BIOESTADISTICA TM. Pedro Cortes Alfaro Magister en Administración en Salud APLICACION CONTROL DE CALIDAD
Pedro Cortes Alfaro Tecnólogo Medico Magister en Administración en Salud Control de procesos – Evaluación de desempeño
<ul><li>Si X es una variable aleatoria distribuida según una distribución N(µ, σ), hallar:  </li></ul><ul><li>p(µ−3σ ≤ X ≤...
1 La media  de los pesos de 500 grageas de Omeprazol  es 70 mg y la desviación típica 3 mg. Suponiendo que los pesos se di...
1.  Entre 60 mg y 75 mg. P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)]
2.  Más de 90 mg. P(Z > a) = 1 - P(Z ≤ a)
3.  Menos de 64 mg. P(Z ≤ −a) = 1 − P(Z ≤ a) 4.  64 mg.
2  En un control de una estufa se estima que la temperatura máxima en el mes de Octubre,  si una distribución normal, con ...
4.- En un servicio de imagenología  una de cada tres pacientes requiere Ecotomografia. Si se eligen al azar 90 pacientes, ...
II.- Se ha determinado que la probabilidad de no lograr una tinción de tejido en un proceso normal con un nuevo equipo es ...
R: P(8 < x < 14) = 0,8980 -  0,2643 = 0,6337 . N = 1000 p = 0,01 q = 0,99 µ = 0,01 * 1000 = 10 S =  S = 3,14 P(8 < x < 14)...
P (- 0,63 < Z < 1,27) P(z ≤ 1,27) - [1-(z ≤ 0,63)] P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)]  F  = 0,8980 – ( 1 – 0,7357...
6.-  Se determinó la Lipemia con un método colorimétrico de un grupo de 200 individuos que padecen hipotiroidismo, obtenié...
TP,est#06 1.- Que porcentaje de las muestras caen en el rango deseado  de pureza de 81.5% y 87.5% en el producto, si se an...
Para asegurar un Sistema de Garantía de Calidad se desea saber si un instrumento de medición cualquiera está calibrado, de...
Ho : £  = 50 el instrumento está calibrado en exactitud H 1  :£ ≠ 50 no está calibrado. Hay un error sistemático
Intervalo de Confianza para  μ; con  σ Conocida
Intervalo de Confianza de Muestras Pequeñas para  μ ; con  σ  desconocida Por lo tanto: P  [   Dada la distribución del es...
Se trata de un ensayo de dos colas donde hay  í  =  1 0  –   1  = 9 grados de libertad. De la Tabla 4 se obtienen los valo...
OPSpecs Charts
Qué son OPSpecs? <ul><li>Operational process specifications. </li></ul><ul><li>Describen la imprecisión e inexactitud que ...
Qué es un OPSpecs chart? <ul><li>Gráfico de especificaciones operacionales. </li></ul><ul><li>Muestra la relación entre la...
Analogía OPSpecs Chart:Mapa <ul><li>El mapa traza los límites entre aguas profundas, aguas poco profundas y tierra firme. ...
Su ubicación en el mapa <ul><li>Objetivo:   Estar en tierra firme. </li></ul><ul><li>Localizado dentro de límites de Inexa...
El mejor de los casos <ul><li>Baja Inexactitud e Imprecisión suficiente para ser facilmente controlado </li></ul>
En el caso central <ul><li>La Imprecisión e Inexactitud del método proporcionarán un rendimiento aceptable durante una ope...
En el peor de los casos <ul><li>El método ni siquiera provee la calidad necesaria cuando el procediemiento es estable </li...
A. Empiece por el título
B. Mire los ejes x, y
Punto de Operación
C. Lineas de Operación
D. Relacione las líneas de la gráfica con el recuadro
Cómo determinar las especificaciones de rendimiento del método? <ul><li>Defina calidad requerida para la prueba </li></ul>...
Cómo seleccionar un procedimiento de QC? <ul><li>Defina calidad requerida para la prueba </li></ul><ul><li>Obtenga OPSpecs...
<ul><li>Si no es posible, considerar otros procedimientos QC > Ns o <Ped. </li></ul><ul><li>Utilice otros OPSpecs charts s...
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OPSpecs chart  10%TEa, 90%AQA, N´s of 2
OPSpecs chart  10%TEa, 90%AQA, N´s of 4
OPSpecs chart  10%TEa, 50%AQA, N´s of 2
OPSpecs chart  10%TEa, 50%AQA, N´s of 4
Formular una Estrategia Total de QC
Cómo valorar la necesidad de mejorar la calidad?
