控制图选项
指定控制图设置，包括估计方法、控制图测试及其他分析设置。
参数
输入参数的历史值以计算中心线和控制极限。如果不输入数值， Minitab Connect 估计数据的平均值和标准差。如果你只输入一个值，则 Minitab Connect 从数据中估算另一个参数。
- 历史均值
- 如果你知道流程的历史均值，或者有从过去数据中得到的估算，请输入用于分析的数值。
- Historical standard deviation
- 如果您知道流程的历史标准差，或者有从过去数据中获得的估计值，请输入用于分析的数值。
你也可以为I-MR-R/S图表指定和 子组内的历史标准差 the 子组间的历史标准差 。
如果你想指定Minitab用来估算样本数据标准差的方法，请指定该数据的方法 估计。
- 历史比率
- 如果你知道流程的历史比例，或者有从过去数据中得到的估算，请输入用于分析的数值。
如需了解更多关于使用历史参数设定中心线和控制限制的信息，请访问 工具的 SPC 常见任务 并选择 “使用历史参数计算中心线和控制限制”。
估计
- 参数估计
- 如果某些子组因更正的特殊原因而具有不规则数据，您可以在计算中省略这些子组，以免参数估计值不正确。
在下拉列表中，指定是使用所有子组、列出要省略的子组，还是列出包含的子组。
注意
使用分号可以指示子组的范围。应在每个子组或子组范围之间留一个空格。例如，要指定子群2、9、44、45、46和47，输入2 9 44：47。
- 标准差的估计法
- 可用的方法取决于对照图的类型和子组规模。
- Pooled standard deviation: 合并标准差是子组方差的加权平均值，它为较大的组赋予对总体结果较大的影响。当过程处于受控状态时，此方法可提供最精确的标准差估计值。
- Rbar: Rbar 是子组范围的平均值。此方法是标准差的常见估计值，最适合 2 到 8 的子组大小。
- Sbar: Sbar 是子组标准差的均值。与 Rbar 相比，此方法提供了更精确的标准差估计值，尤其是子组大小> 8 时。
- 移动极差平均值: 平均移动极差是两个或多个连续点的移动极差的平均值。当子组大小为 1 时，通常使用此方法。
- 移动极差中位数: 移动极差中位数是两个或多个连续点的移动极差的中位数值。当数据具有可能影响移动范围的极端范围时，最好使用此方法。
- Length of moving range
- 输入用于计算移动极差的观测值个数。 长度必须≤ 100。 默认长度为 2，因为连续值最有可能相似。
- Use Nelson estimate
- 选择此选项以修正控制限值计算中异常大的移动距离值。
- 使用无偏常量
- 无偏常数可减少从少量观测值估计参数时可能出现的偏倚。随着观测值数量的增加，无偏常数对计算结果的影响会减小。
控制限
- 对子组大小不相等的情况强制使用直控制限
- 默认情况下， Minitab Connect 会根据实际子组大小计算控制限制。当子组大小不同时，控制限不均匀，但您可以强制控制限为直线。
当所有子组应当具有相同的大小，但部分子组具有不同大小时，此选项尤其有用。例如，一些子组由于缺少测量值更小。
注意
仅当子组大小之间的差值很小时，才应使用此选项。当子组大小之间的差值大于 25％ 时，请不要使用此选项。例如，如果最大的子组具有 10 个观测值，最小的子组具有 8 个观测值，则差值为 20% ((10 - 8) / 10 = .0.2 = 20%)。
Tests
- 特殊原因检验
- Minitab Connect 提供了八个变量控制图特殊原因测试和四个属性控制图特殊原因测试。
使用检验可以确定要调查的观测值，并确定您数据中的具体模式和趋势。默认情况下， Minitab Connect 只使用测试1。请根据公司或行业标准选择其他检验。
想了解更多关于更改测试默认的信息，请访问 针对特殊原因定制测试。
- 点标签选项
- 检查 检验失败标签 显示未通过考试的考试编号。
检查 标记点标签 显示标记点的标签。
尺度
- X 尺度
- 指定 x 轴的时间尺度。
- 指数: 使用子组数标记 x 轴。
- Stamp: 用字段的值标记x轴。
更多选择
- 计算方法
- 指定用于计算中心线和控制界限的数据点。
- 自动 (计算值): 利用所有数据点计算中心线和控制极限。
- 子集 (视图): 利用部分数据点计算中心线和控制限制。选择保存视图。
注意
视图会在 准备 工具中创建并保存
。有关详细信息，请转到 创建自定义数据视图。
如需了解如何使用部分数据设置中心线和控制极限的更多信息，请访问 利用部分数据计算中心线和控制极限。
- 使用最后几个子组显示
- 输入一个值以指定最近要显示的子组数量。例如，如果你输入100，图表会显示最近100个子组。
- 第一 季 绘图线、 第二季 绘图线 和 第三季 绘图线
- 串列线是每个控制图的中心线和控制限制。单个图表，如 P 控制图，包含一个系列。两个控制图，例如 Xbar-R，包含两个系列。该 I-MR-R/S 图表包含三个系列。
你可以更改每条线的颜色和样式。
- 添加绘图线
- 指定添加另一行，比如动作限制。当绘制的点超出该线并 标记点标签 被检查时，该点的标签是该线的名称。
欲了解更多关于添加参考线和标记点的信息，请访问 添加参考线和标记点。
能力分析选项
指定能力分析设置，包括估计方法、优选能力统计及其他分析设置。
参数
- 历史均值
- 如果你知道流程的历史均值，或者有从过去数据中得到的估算，请输入用于分析的数值。
- 历史标准差
