Minitab17中Johnson变换后的正态分布能力分析
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(二)Johnson变换后的正态分布能力分析
〖例17-5〗某企业收集了100个充电器的功率(W)测量数据,子组大小为1,数据为非正态分布,ULS=0.43;LSL=0.26。试进行正态分布能力分析。(充电器功率.MTW)
一、打开工作表:“充电器功率.MTW”。
二、能力分析(正态分布)(Capability Analysis (Normal Distribution))主对话框(参见图17-14)中,【数据排列为(Data are arranged as)】为【单列(Single column)】,并选择“C2(功率)”,【子组大小(Subgroupsize)】为1。设定【规格下限(Lower spec)】为0.26、【规格上限(Upper spec)】为0.43。
三、变换(Transform)对话框(参见图17-15)中,选择【Johnson变换(仅适用于整体分析)(Johnson transformation (for overall analysis only))】并设定【选定最佳拟合的P值为(P-Valueto select best fit)】为0.1。(注:经个体分布标识,Johnson变换,正态性检验,AD=0.407,P=0.344>0.1)
四、选项(Options)对话框(参见图17-17)中,不设定【目标(添加Cpm到表格)(Target (adds Cpm to table))】和不选择【包括置信区间(Include confidence intervals)】,其他选择同图17-17。
五、主要结果与分析
1、从左上角为原始数据的能力直方图可见,数据呈偏态分布,不满足正态分布能力分析的条件。经Johnson变换后,得到最佳变换为SB分布族,其最佳变换函数为。从变换后的能力直方图可见,变换后的数据近似服从正态分布,且变换后的数据均小于USL。
2、整体能力指数,Pp=1.17,介于1至基准值(1.33)值之间,表明过程能力正常,但仍有改进的空间;Ppk=1.05,介于1至基准值(1.33)值之间,表明分布中心稍有偏离,不调整过程也不会产生较多的不合格品。因此,生产商可通过减少变异以改进过程。
3、性能指标,充电器功率的不合格率为970ppm。
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