Si vous avez des données non normales, vous pouvez soit transformer vos données, soit Sélectionnez une distribution non normale qui correspond à vos données.
Transformez vos données et utilisez une analyse de capacités normale
Si une transformation Box-Cox est efficace pour vos données, vous pouvez spécifier la valeur de lambda à transformer et utiliser une analyse de capacité normale.
- Allez sur la Composantes page et sélectionnez un produit. Ensuite, sélectionnez l’étape du processus de votre produit.
- Ouvrez l’étape du processus et allez à la Synthèse du procédé section.
- Sélectionnez Paramètres supplémentaires pour accéder au graphique de contrôle et aux options d’analyse des capacités pour chaque mesure.
- Sélectionnez Analyses de capabilité normales utilisez la transformation de Box-Cox si vos données non normales sont toutes positives (> 0) et que vous souhaitez obtenir des estimations de la capabilité (potentielle) à l'intérieur des sous-groupes, ainsi que de la capabilité globale.
- Sélectionnez la valeur lambda (λ) pour transformer les données.
- λ optimal: Utilisez la valeur lambda optimale afin de produire la transformation la plus appropriée.
- λ = 0 (ln): Utilisez le journal naturel de vos données.
- λ = 0,5 (racine carrée): Utilisez la racine carrée de vos données.
- Spécifier λ: Il existe d'autres transformations courantes comme le carré (λ = 2), la racine carrée inverse (λ = −0,5) et l'inverse (λ = −1). Dans la plupart des cas, vous ne devriez pas utiliser une valeur en dehors de la plage de −2 et 2.
- Sélectionnez OK.
Choisissez une distribution appropriée et utilisez une analyse des capacités non anormales
Sélectionnez une distribution appropriée est une première étape essentielle dans la réalisation d’une analyse de capacité. Si la distribution choisie ne correspond pas bien aux données, alors les estimations de capacité seront inexactes.
- Allez sur la Composantes page et sélectionnez un produit. Ensuite, sélectionnez l’étape du processus de votre produit.
- Ouvrez l’étape du processus et allez à la Synthèse du procédé section.
- Sélectionnez Paramètres supplémentaires pour accéder au graphique de contrôle et aux options d’analyse des capacités pour chaque mesure.
- Sélectionnez Ajustement de la distribution. Le plus souvent, il est préférable d'utiliser vos connaissances techniques et historiques du procédé pour identifier une loi qui s'ajuste aux données distribution votre procédé. Cependant, Minitab® Statistical Software dispose de nombreux outils, tels que Individual Distribution Identification, qui peuvent vous aider à évaluer l’adéquation de différentes distributions.
- Sélectionnez la distribution qui correspond le mieux à vos données.
- Sélectionnez OK.
Comparaison des modèles de capabilité normale et non normale
Considérez ce qui suit pour décider d’utiliser une distribution non normale ou une distribution normale avec une transformation.
- En général, vous devez Sélectionnez le modèle le plus efficace pour vos données. Si une distribution non normale ou une transformation est également efficace, certains praticiens recommandent d’utiliser un modèle non normal car il utilise les unités de données réelles. Cependant, d’autres peuvent préférer le modèle normal car il fournit des estimations à la fois de la capacité globale et de la capacité du procédé.
- Si vous prévoyez de réaliser des analyses répétées de capacités sur votre processus au fil du temps, essayez de Sélectionnez une distribution ou une transformation qui soit susceptible de caractériser correctement votre processus de manière cohérente dans le temps. Utiliser la même distribution ou transformation vous permet de comparer facilement et directement les indices issus des analyses répétées.
- Capabilité normale
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- Utilise des données réelles ou transformées pour l’histogramme.
- Calcule à l’intérieur, entre/à l’intérieur (lorsque la variation entre sous-sous-groupes et sous-sous-groupes existe), et la capacité globale.
- Trace une courbe normale sur l’histogramme pour vous aider à déterminer si la transformation a été efficace pour faire suivre une distribution normale des données.
- Capabilité non normale
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- Utilise des unités de données réelles pour l’histogramme.
- Calcule uniquement la capabilité globale.
- Dessine la courbe de distribution non normale choisie sur l’histogramme pour vous aider à déterminer si les données correspondent à la distribution spécifiée.
