spc

mchart

Descripción

La acción mChart produce gráficos de control de medianas para el análisis de procesos. Un gráfico de medianas muestra las medianas de los subgrupos a lo largo del tiempo, lo cual es útil para analizar la tendencia central de un proceso, especialmente cuando la distribución de los datos no es normal. Esta acción también puede generar un gráfico de rangos de subgrupos para monitorear la variabilidad del proceso.

spc.mChart <result=results> <status=rc> / allN=TRUE | FALSE, chartsTable={casouttable}, ciAlpha=double, ciIndices=TRUE | FALSE, ciType="LOWER" | "TWOSIDED" | "UPPER", display={displayTables}, exChart=TRUE | FALSE, groupByLimit=64-bit-integer, limitN=integer, limitsTable={castable}, medCentral="AVGMEAN" | "AVGMED" | "MEDMED", no3SigmaCheck=TRUE | FALSE, outLimitsTable={casouttable}, outputTables={outputTables}, primaryTests={tests}, processName="variable-name", processValue="variable-name", sigmas=double, sMethod="RMSDF" | "RMVLUE" | "RNOWEIGHT" | "SMVLUE" | "SNOWEIGHT", specsTable={castable}, subgroupName="variable-name", subgroupValue="variable-name", table={castable}, test2Run=integer, test3Run=integer, testNStd=TRUE | FALSE, testOverlap=TRUE | FALSE;
Parámetros
ParámetroDescripción
allN Cuando se establece en True, incluye todos los subgrupos independientemente de si el tamaño de la muestra del subgrupo es igual al tamaño de muestra nominal.
chartsTable Especifica la tabla de datos de salida de resumen de los gráficos.
ciAlpha Especifica el nivel de confianza utilizado para calcular los límites de confianza de los índices de capacidad.
ciIndices Cuando se establece en True, calcula los límites de confianza del índice de capacidad basados en datos de resumen de subgrupos.
ciType Especifica el tipo de límites de confianza calculados para los índices de capacidad: inferior, superior o bilateral.
display Especifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización.
exChart Cuando se establece en True, incluye un gráfico de control en los resultados solo cuando ocurren excepciones.
groupByLimit Suprime el análisis si el número de grupos excede el valor especificado.
limitN Especifica un tamaño de muestra nominal para los límites de control.
limitsTable Especifica la tabla de datos de los límites de control.
medCentral Especifica el método para estimar la media del proceso.
no3SigmaCheck Cuando se establece en True, habilita las pruebas para causas especiales cuando los límites de control no son límites de tres sigma.
outLimitsTable Especifica la tabla de datos de salida de los límites de control.
outputTables Lista los nombres de las tablas de resultados para guardar como tablas CAS en el servidor.
primaryTests Solicita una o más pruebas para causas especiales para el gráfico de control primario.
processName Especifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los nombres de los procesos a analizar.
processValue Especifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene las mediciones del proceso a analizar.
sigmas Especifica el ancho de los límites de control como un múltiplo del error estándar de la estadística de resumen del subgrupo.
sMethod Especifica el método para estimar la desviación estándar del proceso.
specsTable Especifica la tabla de datos de límites de especificación y calcula los índices de capacidad del proceso.
subgroupName Especifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los nombres de las variables de subgrupo.
subgroupValue Especifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los valores de subgrupo.
table Especifica la configuración para una tabla de entrada.
test2Run Especifica la longitud del patrón para la Prueba 2.
test3Run Especifica la longitud del patrón para la Prueba 3.
testNStd Cuando se establece en True, habilita pruebas para causas especiales con tamaños de muestra de subgrupos variables.
testOverlap Cuando se establece en True, aplica pruebas para causas especiales a patrones de puntos superpuestos.
Creación de datos para el gráfico de medianas

Este código SAS crea una tabla CAS llamada `mycas.Cans` que contiene mediciones de diámetro de 20 subgrupos, cada uno con 5 latas. Estos datos se utilizarán para generar los gráficos de control de medianas y rangos.

¡Copiado!
1DATA mycas.Cans(label='Measurements of Can Diameters');
2 label Day='Subgroup' Diameter='Diameter';
3 DO Day = 1 to 20;
4 DO i = 1 to 5;
5 Diameter = 10.0 + rannor(1234);
6 OUTPUT;
7 END;
8 END;
9RUN;

Ejemplos

Este ejemplo crea un gráfico de medianas y un gráfico de rangos para analizar las mediciones de diámetro de las latas. La variable 'Diameter' contiene las mediciones y la variable 'Day' se usa para agrupar las observaciones.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 spc.mchart /
3 TABLE='Cans'
4 processValue='Diameter'
5 subgroupValue='Day';
6RUN;
7QUIT;
Resultado :
La salida incluye una tabla de resumen para los subgrupos, una tabla de límites de control y los gráficos de medianas y rangos correspondientes. Estos gráficos ayudan a visualizar la tendencia central y la variabilidad del proceso de diámetro de las latas.

Este ejemplo muestra cómo usar un conjunto de datos `Limits` preexistente para especificar los parámetros del gráfico de medianas. Esto es útil para aplicar límites de control estandarizados o precalculados a nuevos datos de proceso.

Código SAS® / CAS Código en espera de validación por la comunidad
¡Copiado!
1PROC CAS;
2 spc.mchart /
3 TABLE='Cans'
4 processValue='Diameter'
5 subgroupValue='Day'
6 limitsTable='myMChartLimits';
7RUN;
8QUIT;
Resultado :
Se generan gráficos de medianas y rangos utilizando los parámetros y límites de control definidos en la tabla `myMChartLimits`. Esto permite una monitorización consistente del proceso a lo largo del tiempo utilizando un conjunto de límites de control establecido.

FAQ

¿Cuál es el propósito de la acción mChart?
¿En qué se diferencia un gráfico M de un gráfico X-barra?
¿Cómo se puede estimar la desviación estándar del proceso con esta acción?
¿Es posible realizar pruebas para detectar causas especiales de variación?
¿Qué sucede si los tamaños de los subgrupos son variables?
¿Se pueden guardar los límites de control calculados para usarlos en análisis futuros?