1.质量管理相关工具和图表
散点图:分析相关性 Graph->ScatterPlot
直方图:Graph->HistoGram
盒子图:中位数和Q1,Q3 Graph->BoxPlot
趋势图:时间趋势 Graph->Time Series Plot
帕累托图:二八原则 Stat->Quality Tools->Paleto Chart
鱼骨图:因果关系 Stat->Quality Tools->Cause and Effect
控制图:(UCL,LCL) Stat->Control Chart->I-MR/Z-MR

 

2.基础统计描述
描述一组数据的均值,方差,标准差,置信区间等信息
Stat->Basic Statistics->Graphic Summary

P>0.05即可以认为数据服从正态分布.也可以直接通过正态性校验功能来判断数据是否服从正态分布.具体的路径在Stat->Basic Statistics->Normality Test.

 

3.概率分布的计算
t分布:Calc->Probability Distributions->t
F分布:Calc->Probability Distributions->F
正态分布:Calc->Probability Distributions->Normal

[*]Comulative Prob:累积的概率
[*]Inverse Comulative Prob:通过概率反算Z值(单边)

 

Z值的计算和Z(bench)的计算
例:mean=10 std=0.5 LSL=9 USL=11
使用Calc->Probability Distributions->Normal,[*]Comulative Prob
输入下规格线LSL的值9后,得到P(<=9)=0.0228
输入上规格线USL的值10后,得当P(<=11)=0.977
所以总缺陷概率P=(1-0.977)+0.0228 = 0.0456

修改为[*]Inverse Comulative Prob,以标准正态分布反算可以得当Z(bench)值=1.6

 

4.非正态到正态的转化
Stat>Control Charts>Box-Cox Transformation

 

5.过程能力的分析1
进行分析前需要
A.对数据进行正态性检验
B.可以用1-sample t做下是否存在显著差异分析
C.通过控制图,I-MR观察是否存在于3Sigma范围外的异常点
D.进行过程能力分析Stat->Quality Tools->Capacity Analyse->Normal

 

6.过程能力分析2(Sixpack方法)
Quality Tools->Capality Sixpack->Normal

 

7.离散数据的测量系统分析
Kappa卡方分析
Stat->Quality Tools->Attribute Agreement Analyse
结果分析:
Percentage>70%可接受,Cohen's Kappa>0.7可接受

 

8.连续数据的测量系统分析
Stat->>Quality Tools->Gage Study->R&R Study(Crossed)

%StudyVar 和 %GR&R 的评估原则
A.如果小于15%，可以接受
B.如果在15%和30%之间，有条件限制
C.如果大于30% ，不可接受