130717_Manual_QAnalitica_IV_2013-14_v1

7/23/2019 130717_Manual_QAnalitica_IV_2013-14_v1

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GRADO EN QUMICA POR LA UNIVERSIDAD DESANTIAGO DE COMPOSTELA

PRCTICAS DE QUMICA ANALTICA

MANUAL DE PRCTICAS DEQUMICA ANALTICA IV


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ManualdeprcticasdeQ.AnalticaIV GradoenQumicaUniversidadedeSantiagodeCompostela

Curso2013/2014 Pgina2

1. NORMAS DE TRABAJO DURANTE LAS PRCTICAS.

La asistencia a las clases prcticas es obligatoria para todos los alumnos.

Los alumnos debern presentarse en la fecha, hora y lugar que se les cite, con

el material que se les solicite.

El alumno dispondr de un ordenador en el puesto de trabajo.

El alumno antes de acudir a las prcticas leer atentamente el guin de cada

prctica a realizar y revisar los conceptos tericos relacionados con la misma

explicados en las clases expositivas y seminarios.

Antes de empezar una prctica el alumno puede ser requerido a contestar a

una serie de cuestiones sobre la misma, que el profesor corregir y tendr en

cuenta a la hora de calificar. El profesor suministrar a los alumnos los ejercicios correspondientes a las

prcticas a travs del Aula Virtual.

Antes de dar por terminada la prctica el alumno deber mostrar al profesor los

ejercicios realizados y deber entregar ejercicios resueltos en el plazo que se

le indique.

Al terminar de forma normal la actividad de prcticas el ordenador debe quedar

apagado.


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2. Instrucciones bsicas de los programas informticos a usar

2.1. Statgraphics Centurion

El programa Statgraphics Centurion XVI para Windows puede instalarse desde el

siguiente enlace:

http://www.usc.es/gl/servizos/atic/software/catalogo/Statgraphics/centurionxvi.1.html

a) Introduccin de datos

Para analizar datos con procedimientos estadsticos con STATGRAPHICS, deben

estar inicialmente cargados en una de las hojas de datos contenidas en el Libro de

Datos.

En una tpica hoja, cada fila contiene informacin sobre un individuo simple, caso u

observacin, mientras que cada columna representa una variable.

Los datos pueden introducirse a travs de varios mtodos:

1. Manualmente.

2. Pegando los datos de un portapapeles de Windows despus que estos han sido

copiados de cualquier otra aplicacin, tal como Microsoft Excel.

3. Abriendo un archivo de datos que ha sido previamente guardado, ya sea por

STATGRAPHICS o alguna otra aplicacin.

Introducir los Datos Manualmente

Para introducir los datos manualmente hay que seguir los siguientes pasos:


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Paso 1: Define el nombre y el tipo de dato de cada columna.

Para fijar las caractersticas de una columna, haz doble clic en el encabezado de la

columna. Esto desplegara la caja de dialogo mostrada a continuacin y en la que hay

que introducir los siguientes conceptos:

Un nombre por el cual se referenciar

la columna. Cada nombre de columna

debe ser nico y puede contener de 1

a 32 caracteres. El nombre aparece en

la fila superior, en el encabezado de la

columna.

Un comentario que provee informacin

adicional sobre la columna.

Un tipo, tal como numrico, carcter,

fecha, tiempo, decimal fijo, etc. El tipo

aplica a la columna entera y controla el

tipo de datos que pueden introducirse.

Normalmente se utilizan tipos numrico o carcter.

Paso 2: Introduce los datos.

Para empezar a escribir los datos se puede hacer clic en cualquier celda y empezar a

escribir. Despus de introducir un valor, presione Intro o cualquier tecla de flechas

para moverse a una nueva celda. Para editar los contenidos de una celda, haga doble

clic en esta y entonces haga los cambios deseados.

Pegando Datos del Portapapeles de Windows

Si los datos que se van a analizar fueron introducidos en una aplicacin tal como

Excel, estos pueden introducirse fcilmente en las hojas de datos de STATGRAPHICS

para el anlisis.

El mtodo es el siguiente:1. Cargar la aplicacin que creo los datos.

