentro de un campo, según lo determinado por el enfoque de muestreo específico del sitio (por ejemplo, punto, celda o zona).
Corrección diferencial: una técnica GPS que utiliza una señal adicional para mejorar la precisión de una posición recolectada utilizando un receptor GPS. Existen diferentes fuentes de corrección diferencial y varían en el costo y su capacidad para corregir los errores normales en una posición determinada por GPS.
FMIS (Sistema de información de gestión de la granja): software diseñado para apoyar varios aspectos de una operación agrícola. A diferencia de un SIG, el software ayuda a organizar y administrar actividades agrícolas, como mantenimiento de registros, programación de trabajo, compras, recopilación y almacenamiento de datos, y fabricación de mapas. Los niveles de soporte y funcionalidad difieren en función del software y el uso previsto.
¿Qué tipos de planes de muestreo de aceptación existen?
AceptanceMpling es un procedimiento de control de calidad aplicado como una alternativa a la inspección del 100%. Una muestra aleatoria de elementos se extrae de mucho para determinar la fracción de elementos que tienen una característica de calidad requerida. Tanto el número de elementos que se inspeccionarán como el criterio para determinar la conformidad del lote al requisito están dados por un plan de muestreo apropiado con riesgos especificados de errores de muestreo tipo I y tipo II. En este artículo, presentamos los resultados de las pruebas empíricas de la precisión de las planificaciones de muestreo seleccionadas reportadas en la literatura. Estos planes son para las características de calidad medibles que se conocen tienen distribuciones binomiales, exponenciales, normales, gamma, weibull, gaussianas inversas o poisson. En general, los resultados respaldan la sabiduría aceptada de que las variables aceptan planes son superiores a los atributos (binomiales) de aceptación, en el sentido de que estos proporcionan una protección comparable contra los riesgos a un costo de muestreo reducido. Sin embargo, para los planes Gaussian y Weibull, hay rangos de los parámetros de forma para los cuales los tamaños de muestra requeridos son de hecho más grandes que los planes de atributos correspondientes, dramáticamente para instancias de gran sesgo. Las pruebas confirman además que el plan inverso-gaussiano publicado (IG) es defectuoso, según lo informado por White y Johnson (2011).
Para abordar las desventajas de los planos de muestreo clásicos diseñados para productos industriales tradicionales, originalmente proponemos un plan de visualización de aceptaciones de dos rankes (Trasp) para la inspección de salidas de datos geoespaciales en función del nivel de calidad de aceptación (AQL). El primer plan de muestreo de rango es inspeccionar el lote que consiste en hojas de mapas, y el segundo es inspeccionar el lote que consiste en características en una hoja de mapa individual. El diseño de Trasp está formulado como un problema de optimización con respecto al tamaño de la muestra y el número de aceptación, que cubre dos casos de tamaño de lote. El primer caso es para un tamaño de lote pequeño con no conformidades modeladas por una función de distribución hipergeométrica, y el segundo es para un tamaño de lote mayor con no conformidades modeladas por una función de distribución de Poisson. El Trasp propuesto se ilustra a través de dos estudios de casos empíricos. Nuestro análisis demuestra que: (1) el Trasp propuesto proporciona un enfoque general para la inspección de calidad de las salidas de datos geoespaciales que consisten en elementos no uniformes y (2) el plan de visualización de aceptaciones propuesto basado en Trasp funciona mejor que otras muestras clásicas. Supera los inconvenientes del porcentaje de muestreo, es decir, «estregrado para el tamaño de lote grande, la tolerancia para el tamaño de lote pequeño» y los de un estándar nacional utilizado específicamente para salidas industriales, es decir, «lotes con diferentes tamaños correspondientes al mismo plano de muestreo».
La eficiencia del muestreo de cadena se examina mediante la coincidencia de las curvas de características de funcionamiento (OC) de los planos de muestreo de cadena (CHSP) con planos de muestreo simples y dobles. En particular, se presentan las características operativas de algunos CHSP-0, 3 y 1, 3, así como CHSP-0, 4 y 1, 4, donde los pares de números representan el primer y el segundo número de aceptación acumulada. El hecho de que el procedimiento CHSP utilice resultados acumulativos de dos o más muestras y que los parámetros pueden variar para producir una amplia variedad de características operativas plantean la pregunta de si es posible que dichos planes proporcionaran una protección dada con menos inspección que con Plan de muestreo único o doble. Los valores de relación operativa informados ilustran las posibilidades de coincidir con Plan de muestreo individual y doble con CHSP. Se muestra que los planos de muestreo de cadena proporcionan una eficiencia mejorada sobre las planificaciones de muestreo individuales y dobles que tienen sustancialmente las mismas características operativas.
