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A afirmação de que a carta de controle EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) é menos robusta em situações em que os dados não seguem uma distribuição normal está incorreta. Na verdade, as cartas de controle EWMA podem ser mais robustas em certos aspectos quando os dados não seguem uma distribuição normal.

Aqui estão algumas razões pelas quais a afirmação está equivocada:

Sensibilidade a Mudanças no Processo:

As cartas de controle EWMA são mais sensíveis a mudanças pequenas e graduais no processo do que as cartas de controle de Shewhart. Isso significa que podem identificar alterações ou tendências no processo mais rapidamente, mesmo quando os dados não seguem uma distribuição normal.

Capacidade de Detecção de Mudanças no Padrão:

As cartas de controle EWMA podem detectar mudanças no padrão dos dados, como mudanças de tendência ou variabilidade, mesmo que os dados não se distribuam normalmente.

Redução de Ruídos e Efeitos de Médias Móveis:

As EWMA aplicam médias móveis ponderadas exponencialmente aos dados, o que pode ajudar a reduzir o efeito de flutuações ou ruídos nos dados, proporcionando uma visão mais estável do processo.

Flexibilidade para Diferentes Distribuições:

Enquanto as cartas de controle de Shewhart são mais sensíveis a desvios das suposições de normalidade, as cartas EWMA podem lidar melhor com diferentes tipos de distribuições, pois sua sensibilidade está relacionada mais à estabilidade do processo do que à distribuição exata dos dados.

Portanto, as cartas de controle EWMA podem ser mais úteis e robustas para identificar mudanças e padrões no processo, independentemente da distribuição exata dos dados, em comparação com as cartas de controle de Shewhart, especialmente em situações em que os dados não seguem uma distribuição normal .