2. Seleccionar los datos y copiarlos al portapapeles de Windows. Es posible copiar una

o dos lneas adicionales de los datos que contengan nombres y comentarios.

3. Abrir STATGRAPHICS.

4. Pegar los datos en una hoja de datos de STATGRAPHICS: Primero haz clic en la

localizacin deseada y entonces selecciona Pegar del men Edicin. Hay varias

opciones:

Nombre de columna: Si los datos del portapapeles contienen nombres pero no

comentarios de las columnas.


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Nombres de columna y comentarios:Si los datos del portapapeles contienen

nombres y comentarios de las columnas.

Slo datos: Si los datos del portapapeles no contienen nombres o comentarios

de las columnas

Cargando Archivo de Datos

Si los datos ya residen en un archivo, el archivo puede cargarse directamente en

STATGRAPHICS seleccionando la hoja de datos en la cual se quieren introducir y

entonces seleccionandoAbrir Fuentes de Datos del menArchivo. La primera caja de

dialogo desplegada pedir el tipo de archivo:

Archivo de Datos STATGRAPHICS: Archivo de datos STATGRAPHICS, los

cuales tienen extensiones .sf6, .sf3, .sfx, .sf, o .asf.

Archivo de Datos Externo: Son archivos creados por otros programas. Estos

incluyen Excel, archivos de texto ASCII, archivos XML, y otros tipos.

Cuando se selecciona un archivo de datos externo, se despliega una caja de dialogo

adicional. Para archivos Excel, la caja de dialogo toma la siguiente forma:

Encabezado de Columna: Activar nombre

de variable si el primer rengln del rango

especificado contiene nombres de las

columnas. Activar comentario de variable

si se incluyen los comentarios.

Hoja nmero: nmero de la hoja de Excel

que contiene los datos.

Fila inicial y final: el rango de renglones

que contienen los datos.

Si el archivo que contiene los datos es un archivo de texto ASCII, la caja de dialogo es

algo diferente:

Tipo de Archivo: Introduce el delimitador de valores

en cada rengln, o elige formateado si los valoresson alineados en columnas verticales.

Encabezado de Columna: Especifica cualquier

informacin incluida en los renglones precediendo

los valores de los datos.

Fila Inicial y Final: El rango de renglones que

contienen los datos.


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b) Guardado de datos en un archivo.

Una vez que los datos han sido introducidos, seleccione Guardar Archivo de Datosdel

men Archivo. Se desplegar una caja de dialogo en la cual se introduce el nombredel archivo con el cual los datos se guardarn. Los archivos de datos en

STATGRAPHICS Centurion XVI se guardan en disco con la extensin .sgd por

defecto.

c) Anlisis de datos

Una vez que los datos han sido introducidos en el libro de datos de STATGRAPHICS

Centurion XVI, pueden utilizarse cualquiera de los ms de 160 procedimientos

estadsticos de varias formas:

1. Por seleccin del procedimiento deseado en el men principal.

2. Presionando uno de los botones de la barra de herramientas.

3. Utilizando el StatWizard (asistente estadstico).

Los botones de la barra de herramientas de anlisis son muy importantes. A

continuacin se resumen las acciones de sus primeros seis botones de la izquierda:

Nombre Funcin

Entrada de dilogo Muestra el cuadro de dilogo de entrada de datosOpciones de anlisis Selecciona opciones aplicadas a todo el anlisis

Tablas y GrficosMuestra una lista de tablas y grficos que puedencrearse

Opciones de ventanaSelecciona opciones para aplicar slo a la tabla ogrfico maximizado

Guardar resultadosPermite guardar diferentes estadsticos sobre lascolumnas de la hoja

Opciones grficasPermite cambiar ttulos, escalas y otras caractersticasdel grfico maximizado.

A estas funciones tambin se puede acceder haciendo clic con el botn derecho delratn.

Todos los procedimientos trabajan segn el mismo camino bsico:

1. Cuando se selecciona un anlisis del men, se muestra su cuadro de dilogo de

entrada de datos. Los campos en este cuadro de dilogo se utilizan para especificar

las variables que se van a analizar.

