관리도에 대한 정규성 가정

일반적으로 부분군 관리도는 정규성에서 벗어나는 경우 로버스트합니다. 정규성이 중요한 경우에는 데이터를 변환할 수 있습니다.

부분군 데이터의 관리도에 대한 정규성 가정

계량형 데이터에 대한 관리도의 상당수는 공식적으로 정규성 가정에 기반을 두고 있지만, 데이터를 부분군으로 수집할 경우 비정규 데이터로도 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 비정규성에 대한 로버스트성과 표본 크기의 관계는 중심 극한 정리에 기반을 두고 있습니다. 부분군이 서로 독립적이면 부분군 크기가 클수록 부분군 평균이 정규 분포에 더 가까워지는 결과로 이어지는 경향이 있습니다. 필요한 부분군 크기는 데이터의 비정규도에 따라 결정되지만, 실제로는 부분군이 있다는 것만으로도 충분할 때가 많습니다.

부분군을 사용한 관리도에는 일반적으로 변환이 필요하지 않지만, 데이터가 매우 치우친 경우에는 Box-Cox 변환을 고려해볼 수 있습니다.

공정에서 얻은 데이터를 변환해야 하는지 확실하지 않으면 변환된 데이터와 변환되지 않은 데이터를 사용한 관리도를 비교하십시오. 그런 다음 관리도에서 서로 다른 관리 이탈 신호를 제공하는지, 그리고 어떤 신호가 공정을 설명하는 데 더 유용한지 고려하십시오.

개체 데이터의 관리도에 대한 정규성 가정

데이터는 정규성이 어느 정도 있어야 합니다.

정규성에서 약간 이탈하더라도 관리도의 결과에 유의한 영향을 미치지 않습니다. 그러나 정규성에서 많이 벗어나는 경우 잘못된 관리 이탈 신호의 수가 증가할 수 있습니다.

데이터가 매우 치우친 경우에는 Box-Cox 변환을 사용하여 비정규 상태가 변환을 통해 수정되는지 확인해 볼 수 있습니다. 공정에서 본래 비정규 데이터가 생성되고 변환이 효과적이면 변환된 데이터의 관리도를 사용하여 공정의 안정성을 평가할 수 있습니다.

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