Minitab에서는 특수 원인에 대한 8가지 검정을 제공합니다. 전문가들은 T 관리도를 만들 때 검정 1과 검정 2를 모두 사용할 것을 권장합니다. T 관리도는 사건 간 평균 시간의 작거나 완만한 감소를 탐지하는 속도가 느릴 수 있기 때문입니다. 회사 또는 업계 표준에 따라 추가 검정을 선택합니다. 조사할 관측치를 결정하고 데이터에서 특정 패턴 및 추세를 식별하려면 특수 원인 검정을 사용합니다.
계량형 데이터에 대한 전통적인 관리도의 경우 검정 1, 5, 6, 7 및 8은 정규 분포를 기반으로 합니다. 그러나 T 관리도의 경우 이러한 검정은 Weibull 분포 또는 지수 분포를 기반으로 합니다. 예를 들어, T 관리도의 점은 정규 분포의 평균으로부터 3 표준 편차에 해당하는 백분위수 범위를 벗어나면 검정 1을 통과하지 못합니다.
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.
팁
Minitab의 이후 세션에 대한 기본 설정을 변경하려면 을 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 중심 또는 변동의 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.
