变量抽样验收(验收/拒收批次) 的所有统计量和图形

请查找定义和解释指导,了解随变量样本数据的分析提供的每个统计量和图形。

均值

Minitab 根据您的数据确定均值。均值是数据的平均值,即所有观测值之和除以观测值的个数。

历史标准差

历史标准差是过程的已知标准差。当在一段时间内已经搜集了足以确定过程标准差的数据时,使用历史标准差。如果过程稳定且受控制,则可以使用历史标准差,而非计算得出的标准差。

标准差

当您不指定历史标准差时,Minitab 会根据数据计算标准差。如果您有 2 个规格限,并且未指定历史标准差,则在决定是验收还是拒收批次时使用标准差。如果 Z 值大于临界距离,且标准差小于最大标准差,则验收整个批次。否则,拒收整个批次。

规格下限 (LSL) 和规格上限 (USL)

规格下限 (LSL) 是产品或服务允许的最小值。此限值并未说明过程是如何执行的,但说明了您希望过程如何执行。

规格上限 (USL) 是产品或服务允许的最大值。此限值并未说明过程是如何执行的,但说明了您希望过程如何执行。

您必须为变量抽样验收计划至少指定一个规格限。

解释

使用 LSL 和 USL 可以定义客户要求并评估过程是否生产可满足要求的项目。

Minitab 将过程数据与规格限进行比较以确定是验收还是拒收整个产品批次。

Z.LSL 和 Z.USL

Minitab 根据您的数据确定均值和标准差并计算 Z 值。如果您指定了历史标准差,Minitab 会在计算中使用该值。
  • Z.LSL = (均值 – 规格下限)/标准差
  • Z.USL = (规格上限 – 均值)/标准差

解释

如果 Z 值大于临界距离,且标准差小于最大标准差,则验收整个批次。否则,拒收整个批次。

临界距离(k 值)

临界距离是 Minitab 用来与样本均值和规格限进行比较的值,通过比较可确定是验收还是拒收抽样的批次。

解释

例如,假设您对塑料管的批次进行抽样。您的抽样计划是从一批货的 2500 个塑料管中随机抽取 104 个塑料管。壁厚的规格下限为 0.09 英寸。Minitab 确定临界距离为 3.55750。

如果 Z 值大于临界距离,且标准差小于最大标准差,则验收整个批次。否则,拒收整个批次。
生成的计划 样本数量 104 临界距离(k 值): 3.55750 规格下限 Z 值 =(均值 - 规格下限)/历史标准差 如果规格下限 Z 值 ≥ k,则接受批次;否则拒绝。

最大标准差 (MSD)

当您提供了 LSL 和 USL 但未提供历史标准差时,Minitab 会计算最大标准差 (MSD)。

解释

如果 Z 值大于临界距离,且标准差小于最大标准差,则验收整个批次。否则,拒收整个批次。