Cómo construir e interpretar un gráfico de probabilidad normal para un proyecto seis sigma

Pidiendo aclaración es fundamental en gráficos de probabilidad normal Seis Sigma y puede ayudar con esto. Cuando alguien le dice que sus datos son normales, siempre responden con: “¿Cómo lo normal son?” No hay datos del mundo real son perfectamente normales. Así que la pregunta que se debería hacer no es “¿Son los datos normales?” Sino más bien “Cómo normales son los datos?”

Video: Grafico de Distribución Normal en Excel 2013/2010!!!! - Fácil! Con funciones :)

Antes de realizar un análisis, se recomienda a determinar cuán estrechamente sus datos siguen una distribución normal mediante la creación de un gráfico de probabilidad normal. Luego, dependiendo de su situación, usted puede decidir si sus datos son lo suficientemente normal de proceder con el uso de las herramientas estadísticas que asumen la normalidad.

Si usted tiene cientos de puntos de datos de la muestra, una forma de comprobar lo normal que son sus datos es simplemente crear un gráfico de puntos o histograma de los datos. Cuanto más cerca de la trama sigue una forma de campana simétrica, la más normal es.

Cuando usted no tiene cientos de puntos de datos, sin embargo, el método de la gráfica / histograma de puntos se convierte en cada vez menos fiable. UN gráfico de probabilidad normal es una forma sencilla de medir lo normal que son sus datos independientemente de la cantidad de datos que tiene.

Con un conjunto de datos de un proceso o característica del producto, ya está listo para comenzar los pasos para crear un gráfico de probabilidad normal:

1. ordenar su norte número de puntos de datos en bruto desde el valor mínimo de los valores máximos observados.

2. Asignar un número de orden de rango (yo) Para cada una de las norte puntos de datos.

   Video: Distribucion Normal de Probabilidades | Campana de Gauss

   Es decir, desde el mínimo hasta el máximo, es el punto de datos de la primera, séptima, o de 98º?

3. Calcular la probabilidad acumulada (pag_yo) Asociada con cada punto de datos ordenadas por rango.

   Video: Excel 2010 Distribución Normal

   Utilice la siguiente fórmula:

   

4. Utilice la tabla normal estándar que se encuentran en la Tabla 12-3 para calcular la z_yo valor para cada uno de sus norte puntos de datos.

   Video: Gráfico de Probabilidad Normal

   Por ejemplo, si la probabilidad acumulada calculada para su séptimo punto de datos jerarquizada pag₇ = 0,140, ​​a encontrar el valor más cercano en el cuerpo de la tabla y grabar el asociado z valor. Para 0.140, la entrada más cercana en la tabla es 0,140071, que corresponde a una z₇ de 1,08.

   Debido a que una curva normal estándar es perfectamente simétrico, cada probabilidad tiene dos posibles correspondientes z valores. Ambos valores tienen exactamente la misma magnitud, pero uno es positivo y el otro negativo. Imagine un dibujo de una curva de campana perfecta: Para cualquier punto seleccionado en la curva, otro punto tiene la misma altura vertical exacta en el lado de espejo.

   Por cada gráfico de probabilidad normal, como a determinar la z valores de menos a los mayores puntos de datos de rango ordenada, la z Los valores comienzan negativo, pasan por cero, y luego se convierten en positivas.

   Asegúrese de que su determinada z valores son negativos para cada punto de datos que tiene un asociado pag menos de 0.500 y positivo para los que tienen una pag mayor que 0.500. De lo contrario, el diagrama de dispersión que crea con estos valores será incorrecta.

5. Crear un x-y gráfico de dispersión de los puntos de datos medidos en función de su determinada z valores.

   Los datos medidos van en el x-eje, y el z Los valores van en el y-eje.

A continuación se muestra el proceso para crear un gráfico de probabilidad normal para un conjunto de 20 mediciones de una característica proceso crítico.

Después de haber creado el gráfico de probabilidad normal, mirarlo. ¿Los puntos trazados forman un modelo lineal? Cuanto más cerca de los puntos son a la formación de una sola línea, los más normales sus datos son- la más dispersos los puntos son, el menos normal sus datos son.

Si el gráfico de probabilidad normal forma aún más borrosa la impresión de una línea, estás lo suficientemente cerca de lo normal para todas las herramientas estadísticas que han de aplicarse de forma válida para casi todos, pero las situaciones más sensibles.

Sí, cuanto más cerca están sus datos a la normalidad, las más de cerca los resultados de su análisis estadístico se ajustan a la realidad. Sin embargo, muy a menudo, todo lo que necesita para la mejora de avance es una indicación de la dirección básica, a la derecha. Siempre que sus datos no son drásticamente diferentes de lo normal, ya está listo.