2. Si el procedimiento seleccionado tiene opciones que afectan a tablas y grficos, se

muestra el cuadro de dilogo Opciones de anlisis para seleccionar las caractersticas

deseadas.


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3. Si el procedimiento seleccionado tiene ms de una tabla simple y ms de un grfico

simple, se muestra el cuadro de dilogo Tablas y Grficos en la cual se puede

seleccionar la salida deseada.

4. Se leen y analizan los datos especificados, y se crea una nueva ventana de anlisis.

5. Las opciones seleccionadas pueden cambiarse utilizando el botn Opciones de

anlisis .

6. Si lo desea, pueden requerirse tablas y grficos adicionales con el botn Tablas y

Grficos .

7. Se pueden modificar tablas y grficos individuales maximizando el panel

correspondiente seleccionando Opciones de ventana .

8. Para grficos, el ttulo por defecto, escala, tipos de puntos, fuentes, etc. pueden

cambiarse haciendo doble clic en el grfico para maximizarlo seleccionando Opciones

grficas .

9. Las tablas y grficos pueden imprimirse, copiarse a otras aplicaciones tales como

Microsoft PowerPoint, o guardarse en StatReporter.

10. Los resultados numricos pueden guardarse en columnas de una hoja de datos

utilizando el botn Guardar resultados .

11. El anlisis completo puede guardarse en disco como un StatFolio para recuperarlo

despus. Para guardar los resultados de la sesin seleccione Guardar StatFolioen elmen Archivo e introduzca el nombre del archivo. Los anlisis en STATGRAPHICS

Centurion XVI se guardan en disco con la extensin .sgp.

Los datos (sfx) y el StatFolio (sgp) se almacenan en diferentes archivos. Si

necesita mover un StatFolio de un ordenador a otro, est seguro de mover

tambin los archivos de datos.

Puede encontrar ms informacin en el archivo Manual Principal.pdfque se encuentra

en la carpeta del programa generada una vez instalado.


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2.2. The Unscrambler

El programa The Unscrambler 9 est disponible en las aulas de informtica de la

Facultad de Qumica.

a) Introduccin de la matriz de datos

Los alumnos podrn recibir los datos para su importacin desde Excel o un archivo

separado por comas (ASCII) o bien directamente como archivo de datos de The

Unscrambler. En el ltimo caso solo ser necesario abrirlo desde la opcin FILE

OPEN del programa.

En el caso de la importacin de archivos, hay que tener en cuenta que el programa

The Unscrambler 9 no importa archivos *.xlsx (Excel 2007 o superior) y slo importa

archivos del tipo *.xls (Excel 97-2003), por lo que si el archivo que poseemos es del

primer tipo debe ser guardado con el formato adecuado antes de importarlo.

La importacin se lleva a cabo empleando lo siguientes mens:

EXCEL 97-2003:

FILE IMPORT EXCEL Indicar Rangos de Data, Sample Names y Variable

Names

ASCII:

FILE IMPORT ASCII Marcar: First row is variable names y First column is

sample names. Item delimiters: Semicolon

b) Definir los grupos de datos

Una vez introducidos los datos debemos definir cuales son nuestros objetos y cuales

son nuestras variables, e indicando si son numricas, categricas, etc... Para ello

iremos a lo siguientes mens:

Definir muestras:


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EDIT. Select samples Define Add Name and select (marcar el rango de

filas correspondiente)

Definir variables:

EDIT. Select variables Define Add Name and select (marcar el rango de

columnas correspondiente e indicar si son de tipo Spectra o Non-spectra)

c) Visualizar los datos mediante PCA o crear un modelo

Para proceder a la visualizacin de los datos mediante anlisis de componentes

principales (PCA) o crear un modelo (ej. PLS.) iremos al men TASK, donde

seleccionaremos la tarea que corresponda al tipo de anlisis que queremos hacer .

Una vez seleccionada, debemos indicar cuales son nuestros objetos y variables a

considerar, adems de otros factores dependientes de la opcin decidida.

