Minitab と JMP: 対数正規データの CPK の異なる結果親愛なる皆さん
現時点では、一連のデータを評価しています。
このデータは対数正規分布しています。
JMP と Minitab を使用して CPK 分析を実行します。能力の結果は異なります。
理由を知っている人はいますか？
能力計算の式の種類に関係しているのではないかと思うのですが…よくわかりません。
フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
よろしくお願いします、
シモーネ
品質およびプロセスエンジニアリングRe: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果シモーネ氏は非常に正当な指摘をしている。たとえば、提供されているリンクを見ると、 @スタットマン次に、Ppk > 1.33 という共通の要件を述べていますが、さらに「非正常なプロセスから計算された工程能力指数は、正常なプロセスから計算されたものと比較できない」と述べています。
私は常に、非正規分布の能力指数を一般化する ISO/パーセンタイル法を好む傾向がありました。その理由は、私にとって数学はインデックスの本来の意図を論理的に拡張したものだからです。
しかし、サプライチェーン内のベンダーとより多くの仕事をするにつれて、能力指数は一般的なパフォーマンス指標として使用される傾向があり、エンジニアリングアクションに優先順位を付けるための意思決定マトリックスを形成するために組み合わされることが多いことがわかりました。Ppk (または Cpk、お好みで選んでください - それは別の議論です!) は、不適合の代理尺度として使用されます。これに基づいて、基礎となる分布タイプから独立して合理的に解釈できるように、能力指数を一般化することをお勧めします。これが Z スコア法の根本的な基礎であると私は信じています。したがって、私は今、これが好ましい計算方法であると考える傾向にあります。
一部の品質専門家が使用する 3 番目のアプローチがあります。これは、ボックス-コックス変換などのデータを変換することです。私は、データ (および仕様) を変換して工程能力を実行すると、Z スコア計算方法を使用した場合と同じ結果が得られると信じています (これについてはまだ再確認する必要があります)。これも賛成の議論です。
ps: 投稿の元のタイトルは、Minitab と JMP の比較でした。どちらのシステムも、ISO/パーセンタイル方式と Z スコア方式の両方をサポートしています。ただし、Minitab のデフォルトは Z スコア法ですが、JMP のデフォルトは ISO/パーセンタイル法です。JMP では、「ファイル」>「設定」>「プラットフォーム」を選択してデフォルトの動作を変更できます。
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果ありがとう！
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果マークは完全に正しいです。 このテーマに関する論文はたくさんあります。
Fred Spiring、Bartholomew Leung、Smiley Cheng、Anthony Yeung、プロセス能力に関する論文の参考文献、品質と信頼性エンジニアリングの国際品質。 安心。 工学。 内部。 2003年; 19:445–460 (DOI: 10.1002/qre.538)
には、このテーマに関する多くの論文がリストされています。
問題点をわかりやすくまとめたものは次のとおりです。
http://www.stats.uwaterloo.ca/~shsteine/papers/cap.pdf
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果はい、JMP インストラクターとして混乱することは理解できます。
そのため、お客様は、まず能力とパフォーマンスの指標が何であるかを理解し、次にそれらを推定する方法が複数あることを理解することが重要です。 そのような指標を求められた場合、どの方法が自分たちにとって最適であるかについてアイデアを得る必要があります。 業界によっては規格が定められている場合もあります。 他の業界や企業は独自の方法を選択しています。 指標を重要な経営データとして活用する場合には、経営者の判断が重要です。 彼らは次のことを学びます複雑な財務データ、指数、計算を理解し、使用する。 プロセス情報も同様です。
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果マークの明確な説明に感謝します。
ご想像のとおり、いくつかの組織/顧客と話をするとき...質問は非常に「実践的な質問」です。対数正規分布があります...Cpk 値はどれですか? そして...計算に使用する方法論に応じて異なる Cpk を使用できるというメッセージを伝えるのはそれほど簡単ではありません。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果これらの方法とその違いを理解する鍵は、引用された JMP ドキュメントの次のステートメントだと思います。ただし、非常に大量のデータがない限り、ノンパラメトリック近似は分布の裾の動作を正確に反映しない可能性があります。 」
したがって、この状況は信頼性分析に似ています。 解析ではほとんどの場合、モデルは内挿に使用されますが、信頼性と機能の点では、裾への外挿に重点が置かれます。 分布の末尾には、必要な情報が存在します。 パラメトリック フィットはより効率的です (少ないデータからより多くの情報が得られます)。 わずかな観測値だけで良好なパラメトリック モデル (パラメータの良好な推定値) を適合させることは可能です (つまり、場合によっては)。 このアプローチは、モデルの選択とそれに対する信念の重要性を強調します。