Cómo usar un OPSpecs chart? <ul><li>Identificar procedimientos QC apropiados según las lineas encima del  punto de operaci...
Cómo usar un OPSpecs chart? <ul><li>Estimar la impresición máxima permitida para una prueba desde el intercepto-x de las l...
Donde encontrar los  OPSpecs charts?   <ul><li>OPSpecs Manual : Colección de mapas </li></ul><ul><li>QC Validator program:...
¿Cómo calcular el ERROR TOTAL? ET = % SESGO + 1,65*CV PROMEDIO = 1017,9 SD = 50,2 CV = ????? PROGRAMA DE CALIDAD EXTERNO M...
¿Somos competentes? Requisito CLIA  25% ET  ≤ CLIA (ETa)
Routine Chemistry Test or Analyte Acceptable Performance Alanine aminotransferase Target value ± 20% Albumin Target value ...
FORMULA 1
¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4 IMPRECISION= % CV  = 4,9 - % CV norm = 19,6
¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4  IMPRECISION= % CV  = 4,9 - % CV norm = 19,6
CARTA DE FUNCION DE PODER
CARTA DE FUNCION DE PODER
CARTA DE FUNCION DE PODER
CARTA DE FUNCION DE PODER
FORMULA 2
ERROR CRITICO o ES crit O ES max Mayor a 4  Excelente desempeño Entre 3 y 4 Debería mejorar el proceso de control de calid...
SEIS SIGMA CAPACIDAD DEL PROCESO Numero de veces que cabe la distribución del proceso en los limites de especificación
Calidad Seis Sigma Métrica: Defectos por Millón de Unidades (DPMO) DPMO =  Número de defectos  x 1.000.000   Número de opo...
PROCESO NIVEL DE SIGMA NIVEL SIGMA DPMO 6 3,4 5 233 4 6210 3 66807 2 308568
¿De donde sales 6  ? 1 sigma - Defectos 31.8% 3 sigma - Defectos 0.27 % 6 sigma – 3 DPMO  +    +3    +6   Limite...
CAPACIDAD DEL PROCESO
CAPACIDAD DEL PROCESO
CALCULO DEL NUMERO SEIS SIGMA
NUMERO DE SIGMA SEGÚN REQUISITOS DE CALIDAD
SEIS SIGMA – REGLA DE CONTROL SIGMA REGLA DE CONTROL PARA 2 MATERIALES S > 6 1  3,5 S . Método con excelente desempeño 5 ≤...
1)- Esquema de reglas seleccionado 2)- Pfr del esquema seleccionado (Probabilidad Falso error) 3)- Ped del esquema selecci...
Te a   15% WBC Control 1 Control 2 Control 3 Media 2,5 10 20 SD 0,05 0,25 0,5 Valor teórico 2,5 10 20 TE (Error Total) 3,3...
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Presentacion ops umayor-2011

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  • Tres situaciones encontraríamos al utilizar un OPSpecs charts. En el mejor de los casos el método tiene baja inexactitud e imprecisión suficiente para ser facilmente controlado. En éste caso el mayor esfuerzo sería minimizar el costo del control de calidad reduciendo el número de mediciones de control al mínimo requerido, ampliando los límites control para disminuir falsos rechazos, simplificando las reglas control para hacer del procedimiento de QC tan facil como sea posible de implementar.
  • Si ninguno está disponible, como en éste ejemplo, será necesario considerar otros procedimientos de control de calidad que tengan mayor Ns o conformarse con un un bajo error de detección , por ejemplo 50%AQA(SE). Utilice otros OPSpecs charts si es necesario. Si está seleccionando un procedimiento QC para trabajar con materiales de control, la estrategia es revisar los OPSpecs cahrts en el siguiente orden: N=2 con 90%AQA N=4 con 90%AQA N=4 con 50%AQA Si está usando 3 materiales de control, la estrategia es revisar OPSpecs charts en el siguiente orden: N=3 con 90%AQA N=6 con 90%AQA N=6 con 50%AQA El objetivo es seleccionar un procedimiento de QC que tenga 90% de detección de error con 5% o menos de falso rechazo y el menor número de medicions de control posible.
