Calculando la probabilidad de errores tipo I y tipo Ii en el análisis de carga de control

El análisis de gráficos de control es una herramienta estadística utilizada para monitorear la estabilidad del proceso y detectar variaciones. Entender las probabilidades de errores tipo I y tipo II es esencial para una interpretación efectiva de los gráficos de control. Estos errores influyen en la toma de decisiones en relación con el control de procesos y la garantía de calidad.

Error tipo I en el análisis de carga de control

Un error tipo I ocurre cuando un proceso está en control, pero el diagrama de control indica una condición fuera de control. Esto también se conoce como una falsa alarma. La probabilidad de un error tipo I es denotado por alfa (α) y es típicamente establecido por el analista, a menudo en 0.05.

Si los límites de control se fijan en tres desviaciones estándar del proceso significan que la probabilidad de un punto que cae fuera de estos límites cuando el proceso está en control es de aproximadamente 5%. La regulación de los límites de control cambia la probabilidad de errores Tipo I.

Error tipo II en el análisis de carga de control

Un error tipo II ocurre cuando un proceso está fuera de control, pero el diagrama de control no indica este cambio. La probabilidad de un error tipo II es denotado por beta (β). Depende de factores como el tamaño del cambio de proceso y los límites de control.

Calcular la probabilidad de un error Tipo II implica evaluar la probabilidad de que un cambio de proceso no se detecte dadas las limitaciones de control. Los cambios más pequeños son más difíciles de detectar, aumentando la probabilidad de un error Tipo II. El análisis de potencia puede ayudar a determinar la sensibilidad del diagrama de control.

Saldo de probabilidades de error

Los límites estrechos reducen la posibilidad de que se produzcan cambios de proceso perdidos pero aumentan las falsas alarmas. Por el contrario, los límites más amplios disminuyen las falsas alarmas, pero pueden permitir que las desviaciones de procesos sean significativas.