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

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S_B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。

整体能力指数，P_p=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；P_pk=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。

性能指标，充电器功率的不合格率为970ppm。

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