Monitoreo Ambiental con Muestras de Tamaño Variable

Contexto empresarial

Una agencia ambiental monitorea la concentración de un contaminante en un río, tomando muestras diarias. Sin embargo, debido a condiciones logísticas, el número de muestras tomadas cada día (el tamaño del subgrupo) no es constante. Se necesita generar un gráfico de control que se adapte a estos tamaños de muestra variables y maneje correctamente los días sin muestras.

Sobre el conjunto : spc

Control estadístico de procesos (gráficos de control).

Descubrir todas las acciones de spc

Preparación de datos

Crea la tabla 'mycas.ContaminanteRio'. El número de mediciones por día es variable (entre 1 y 5). Se omite intencionadamente el día 8 para simular datos faltantes.

¡Copiado!

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2	DATA mycas.ContaminanteRio;
3	call streaminit(789);
4	DO Dia = 1 to 20;
5	IF Dia = 8 THEN continue;
6	num_muestras = floor(rand('UNIFORM') * 5) + 1;
7	DO Muestra = 1 to num_muestras;
8	Concentracion = 15.2 + rand('NORMAL', 0, 0.8);
9	OUTPUT;
10	END;
11	END;
12
13	RUN;
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Étapes de réalisation

Primer intento de ejecución sin manejar explícitamente los tamaños de subgrupo variables. Se espera que SAS utilice un método predeterminado que podría no ser ideal.

¡Copiado!

1	PROC CAS;
2	spc.boxChart /
3	TABLE={name='ContaminanteRio'},
4	processValue='Concentracion',
5	subgroupValue='Dia';
6	RUN;
7	QUIT;

Ejecución avanzada que se adapta a los tamaños de muestra variables. Se usa `limitN` para especificar un tamaño de muestra nominal y `allN=true` para incluir todos los subgrupos. Se cambia la definición de percentil con `pctlDef` para evaluar su impacto.

¡Copiado!

1	PROC CAS;
2	spc.boxChart /
3	TABLE={name='ContaminanteRio'},
4	processValue='Concentracion',
5	subgroupValue='Dia',
6	limitN=5,
7	allN=true,
8	pctlDef=4;
9	RUN;
10	QUIT;

Se habilita la opción `testNStd` para aplicar pruebas de causas especiales de manera robusta con tamaños de subgrupo variables, y se utiliza un método de estimación de desviación estándar no predeterminado (`SNOWEIGHT`).

¡Copiado!

1	PROC CAS;
2	spc.boxChart /
3	TABLE={name='ContaminanteRio'},
4	processValue='Concentracion',
5	subgroupValue='Dia',
6	primaryTests={test1=true},
7	testNStd=true,
8	sMethod='SNOWEIGHT';
9	RUN;
10	QUIT;

Resultado esperado

El gráfico de caja generado debe mostrar límites de control que varían para cada subgrupo, reflejando el cambio en el tamaño de la muestra. El día 8 no debe aparecer en el eje X. La ejecución de la etapa 2, con `pctlDef=4`, podría resultar en una forma ligeramente diferente de las cajas en comparación con la etapa 1. La etapa 3 debe demostrar que las pruebas de causas especiales se pueden aplicar correctamente incluso con tamaños de muestra desiguales. El escenario valida la capacidad de la acción para manejar datos del mundo real, que a menudo son imperfectos e incompletos.

Voir la documentation technique de boxChart