Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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dc.creatorMORAES, Celso Francisco de-
dc.date.issued2006-04-26-
dc.identifier.urihttps://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/2689-
dc.description.abstractThis dissertation presents a critical analysis regarding the use of some statistical methods applied to Quality in cases in which the collected data are not normally distributed. The general problem refers to the occurrence of questionable decision takings starting from the interpretation of data considered normally distributed. The primordial justification for this study is the relevance of the data analysis during its collection and handling in the industrial practice and in scientific works in the most varied levels. The main objectives of this work are: to present some examples related to the usage of control charts and six sigma capability index that may induce to doubtful conclusions due to the incorrect assumption of normality; to propose critical review proceeding to the Box-Cox and/or Johnson transformations; and, finally, to discuss the conclusions and decisions established through the comparison among the gross data originally collected, the data previously analyzed and processed and the transformed data. The methodological approach combines experimental research through the analysis of simulate data generated starting from a statistical software as well as exploratory research with case study in an industrial process of precision hole measurement.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Itajubápt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectDados não normaispt_BR
dc.subjectGráfico de controle individualpt_BR
dc.subjectÍndice de capabilidade sigmapt_BR
dc.subjectTransformação de dadospt_BR
dc.titleEstudo da utilização do gráfico de controle individual e do índice de capabilidade sigma para dados não normaispt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.date.available2021-12-07-
dc.date.available2021-12-07T13:32:51Z-
dc.date.accessioned2021-12-07T13:32:51Z-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/2571470862204170pt_BR
dc.contributor.advisor1FERREIRA, João Roberto-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2091584947811081pt_BR
dc.contributor.advisor-co1PAIVA, Anderson Paulo de-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/4728106898297335pt_BR
dc.description.resumoEsta dissertação apresenta uma análise crítica da utilização de alguns métodos estatísticos aplicados à Qualidade nos casos em que os dados coletados não se apresentam normalmente distribuídos. O problema geral aqui identificado diz respeito à ocorrência de decisões questionáveis tomadas a partir da interpretação de dados considerados normais. A justificativa primordial para este estudo reside na relevância da análise dos dados durante sua coleta e tratamento na prática industrial e em trabalhos científicos nos mais variados níveis. Os principais objetivos deste trabalho são: apresentar algumas situações de utilização de gráficos de controle e índices de capabilidade seis sigma que possam induzir a conclusões duvidosas devido à adoção incorreta de normalidade; propor revisão crítica efetuando as transformações de Box-Cox e/ou Johnson; e, finalmente, discutir as conclusões e decisões estabelecidas através da comparação entre os dados brutos originalmente coletados, os dados previamente analisados e processados e os dados transformados. A abordagem metodológica combina pesquisa experimental através da análise de dados simulados gerados a partir de um software estatístico bem como pesquisa exploratória na forma de estudo de caso em um processo industrial de medição de furos de precisão.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentIEPG - Instituto de Engenharia de Produção e Gestãopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia de Produçãopt_BR
dc.publisher.initialsUNIFEIpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUÇÃOpt_BR
dc.relation.referencesMORAES, Celso Francisco de. Estudo da utilização do gráfico de controle individual e do índice de capabilidade sigma para dados não normais. 2006. 165 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2006.pt_BR
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