- 如果您知道流程的历史标准差，或者有从过去数据中获得的估计值，请输入用于分析的数值。
你也可以指定 子组内的历史标准差 和 子组间的历史标准差 ，用于能力之间的/内部能力分析。
如果你想指定Minitab用来估算样本数据标准差的方法，请指定该数据的方法 估计。
- 历史比率
- 如果你知道流程的历史比例，或者有从过去数据中得到的估算，请输入用于分析的数值。
估计
- 估计法 对于子组内标准差
- 选择用于估计子组内标准差的方法。
- Pooled standard deviation: 合并标准差是子组方差的加权平均值，它为较大的组赋予对总体结果较大的影响。当过程处于受控状态时，此方法可提供最精确的标准差估计值。
- Rbar: Rbar 是子组范围的平均值。此方法是标准差的常见估计值，最适合 2 到 8 的子组大小。
- Sbar: Sbar 是子组标准差的均值。与 Rbar 相比，此方法提供了更精确的标准差估计值，尤其是子组大小> 8 时。
- 估计法 对于子组间标准差
-
选择用于估计子组间标准差的方法。
- 移动极差平均值: 平均移动极差是两个或多个连续点的移动极差的平均值。当子组大小为 1 时，通常使用此方法。
- 移动极差中位数: 移动极差中位数是两个或多个连续点的移动极差的中位数值。当数据具有可能影响移动范围的极端范围时，最好使用此方法。
- 递差均方和平方根: 均方递差的平方根是连续点之间平方差均值的平方根。当您无法合理地假设在相似情况下至少收集了 2 个连续点时，可以使用此方法。
- Length of moving range
- 输入用于计算移动极差的观测值个数。长度必须≤ 100。默认长度为 2，因为连续值最有可能相似。
- 使用无偏常量
- 无偏常数可减少从少量观测值估计参数时可能出现的偏倚。随着观测值数量的增加，无偏常数对计算结果的影响会减小。
- 计算子组内标准差: 使用无偏常量可以估计子组内标准差。该选项适用于MSSD方法的Sbar、合并标准差和平方根，且该方法具有 正态能力分析。
- 计算子组间/子组内标准差: 在估计子组内及子组间标准差时使用无偏常数。该选项适用于MSSD方法的Sbar、合并标准差和平方根，且该方法具有 组间/组内能力分析。
- 计算整体标准差: 在估计整体标准差时使用无偏常量。
变换
- Box-Cox 变换
- 如果您的非正态数据全部为正数 (> 0) 而且您希望获取子组内（潜在）能力和整体能力的估计值，请使用 Box-Cox 变换。
选择lambda（λ）值来转换数据。
- 最优 λ使用应当生成最佳拟合变换的最优 lambda。
- λ = 0（自然对数）: 使用数据的自然对数。
- λ = 0.5 (平方根): 使用数据的平方根。
- 指定的 λ
- 输入λ值。其他常见的变换包括平方 (λ = 2)、逆平方根 (λ = −.5) 和逆 (λ = −1)。在大多数情况下，应当使用介于 −2 和 2 之间的值。
能力统计量选项
- Target
- 如果您的流程有目标，请输入该值。如果你输入目标值，会 Minitab Connect 计算Cpm，这是一个能力指数，同时考虑数据偏离目标的程度。
- K * σ 的公差
- 在标准差 (σ) 数量中输入公差宽度。默认情况下，公差宽度是 6 个标准差（过程均值的每一侧有 3 个标准差）。
Minitab Connect 将K值解释为双侧公差的宽度。如果要使用单侧公差，请输入为单侧公差两倍的双侧公差。例如，如果需要使用 3σ 的单侧公差，请输入 6。
- 进行分析
- 对于 组间/组内能力分析，你可以选择同时进行子组间及子组内的能力分析以及整体能力分析。
- 子组间/子组内和整体: 进行子组之间及小组内及整体能力分析。
- 仅子组间/子组内: 进行子组间和子组内分析，评估子组内及子组间的变异。该分析估算了如果消除除子群体之间及内部差异外的其他系统性变异来源，你的流程表现如何。
- 仅整体: 进行整体分析，以反映你流程的实际能力。此分析会估算您的客户的实际体验。
- 显示性能指标
- 选择您希望如何显示预期和观测到的超出规格的值。
- 百万分之: ：用百万分数 (PPM) 显示值。
- 百分比: 以百分比形式显示值。
- 显示能力指标
- 选择显示的能力度量。
- Capability stats (Cp, Pp): 计算并显示能力指数，如Cp和Pp。
- 基准 Z 值 (西格玛水平): 计算和显示基准 Z 值。是否选择基准 Z 值往往取决于公司或行业惯例。
- 显示 CCpk
- 显示潜在能力度量CCpk，该指标利用工艺目标、规格中心或工艺平均的信息。
- 显示置信区间
- 选中此选项可显示能力指标的置信区间。
- 历史均值 和 历史比率
- 如果你知道流程的历史均值或比例，或者你有从过去数据中得到的估计值，请输入用于分析的数值。
- 每单位目标缺陷数 (DPU) 和 目标缺陷百分比
- 如果你有流程的目标，输入用于分析的数值。如果你没有输入目标值， Minitab Connect 则假设目标值为0。
- 特殊原因检验
- Minitab Connect 提供了八个变量控制图特殊原因测试和四个属性控制图特殊原因测试。
使用检验可以确定要调查的观测值，并确定您数据中的具体模式和趋势。默认情况下， Minitab Connect 只使用测试1。请根据公司或行业标准选择其他检验。
想了解更多关于更改测试默认的信息，请访问 针对特殊原因定制测试。
- 点标签选项
- 检查 检验失败标签 显示未通过考试的考试编号。
检查 标记点标签 显示标记点的标签。
