개체[I] 관리도에 대한 특수 원인 검정 선택

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Minitab에서는 특수 원인에 대한 8가지 검정을 제공합니다. Minitab에서는 기본적으로 검정 1만 사용합니다. 회사 또는 업계 표준에 따라 추가 검정을 선택합니다. 조사할 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다.

드롭다운 리스트에서 특수 원인 검정을 일부 수행할지 모두 수행할지 아니면 수행하지 않을 것인지 지정합니다. K 값을 변경하여 각 검정을 더 민감하게 또는 덜 민감하게 만들 수 있습니다.

Minitab의 이후 세션에 대한 기본 설정을 변경하려면 파일 > 옵션 > 관리도 및 품질 도구 > 검정을 선택합니다.

1개의 점이 중심선으로부터 K 표준 편차 범위 밖에 있음
검정 1에서는 다른 부분군에 비해 비정상적인 부분군을 식별합니다. 검정 1은 보편적으로 관리 이탈 상황을 탐지하는 데 필요한 것으로 간주됩니다. 공정의 작은 변동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
K개의 연속된 점이 중심선으로부터 같은 쪽에 있음
검정 2에서는 공정 중심의 이동을 식별합니다. 공정의 작은 변동에 관심이 있을 경우 검정 2를 사용하여 검정 1을 보완하면 민감도가 더 높은 관리도를 만들 수 있습니다.
K개의 연속된 점이 모두 상승 또는 하락
검정 3에서는 추세를 탐지합니다. 이 검정에서는 값이 증가하거나 감소하는 긴 일련의 연속적인 점을 찾습니다.
K개의 연속된 점이 교대로 상승 또는 하락
검정 4에서는 체계적인 변동을 탐지합니다. 공정의 변동 패턴이 랜덤하길 바라지만, 검정 4를 통과하지 못하는 점은 변동 패턴이 예측 가능하다는 것을 나타낼 수 있습니다.
K+1개의 점 중에서 K개 점이 중심선으로부터 2 표준 편차 범위 밖에 있음(한쪽)
검정 5에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
K+1개의 점 중에서 K개 점이 중심선으로부터 1 표준 편차 범위 밖에 있음(한쪽)
검정 6에서는 공정의 작은 변동을 탐지합니다.
K개의 연속된 점이 중심선으로부터 1 표준 편차 범위 내에 있음(양쪽)
검정 7에서는 때때로 양호한 관리 상태의 증거로 오인되는 변동 패턴을 식별합니다. 이 검정은 너무 넓은 관리 한계를 탐지합니다. 너무 넓은 관리 한계는 층화된 데이터로 인해 자주 나타나며, 층화된 데이터는 각 부분군 내에 체계적인 변동 원인이 존재할 때 발생합니다.
K개의 연속된 점이 중심선으로부터 1 표준 편차 범위 밖에 있음(양쪽)
검정 8에서는 혼합 패턴을 탐지합니다. 혼합 패턴에서 관리 한계 근처에 표시되는 대신 중심선으로부터 멀리 떨어져 표시됩니다.
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