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CPK

CPK-非正太数据转换-合并标准差-子组大小问题点汇总请教

请教版上高手:数据总体应该是符合正太分布的,但是取样50EA,检验不符合正太分布。现在已经排除测量仪器没有问题。处理原则:
(1)找出异常因素使得数据正太,再重新生成取样计算CPK
(2)如果没能找到异常因素,直接Box-Cox转换成正太数据计算CPK,可以吗?这样计算出来有何意义?
我的理解是:如果找不出异常因素,只能是计算PPK,按照PPK>1.67判定了
(3)还有一种方法是: 对于这种非正态数据 找出最符合那种分布,比如韦伯分布,然后使用Nonnormal选项,选择韦伯分布 计算CPK,但是问题是CPK的公式是基于正太分布来的吧,这样用韦伯分布算出CPK有意义吗?

(4)此外CPK是反应组内波动的,分组取样,只考虑了组内波动,比如每天取样20EA,每天相当于一个子组,但是不同的天,可能设备、人力等异常因素容易引入,从而组间波动很大,理论上说数据会不满足正太分布,此时计算CPK就没有意义了吧。

(5)我们公司(韩国外企)计算CPK,是取样90EA,子组用的30。我的理解是组数太少,只有3组,这样行吗?
(6)取样50个,计算CPK时候,子组取1、5、10、50,算出来CPK会 持续下降,50时候,CPK=PPK。
持续下降能否从数学上或者物理意义上解释下呢? 子组取50,PPK使用样本波动计算sigma的,CPK按照minitab使用合并标准差计算的。此时也应该两者不相等吧!
(7)谈到合并标准差,公示上涉及到子组大小不一样时候,才有意义吧!但是minitab在选项时候子组只能填入一个值,没有变化的,那么组合标准差能起到作用吗?

以上困惑点,请高人能指点,感激。。。
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googoodos (威望:28) (浙江 杭州) 电子制造 经理 - 黑带 开发品质15年

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数据多了不符合正太很正常,由于取样量比较大,可以考虑中心极限定律

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