El estudio midió la aceptabilidad del auto-muestreo para las pruebas del papiloma humano (VPH) en el contexto de la detección del cáncer cervical. Las mujeres llevaron a cabo auto-muestreo sin supervisión, utilizando una hoja de instrucciones escrita. Los participantes eran mujeres que asistían a una clínica de planificación familiar o un fideicomiso de atención primaria para la detección de cervical de rutina. Las mujeres (n = 902) llevaron a cabo el auto-muestreo para las pruebas de VPH y luego un clínico realizó una prueba de frotis cervical de rutina y una prueba de VPH. Inmediatamente después de tener las dos pruebas, los participantes completaron una medida de aceptabilidad para ambas pruebas y respondieron preguntas sobre la facilidad de usar la hoja de instrucciones y la voluntad de usar el auto muestreador en el futuro. La mayoría de las mujeres consideraron que el auto-muestreo era más aceptable que la prueba administrada por el clínico, pero faltaba la confianza de que la prueba se había realizado correctamente. Se encontraron diferencias demográficas significativas en las actitudes, ya que las mujeres casadas tienen actitudes más favorables hacia el auto-muestreo que las mujeres solteras, y las mujeres asiáticas que tienen actitudes más negativas que las mujeres en otros grupos étnicos. La intención de usar el auto-muestreo en el futuro fue muy alta en todos los grupos demográficos. El auto-muestreo para las pruebas de VPH fue altamente aceptable en esta muestra grande y demográficamente diversa, y las mujeres pudieron realizar la prueba sola, utilizando instrucciones escritas simples. De acuerdo con estudios anteriores, las mujeres estaban preocupadas por hacer la prueba correctamente y este problema deberá abordarse si se introduce el auto-muestreo. Se necesita más trabajo para ver si las diferencias demográficas que encontramos son robustas e identificar razones para una menor aceptabilidad entre las mujeres solteras y las de los antecedentes asiáticos.
¿Qué es AQL y LTPD?
El nivel de calidad aceptable (AQL) es el porcentaje máximo defectuoso que se considera satisfactorio como un promedio de proceso por el productor y el consumidor. En otras palabras, si, en promedio, el producto no conforme del 4% (aql = 4.0) es aceptable tanto para el productor como para el consumidor, entonces el productor acuerda producir, en promedio, un producto no conforme al 4%.
Porcentaje de tolerancia del lote defectuoso (LTPD), expresado en porcentaje defectuoso, es la calidad más pobre en un lote individual que debe aceptarse. El LTPD tiene una baja probabilidad de aceptación. En muchos planes de muestreo, el LTPD es el porcentaje defectuoso que tiene una probabilidad de aceptación del 10% utilizando un plan de muestreo aceptado. Con este plan, el productor acepta producir suficiente producto no conforme, como el consumidor aceptará el lote utilizando el plan de muestreo acordado y el nivel de AQL.
La principal diferencia es que AQL es el nivel de calidad promedio sobre una serie de lotes donde LTPD está basado en lote a lote. Mi sugerencia: si produce una serie de lotes, usa AQL para producir el producto no conforme. Si está produciendo muchos productos aislados, use LTPD para producir el producto no conforme.
En retrospectiva, puedo ver más realidad ahora que tengo 48. Los procesos y la tecnología de hace 20 a 30 años (incluida la tecnología de recopilación / análisis de información) no estaban cerca de lo que son hoy. Las expectativas han crecido con la tecnología. Mira los autos hoy. Incluso hace 10 años, esto era evidente.
Hoy usamos Poke-Yoke y tal para asegurarnos de que no se envíen piezas malas. Las inspecciones generalmente se construyen en línea y son discretas. Hacer piezas malas son parte de la realidad. Toda la teoría Aside, debes tener algún umbral. Medible «de hoy» es PPM.
¿Qué es un muestreo y cuáles son sus tipos?
El muestreo produce un resultado significativo de la investigación. Sin embargo, con las diferencias que pueden estar presentes entre una población y una muestra, pueden ocurrir errores de muestra. Por lo tanto, es esencial utilizar el método de muestreo más relevante y útil.
A continuación hay tres de los errores de muestreo más comunes.
- El sesgo de muestreo ocurre cuando la muestra no refleja las características de la población.
- Los errores de marco de muestra ocurren cuando se usa la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Esto puede deberse a factores de género, raza o económicos.
- Los errores sistemáticos ocurren cuando los resultados de la muestra difieren significativamente de los resultados de la población.
¿Cuál es su experiencia con el diseño de la investigación y los métodos de muestreo? ¿Te has enfrentado a algunos de los desafíos mencionados en este artículo? Por favor comparta sus pensamientos en los comentarios.
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- El sesgo de muestreo ocurre cuando la muestra no refleja las características de la población.
- Los errores de marco de muestra ocurren cuando se usa la subpoblación incorrecta para seleccionar una muestra. Esto puede deberse a factores de género, raza o económicos.
- Los errores sistemáticos ocurren cuando los resultados de la muestra difieren significativamente de los resultados de la población.
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