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
allNCuando 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.
chartsTableEspecifica la tabla de datos de salida de resumen de los gráficos.
ciAlphaEspecifica el nivel de confianza utilizado para calcular los límites de confianza de los índices de capacidad.
ciIndicesCuando se establece en True, calcula los límites de confianza del índice de capacidad basados en datos de resumen de subgrupos.
ciTypeEspecifica el tipo de límites de confianza calculados para los índices de capacidad: inferior, superior o bilateral.
displayEspecifica una lista de tablas de resultados para enviar al cliente para su visualización.
exChartCuando se establece en True, incluye un gráfico de control en los resultados solo cuando ocurren excepciones.
groupByLimitSuprime el análisis si el número de grupos excede el valor especificado.
limitNEspecifica un tamaño de muestra nominal para los límites de control.
limitsTableEspecifica la tabla de datos de los límites de control.
medCentralEspecifica el método para estimar la media del proceso.
no3SigmaCheckCuando se establece en True, habilita las pruebas para causas especiales cuando los límites de control no son límites de tres sigma.
outLimitsTableEspecifica la tabla de datos de salida de los límites de control.
outputTablesLista los nombres de las tablas de resultados para guardar como tablas CAS en el servidor.
primaryTestsSolicita una o más pruebas para causas especiales para el gráfico de control primario.
processNameEspecifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los nombres de los procesos a analizar.
processValueEspecifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene las mediciones del proceso a analizar.
sigmasEspecifica el ancho de los límites de control como un múltiplo del error estándar de la estadística de resumen del subgrupo.
sMethodEspecifica el método para estimar la desviación estándar del proceso.
specsTableEspecifica la tabla de datos de límites de especificación y calcula los índices de capacidad del proceso.
subgroupNameEspecifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los nombres de las variables de subgrupo.
subgroupValueEspecifica la variable en la tabla de datos de entrada que contiene los valores de subgrupo.
tableEspecifica la configuración para una tabla de entrada.
test2RunEspecifica la longitud del patrón para la Prueba 2.
test3RunEspecifica la longitud del patrón para la Prueba 3.
testNStdCuando se establece en True, habilita pruebas para causas especiales con tamaños de muestra de subgrupos variables.
testOverlapCuando 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?