たとえば、説明のために Life Distribution プラットフォームを使用して、Big Class の重量データにいくつかの分布モデルを適合させます。
この場合、CDF を線形化するために標準スケールを選択しました。 モデルは、0.3 ～ 0.9 の確率範囲にわたって非常に類似しています。 この範囲ではそれらは実質的に区別できず、補間によってすべてが同様の推定値を提供します。 一方、尻尾はどうでしょうか？ 能力を計算するには、±3σ の重み範囲を推定する必要があります。これは、通常のスケールでは、確率 (1.0 - 0.9973) / 2 = 0.00135 および 1 - 0.00135 = 0.99865 に相当します。 これらの異なるモデルは、それらの確率での重みの非常に異なる外挿を与えます。
対称正規分布では、平均と中央値が等しくなります。 非正規分布の中心を表すことが保証されるのは中央値のみです。 したがって、パーセンタイル法は能力指数を直接変換したものです。
代わりに、Z スコア法は仕様を分位数に変換しますが、この変換は依然としてモデルの選択と外挿に依存します。 仕様は、まず適合分布モデルを使用して確率に変換されます。 次に、確率が標準正規分布から分位数に変換されるため、±3 と比較できます。
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果フィードバックありがとうございます。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果私もその違いを理解することに強い関心を持っています。私は現在、この分野についていくつかの調査を行っています。それが完成したらお知らせします。
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果親愛なるローラ様
詳細とフィードバックをありがとうございます。
すべてが明確です。
良い一日をお過ごしください。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果こんにちは、シモーネさん
非正規工程能力指数を計算するための 2 つの異なる方法に関するドキュメントを見つけることができます。ここ。それが少しでも役立つことを願っています。また、JMP 15 以降では、非正規工程能力を計算するためのこれらの方法は両方とも、非正規分布近似に対しても分布プラットフォームで使用できるようになりました。
ローラ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果親愛なるデイビッド様
良い説明をありがとう！
他のタイプの分布（ワイブルなど）についてもあなたの提案に従いました。
パーセンタイルを使用する場合と Z スコアを使用する場合には違いがあります（Z スコアを使用すると、結果は Minitab と一致します）。
これは良いことです...理解するには: ステップ 1。
ここで、CPK 結果の違いを理解するのに役立つでしょう...「能力指数法」の違いに応じて: イメージできるように... (顧客またはサプライヤーとの) 話し合いの前に... これにより、長い長い追加の議論。
ありがとう。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果こんにちは、シモーネ
Minitab の結果を共有していただきありがとうございます。
JMP には、プロセス機能を実行できる場所が 2 つあります。 配布プラットフォームとプロセス能力プラットフォーム ([分析] > [品質とプロセス] の下)。
あなたは配布プラットフォームを使用しましたが、私はそれを使用することを好みます。ただし、プロセス能力プラットフォームは、非正規分布の能力インデックスを計算するための追加のオプションを提供します (自分自身への注: これは、分布プラットフォームでプロセス能力が徹底的に見直された JMP v15 にも当てはまるようです)。
重要なポイントはこれです。プロセス能力プラットフォームでは、2 つの異なるタイプの計算を行うことができます。
Zスコアに切り替えると、Minitabと同じ結果が得られます。
これで違いが説明できれば幸いですが、どちらの方法を使用するかという大きな問題が生じます (偶然にも、私は現在これと同じ質問を調査中ですが、まだ意見を表明する立場にありません)。そうは言っても、データを変換すると、このデータの結果は Z スコアの結果と同等です)。
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果親愛なるデイビッド様
この分析に使用されたデータは添付ファイルにあります。
同じデータセットでの Minitab と JMP の比較も確認できます。
フィードバックをお寄せいただきありがとうございます。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果こんにちは、ネルソンさん
これをやろうとしているんです。
正直に言うと、JMP で使用されている式を見つけることができませんでした。
どこで見つけられるかについて何か提案はありますか?
よろしくお願いします。
よろしくお願いします、
シモーネ
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果どのようなスペック値を使用していますか? Minitabによって報告される工程能力指数の値は何ですか?
Re: Minitab と JMP: 対数正規データにおける CPK の異なる結果JMPとMinitabのドキュメントで、計算に使用される式が同じであることを確認しましたか?それとも、計算がどうあるべきかについて異なる考えを持っているのでしょうか?
