通过正态变换计算过程能力可靠吗？(源引自其他网站）

通过正态变换计算过程能力可靠吗？

在第二版的SPC手册中，对于非正态分布的过程，推荐将非正态分布转换成（近似）正态分布，再计算过程能力，但这种方法是否可靠值得商榷。

下面给出了一个缸体漏气性能的过程初始能力测量数据，产品漏气性能的规格是USL≤130Mpa，共测试了30个样品，其数据值如下：

http://photo.blog.sina.com.cn/ ... 3B690

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通过直方图分析和正态分布检验，P-value<0.05，可以看出这30个样本的测量值不符合正态分布，为此通过Box-Cox变换将该组数据进行正态变换，得到的数据结果如下：

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相应地，规格限变换为USL≤4.8675。对正态变换后的数据进行正态分布检验，P-value=0.393>0.05，可以认为正态变换后的数据符合正态分布。按正态变换后的数据计算出的过程Ppk=0.9，显示过程能力明显不足。

这似乎不太合理，因为所得到的30个测量数据中，最大值只有82，离规格限还有很大的距离。我们再考虑用SPC手册推荐的不进行正态变换，而利用99.865%分位数的方法来计算Ppk。

http://photo.blog.sina.com.cn/ ... 3B690

可以看出，通过两种方法得到的Ppk值差异明显，而用99.865%分位数方法计算得到的Ppk值似乎更可信。感兴趣的同仁，可以对这种采用不同的评价方法来评价过程能力的巨大差异提出自己的见解。