  • Si ninguno está disponible, como en éste ejemplo, será necesario considerar otros procedimientos de control de calidad que tengan mayor Ns o conformarse con un un bajo error de detección , por ejemplo 50%AQA(SE). Utilice otros OPSpecs charts si es necesario. Si está seleccionando un procedimiento QC para trabajar con materiales de control, la estrategia es revisar los OPSpecs cahrts en el siguiente orden: N=2 con 90%AQA N=4 con 90%AQA N=4 con 50%AQA Si está usando 3 materiales de control, la estrategia es revisar OPSpecs charts en el siguiente orden: N=3 con 90%AQA N=6 con 90%AQA N=6 con 50%AQA El objetivo es seleccionar un procedimiento de QC que tenga 90% de detección de error con 5% o menos de falso rechazo y el menor número de medicions de control posible.
  • La capacidad de valorar(cuantificar)los beneficios de las mejoras en el rendimiento del método, es una de las ventajas reaeles del OPSpecs chart
  • Para empezar a usar los OPSpecs charts usted debe obtener los mapas. Puede usar una colección de mapas disponible en un atlas llamado El Manual OPSpecs. Los mapas cubren un amplio rango de requerimientos analíticos de calidad definidos por criterios CLIA en pruebas de eficiencia y considera las reglas más comúnmente usadas con Ns de 2 y 4, y 3 y 6. Usted puede preprarar gráficos individuales usando software especializados como es QC Validator program, o posiblemente usando una hoja electrónica si tiene el tiempo y la habilidad.
  • Presentacion ops umayor-2011

    1. 1. BIOESTADISTICA TM. Pedro Cortes Alfaro Magister en Administración en Salud APLICACION CONTROL DE CALIDAD
    2. 2. Pedro Cortes Alfaro Tecnólogo Medico Magister en Administración en Salud Control de procesos – Evaluación de desempeño
    3. 3. <ul><li>Si X es una variable aleatoria distribuida según una distribución N(µ, σ), hallar: </li></ul><ul><li>p(µ−3σ ≤ X ≤ µ+3σ) </li></ul><ul><li>p(µ−2σ ≤ X ≤ µ+2σ) </li></ul><ul><li>p(µ−σ ≤ X ≤ µ+σ) </li></ul>
    4. 4. 1 La media de los pesos de 500 grageas de Omeprazol es 70 mg y la desviación típica 3 mg. Suponiendo que los pesos se distribuyen normalmente, hallar cuántas grageas pesan: 1. Entre 60 mg y 75 mg. 2. Más de 90 mg. 3. Menos de 64 mg. 4. 64 mg. 5. 64 kg o menos.
    5. 5. 1. Entre 60 mg y 75 mg. P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)]
    6. 6. 2. Más de 90 mg. P(Z > a) = 1 - P(Z ≤ a)
    7. 7. 3. Menos de 64 mg. P(Z ≤ −a) = 1 − P(Z ≤ a) 4. 64 mg.
    8. 8. 2 En un control de una estufa se estima que la temperatura máxima en el mes de Octubre, si una distribución normal, con media 23° y desviación típica 5°. Calcular el número de días del mes en los que se espera alcanzar máximas entre 21° y 27°.
    9. 9. 4.- En un servicio de imagenología una de cada tres pacientes requiere Ecotomografia. Si se eligen al azar 90 pacientes, calcular la probabilidad de que entre ellas haya por lo menos 30 pacientes con solicitud de ecotomogafia.
    10. 10. II.- Se ha determinado que la probabilidad de no lograr una tinción de tejido en un proceso normal con un nuevo equipo es de 0,01. Calcular la probabilidad de que entre 8 y 14 tinciones de tejido salgan defectuoso en el nuevo equipo sobre un total de 1000 tinciones de tejidos realizados.
