Minitab, estadística para ingenieros

Minitab, estadística para ingenieros

Minitab, software estadístico para Ingeniería

 

Minitab, estadística para Ingeniería

PRUEBA DE NORMALIDAD

 

La hipótesis nula es que los datos se comportan como una distribución Normal contra la alternativa de que no siguen tal función. En el caso de que el p-valor sea menor que el alfa, nivel de significación fijado por el investigador (por defecto de 0,05), se rechaza el que los valores  de la variable continua de interés se distribuyen Normalmente.

 

Gráfico de Probabilidad

Test de Normalidad Minitab

 

La evidencia, en cuanto al p-valor, sostiene la hipótesis de que los datos provienen de una distribución Normal si esta probablidad es mayor que 0,1 al 90% de confianza, y de 0,05 al 95% de nivel de confianza, esto es, 5% de nivel de significación, probabilidad de rechazar la hipotesis nula de Normalidad siendo cierta, que se fija previamente en la investigación.

 

Test de Normalidad

 

 

CAPACIDAD DE PROCESOS

 

Se debe garantizar el enfrentarnos a un proceso controlado, basado en la estabilidad y el que los valores de la variable dependiente en estudio tiendan a distribuirse de manera Normal, o se pueda hacer una transformación para que esto efectivamente ocurra.

 

capacidad de procesos

 

capability sixpack

 DIAGNÓSTICO DE LOS PROCESOS

 

grafica de corridas en Minitab

 

 

La variable dependiente continua en estudio es la Longitud. Lo que se trata es de comprobar si los valores de esta variable de entrada se encuentran bajo control estadístico en este proceso. El Gráfico de Corridas contrasta la hipótesis de Aleatoriedad de estas mediciones, lo que implicaría variaciones Normales en las causas comunes inherentes al proceso, en el caso de que no se rechaze dicho Test.

 

 

Grafíco de Corridas con Minitab

 

La línea discontinua central se corresponde con la Mediana y cada punto representa una observación muestral. Se estudia el valor correspondiente a cada p-valor para determinar si hay variaciones en el proceso, y si están dentro o fuera de los 4 parámetros de control estadístico. Si el p-valor de conglomerados (1) es mayor que 0,05, se concluye que no hay variación debida a los clusters., de lo contrario se puede llegar a la conclusión de que aparece un sesgo por errores de muestreo. Dentro de la causa de mezclas (2), como el p-valor es menor que 0,05, lo que induce a pensar que puede haber 2 o más procesos que presentan interacción entre sí, aunque habría que ser cautos respecto a esta conclusión, al estar la significancia muy próxima a 0,05, por lo que quizá sería conveniente repetir el Test aumentando el tamaño muestral. El tercer contraste sería el de las tendencias (3), en el caso de resultar significativo, podría denotar desgaste en las herramientas, fallo en el calibrado de la maquinaria o en el desempeño de los turnos de trabajo. El último Test, el cuarto, es el de la oscilación (4), esto es, puntos en la gráfica que suben y bajan de manera errante, un p-valos significativo podría inducir problemas en el calibrado de los aparatos o en el desempeño de los operarios.

 

CONTRASTES DE HIPÓTESIS

 

contrastes de hipótesis con Minitab

 

 

CONTRASTES DE HIPÓTESIS DE LA MEDIA CON VARIANZA POBLACIONAL CONOCIDA:

 

minitab, contraste de medias con varianza poblacional conocida

 

El contraste de  media poblacional con varianza poblacional conocida, está basado en la distribución Normal Z. En el desplegable señalado de la captura del cuadro de diálogo, podemos definir si el contraste es bilateral, unilateral superior, o unilateral inferior, en función de la hipótesis de media que quiera contrastar el investigador cómo alternativa, el cual a su vez define el nivel de significación de la prueba. 

Tanto si el estadístico de contraste cae en la región de rechazo o región crítica, o lo que es lo mismo, el p-valor asociado dicho estadístico es menor que 0,05 (el Alfa en concreto que se defina un principio) se rechaza la hipótesis nula de que la media es igual/menor o mayor a un determinado valor que se pretende contrastar. Lo contrario es decir que el p-valor sea mayor que 0,05 ó 0,01, y el estadístico de contraste se encuentre dentro de la región de aceptación, nos lleva a la conclusión de que no existen evidencias estadísticamente significativas rechazar esa hipótesis nula sobre la media.

minitab, contraste media con varianza poblacional conocida en resultados

 

 

CONTRASTES DE HIPÓTESIS DE LA MEDIA CON VARIANZA POBLACIONAL DESCONOCIDA:

 

CONTRASTE DE LA T DE STUDENT EN MINITAB

 

CONTRASTES DE HIPÓTESIS DE IGUALDAD DE MEDIAS MUESTRAS INDEPENDIENTES:

 

T de Student de igualdad de medias

 

CONTRASTES DE HIPÓTESIS DE IGUALDAD DE MEDIAS MUESTRAS DEPENDIENTES O PAREADAS

 

T de Student dependientes

CONTRASTES DE HIPÓTESIS DE PROPORCIONES

 

Contraste de % en Minitab

 

ANOVA DE UN FACTOR

 

Anova de 1 Factor en Minitab

 

Comparación de las medias poblacionales de una variable dependiente continua, que se presupone se distribuye Normalmente y de manera Homocedástica (varianzas homogéneas), con Prueba Post Hoc de Dunnett para comprobar si existen diferencias estadísticamente significativas respecto del grupo de control, que define previamente el investigador.

 

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