六西格玛0108测量过程数据分析

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1、第8部分：连续过程数据分析第8部分:连续过程数据分析目标：1.掌握如何分析连续过程变量的底线。2.确定非正态数据的可能原因及纠正问题的途径。3.使用Minitab中的六个西格玛过程分析工具进行工序能力分析。目的：对连续数据进行能力分析，并将实际问题转化为统计问题。分析过程的底线可以让您确定：是均值问题、误差问题，还是两者都是？是技术问题、控制问题，还是两者都是？在Minitab中分析连续数据的底线首先，检查数据的正态性。数据必须是正态，或者几乎是正态，以使用正态表将Z转化为每百万次机会的缺陷。如果数据真正符合正态分布，那么对于任何样本大小，Minitab不接受正态的可能性是.05。如

2、果数据不符合正态分布，那么Minitab不接受正态的机会将随着样本规模的增加而加大。建议在采集数据时(数据的前10个分组内)，运用Minitab分析来确定是否需要收集更多数据。继续进行数据收集，直到过程稳定(参看“要点综述”)遵循的原则：首先，检查数据的正态性到此为止，您已经收集了(或者正在收集)“Y”变量数据，而且还可能收集了许多相关的潜在“X”变量。在您使用六个西格玛工具确定连续数据的特性之前，您必须检查一下，看看您的数据是否正态。为什么正态很重要？因为所有分析统计过程特征的工具都是以正态分布为前提条件的。将数据绘制成图！如果我的数据不是正态，该怎么办？不正确地记录了数据测量仪

3、器分辨力不够过程作假/过程不真实双态数据或多个不同的总体(看看曲线形状)数据中的模式(与时间相关吗，模式是周期性的吗，或者数据恰好与其收集过程中已经发生的事件相吻合？)单边规范和/或以零为界(比如，平坦、偏转，每月销售量等等)针对下面各种情况检查您的数据：可能性：对您的原始测定结果取对数(任何基数)。将您的各个测定结果变成幂的形式。(如果偏向右，试试比1小的幂。)使用测量结果的倒数(1/y)注意：当您转换数据的时候，您也必须转换您的规范。您应该在整个数据分析过程中使用转换的数据。但是，如果数据的确不是正态该怎么办？您可以使用非参数统计方法。然而，这些方法对正态假设不敏感，并且不像参

4、数统计那么有用。或者您也许能够将数据从非正态转换为正态。转换非正态数据注意:为了获得正态而对数据进行转换应该只在别无它法的时候采用。许多时候，由于我们的失误而导致非正态(打印错误等等)，这些失误往往可以纠正。所以，一定要首先逐项检查。对于处理非正态数据，Minitab具有一个十分有用的功能：Box-Cox转换Stat>ControlCharts>Box-CoxTransformationBox-Cox转换的特征：只适用于正数提供lambda()值，这个值告诉您如何对该组数据进行转换，其转换的形式是：Ytransformed=Y对于所显示的数据，如何进行转换？(数据在L:Mi

5、nitabTrainingMinitabSession1Boxcox.mtw中)2220181614121086423020100偏斜频数直方图Lambda转换=2Ytr=Y2=0.5Ytr=Y1/2=Y=0Ytr=loge(Y)=-0.5Ytr=1/Y1/2=-1Ytr=1/Y在95%的置信区内找到。转换非正态数据(续)其它可以考虑的转换方法是GeorgeBox、SorenBisgaard和HowardT.Fuller(1995。版权所有。)数据类型分布类型转换比例(p)–n个单元的样本中具有缺陷的单元数次数(c)一个单元的缺陷数样本方差(s2)二项式泊松卡

6、方Arcsin((p)1/2)(c)1/2log实例：电冰箱充气板能力GEA电冰箱维修服务的一项内容是“添加制冷剂；无渗漏”。要求Bloomington小组调查这一缺陷(直接影响客户)的原因。这一过程中的潜在X值是机器工作站顺序班次合理分组计划考虑到了这些变量在数据收集过程中的变化。下页显示了底线数据。总共200个数据点；40个分组，每个分组5个数据点分析数据的第一个步骤是什么？建立一个Minitab工作表“Y”(C5)和“X”值(C1,C4,C6)的数据已经与组号(C2)和样本号(C3)一同输入Minitab。显示在C7-T和C8-T栏的可选统计信息必须按照下面显示的顺序准确输入

7、。当您运行六个西格玛过程报告时要使用这一信息。打开工作表：L:MinitabtrainingMinitabsession1DK2.mtw首先检查正态检查响应变量‘Y’(C5栏)的形状和正态。P-值<0.05该组数据不是正态！现在我们怎么办？Stat>BasicStat>DisplayDescriptiveStatistics变量：‘Y’单击‘Graphs’单击‘GraphicalSummary’...点击‘OK’两次2.00.5-1.0-2.5-