Por ejemplo en la regresin por PLS: TASK REGRESION Method PLS;

seleccionar el tipo de mtodo de regresin, grupo de muestras a considerar (patrones),

las variables X e Y, tipo de validacin, etc.


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d) Anlisis de los resultados y grficos

Una vez realizada la tarea determinada (PLS, PCA,..), obtendremos una serie de

resultados grficos. Por ejemplo en un anlisis mediante PCA, obtendremos una

pantalla de este estilo:

El resultado mostrado en pantalla (las distintas grficas) se puede cambiar a travs del

men PLOT, donde podremos escoger el grfico que nos interese ver.

Adems pinchando en cada grfica y despus en el botn podremos cambiar

varias opciones de visualizacin (barras, lneas, agrupar muestras). Otros botones

de inters son los del lado derecho de la barra de iconos

ya que permiten cambiar entre vistas del modelo de calibracin y validacin, varianza

explicada y residual, variables X o Y, y que se activan segn sean o no aplicables al

grfico en cuestin.


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Finalmente, guardaremos los resultados del anlisis a travs del men FILE SAVE.

Segn el tipo de anlisis que hayamos realizado, el archivo a guardar tendr una

extensin diferente.

e) Uso de los modelos en prediccin y clasificacin

En algunos casos, los modelos creados se emplearn para llevar a cabo clasificacin

de muestras o bien para proceder a la prediccin de alguna propiedad (ej.

Concentraciones). Para ello, es necesario haberlos guardado con anterioridad a dicha

prediccin.

Para ello debemos ir al men TASK y seleccionar la opcin adecuada, bien seaCLASSIFY o PREDICT. Despus nos aparecer un men donde deberemos

seleccionar las muestras sobre las que queremos aplicar nuestro modelo para su

clasificacin o prediccin de una propiedad, las variables a seleccionar y los modelos a

emplear para ello.

Por ejemplo, en el caso de una clasificacin, la ventana ser la siguiente:


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Una vez introducidos los datos y seleccionados los parmetros adecuados

obtendremos los resultados de forma grfica (y en texto), los cuales se analizarn de

manera similar a la descrita en la seccin d)

Finalmente podemos guardar los resultados de la prediccin o la clasificacin

mediante el men FILE SAVE.


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LISTADO DE PRCTICAS DE QUMICA ANALTICA IV

PRCTICA 1: Anlisis de Varianza

PRCTICA 2: Diseo experimental

PRCTICA 3: Anlisis Multivariante

PRCTICA 4: Cartas de control


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PRCTICA 1: Anlis is de Varianza

Para la realizacin de esta prctica se utilizar el programa Statgraphics.

a) Anlisis de una serie de datos

Un problema comn en estadstica es analizar una muestra de n observaciones

tomada de una poblacin simple. En esta apartado de la prctica 1 se va a realizar una

evaluacin estadstica de los datos y daremos respuesta a las siguientes cuestiones

referentes a los datos:

Existen outliers o valores atpicos?

Los datos se aproximan a una distribucin normal?

Cules son los valores de los parmetros que definen la distribucin

Cules son los intervalos de confianza

El procedimiento seleccionado para resolver esta cuestin ser Anlisis de una

variable: seleccione Describir Datos numricosAnlisis de una variable.

Ms informacin sobre el procedimiento de anlisis puede encontrarse en el archivo

Anlisis de Una Variable.pdf y en el Tutorial 1 (pg. 149-174) del archivo ManualPrincipal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada una

vez instalado.

b) Comparacin de dos series de datos

A menudo se tienen dos series de datos para comparar. En tales casos es usual:

1. Realizar comparaciones visuales.

2. Contrastar hiptesis para determinar cundo hay (o no) diferencias significativasestadsticamente a un nivel de confianza fijado entre las dos series de datos.

En este apartado de la prctica 1 en primer lugar se realizar la evaluacin estadstica

de ambos grupos de datos (ver apartado anterior) y a continuacin se compararn ,

dando respuesta a las siguientes cuestiones:

Son comparables las precisiones de ambas series de datos? Cul presenta

mayor precisin?

Son comparables las medias de ambas series de datos? Cul presenta

mayor exactitud?.


