多重変数の正規工程能力分析の変換を指定する

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正規分布に適合するようにデータを変換して、分析の前提を満たします。
  • 変換なしデータがすでに正規分布に従っている場合、変換は使用しないでください。データの分布、またはデータが非正規の場合に変換が有効かどうかを判断するには、個別の分布の識別を使用します。
  • Box-Coxべき変換 (W = Y^λ)ボックス-コックス変換は、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。ボックス-コックス変換は単純でわかりやすい変換です。
    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:最適なλを使い、最も適合するデータに変換します。最適なラムダは、0.5または最も近い整数で四捨五入されます。

      最適なλで四捨五入された値の代わりに厳密値を使用するには、ファイル > 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の選択を解除します。

    • 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)、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方がよいです。
  • Johnson変換(全体の分析のみ)ジョンソン変換は、非正規データに負の値(または0)が含まれているか、またはボックス-コックス変換が有効ではない場合に使用します。Johnson変換関数はボックス-コックスより複雑ですが、適切な変換を見つけるには非常に強力です。
    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、正規性の基準が緩やかになります。

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