분산 성분 및 기여율
각 원인이 기여하는 분산 성분.
- 반복성
- 반복성 = MS반복성
- 재현성
-
- 총 Gage R&R
- 총 Gage R&R = 분산 성분반복성 + 분산 성분재현성
- 부품-대-부품
-
- 총 변동
- 총 변동 = 분산 성분총 Gage R&R + 분산 성분부품-대-부품
%기여
%기여는 전체 변동 중 각 분산 성분으로 인한 변동의 백분율입니다. %기여는 각 요인에 대한 분산 성분을 총 변동으로 나눈 다음, 백분율로 표현하기 위해 100을 곱하여 계산합니다. %기여는 각 분산 성분을 총 변동으로 나눈 다음 100을 곱하여 계산합니다. 이 열의 백분율을 더하면 100이 됩니다.
표준 편차
표준 편차(SD)는 각 변동 요인에 대한 표준 편차입니다. 표준 편차는 해당 요인에 대한 분산 성분의 제곱근과 같습니다.
인 경우 총 표준 편차는 σ이고 
입니다. - 그렇지 않은 경우 Minitab에서는 데이터를 사용하여 총 표준 편차를 추정하고
입니다.
| 용어 | 설명 |
|---|---|
 | 과거 표준 편차 |
 | 데이터에서 계산된 총 Gage 표준 편차 |
 | 부품 대 부품 표준 편차 |
연구 변동
연구 변동은 각 변동 요인에 대한 표준 편차에 6 또는 사용자가 연구 변동에서 지정하는 승수를 곱하여 계산합니다.
일반적으로 공정 변동은 6s로 정의되는데, 여기서 s는 표준 편차이며 모집단 표준 편차(σ 또는 시그마로 표시됨)의 추정치입니다. 데이터가 정규 분포를 따르는 경우 데이터의 약 99.73%가 평균의 6 표준 편차 내에 포함됩니다. 데이터의 다른 백분율을 정의하려면 표준 편차의 다른 배수를 사용합니다. 예를 들어, 데이터의 99%가 어디 포함되는지 확인하려면 기본 배수 6 대신 배수 5.15를 사용합니다.
%연구 변동 및 신뢰 구간
%연구 변동은 각 변동 요인에 대한 연구 변동을 총 변동으로 나눈 후 100을 곱하여 계산합니다.
%연구 변동은 해당 요인에 대해 계산된 분산 성분의 제곱근입니다. 따라서 분산 성분 값의 %기여 합은 100이지만 %연구 변동의 합은 그렇지 않습니다.
신뢰 구간
L과 U가 기여율의 하한 및 상한인 경우 해당 연구 변동의 신뢰 구간 백분율은 다음과 같습니다.
%공차 및 신뢰 구간
%공차는 각 성분에 대한 공차의 백분율입니다.
공차(규격 상한 – 규격 하한)가 지정되는 경우, %공차는 각 성분에 대한 연구 변동을 지정된 공차로 나눠 계산합니다.
하나의 규격 한계만 지정된 경우 공차 백분율은 각 연구 성분을 단측 공차로 나눈 값의 절반입니다. 단측 공차는 모든 측정값의 평균에서 지정된 규격 한계를 뺀 값의 절대값입니다.
Minitab에서는 사용자가 옵션 하위 대화 상자에 공정 공차(규격 상한 - 규격 하한) 또는 규격 한계를 입력하는 경우에만 이 값을 표시합니다.
신뢰 구간
L과 U가 분산 성분의 하한 및 상한인 경우 해당 공차 백분율의 신뢰 구간은 다음과 같습니다.
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| k | k는 연구 상수이며 기본값은 6입니다. |
%공정 및 신뢰 구간
%공정은 공정 변동의 백분율로, 추정 표준 편차 대 과거 표준 편차의 비율로 계산됩니다.
이 값은 옵션 하위 대화 상자에 과거 표준 편차를 입력한 경우에만 표시됩니다.
신뢰 구간
L과 U가 분산 성분의 하한 및 상한인 경우 해당 공정 변동의 신뢰 구간은 다음과 같습니다.
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| k | k는 연구 상수이며 기본값은 6입니다. |
