Qualificação e Validação

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Detecção Detalhamento Pontuação
Baixa A falha é pouco percebida 3
Média A falha é razoavelmente percebida 2
Alta A falha é percebida facilmente 1
Detecção Detalhamento Pontuação
Baixa Não há impacto direto ou indireto na qualidade e segurança do produto 1
Média Impacto médio sobre a qualidade do produto 2
Alta Afeta a segurança e qualidade do produto 3
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Detecção Detalhamento Pontuação
Baixa O risco não tem histórico de ocorrência 1
Média
Há o conhecimento de ocorrência do cenário
do risco ou quando não há histórico
(por exemplo: sistema novo)
2
Alta
Quando o risco possui longo
histórico de ocorrências 3
Pontuação Risco
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6 a 8 Moderado
Acima de 9 Alto
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A área sob essa curva da distribuição normal determina a probabilidade de 
ocorrer um determinado evento por ela correlacionado, por isso é utilizada 
em testes estatísticos que determinam a probabilidade de ocorrência de um 
evento, como falhas em processo, por exemplo. 
A distribuição normal é utilizada para entender a variabilidade dos 
equipamentos, a partir de dados contínuos, sendo possível determinar, por 
exemplo, a probabilidade de falhas e estabelecer ações de melhoria contínua.
NORMALIDADE DOS DADOS
Antes de iniciar qualquer avaliação estatística é necessário confirmar se 
os dados tendem à normalidade, ou seja, é uma ferramenta para avaliar 
se o conjunto de dados tende a uma distribuição normal. Essa avaliação é 
importante, pois para diversos testes estatísticos, é necessário presumir a 
normalidade dos dados para que esses se ajustem aos modelos de distribuição 
normal.
Um comportamento normal possui grande parte dos eventos (resultados) em 
torno de um valor médio, com uma certa variabilidade. Para a interpretação do 
resultado apresentado é utilizado o p-valor. Se p-valor ≤ nível de significância 
(α=0,05 ou 5%) os dados não tendem à normalidade, já se o p-valor > α 
podemos dizer que os dados tendem à normalidade.
Os testes mais comuns em calculadoras estatísticas são os testes de normalidade 
por AD - Anderson Darling, RJ - Ryan Joiner e KS - Kolmogorov-Smirnov. 
Veja o exemplo 3, o qual foi testado por AD e obteve o p-valor de 0,288, 
sendo possível interpretar que os dados tendem à normalidade.
Exemplo 3 - Normalidade
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A escolha do teste está relacionada à quantidade de dados analisados e os efeitos 
nas caudas da distribuição, além do conhecimento do processo. Conforme 
demonstrado na tabela 1, a partir de 20 dados é possível iniciar a avaliação, 
porém, uma quantidade de dados pouco representativa do processo pode 
impactar na normalidade,pois os testes de normalidade sofrem influência 
do tamanho amostral. À medida que aumentam os dados, os testes podem 
apresentar melhor desempenho.
Tipo Características N
AD
Este teste é baseado na função de distribuição acumulada 
empírica. Mais eficaz na detecção de desvios nas caudas da 
distribuição.
≥ 20
RJ
Cálculo da correlação entre os dados e as contagens normais 
de seus dados. Se o coeficiente de correlação estiver próximo 
de 1, a população tende a ser normal. Semelhante ao teste de 
normalidade de Shapiro-Wilk (SW).
≤ 50
KS Este teste é baseado na função de distribuição
acumulada empírica.
> 50
Tabela 1 - Comparativo entre testes de normalidade.
Se constatado que os dados não atendem uma distribuição normal é preciso 
realizar a transformação dos mesmos, utilizando transformações como, por 
exemplo, Box-Cox ou Johnson.
OUTLIERS
Nos dados é possível que ocorram valores atípicos, os quais são chamados 
de outliers ou valores aberrantes. Para avaliação da presença de outliers é 
possível utilizar os testes de Dixon (Teste Q) ou Grubbs, ambos são capazes 
de identificar um outlier no conjunto de dados, porém se os dados tiverem 
mais de um outlier é possível que esses testes não sejam eficazes.
Portanto, se não for possível saber se o conjunto de dados possui valores 
atípicos, recomenda-se o uso de Grubbs, conforme demonstrado no exemplo 
4, no qual o dado atípico é sinalizado em vermelho. Já para o conjunto de 
dados onde sabe-se que há dados atípicos, utiliza-se Dixon; pois os testes 
de Dixon são projetados para superar o efeito de mascaramento que vários 
outliers potenciais podem causar.
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Tipo Uso
Carta I Use para rastrear o nível do processo e para detectar
a presença de causas especiais.
Carta AM
Use para rastrear a variação do processo e para detectar a presença de 
causas especiais. - Baseada na amplitude móvel.
Tipo Uso
Carta 
Xbarra
Use para rastrear o nível do processo e detectar a presença
de causas especiais que afetam a média.
Carta R
Use para rastrear a variação do processo e detectar variações inesperadas. 
Baseado na amplitude. Se o subgrupo ≤ 8.
Carta S
Use para rastrear a variação do processo e detectar variações inesperadas.
- Baseado no desvio padrão. Se o subgrupo ≥ 9.
Carta Zona
Use para detectar variação inesperada. Baseado em níveis de desvios
(1, 2,4 desvios padrão a partir da linha central)
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