許容限界区間（非正規分布）の許容限界区間

許容限界区間は、現在または今後の製品出力の指定された最小パーセントが含まれる可能性の高い、製品の特定品質特性を表す値の範囲です。サンプルがパラメトリック分布に従う母集団からであると仮定しても問題ない場合は、パラメトリック分布の方法を使用します。

データがパラメトリック分布に従っている場合は、その分布を使用する方法の方がノンパラメトリックな方法よりも正確かつ経済的です。別の分布を使用する方法では、選択した分布がデータに適してさえいれば、観測値が少なくても誤差幅は小さくできます。

パラメトリック分布を使用する方法は、分布から大きく離れるデータに対して頑健ではありません。母集団の分布に確信が持てない場合は、個別の分布の識別の概要を使用してください。母集団の分布が、非正規許容限界区間用の分布ではないと分かっている場合は、ノンパラメトリックな方法を使用してください。

許容限界区間は、現在または今後の製品出力の指定された最小パーセントが含まれる可能性の高い、製品の特定品質特性を表す値範囲です。サンプルがMinitabのパラメトリック分布からであると仮定することに問題がある場合は、ノンパラメトリックな方法の許容限界区間を使用する必要があります。

ノンパラメトリックな方法で唯一必要なのは、データが連続しているということです。ただし、ノンパラメトリックな方法で正確な結果を得るには大きなサンプルサイズが必要とされます。サンプルサイズが足りない場合、ノンパラメトリック法の区間は負の無限大から正の無限大にまたがる非有益な区間となります。この場合、Minitabではデータの範囲に基づいて有限な区間が表示されます。その結果、得られる信頼区間は目標の信頼区間よりもかなり低くなります。

ノンパラメトリックな方法の場合、達成された信頼水準が計算されます。これはサンプルから得られる正確な信頼水準です。サンプルサイズが小さすぎない限り、一般的に、目標の信頼水準以上になります。

サンプルサイズが足りない場合、ノンパラメトリックの方の区間は負の無限大から正の無限大にまたがる非有益な区間となります。この場合、Minitabではデータの範囲に基づいて有限な区間が表示されます。その結果、得られる信頼区間は目標の信頼区間よりもかなり低くなります。