Wenn Sie nichtnormale Daten haben, können Sie Ihre Daten entweder transformieren oder eine nicht-normale Verteilung auswählen, die zu Ihren Daten passt.
Transformieren Sie Ihre Daten und verwenden Sie eine normale Fähigkeitsanalyse
Wenn eine Box-Cox-Transformation für Ihre Daten effektiv ist, können Sie den Wert von Lambda zur Transformation angeben und eine normale Fähigkeitsanalyse verwenden.
- Gehe auf die Komponenten Seite und wähle ein Produkt aus. Wählen Sie dann den Prozessflussschritt Ihres Produkts aus.
- Öffne den Prozess-Schritt und gehe zum Abschnitt Prozesszusammenfassung .
- Wählen Sie aus, Zusätzliche Einstellungen um auf die Steuerungskarte und die Fähigkeitsanalyseoptionen für jede Maßgröße zuzugreifen.
- Wählen Sie Prozessfähigkeitsanalysen für Normalverteilung Verwenden Sie die Box-Cox-Transformation, wenn die nicht normalverteilten Daten durchgehend positiv (> 0) sind und Schätzwerte der (potenziellen) Prozessfähigkeit innerhalb der Teilgruppen und der Gesamtprozessfähigkeit berechnet werden sollen.
- Wählen Sie den Lambda-Wert (λ) aus, um die Daten zu transformieren.
- Optimales λ: Es wird der optimale Lambda-Wert verwendet, der die am besten angepasste Transformation hervorbringen sollte.
- λ = 0 (ln): Nutzen Sie das natürliche Protokoll Ihrer Daten.
- λ = 0,5 (Quadratwurzel): Verwenden Sie die Quadratwurzel Ihrer Daten.
- λ angeben: Andere gängige Transformationen sind quadratisch (λ = 2), inverse Quadratwurzel (λ = -0,5) und inverse (λ = -1). In den meisten Fällen sollten Sie keinen Wert außerhalb des Bereichs von -2 und 2 verwenden.
- Wählen Sie OK aus.
Wählen Sie eine geeignete Verteilung und verwenden Sie eine nicht-normale Fähigkeitsanalyse
Die Auswahl einer geeigneten Verteilung ist ein wesentlicher erster Schritt bei der Durchführung einer Fähigkeitsanalyse. Wenn die gewählte Verteilung nicht gut zu den Daten passt, sind die Fähigkeitsschätzungen ungenau.
- Gehe auf die Komponenten Seite und wähle ein Produkt aus. Wählen Sie dann den Prozessflussschritt Ihres Produkts aus.
- Öffne den Prozess-Schritt und gehe zum Abschnitt Prozesszusammenfassung .
- Wählen Sie aus, Zusätzliche Einstellungen um auf die Steuerungskarte und die Fähigkeitsanalyseoptionen für jede Maßgröße zuzugreifen.
- Wählen Sie Verteilung anpassen aus. Meistens ist es am besten, technisches und historisches Wissen über Ihren Prozess zu nutzen, um eine Verteilung zu identifizieren, die zu Ihren Prozessdaten passt. Aber Minitab® Statistische Software verfügt über viele Werkzeuge, zum Beispiel Individual Distribution Identification, die Ihnen helfen können, die Passung verschiedener Verteilungen zu bewerten.
- Wählen Sie die Verteilung aus, die am besten zu Ihren Daten passt.
- Wählen Sie OK aus.
Ein Vergleich von normalen und nicht-normalen Fähigkeitsmodellen
Berücksichtigen Sie bei der Entscheidung, ob eine Nicht-Normalverteilung oder eine Normalverteilung mit einer Transformation verwendet werden soll, die folgenden Aspekte.
- Sie sollten generell das Modell auswählen, das am effektivsten für die vorliegenden Daten ist. Wenn eine nichtnormale Verteilung oder eine Transformation gleichermaßen effektiv ist, empfehlen einige Praktiker die Verwendung eines nichtnormalen Modells, da es die tatsächlichen Dateneinheiten verwendet. Andere bevorzugen jedoch das Normalmodell, da es Schätzungen sowohl der Gesamt- als auch der Prozesskapazität liefert.
- Wenn Sie planen, im Laufe der Zeit wiederholte Fähigkeitsanalysen Ihres Prozesses durchzuführen, versuchen Sie, eine Verteilung oder Transformation auszuwählen, die Ihren Prozess über die Zeit hinweg angemessen charakterisiert. Mit derselben Verteilung oder Transformation kann man die Indizes aus den Wiederholungsanalysen einfach und direkt vergleichen.
- Normale Fähigkeit
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- Verwendet tatsächliche oder transformierte Daten für das Histogramm.
- Berechent Inner, Zwischen/Innerhalb (wenn sowohl Variation innerhalb der Untergruppe als auch zwischen Untergruppen besteht) und Gesamtfähigkeit.
- Zeichnet eine Normalverteilungskurve auf dem Histogramm, anhand derer Sie ermitteln können, ob die Transformation effektiv war und die Daten nun einer Normalverteilung folgen.
- Nicht-normale Fähigkeit
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- Verwendet tatsächliche Dateneinheiten für das Histogramm.
- Berechnet nur die Gesamtfähigkeit.
- Zeichnet die gewählte nicht-normale Verteilungskurve auf dem Histogramm, um zu bestimmen, ob die Daten zur angegebenen Verteilung passen.
