基于minitab的MSA案例分析和非正态性数据分析.xlsVIP

非正态数据过程能力分析 能力分析指标 计数型MSA MSA sample#3 MSA sample#2 MSA sample#1 MSA判定标准 Sample# Appraiser#2 Appraiser#3 1X 2X 3X LTL analysis Spec: 6.0~7.0mm Appraiser#1 能力分析步骤 水分含量 批次 raw data Step 1: 统计--基本统计量--图形化汇总 Step 2: Step 3: 进行个体分布标识：统计--质量工具--个体分布标识 Step 4: 填入数据：建议选择所有分布和转换 Step 5: 对拟合优度检验结果进行分析：选择P值最大的 Step 6: 上一步分析为Johnson变换的P值最大，所以选择Johnson变换 统计--质量工具--Johnson变换 Step 7: 将变换出的新值存储于不同的单元格内： C4 Step 8: 将规格值变换为Johnson的规格值 公式可于拟合优度检验中选取 Step 9: 对转换完成的数据进行能力分析 统计--质量工具--能力分析--正态 Specical: 统计--质量工具--能力分析--非正态 对图形化汇总的的结果进行分析：若P值0.05,表示数据不服从正态分布，反之则服从 数据分析 区分 良好 1% 10% 10 1~10% 10~30% 4~9 不可使用 10% 30% 4 %贡献度 费用/考虑重要性 辨别范周（NDC） % 研究变异 或 %公差 ?优先确认%Tolerance --- 在制品管理的测面, 在制品符合判定更重要时 ---工程管理用或工程显示用时 优先确认 %Study Var * %Study Var 或 %Tolerance为10%以上时，首先区分评价反复性和再现性后，查明各个受影响的原因 ，并采取措施。 *根据用途的优先参照评价指标 A A B C A B C G N 编号 参考值 A B C 1X 2X 3X 运行序 检验员 试验 检验项目 结果 标准 毛刺 脏污 裂纹 翘起 G N *15个样本中有8个良品，7个不良品 良品#2 良品#1 良品#8 良品#3 良品#4 破裂#3 良品#6 良品#5 破裂#2 破裂#1 良品7 Part operator data spec 计量型 计数型 5.90 1.00 11.20 1.00 7.80 1.00 12.50 1.00 6.30 1.00 18.50 2.00 15.60 2.00 7.50 2.00 6.80 2.00 10.50 2.00 8.20 3.00 16.20 3.00 6.30 3.00 2.80 3.00 9.60 3.00 12.30 4.00 15.30 4.00 7.20 4.00 5.90 4.00 3.80 4.00 8.90 5.00 11.20 5.00 9.80 5.00 8.80 5.00 12.80 5.00 22.00 6.00 15.60 6.00 3.60 6.00 5.80 6.00 7.38 6.00 25.30 7.00 15.60 7.00 3.30 7.00 3.20 7.00 5.60 7.00 9.20 8.00 2.30 8.00 33.00 8.00 2.10 8.00 5.80 8.00 9.80 9.00 9.60 9.00 4.50 9.00 2.30 9.00 6.50 9.00 4.50 10.00 6.35 10.00 7.38 10.00 16.00 10.00 15.10 10.00 P0.05，不服从正态分布 描述性统计 N N* 均值 标准差 中位数 最小值 最大值 偏度 峰度 50 0 9.6702 6.18414 8 2.1 33 1.55902 3.35147 Box-Cox 变换: Lambda = 0 Johnson 变换函数: -4.66178 + 1.97838 * Ln( X + 1.43726 ) 拟合优度检验 极大似 分布 AD P 然比 P 正态 1.523 0.005 Box-Cox 变换 0.269 0.668 对数正态 0.269 0.668 3 参数对数正态 0.244 * 0.810 指数