Para selecionar um método razoável, o Minitab Statistical Software avalia vários métodos para encontrar um ajuste razoável para os dados. A partir da ordem de avaliação, a análise fornece resultados de capacidade para o primeiro método que fornece um ajuste razoável aos dados. Para determinar se um método é um ajuste razoável, a análise utiliza um teste de Anderson-Darling com nível de significância de 0,05.
A seleção do primeiro método que fornece um ajuste razoável tem vantagens sobre um procedimento que seleciona um método com base no melhor ajuste aos dados da amostra. Por exemplo, a distribuição gama converge para uma distribuição normal à medida que o parâmetro shape aumenta. Desvios da normalidade farão com que a distribuição gama se ajuste melhor do que a distribuição normal para algumas amostras de um processo que produz dados normalmente distribuídos. A distribuição normal é um método melhor para um processo que produz dados normalmente distribuídos, mesmo que outro método se ajuste melhor para uma amostra específica.
Essa ordem e o uso do teste de Anderson-Darling significam que algumas distribuições nunca são seleções automáticas. A distribuição exponencial é um caso especial da distribuição Weibull, então a distribuição Weibull se ajustará a quaisquer dados que se encaixem em uma distribuição exponencial. Se o conhecimento do processo for compatível com as características de uma distribuição exponencial, você poderá produzir esses resultados de capacidade. O Minitab Statistical Software não produz um valor p para o teste de Anderson-Darling para distribuições com um parâmetro de limiar, exceto para a distribuição Weibull de 3 parâmetros e a distribuição exponencial de 2 parâmetros. Se o conhecimento do processo for compatível com uma distribuição como a distribuição lognormal de 3 parâmetros, você poderá produzir esses resultados de capacidade.
Em seguida, a análise avalia se uma transformação faz com que os dados sigam uma distribuição normal. Como as transformações alteram as unidades dos dados, a análise seleciona automaticamente uma transformação somente se nenhuma distribuição se ajustar aos dados. Se uma transformação fizer com que os dados sigam uma distribuição normal e você preferir os resultados da transformação que incluem as estatísticas de capacidade dentro do processo, você poderá produzir esses resultados de capacidade. A análise tenta a transformação Box-Cox mais simples antes da transformação Johnson mais complexa.
Se nenhuma distribuição se ajusta aos dados e nenhuma transformação faz com que os dados sigam uma distribuição normal, a análise produz resultados para uma análise de capacidade não paramétrica.
Se você adicionar linhas às colunas originais para a análise, terá a opção de atualizar os resultados ou criar novos resultados no painel de saída. Quando você seleciona uma dessas opções, os resultados de capacidade resultantes mantêm o mesmo método, mas as estimativas dos parâmetros de distribuição são atualizadas. Com essa abordagem, a adição de dados fornece resultados de capacidade que são razoáveis para comparar com os resultados anteriores. O uso do mesmo método fornece informações claras sobre como os novos dados alteram a capacidade do processo. Se o método não fornecer um ajuste razoável com os novos dados, considere se o processo é estável. Os resultados de capacidade para um processo que altera características não descrevem suficientemente o estado mais recente do processo.
Para obter detalhes sobre os métodos e fórmulas para as estatísticas de capacidade para uma distribuição normal ou uma transformação, vá para Análise de capacidade normal.
Para obter detalhes sobre os métodos e fórmulas para as estatísticas de capacidade para uma distribuição não normal, vá para Análise de capacidade não normal.
Para obter os métodos e fórmulas para uma estatística de capacidade para uma análise não paramétrica, vá para Análise de Capacidade (Não Paramétrica).
Para obter detalhes sobre a estimativa dos parâmetros de distribuição e o teste de Anderson-Darling, vá para Identificação de distribuição individual.