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El procedimiento principal para comparar datos de dos muestras es el procedimiento

Comparacin de dos muestras, accesible desde el men principal como sigue:

seleccione Comparar Dos muestras Muestras independientes.


Comparacin de dos muestras.pdfy en el Tutorial 2 (pg. 175-186) del archivo Manual

Principal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada una

vez instalado.

c) Comparacin de ms de dos series de datos: ANOVA deun factor

Cuando los datos pertenecen a ms de dos grupos y queremos compararlos, senecesita utilizar tcnicas diferentes a las usadas en el aparatado anterior. Para ello, en

primer lugar se realizar la evaluacin estadstica de las diferentes series de datos

individualmente y a continuacin se compararn, dando respuesta a las siguientes

cuestiones:

Son comparables las varianzas?

Son comparables las medias? Cules son las que difieren?

Hay dos caminos diferentes para introducir datos de varias series en la hoja de datos:

1. Usar una columna separada para cada serie. Para su anlisis se utilizar el

procedimiento Comparacin de varias muestras que es accesible en el men principal:

Comparar Varias muestras Comparacin de varias muestras.

2. Usar una columna simple para todos los datos y crear una segunda columna con

cdigos identificando de qu serie proviene cada observacin. Para su anlisis se

utilizar el procedimiento ANOVA que es accesible en el men principal: Comparar

Anlisis de varianza ANOVA simple.

Ms informacin sobre el procedimiento de anlisis puede encontrarse en los archivos

Comparacin de Varias muestras.pdfyANOVA simple.pdfy en el Tutorial 3 (pg. 187-

200) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se encuentran en la carpeta del

programa generada una vez instalado.


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d) Estudio del impacto de dos o ms factores (ANOVA

multifactorial)

En esta prctica se va a evaluar estadsticamente el impacto de dos o ms factorescategricos sobre una variable dependiente. Se estudiar si hay o no diferencias

significativas entre las medias a diferentes niveles de los factores y si hay o no

interacciones entre los factores:

Estudiar si el efecto de los factores es estadsticamente significativo. Que

niveles dan resultados diferentes.

Estudiar si existen interacciones entre los factores.

Los datos se introducen usando una columna simple para todos los datos a evaluar ymltiples columnas para los factores con cdigos identificando de qu serie proviene

cada observacin.

El procedimiento ANOVA es accesible en el men principal: Comparar Anlisis de

varianza ANOVA multifactorial.


ANOVA multifactorial.pdf, este archivo se encuentra en la carpeta del programa

generada una vez instalado.


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PRCTICA 2: Diseo experimental (DDE):

Para la realizacin de estas prcticas se utilizar el programa Statgraphics.

En estas prcticas se ver cmo puede construirse un diseo de experimentos y cmo

puede analizarse el resultado. En estas prcticas debemos resolver las siguientes

cuestiones sobre el problema planteado:

Seleccin del diseo teniendo en cuenta la informacin que se desea obtener y

el nmero de experimentos a realizar.

Identificacin de los factores que afectan de manera estadsticamente

significativa al procedimiento Estudio de las interacciones estadsticamente significativas entre los factores

estudiados

Seleccin de las condiciones ptimas de los factores estudiados o propuesta

de nuevos experimentos para completar la optimizacin

Hay dos caminos diferentes para crear el diseo:

1. Utilizar el Asistente de diseo de experimentos que tiene el STATGRAPHICS

que nos guiar a travs de la construccin y anlisis de un diseo deexperimentos. Para accede al asistente seleccione DDE Asistente de diseo

de experimentos. Se crear una nueva ventana conteniendo una barra de

herramientas que nos guiar a travs de una secuencia de 12 pasos. Los

primeros 7 pasos de la secuencia construyen el diseo experimental y se

ejecutan antes de que el experimento se realice. Los ltimos 5 pasos se

ejecutan despus de que el experimento se complete y se refieren al anlisis

de los resultados. El diseo de experimentos creado por el Asistente DDE se

guardar en un archivo con la extensin .sgx. Es similar a los archivos de

datos estndar, con la excepcin de que contiene informacin adicional acerca

del diseo del experimento y el modelo estadstico seleccionado.

