atv 1

Prévia do material em texto

Um engenheiro tem que responder a uma análise estatística. Ele pode escolher o método de amostragem do produto e para isso precisa determinar o tamanho da amostra. O estudo necessita de uma confiança mínima, por isso, ele resolve utilizar uma técnica de estatística que aumenta a confiabilidade do estudo. O que o engenheiro precisa calcular para que o estudo seja confiável?
Para que o estudo seja confiável primeiro o engenheiro precisa determinar a População e a Amostra na qual estará trabalhando.
População: consiste em um conjunto de indivíduos que compartilham de, pelo menos, uma característica comum.
Amostra: é um subconjunto de indivíduos extraídos de uma população.
Já o processo de escolha dos indivíduos que pertencerão a uma Amostra, é denominado de Amostragem.
Tomando como exemplo um pesquisador social temos o seguinte:
O pesquisador busca generalizar conclusões referentes à amostra, estendendo-as para toda a população da qual essa amostra foi extraída. Possuindo diversos métodos de amostragem, para o pesquisador interessam os métodos que permitem que qualquer indivíduo da população possa vir a fazer parte da amostra. Estes métodos de amostragem são denominados probabilísticos onde selecionam os indivíduos da população de forma que todos tenham as mesmas oportunidades de participar da amostra.
Sendo assim é preciso saber que a amostra não representa perfeitamente toda a população, pois há a margem de erro chamada também de erro amostral, na qual é a diferença entre um resultado amostral e o verdadeiro resultado populacional; tais erros resultam de flutuações amostrais aleatórias. Estes erros podem ocorrer por motivos como equipamentos de medição com defeito, dados processados incorretamente, formulários elaborados incorretamente ou de forma tendenciosa.
Para se obter um melhor resultado sabe-se que quanto maior o tamanho da amostra menor será o percentual de erro. Entendemos também que é preciso tomar cuidado pois amostra relativamente grandes acarretam muitas vezes em desperdício de tempo e recursos, em contrapartida amostras relativamente pequenas levam a resultados que podem não ser confiáveis.
Em muitos casos é possível determinar o tamanho mínimo de uma amostra para estimar um parâmetro estatístico, como por exemplo, a MÉDIA POPULACIONAL (µ) . A fórmula para cálculo do tamanho da amostra para uma estimativa confiável da MÉDIA POPULACIONAL (µ) é dada por: 
AO ANALISAR UM CONTROLE ESTATISTICO DE PROCESSO, TEREMOS:
As cartas ou gráficos de controle são um conjunto de pontos que identificam amostras. São distribuídos conforme o tempo (eixo horizontal) e valor (eixo vertical).
Sua interpretação ocorre através da análise da posição em relação às linhas de controle, identificando o limite superior e o inferior.
Por isso, para identificar alguma não conformidade no processo, existem cinco testes que devem ser observados. Através deles é possível perceber as potenciais causas, traçando uma estratégia de melhoria para este ponto do processo.
Pontos fora do limite de controle
Os pontos dentro dos limites superiores e inferiores de controle mostram que o processo sofreu variações de causas comuns. Nesse sentido, se um ou mais pontos ultrapassam essas linhas, as variações ocorreram por causas especiais. Neste caso, este fator merece atenção do gestor.
Periodicidade
Se o gráfico apresenta uma variação de valores para cima e para baixo, com uma frequência em intervalo semelhantes, significa que algum ponto do processo precisa ser ajustado.
Sequência
Quando sete ou mais pontos aparecem em um dos lados da linha média (acima ou abaixo), é um alerta para observar aquele ponto e, em seguida, buscar alguma melhoria em potencial.
Tendência
Ocorre quando sete ou mais pontos se apresentam de forma contínua, para cima ou para baixo, como uma linha de tendência. Por isso, é possível que uma causa especial esteja atuando nessa etapa do processo e precise ser avaliada.
Aproximação dos limites de controle
Se duas ou mais linhas estiverem muito próximas às linhas de controle, superior ou inferior, é sinal de instabilidade. Assim, quanto mais próximos os pontos estiverem da linha média, mais estável será o processo.