    11. 11. R: P(8 < x < 14) = 0,8980 - 0,2643 = 0,6337 . N = 1000 p = 0,01 q = 0,99 µ = 0,01 * 1000 = 10 S = S = 3,14 P(8 < x < 14) = P (- 0,63 < Z < 1,27)
    12. 12. P (- 0,63 < Z < 1,27) P(z ≤ 1,27) - [1-(z ≤ 0,63)] P(−a < Z ≤ b ) = P(Z ≤ b) − [ 1 − P(Z ≤ a)] F = 0,8980 – ( 1 – 0,7357) F = 0,8980 - 0,2643 F = 0,6337 = 63,37%
    13. 13. 6.- Se determinó la Lipemia con un método colorimétrico de un grupo de 200 individuos que padecen hipotiroidismo, obteniéndose un promedio de 13 g/l, con un desvío estándar de 0,1 g/l. Se pide calcular la probabilidad de encontrar un paciente elegido al azar cuyo valor: a) Esté entre 13 y 13,2 g/l; b) sea mayor de 13,25 g/l; c) esté comprendido entre 13,1 y 13,2 g/l
    14. 14. TP,est#06 1.- Que porcentaje de las muestras caen en el rango deseado de pureza de 81.5% y 87.5% en el producto, si se analizaron 75 muestras determinando una media de 76.4% y s=11 2.- Que porcentaje de las muestras no cumplen el rango deseado de pureza de 81.5% y 87.5% en el producto, si se analizaron 75 muestras determinando una media de 84.4% y s=5 3.- utilice tabla del Área debajo de la curva para Z
    15. 15. Para asegurar un Sistema de Garantía de Calidad se desea saber si un instrumento de medición cualquiera está calibrado, desde el punto de vista de la exactitud. Para ello se consigue un valor patrón y se lo mide 10 veces (por ejemplo: una pesa patrón para una balanza, un suero control para un método clínico, etc.). Suponiendo que el resultado de estas mediciones arroja una media de 52,9 y un desvío de 3, usando un patrón de valor 50 , se debe determinar si el instrumento está calibrado y la estimación de su error sistemático, si es que se prueba su existencia (no se usan unidades para generalizar el problema). Utilizar un límite de confianza del 95%
    16. 16. Ho : £ = 50 el instrumento está calibrado en exactitud H 1 :£ ≠ 50 no está calibrado. Hay un error sistemático
    17. 17. Intervalo de Confianza para μ; con σ Conocida
    18. 18. Intervalo de Confianza de Muestras Pequeñas para μ ; con σ desconocida Por lo tanto: P [ Dada la distribución del estadístico y el nivel de confianza, se tiene la siguiente igualdad probabilística: , donde es el valor critico dela variable T de Student verificando ]
    19. 19.
    20. 20.
    21. 21. Se trata de un ensayo de dos colas donde hay í = 1 0 – 1 = 9 grados de libertad. De la Tabla 4 se obtienen los valores cr í ticos para el 95% de t 0,05 ; 9 = 2,262, para el 99% de t 0,0 1; 9 = 3,25 y para un nivel del 99,9% es t 0,00 1; 9 = 4,78 1 . Lo que permite establecer las zonas de aceptaci ó n y rechazo para testear al estad í grafo t: t = 3 / 1 0 ( 52,9 - 50 ) = 3* (p= 0,0 1 5) ì = 50  95% CI(50,8 ; 55, 1 ) ; o bien x = 52,9  95% CI(47,9 ; 52, 1 ) Dibujando las zonas con los valores cr í ticos, el valor de t cae en la de rechazo para el 95% y no alcanza para las otras. La conclusi ó n es que seha probado la existencia de un error sistem á tico con una confianza del 95%. Y se estima con: ES  ( x - μ ) = 2,90
    22. 22. OPSpecs Charts
    23. 23. Qué son OPSpecs? <ul><li>Operational process specifications. </li></ul><ul><li>Describen la imprecisión e inexactitud que son permitidas para un método y el QC necesario para monitorear el cumplimiento de este. </li></ul>
    24. 24. Qué es un OPSpecs chart? <ul><li>Gráfico de especificaciones operacionales. </li></ul><ul><li>Muestra la relación entre la calidad requerida para una prueba y la imprecisión, inexactitud y QC necesario para asegurar que ésta se lleve a cabo. </li></ul>
    25. 25. Analogía OPSpecs Chart:Mapa <ul><li>El mapa traza los límites entre aguas profundas, aguas poco profundas y tierra firme. </li></ul>
    26. 26. Su ubicación en el mapa <ul><li>Objetivo: Estar en tierra firme. </li></ul><ul><li>Localizado dentro de límites de Inexactitud e Imprecisión permitidos para determinado procedimiento QC, el cual varía con las reglas control y N </li></ul>
    27. 27. El mejor de los casos <ul><li>Baja Inexactitud e Imprecisión suficiente para ser facilmente controlado </li></ul>
    28. 28. En el caso central <ul><li>La Imprecisión e Inexactitud del método proporcionarán un rendimiento aceptable durante una operación estable, pero no será controlable si ocurren problemas y la operación se convierte en inestable. </li></ul>
    29. 29. En el peor de los casos <ul><li>El método ni siquiera provee la calidad necesaria cuando el procediemiento es estable </li></ul>
    30. 30.
