非正太分布数据Cpk计算探讨（高手进）
本人半夜梦中惊醒，原来发现有一个Cpk的东西好像没有理顺，就睡不着了，觉得这个问题要拿出来讨论一下，所以起来打开电脑发个帖子！
通常情况下，我们都知道机械加工都服从或者类似服从正态分布，但是也确实有那种不是正态分布的数据，当我们遇到这样的数据，该怎么办呢？
我总结了一下，可能有下面几种方法来处理这样的情况：
目前想到的就是这三种方法来处理非正态分布的数据，希望有高手介绍更多的方法。
回帖请采用下列格式：
观点：xxxxxxxxxxxxxxx
理由：xxxxxxxxxxxxxxxxx
通常情况下，我们都知道机械加工都服从或者类似服从正态分布，但是也确实有那种不是正态分布的数据，当我们遇到这样的数据，该怎么办呢？
我总结了一下，可能有下面几种方法来处理这样的情况：
- []算均值的Sigma来代替单值的sigma，然后间接的求的Cpk[/]
- []分位数计算法[/]
- []数据转换[/]
目前想到的就是这三种方法来处理非正态分布的数据，希望有高手介绍更多的方法。
回帖请采用下列格式：
观点：xxxxxxxxxxxxxxx
理由：xxxxxxxxxxxxxxxxx
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17 个回复
我不是大哥 (威望:10) (四川 成都) 汽车制造相关 工程师
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理由：SPC的功能之一，反应能力值，即反应合格率。
想到方法2，就已经想到了SPC能力值和合格率之间的转化关系，想到了SPC的数学模型。
之所以不合适是因为实际分布不同，这样计算的结果的“能力值”和合格率之间的转化就不是对应关系，数据分布越不对称，偏差结果就越大，而且这样的偏差不好评价，即使可以也变的复杂了。
同时，对于长期过程，是必然有过程波动的，常说的“1.5标准偏差的波动”，对于非对称分布，波动方向不同，差异非常大，所以其预测能力又打了折扣。所有理论上说，这样计算可以。但是效果很不理想。
而对于控制，几乎就不适用用了。
对于SPC中，那样的数学模型，用于分析是十分简洁，完美，适合于绝大多数的随机产品特性的分布。"
虽然不知道你想表达什么观点，但是你还是很热心。
PS：计算Cpk跟SPC一点关系没有，我就是想看看自己的过程能力而已。不是做SPC。也不是看不合格率，就是简单的看看过程能力。