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。
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17 个回复
flying008 (威望:14) (湖北 武汉) 其它 - 建立技术体系为基础的管理系统
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理由: 之所以说不完全同意LARRY的观点, 是基于上面总结的3种方法来处理非正态分布数据的.但非正态分布的数据用来研究实际过程能力的前提是什么?.
1-均值的S代替单值的S来间接计算Cpk. 在应用中心极限定理时要注意的不光是我上面所说的抽样应基于科学合理的抽样计划和足够的样本容量, 而且在需要向客户提供相关研究数据前,最好先和顾客的SQE相关部门取得沟通, 达成一致, 就是说在要求时一样要满足客户的要求为前提.当然其它的条件一样不可忽视.
2-分位数计算法. 其实你所说的两个分位线的界限就是假定置信区间为99.73%的时候, 基于此置信区间进行过程研究时的评定准则一样要按顾客的要求来实施.
3-数据变换. 当然了, 事实上基于一定原理的有多种转换方式和可以进行转换的统计分析软件, 但在转换前有没有必要进行实际数据分布形态的研究呢? 我个人因为是有必要的, 非正态分布是一个大的概念, 除了正态分布还有很多其它的分布形态的, 像矩形分布/折叠正态分布/威布尔分布 etc.., 这些都可以归纳到非正态分布的类型中来. 只有先了解了实际的分布形态的类型, 然后在必要时才可以根据实际情况采用相应的转换模型来进行操作, 这样才能更好的研究过程. 没有去研究原始数据的分布, 直接转换成所谓的正态分布, 然后……计算Cpk ?? 这样的指数能说明什么? 能代表实际过程能力么?
推荐一个关于过程统计分析方面的标准DIN 55319 , 大家感兴趣的话可以去找来看看, 相信对于这方面会有较大收获的!