多重変数の正規工程能力分析の変換の指定

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分析のための仮定を満たすために、正規分布に適合するようにデータを変換できます。
  • 変換なし: データがすでに正規分布に従っている場合は、変換を使用しないでください。データの分布状態を判断するか、またはデータに非正規性がある場合に変換が有効かどうかを判定するには、個別の分布の識別を使用します。
  • Box-Coxべき変換 (W = Y^λ): Box-Cox変換は、非正規データがすべて正の値(> 0)になっており、サブグループ内(潜在的)工程能力とともに全体の工程能力の推定値を取得する場合に使用します。Box-Cox変換は、単純で理解しやすい変換です。
    データ変換のためにMinitabで使用するラムダ(λ)値を選択します。
    • 最適なλを使用: 最適適合変換となる最適なλを使用します。Minitabでは、最適λを0.5または直近の整数に四捨五入します。

      最適λとして、四捨五入した値ではなくそのままの値を使用するには、ツール > オプション > 管理図と品質ツール > その他を選択し、可能な場合Box-Cox変換の四捨五入した値を使うを選択解除します。

    • λ = 0 (ln): データの自然対数を使用します。
    • λ = 0.5 (平方根): データの平方根を使用します。
    • その他 (-5~5の範囲の値を入力): ラムダとして指定された値を使用します。その他の一般的な変換方法は、二乗(λ = 2)、逆平方根(λ = -0.5)、および逆関数(λ = -1)です。ほとんどの場合、-2から2の範囲外の値は使用しないでください。
  • Johnson変換(全体の分析のみ): Johnson変換は、非正規データに負の値(または0)が含まれているか、またはBox-Cox変換が有効ではない場合に使用します。Johnson変換関数はBox-Coxより複雑ですが、適切な変換を見つけ場合に非常に有効です。
    最適適合を選択するp値

    0と1の間の値を入力します。入力する値により、変換前後のデータの正規性検定の有意水準が定義されます。値が高いほど、正規性の基準がより厳密になります。値が低いほど、正規性の基準が厳密ではなくなります。

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