Dados do Trabalho

Título

EFEITO DA NÃO NORMALIDADE NO DESEMPENHO DE GRÁFICOS DE CONTROLE EM AMOSTRAGEM POR CONJUNTOS ORDENADOS

Resumo

Em diversas situações, o uso de amostras ao invés da avaliação de toda uma população é uma ação comum perante limitações quanto aos custos do levantamento, ao tempo disponível para a coleta de dados e à dificuldade de acesso aos mesmos. Uma forma usual de selecionar unidades que constituirão uma amostra é a amostragem aleatória simples (AAS). Além da AAS, existem diversas outras formas de se realizar o processo de amostragem, dentre elas os delineamentos amostrais baseados em conjuntos ordenados, tendo como caso particular a Amostragem por Conjuntos Ordenados (ACO). A ACO é útil em situações em que mensurar a variável de interesse implica em alto custo ou é difícil acesso, mas é possível ordenar as unidades amostrais por meio de uma variável concomitante ou com base em um critério subjetivo, acessível e de baixo custo. Os delineamentos por conjuntos ordenados apresentam diversas aplicações no contexto de Controle Estatístico de Qualidade (CEQ), em especial na construção de gráficos de controle, produzindo eficiência superior à AAS. Neste trabalho foi realizado um estudo por simulação com objetivo de avaliar o desempenho de gráficos de controle para a média através do comprimento médio sequência (CMS), considerando amostras selecionadas via ACO e processos com distribuição apresentando diferentes níveis de assimetria e curtose. Utilizamos as distribuições skew normal e normal generalizada na geração das amostras por permitirem incorporar diferentes níveis de assimetria e curtose, respectivamente. Como resultado, o CMS tende a ser menor a medida que a assimetria aumenta e maior a medida que a curtose aumenta, independentemente do tamanho amostral e se o processo está ou não sob controle. Além disso, o CMS para amostras com distribuição skew normal e normal generalizada tende a ser maior para o processo operando sob controle quando comparado com o processo fora de controle.

Palavras-chave

Simulação Monte Carlo; Amostragem por Conjuntos Ordenados (ACO); Gráficos de Controle;