2. Usar el procedimiento DDE Procedimientos DOE heredados Crear Diseo

Diseo Nuevo. Donde de igual manera al asistente de diseo deberemos

definir el diseo a utilizar, los factores y las respuestas consideradas. Una vez

creado el diseo e introducidos los resultados de los experimentos, para

analizar el diseo se usar el procedimiento DDE Procedimientos DOE

heredadosAnalizar Diseo.


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DDE - Diseos de Cribado.pdfy DDE - Diseo de Superficies de Respuesta.pdfy en el

Tutorial 7 (pg. 257-290) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se

encuentran en la carpeta del programa generada una vez instalado.


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PRCTICA 3:

a) Reduccin del espacio de las variables (PCA).

Para la realizacin de estas prcticas se utilizar el programa The Unscrambler.

La tcnica de Anlisis de Componentes Principales (PCA) permite analizar la

estructura de series de datos muy complejas, con multitud de variables diferentes y en

la que que a priori no se conoce cuales son las ms importantes para describir las

diferentes propiedades de los objetos estudiados. Por ello, PCA permite reducir el

espacio de las variables iniciales a un espacio con menos dimensiones, creando unas

nuevas variables (componentes principales) que permiten una mejor visualizacin dela estructura de los datos.

En esta prctica se estudiarn varios ejemplos en los que se tendrn en cuenta los

siguientes pasos a la hora de evaluarlos:

Definicin de objetos y variables a considerar.

Realizacin del modelo de PCA, a travs del men TASK PCA

Estudio de la varianza explicada ( residual) por cada componente principal

Estudio de outliers

Interpretacin de los grficos de Scores y de Loadings para la obtencin de

informacin respecto a la estructura de los datos.

Ms informacin en la ayuda del programa en el epgrafe: Describe Many Variables

Together.

b) Tcnicas de clasif icacin. Modelado mediante SIMCA

(Soft Independent Modeling of Class Analogy)

Las tcnicas de clasificacin permiten determinar a que clase pertenecen diferentes

objetos a travs de la medida de una serie de variables. En esta prctica se

considerarn dos tcnicas de clasificacin:

Este herramienta quimiomtrica se basa en el estudio previo de una serie de objetos,de los que se conoce su pertenencia a una determinada clase. Para ello, se modela


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cada una de las clases por separado mediante PCA. Una vez realizados los anlisis

mediante PCA, estos se guardan y se procede a realizar SIMCA, que busca los

rasgos caractersticos de cada una de las clases independientemente de las dems.

A continuacin se procede a la clasificacin de nuestros objetos problema a travs del

men TASK CLASSIFY. En l habr que seleccionar los anlisis de PCA de las

clases que hemos creado con anterioridad, el nmero de componentes principales a

emplear y las variables consideradas. En los resultados de la clasificacin

observaremos:

Tabla de clasificacin

Grfica de Coomans

Grfica de la capacidad discriminante de cada clase y la distancia de los

modelos.

c) Calibracin multivariante

El objetivo de una calibracin, es establecer un modelo matemtico que nos permita

relacionar una propiedad que queremos predecir (ej. Concentracin) con la medida de

ciertas propiedades (ej. Absorbancia). En calibracin univariante, esto se hace

mediante la correlacin con una sola propiedad medida. Sin embargo, si las medidas

no son suficientemente especficas o no se conoce exactamente cual es la mejor

propiedad a medir (ej. Longitud de onda ms especfica), o se quieren predecir

diferentes propiedades de manera simultanea, la calibracin univariante puede no ser

adecuada. Por el contrario, en calibracin multivariante se miden muchas variables

simultneamente (ej. Absorbacia a varias longitudes de onda) y estas se emplean para

predecir una o varias propiedades. Para ello, se ha de generar un modelo que sea

capaz de separar la informacin medida poco til (ruido) de la que es til y encontrar la

correlacin de la misma con las diferentes propiedades a predecir. En esta prcticaesto se va a llevar a cabo mediante mnimos cuadrados parciales (PLS) de manera

similar a PLS discriminante.

