你好@IkjuShin ,
這對我來說似乎是合理的。 或者至少我們可能希望在文檔中的某處為還不熟悉 SPC 基本思想的人闡明它。
當我們計算總體標準差估計時，子組大小實際上是 1。每個人都與總平均數有關。在這種情況下，假定總均值是衡量樣本集中趨勢的“最佳”指標，因為它屬於整個樣本。 換句話說，這種情況下的子組被認為是內部同質的。
當我們像這樣計算 sigma 時，我們用它來計算 Ppk。Ppk 通常稱為“過程性能”的估計值。
當我們根據控製圖中的兩點移動極差計算 sigma 時，子組大小實際上是 2，即 Wheeler 稱之為連續差異的方法（來自個體和移動極差圖的下半部分）。 這是計算 std dev 的“內部”樣本估計值的一種方法，其計算方式與上面的總體 std dev 估計值不同。
當我們像這樣計算 sigma 時，我們使用它來計算 Cpk（這是我們可以計算標準偏差內的眾多方法之一，具體取決於所使用的歷史參考和样本大小等因素）。Cpk 通常稱為“過程能力”的估計值。
你好，
JMP Books 如下所述，關於基於平均移動範圍的 Within Sigma
“如果您未指定子組 ID 列、常數子組大小或歷史 sigma，JMP 將使用第三種方法（移動極差大小為二的子群).
基於平均移動極差的組內 Sigma
在 sigma 內估計平均移動範圍與個體測量和移動極差圖表的標準差估計值相同”，σst = 平均移動極差 / d2(2)。
它稱為子組大小 2，但在 JMP 中表示為子組大小 1。 它可能基於 Wheeler 的論文等，但在這種情況下，我認為將其表示為 Subgroup Size 2 而不是 Subgroup Size 1 更為合理和明確。
QD 17.07 (spcpress.com)
謝謝
益州
