ポアソン分布の工程能力分析の主要な結果を解釈する

すべてのサブグループサイズが等しい場合は、ポアソンプロットが表示されます。

プロットを調べ、プロットされた点がおおむね直線に沿っているかどうかを判断します。直線になっていなければ、データがポアソン分布からサンプル抽出されたという仮定は誤っている可能性があります。

サブグループサイズが異なる場合は、欠陥率プロットが表示されます。

プロットを調べ、単位あたりの欠陥数（DPU）がサンプルサイズ全体にわたりランダムに分布しているか、あるいは何らかのパターンがあるかを評価します。データが中心線付近にランダムに表示される場合は、データがポアソン分布に従っていると判断します。

サンプルデータのDPU平均値を使用して、工程のDPU平均値を推定します。信頼区間を推定値の誤差幅として使用します。

信頼区間は、工程のDPU平均値の実際の値（工程のすべての生産品を収集して分析できた場合の値）の可能性の高い範囲です。信頼水準が95%の場合、工程の実際のDPU平均値が信頼区間に含まれることを95%の信頼度で確信できます。つまり、工程から100個のランダムなサンプルを収集した場合に、約95個のサンプルの信頼区間にDPU平均値の実際の値が含まれていると期待できます。

信頼区間は、サンプルの推定値の実質的な有意性を評価するのに役立ちます。工程に関する知識や業界標準に基づくDPU平均値の最大許容値がある場合には、上側信頼限界をその値と比較します。上側信頼限界がDPU平均値の最大許容値よりも小さい場合、推定値に影響を与えるランダムサンプリングによる変動を考慮に入れても、工程が規格を満たしていることを確信できます。

安定したDPU推定値を得るために十分なサンプルを収集したかどうかを判断するには、累積DPUプロットを使用します。

時間によって順序付けられたサンプルの単位あたりの欠陥数を調べて、収集するサンプルの増加に伴い推定値がどのように変化するかを調べます。いくつかのサンプルの後にDPUが安定するのが理想です。DPUが安定していることは、プロットされた点がDPU平均値の線に沿って平坦になることによって示されます。