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Descubra si el defecto depende de la máquina, el turno o el proveedor, dónde está la diferencia y si es lo bastante grande para importar, y pruebe si los conteos siguen el histórico o el azar (Poisson).
Herramienta de predimensionamiento y estimación: los resultados no sustituyen al proyecto, cálculo o informe firmado por un técnico competente ni la verificación conforme a las normas aplicables.
Barras = observado; trazo negro = lo que se esperaría sin asociación (o con las proporciones probadas).
De mayor a menor. Rojo = más casos de lo esperado; azul = menos.
Ancho = total de la fila; alto = % de cada columna. Contorno grueso: residuo ajustado más allá de ±2 (▲ por encima, ▼ por debajo de lo esperado).
Cada celda muestra cuántos errores estándar está el conteo por encima (rojo) o por debajo (azul) de lo esperado; más allá de ±2 es significativo.
Punto y barra = proporción observada y su intervalo exacto (Clopper-Pearson); trazo = proporción de la prueba. Una barra que no cruza el trazo indica una categoría fuera de lo esperado.
Curva chi-cuadrada sin asociación (H0). El área sombreada a la derecha del valor observado es el valor p.
Lleve los resultados de esta página a otra calculadora, con los campos ya rellenados.
La memoria reúne entradas, resultados, ecuaciones, hipótesis y referencias de esta página, con campos para proyecto, responsable y revisión. El informe completo incluye también los gráficos y las interpretaciones, en color. En la ventana de impresión, elija Guardar como PDF.
Cuando las dos variables son categorías contadas en las mismas piezas: máquina y tipo de defecto, turno y desecho, proveedor y aceptación en recepción. La prueba dice si la distribución de una cambia según la otra. En el ejemplo de las prensas, la prensa 2 en el 1.er turno tuvo 76 asas rechazadas frente a 61 esperadas: p = 0,019, hay asociación.
El esperado es lo que tendría la celda si no hubiera asociación: total de la fila × total de la columna ÷ total general. La contribución, (observado − esperado)²/esperado, muestra cuánto pesa cada celda en la chi-cuadrada; las mayores indican dónde empezar a investigar.
Muestran, en errores estándar, cuánto está cada celda por encima o por debajo de lo esperado. Por encima de +2 o por debajo de −2 la diferencia de esa celda es significativa por sí sola. Es la forma más directa de responder “¿qué máquina y qué turno?”.
En tablas 2×2 con conteos pequeños (algún esperado por debajo de 5), frecuentes en la inspección de recepción con pocos lotes rechazados. Calcula la probabilidad exacta y no depende de la aproximación chi-cuadrada. La página muestra el resultado bilateral y los dos unilaterales.
Es el tamaño de la asociación, de 0 a 1, que no crece con el número de datos. Con miles de piezas casi todo da p < 0,05; la V separa las asociaciones fuertes (por encima de 0,5) de las que no cambian ninguna decisión (por debajo de 0,1).
Use “Bondad de ajuste a proporciones”: pegue la categoría, el número observado en el período y la proporción histórica (o el conteo histórico). La prueba compara las dos distribuciones y el gráfico de contribuciones muestra qué tipo de defecto cambió.
Los gráficos c y u suponen defectos al azar (Poisson). Si la varianza es mucho mayor que la media, los defectos se concentran en algunas piezas y el gráfico da demasiadas alarmas. En el ejemplo de los paneles, 28 unidades con 3 defectos frente a 5 esperadas rechazan la hipótesis de Poisson (p < 0,001).
Aviso importante: las herramientas de Indus Metrics realizan estimaciones y predimensionamientos a partir de los datos introducidos y de métodos de ingeniería publicados. No sustituyen al proyecto, la memoria ni el certificado firmados por un técnico competente, ni la verificación conforme a las normas técnicas y la legislación aplicables. Las propiedades de materiales y combustibles varían: compruébelas con el fabricante o con análisis de su proceso antes de decidir. Al usar el sitio acepta el Aviso legal y condiciones de uso.
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