Para llevar a cabo esta prctica se consideraran los siguientes puntos:

Definicin de variables, objetos y asignacin de matrices X e Y.

Seleccin del tipo de algoritmo (PCR PLS) y del tipo de validacin a emplear

(men TASK REGRESSION).

Observar el nmero ptimo de componentes principales, outliers, etc.


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Interpretar grficos de varianza, scores, loadings, etc. obteniendo la

informacin buscada

Tras guardar el modelo creado este se emplea para predecir mediante el

men TASK PREDICT empleando el modelo guardado

Se visualizan los resultados en forma tabular y numrica, de manera similar a

la prctica 9.

Existe ms informacin sobre la calibracin multivariante con The Unscrambler en la

ayuda del programa, bajo los epgrafes Combine Predictors and Responses In A

Regression Model, Validate a Model y Make Predictions.


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PRCTICA 4: Cartas de control

a) Cartas de control para variables. Estudios de capacidad

de proceso.


El anlisis de capacidad generalmente se utiliza para asegurar que los productos y

servicios producidos son de alta calidad. La salida de este tipo de anlisis de la

capacidad es una estimacin de lo capaz que es el proceso para producir dentro de

estas especificaciones.

Los estudios de capacidad de proceso solo son fiables si podemos afirmar que el

proceso est en estado de control estadstico y para ello, necesitamos trazar y analizar

los resultados de las cartas de control correspondientes. Estas pueden ser en el modo

Estudio Inicial(Fase 1), donde los datos determinan los lmites de control o en el modo

Control a Estndar(Fase 2), donde los lmites provienen de un estndar conocido o

del trazado previo.

En particular en esta prctica realizaremos:

Estudio Inicial del proceso. Utilizacin de grficos de control por variables para

evaluar los parmetros del proceso y verificar su estado (o no) de control

estadstico.

Determinacin de ndices de capacidad del proceso. Permiten analizar la

variabilidad del proceso con relacin con los requisitos o especificaciones.

Control del proceso en lnea. Utilizacin de los grficos de control por variables

ponderados en el tiempo para detectar cambios en el proceso.

El procedimiento Anlisis de la capacidad es accesible en el men principal: CEP

grficos de control Grficos por Variables X-bar y R o enCEP anlisis de la

capacidad Variables Individuales, CEP grficos de control Grficos

Ponderados por el tiempo Grficos de Medias Mviles/ Grfico CuSum (para la Fase

2).


Anlisis de Capabilidad-Variables.pdf, Diseo Grficos de Control.pdf, Grficos X-Bar


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y R.pdf, Grficos de Medias Mviles (MA).pdfy GrficosCusum (Mscara V).pdf y en

el Tutorial 6 (pg. 239-258) del archivo Manual Principal.pdf, ambos archivos se

encuentran en la carpeta del programa generada una vez instalado.

b) Cartas de control para atributos.


Este es el caso en el que el proceso de fabricacin produce artculos cuyas

caractersticas de calidad no son medibles, como ocurre cuando slo nos interesa

saber si el artculo es til o no, o el nmero de defectos que presenta. Tales

caractersticas de calidad, de tipo cualitativo y no cuantitativo, se modelan mediantevariables aleatorias discretas (atributos). Para controlar el proceso, se utilizan el

porcentaje de artculos defectuosos en una poblacin o la media del nmero de

defectos por unidad sobre una poblacin.

Este procedimiento est diseado para estimar el porcentaje de artculos

defectuosos en una poblacin basndose en una muestra de los artculos de esa

poblacin que se han clasificado como defectuosos o no defectuosos.

En particular en esta prctica realizaremos:

Evaluacin de los parmetros del proceso cuando este est bajo control.

Control del proceso en lnea.

El procedimiento Anlisis de la capacidad es accesible en el men principal: CEP

anlisis de la capacidad Atributos Porciento de defectos o CEP anlisis de la

capacidad Atributos Defectos por unidad.


Anlisis de Capabilidad-Porcentaje Defectuoso.pdf yAnlisis de Capabilidad-Defectos

Por Unidad.pdf, estos archivos se encuentran en la carpeta del programa generada

una vez instalado.

Documents

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