T管理図の特殊原因についての検定を選択する

Minitabには、特別原因についての検定が8種類用意されています。専門家は、T管理図を作成する場合は検定1と検定2の両方を使用することを推奨しています。これは、T管理図では事象間の平均時間の小規模から中規模の減少を検出するのに時間がかかる可能性があるためです。 企業または業界の標準に基づいて追加の検定を選択します。検定を使用して、調査する観測値を判別し、データに存在する特定のパターンとトレンドを識別します。

従来の変数データの管理図では、検定1、5、6、7、8は正規分布に基づいています。しかしT管理図では、これらのテストはワイブル分布または指数分布に基づいています。たとえば、正規分布で平均から3つの標準偏差を外れる点に対応する、ワイブル分布での百分位範囲から外れているT管理図のある点は、検定1で不合格となります。

ドロップダウンリストで、特殊原因についての検定の一部またはすべてを実行するか、または検定を実行しないかを指定します。各検定の感度は、Kの値を変更することによって強弱を調整できます。

1点>中心線からのK標準偏差

検定1では他のサブグループと比較したときに異常と判断されるサブグループが識別されます。検定1は管理外の状況の検出に必要であると広く認められています。工程内の小さなシフトが懸念される場合は、検定2を補助的に使うとより感度の高い管理図を作成することができます。

連続するK点が中心線の片側にある

検定2では、工程中心または変動内のシフトが識別されます。工程内の小さなシフトが懸念される場合は、検定2を補助的に使うとより感度の高い管理図を作成することができます。

連続するK点がすべて増加あるいはすべて減少する

検定3では、トレンドが検出されます。この検定ではその値が連続して増加または減少する長く連続する点が探されます。

連続するK点が交互に上下に変動する

検定4では系統的な変動が検出されます。工程における変動のパターンはランダムであることが理想ですが、検定4で不合格となる点はその変動のパターンが予測可能であることを示している可能性があります。

K+1点の内K点が中心線から2標準偏差を超えている (片側)

検定5では工程内の小さなシフトが検出されます。

K+1点の内K点が中心線から1標準偏差を超えている (片側)

検定6では工程内の小さなシフトが検出されます。

連続するK点が中心線から1標準偏差内にある (両側)

検定7では場合により誤って良好に管理されていると解釈される変動パターンを特定します。この検定では、範囲が広すぎる管理限界が検出されます。範囲が広すぎる管理限界は層別データが原因であることが多く、これは各サブグループ内に系統的な変動要因がある場合に生じます。

連続するK点が中心線から1標準偏差を超えている (両側)

検定8では混合パターンが検出されます。混合パターンでは、点は中心線付近より管理限界近くにプロットされる傾向にあります。