非正規工程能力シックスパックの推定法を指定する

Minitabを使用して工程能力分析で使用する非正規分布のパラメータを推定するか、または以下のパラメータの一部またはすべてを入力することができます。

• 分布のパラメータを推定する: サンプルデータから分布パラメータを推定する場合に選択します。Minitabでは、以下で指定しないパラメータをすべて推定します。

  形状を設定する

  選択した分布のタイプに応じて、形状またはスケールのパラメータを入力します。形状パラメータは、歪みなどの分布の形状に影響します。

  しきい値を設定する

  3-パラメータ分布を選択した場合は、しきい値パラメータを入力します。しきい値パラメータによって、データ分布の最小位置を設定します。

  注

  分布の形状、スケール、またはしきい値の詳細は、非正規工程能力シックスパックの工程能力統計量を参照し、関心のあるパラメータをクリックしてださい。

• 経験値を使用する: パラメータの経験値を指定する場合に選択します。表示されるパラメータの順序で定数または列を入力します。列に含まれる定数および行の数は、分布のパラメータ数と一致する必要があります。

1 < サブグループサイズ ≤ 8

サブグループサイズが1～8の場合にサブグループ内標準偏差を推定する方法を選択します。

• R（範囲）の平均: R（範囲）の平均はサブグループ範囲の平均です。この方法は、標準偏差の一般的な推定方法で、サブグループサイズが2～8の場合に最も適しています。
• S（標準偏差）の平均: S（標準偏差）の平均は、サブグループ標準偏差の平均です。この方法ではR（範囲）の平均よりも高い精度の標準偏差の推定値が得られ、特にサブグループサイズが8より大きい場合には精度の差が大きくなります。
• 併合標準偏差: 併合標準偏差は、サブグループの分散の重み付き平均で、全体の推定値に、より大きなサブグループがより大きな影響を与えます。工程が正常に管理されている場合、この方法によって最も精度が高い標準偏差の推定値が得られます。

サブグループサイズ > 8

サブグループサイズが8より大きい場合にサブグループ内標準偏差を推定する方法を選択します。

• S（標準偏差）の平均: S（標準偏差）の平均は、サブグループ標準偏差の平均です。この方法ではR（範囲）の平均よりも高い精度の標準偏差の推定値が得られ、特にサブグループサイズが8より大きい場合には精度の差が大きくなります。
• 併合標準偏差: 併合標準偏差は、サブグループの分散の重み付き平均で、全体の推定値に、より大きなサブグループがより大きな影響を与えます。工程が正常に管理されている場合、この方法によって最も精度が高い標準偏差の推定値が得られます。

サブグループサイズ = 1

個別の観測値がある場合にサブグループ内標準偏差を推定する方法を選択します。 サブグループサイズが1の場合、サブグループ内のサンプル標準偏差または範囲は計算できません。この場合、代わりに移動範囲を使って標準偏差が推定されます。

• 移動範囲平均: 移動範囲平均は、2つ以上の連続する点の移動範囲の平均値です。この方法は、サブグループサイズが1の場合に一般的に使用されます。
• 移動範囲中央値: 移動範囲中央値は、2つ以上の連続する点の移動範囲の中央値です。この方法は、データの範囲が移動範囲に影響を及ぼすほど極端な場合に適しています。

サブグループ内標準偏差の推定に不偏化のための定数を使用します。このオプションは、S（標準偏差）の平均、併合標準偏差、およびMSSDの平方根の方法に適用されます。

不偏化のための定数は、少数の観測値からパラメータが推定された場合に発生する偏りを低減します。観測値数が増えるにつれて、不偏化のための定数が計算結果に及ぼす影響は小さくなります。多くの場合、不偏化のための定数を使用するかどうかは、会社のポリシーまたは業界標準に応じて選択します。

移動範囲の計算に使う観測値の数を入力します。長さは100以下でなければなりません。デフォルトの長さは2です。これは、連続した値が似た値になる可能性が最も高いためです。