Como a distribuição afeta os resultados da análise de capacidade

O Minitab fornece análises de capacidade com base nos modelos de probabilidade normais e não-normais. As análises que usam um modelo de probabilidade normal fornecem um conjunto mais completo de estatísticas, mas os dados devem se aproximar da distribuição normal que as estatísticas sejam apropriadas aos dados.

Por exemplo, Análise de capacidade normal estima o PPM (partes por milhão) esperado fora de especificação usando o modelo de probabilidade normal. A interpretação dessas estatísticas depende de duas suposições: que os dados sejam de um processo estável, e que eles sigam uma distribuição aproximadamente normal.

Da mesma forma, a Análise de capacidade não normal calcula o PPM (partes por milhão) fora de especificação, usando uma distribuição não-normal que se ajuste melhor aos seus dados. Em ambos os casos, a validade das estatísticas depende da validade da distribuição assumida.

Se os dados estiverem gravemente assimétricos, a proporção estimada de itens defeituosos pode estar muito acima ou abaixo do estimado. Neste caso, é melhor transformar os dados para tornar a distribuição normal um modelo mais apropriado, ou selecionar um modelo de probabilidade não-normal para os dados. Com o Minitab, você pode transformar os dados usando o sistema de distribuição Johnson ou a transformação de Box-Cox ou usar um modelo de probabilidade não-normal.