Carta de control EWMA para el coeficiente de variación (2011)
Las cartas de control tradicionales Shewhart identifican cambios grandes en los parámetros de un proceso de producción y las cartas CUSUM y EWMA detectan cambios pequeños en los mismos. Sin embargo, estos esquemas llevan a análisis e interpretaciones erróneas en los ensayos clínicos y químicos, en donde las variables a monitorear son continuas con medias y varianzas no constantes y guardan relación de proporcionalidad entre sí. Como solución a este problema Hawkins et al. (2007) desarrollan la carta de control para el coeficiente de variación (Shewhart-CV), en la cual considera estos casos. En este trabajo se propone una carta de control EWMA para el Coeficiente de Variación (EWMA-CV) que identifique peque~nos cambios en los parámetros de un proceso siguiendo la metodología de Hawkins et al. (2007). La ARL del nuevo esquema se comparó con la ARL de la carta propuesta por los autores mediante simulaciones en el programa estadístico R y se concluyó que la carta EWMA-CV es más sensible a peque~nos y medianos cambios en el coeficiente de variación del proceso. / Abstract. The traditional Shewhart control charts identify big changes in the parameters of a production process and CUSUM and EWMA charts detect small changes in them. However, these schemes lead to erroneous analysis and interpretation in clinical trials and chemicals, where the variables are continuous monitor with non constant means and variances of proportionality and relate to each other. To solve this problem Hawkins et al. (2007) developed the control chart for the coeficient of variation (Shewhart-CV), which considers these cases. In this paper we propose an EWMA control chart for the Coeficient of Variation (CVEWMA) to identify small changes in the parameters of a process according to the method of Hawkins et al. (2007). The ARL of the new scheme was compared to the ARL of the chart proposed by the authors through simulations in the statistical program R and concluded that the EWMA-CV chart is more sensitive to small and medium changes in the coeficient of variation the process.