115 非正态数据如何做SPC分析

非正态数据的SPC分析方法： 1.适用场景区分 不应转换的情况：若数据理论分布应为正态（如常规检测数据），实测非正态时不可强行转换计算CPK，否则属于数据操纵。 应当转换的情况：若数据理论分布本就是偏态（如磨损数据），且实测结果也呈偏态（如右偏长尾分布），则可通过Box-Cox变换等非正态转换进行SPC分析。 2.案例分析 直接计算的问题：对右偏数据直接计算CPK得0.77，但因分布偏态导致结果失真。 转换后结果：通过Box-Cox变换（λ=0.3873）将数据转为正态分布后，CPK降至0.65，虽数值减小但更符合实际过程能力。转换后数据直方图呈现明显正态特征。 3.核心原则 转换合法性：仅当数据理论分布本身为非正态时，转换才是合理操作；若理论应为正态而实测非正态，需排查测量或过程异常，而非强行转换。 操作演示：演示了从数据粘贴、规格上限设定（USL=8）、Box-Cox变换到最终CPK计算的全流程，强调λ值优化的重要性。 总结：SPC分析需严格遵循数据分布的理论属性，避免为追求指标而错误转换数据。视频通过案例对比，直观展示了合理转换与非合理转换的差异。