指定用于 正态 Capability Sixpack 的变换

统计 > 质量工具 > Capability Sixpack > 正态 > 变换
您可以变换数据,以拟合正态分布,从而满足分析程序的假设。
  • 无变换如果您的数据已经服从正态分布,请勿使用变换。要确定数据的分布,或者要确定在数据不服从正态分布时变换是否有效,请使用 个体分布标识
  • Box-Cox 幂变换(W = Y^λ)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。Box-Cox 变换是一种简单、易于理解的变换。
    选择 Minitab 用来变换数据的 lambda (λ) 值。
    • 使用最优 λ:使用应当生成最佳拟合变换的最优 lambda。Minitab 将最优 lambda 值舍入为 0.5 或最接近的整数。
      注意

      要针对最优 λ 使用确切值(而非取整值),请选择工具 > 选项 > 控制图和质量工具 > 其他并取消选择如果可能,使用 Box-Cox 变换的取整值

    • λ = 0 (ln):使用数据的自然对数。
    • λ = 0.5 (平方根):使用数据的平方根。
    • 其他(输入 -5 到 5 之间的值):对 lambda 使用指定的值。其他常见的变换包括平方 (λ = 2)、逆平方根 (λ = −0.5) 和逆 (λ = −1)。在大多数情况下,应当使用介于 −2 和 2 之间的值。
  • Johnson 变换(仅适用于整体分析)如果您的非正态数据包含负值(或 0)或者如果 Box-Cox 变换无效,请使用 Johnson 变换。Johnson 变换函数比 Box-Cox 复杂,但对于查找合适的变换而言功能非常强大。
    选定最佳拟合的 P 值为

    输入一个介于 0 和 1 之间的值。您输入的值定义在变换前后,数据的正态性检验的显著性水平。值越高,正态性标准越严格。

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