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[统计应用] FDA培训_使用控制图的判异准则

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药生
发表于 2016-10-12 20:46:49 | 显示全部楼层 |阅读模式

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控制图的判异准则有两类 : 一类是点出界判异: 点子超出了控制界限。另一类是界内点排列不随机判异:点子尽管在控制界限内。如“八准则”图例

是不是选用准则越多越好呢?不是的。准则选用得越多、假阳性错误α越高。每一个控制图的判断准则,都有其α。但是,当合并选用太多的判断准则时,将会导致总α高得无法接受。使用所有八准则α = 2.37%即使过程处于稳态, 平均每 42 个控制点也会产生一个1 个假阳性的信号

FDA建议明智地使用控制图的判异准则。不要选用全部八条、而是选用其中若干条“准则”。

Control Charts.jpg
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大师
发表于 2016-10-12 22:24:25 | 显示全部楼层
不太懂,不过多了解了解没事
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药徒
发表于 2016-10-13 18:41:10 | 显示全部楼层
应该用那几个准则呀?
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药徒
发表于 2016-10-13 20:38:59 | 显示全部楼层
哪几条呢?
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药徒
发表于 2016-10-14 13:38:26 | 显示全部楼层
怎么选用哪些准则是合适?
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药徒
发表于 2016-11-13 10:19:20 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2017-5-17 15:40:41 | 显示全部楼层
大神,选用那几条比较好呢?
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药徒
发表于 2017-5-17 15:49:47 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2017-6-16 21:30:31 | 显示全部楼层
一般R图是不进行后4条检验的。
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药士
发表于 2017-6-16 22:06:53 | 显示全部楼层
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药士
发表于 2017-9-11 09:57:52 | 显示全部楼层
选自:https://en.wikipedia.org/wiki/Western_Electric_rules
Asymmetric control limits[edit]
The zone rules presented above apply to control charts with symmetric control limits. The handbook provides additional guidelines for control charts where the control limits are not symmetrical, as for R charts and p-charts.
For {\displaystyle {\bar {x}}} and R charts (which plot the behavior of the subgroup range), the Handbook recommends using the zone rules above for subgroups of sufficient size (five or more). For small sample subgroups, the Handbook recommends:
Small-sample R chart rules
Any single data point falling above the +3σ limit
Two consecutive points falling above the +2σ limit (in the upper zone A or above)
Three consecutive points falling above the +1σ limit (in the upper zone B or above)
Seven consecutive points falling above the centerline (in the upper zone C or above)
Ten consecutive points falling below the centerline (in the lower zone C or below)
Six consecutive points falling below the -1σ limit (in the lower zone B or below)
Four consecutive points falling below the -2σ limit (in the lower zone A)
For other control charts based on skewed distributions, the Handbook recommends:

  • Finding the probabilities associated with each zone
  • Devising tests that should result in the desired sensitivity to the presence of assignable causes


The above eight rules apply to a chart of a variable value.
A second chart, the moving range chart, can also be used but only with rules 1, 2, 3 and 4.

点评

Minitab协助信息 检验 1 当数据与中心线距离超过 3 个标准差时发出信号指示失控点。检验 2 是一旦出现连续 9 个点位于中心线的同一侧时发出信号指出有均值的偏移。 为评估结合使用检验 2 和检验 1 是否可  详情 回复 发表于 2017-9-11 15:31
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药生
 楼主| 发表于 2017-9-11 15:31:35 | 显示全部楼层
beiwei5du 发表于 2017-9-11 09:57
选自:https://en.wikipedia.org/wiki/Western_Electric_rules
Asymmetric control limits[edit]
The zon ...

Minitab协助信息


检验 1 当数据与中心线距离超过 3 个标准差时发出信号指示失控点。检验 2 是一旦出现连续 9 个点位于中心线的同一侧时发出信号指出有均值的偏移。


为评估结合使用检验 2 和检验 1 是否可提高均值控制图(I 控制图和 Xbar 控制图)的敏感度,我们确定了正态 (0, SD) 分布的控制限。我们按标准差 (SD) 倍数设置了分布均值的偏移,然后进行 10,000 次迭代,并记录检测中每次迭代中直到信号出现所需的子组数。结果如表 2 中所示。


表 2 直到检验 1 失效(检验 1)、检验 2 失效(检验 2)或检验 1 或检验 2 失效(检验1 或 2)的平均子组数。均值偏移等于标准差 (SD) 的倍数,针对子组大小 (n) = 1、3 和5,我们执行了相关模拟。


如 I 控制图 (n=1) 的结果中所示,在同时使用这两个检验时(见"检验 1 或 2“ 列 ),只需要平均 57 个子组就能检测到均值中有 0.5 倍标准差的偏移(与单独使用检验 1 时检测到0.5 倍标准差的偏移所需的平均 154 个子组相比)。类似地,使用这两个检验可提高 Xbar控制图(n=3,n=5)的敏感度。例如,对于子组大小为 3 的情况,在使用检验 1 和检验 2时,只需要平均 22 个子组就能检测到 0.5 倍标准差的偏移;而单独使用检验 1 时,需要60 个子组才能检测到 0.5 倍标准差的偏移。因此,使用这两个检验可显著提高敏感度,以检测均值中的小偏移。随着偏移大小的增大,添加检验 2 并不会显著提高敏感度。

Minitab.jpg
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药徒
发表于 2018-8-21 09:03:56 | 显示全部楼层
谢谢分享!
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药徒
发表于 2018-11-6 14:28:53 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2018-11-6 14:36:29 | 显示全部楼层
多谢楼主分享
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药徒
发表于 2021-6-29 19:09:05 | 显示全部楼层
3075589379 发表于 2017-5-17 15:49
图中PPT见下方链接
http://pqri.org/wp-content/uploads/2015/09/02-Peng-Using-Control-Chart-to-Evaluat ...

厉害了,这也找到出处
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