    31. 31. A. Empiece por el título
    32. 32. B. Mire los ejes x, y
    33. 33. Punto de Operación
    34. 34. C. Lineas de Operación
    35. 35. D. Relacione las líneas de la gráfica con el recuadro
    36. 36. Cómo determinar las especificaciones de rendimiento del método? <ul><li>Defina calidad requerida para la prueba </li></ul><ul><li>Obtenga el OPSpecs correspondiente </li></ul><ul><li>Especifique procedimiento QC preferido para su Lab. </li></ul><ul><li>Ubique el intercepto-x para la correspondiente linea </li></ul>
    37. 37. Cómo seleccionar un procedimiento de QC? <ul><li>Defina calidad requerida para la prueba </li></ul><ul><li>Obtenga OPSpecs chart respectivo </li></ul><ul><li>Ubique el Punto de Operación </li></ul><ul><li>Seleccione una linea por encima del punto de Operación </li></ul>
    38. 38. <ul><li>Si no es posible, considerar otros procedimientos QC > Ns o <Ped. </li></ul><ul><li>Utilice otros OPSpecs charts si es necesario. </li></ul><ul><li>Si está usando 2 materiales de control, la estrategia es revisar los OPSpecs charts en el siguiente orden: </li></ul><ul><li>N=2 con 90%AQA </li></ul><ul><li>N=4 con 90%AQA </li></ul><ul><li>N=4 con 50%AQA </li></ul>
    39. 39. <ul><li>Si está usando 3 materiales de control: </li></ul><ul><li>N=3 con 90%AQA </li></ul><ul><li>N=6 con 90%AQA </li></ul><ul><li>N=6 con 50%AQA </li></ul>
    40. 40. OPSpecs chart 10%TEa, 90%AQA, N´s of 2
    41. 41. OPSpecs chart 10%TEa, 90%AQA, N´s of 4
    42. 42. OPSpecs chart 10%TEa, 50%AQA, N´s of 2
    43. 43. OPSpecs chart 10%TEa, 50%AQA, N´s of 4
    44. 44. Formular una Estrategia Total de QC
    45. 45. Cómo valorar la necesidad de mejorar la calidad?
    46. 46. Cómo usar un OPSpecs chart? <ul><li>Identificar procedimientos QC apropiados según las lineas encima del punto de operación </li></ul><ul><li>Calcular cómo las mejoras en la precisión y en la exactitud cambiarían el punto de operación de su método y lo conducirían a procedimientos de QC más simples y menos costosos implementar </li></ul>
    47. 47. Cómo usar un OPSpecs chart? <ul><li>Estimar la impresición máxima permitida para una prueba desde el intercepto-x de las lineas de operación para los procedimientos de control de calidad que usted quiera implementar </li></ul>
    48. 48. Donde encontrar los OPSpecs charts? <ul><li>OPSpecs Manual : Colección de mapas </li></ul><ul><li>QC Validator program: Software especializado </li></ul><ul><li>Usando una Hoja electrónica si tiene el tiempo y la habilidad. </li></ul>
    49. 49. ¿Cómo calcular el ERROR TOTAL? ET = % SESGO + 1,65*CV PROMEDIO = 1017,9 SD = 50,2 CV = ????? PROGRAMA DE CALIDAD EXTERNO MENSUAL = 0,1 PROMEDIO = 1,9 ET = ??????
    50. 50. ¿Somos competentes? Requisito CLIA 25% ET ≤ CLIA (ETa)
    51. 51. Routine Chemistry Test or Analyte Acceptable Performance Alanine aminotransferase Target value ± 20% Albumin Target value ± 10% Alkaline phosphatase Target value ± 30% Amylase Target value ± 30% Aspartate aminotransferase (AST) Target value ± 20% Bilirubin, total Target value ± 0.4 mg/dL or ± 20% (greater) Blood gas p02 Target value ± 3 SD Blood gas pCO2 Target value ± 5 mm Hg or ± 8% (greater) Blood gas pH Target value ± 0.04 Calcium, total Target value ± 1.0 mg/dL Chloride Target value ± 5% Cholesterol, total Target value ± 10% Cholesterol, high dens. lipoprotein Target value ± 30% Creatine kinase Target value ± 30% Creatine kinase isoenzymes MB elevated (present or absent) or Target value ± 3 SD Creatinine Creatinine Target value ± 0.3 mg/dL or ± 15% (greater) Glucose Target value ± 6 mg/dL or ± 10% (greater) Iron, total Target value ± 20% Lactate dehydrogenase (LDH) Target value ± 20% LDH isoenzymes LDH1/LDH2 (+ or -) or Target value ± 30% Magnesium Target value ± 25% Potassium Target value ± 0.5 mmol/L Sodium Target value ± 4 mmol/L Total protein Target value ± 10% Triglycerides Target value ± 25% Urea Nitrogen Target value ± 2 mg/dL or ± 9% (greater) Uric acid Target value ± 17%
    52. 52. FORMULA 1
    53. 53. ¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4 IMPRECISION= % CV = 4,9 - % CV norm = 19,6
    54. 54. ¿COMO CONOCER EL DESEMPEÑO? BIAStotal= % SESGO = 0,1 - % SESGOnormal = 0,4 IMPRECISION= % CV = 4,9 - % CV norm = 19,6
    55. 55. CARTA DE FUNCION DE PODER
    56. 56. CARTA DE FUNCION DE PODER
    57. 57. CARTA DE FUNCION DE PODER
    58. 58. CARTA DE FUNCION DE PODER
    59. 59. FORMULA 2
    60. 60.
    61. 61.
    62. 62. ERROR CRITICO o ES crit O ES max Mayor a 4 Excelente desempeño Entre 3 y 4 Debería mejorar el proceso de control de calidad Ej. Verificar Nº de Controles Entre 2 y 3 Debe mejorar el proceso de control de calidad ej. Aumentar el numero de controles Menor de 2 Requiere mejorar el desempeño de exactitud y precisión
    63. 63. SEIS SIGMA CAPACIDAD DEL PROCESO Numero de veces que cabe la distribución del proceso en los limites de especificación
    64. 64. Calidad Seis Sigma Métrica: Defectos por Millón de Unidades (DPMO) DPMO = Número de defectos x 1.000.000 Número de oportunidades para un error x Número de Unidades Unidad : Artículo producido, o bien al que se le está dando servicio Defecto : Artículo o evento que no cumple con los requerimientos del cliente Oportunidad : Probabilidad que ocurra un defecto
    65. 65. PROCESO NIVEL DE SIGMA NIVEL SIGMA DPMO 6 3,4 5 233 4 6210 3 66807 2 308568
    66. 66. ¿De donde sales 6  ? 1 sigma - Defectos 31.8% 3 sigma - Defectos 0.27 % 6 sigma – 3 DPMO  +    +3    +6   Limites de tolerancia La escala de calidad de la metodología “seis Sigma” mide el número de sigmas que caben dentro del intervalo definido por los limites de tolerancia ..... Deducción e Interpretación de 6 
    67. 67. CAPACIDAD DEL PROCESO
    68. 68. CAPACIDAD DEL PROCESO
    69. 69.
    70. 70. CALCULO DEL NUMERO SEIS SIGMA
    71. 71. NUMERO DE SIGMA SEGÚN REQUISITOS DE CALIDAD
    72. 72. SEIS SIGMA – REGLA DE CONTROL SIGMA REGLA DE CONTROL PARA 2 MATERIALES S > 6 1 3,5 S . Método con excelente desempeño 5 ≤ S < 6 1 3s . Método con desempeño bueno 4 ≤ S < 5 2 2,5s. Método con desempeño marginal. Debe mejorar precisión. S < 4 1 3s / 2 2s /R 4s , (Multiregla clásica). Método con desempeño pobre. Debe mejorar precisión y exactitud. Se recomienda maximizar el procedimiento de control de calidad, mejorando la mantención preventiva y funciones de verificación del instrumento. Mejorar la capacitación del operador.
    73. 73. 1)- Esquema de reglas seleccionado 2)- Pfr del esquema seleccionado (Probabilidad Falso error) 3)- Ped del esquema seleccionado (Probabilidad de detección de error) 4)- Cantidad de controles por corrida 5)- Cantidad de corridas 6)- Punto Operativo (CV, Bias) 7)- Te a (Error Total aceptado) 8)- Sigma y Error sistemático Crítico 9)- Error total del sistema
    74. 74.
    75. 75.
    76. 76.
    77. 77.
    78. 78. Te a 15% WBC Control 1 Control 2 Control 3 Media 2,5 10 20 SD 0,05 0,25 0,5 Valor teórico 2,5 10 20 TE (Error Total) 3,3 4,125 4,125 BIAS 0 0 0 % BIAS 0 0 0 Seis sigma 4,5 6 6 Error critico 2,89 4,35 4,35
    79. 79. www.westgard.com

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