為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？你好。
我計算非參數 Cpk 如下。
JMP 在報告中將 Cpk 顯示為 Ppk
（即所謂的Cpk在JMP中顯示為Ppk）
然而，Cpk 0.667 等於；
1) 符合率: 68.27%
Cpk 1 等於；
1) 符合率%：95.45%
因此，我可以認為 0.791 Cpk 大約符合 80%。
那麼這就是我對報告最下面部分的結果感到困惑的地方。
預期不合格總體百分比= 0%？
我該如何接受這個？
請讓我知道如何解釋這一點。
謝謝。
數據探索和視覺化品質和工藝工程回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？Cpk 透過使用短期 sigma 來估計（使用估計的 sigma：移動平均值/平均範圍/平均標準差）。 Ppk 是透過使用長期 sigma 來估計的（估計的 sigma：總體離散度，您在分佈中看到的標準差）。
我不會詳細解釋近年來 Cpk 是如何突然變成 Ppk 的……過去對此有太多討論
但是，我只會參考 Ppk 來進行製程控制。 解釋起來很簡單。
回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？觀察到的不符合項是指您現有的資料。 它為 0，因為您的資料不包含不合格項。 Ppk = 0.791 時的預期不合格率為 0.5796%。 從圖形上看，這是有道理的。
Ppk 衡量規格限值與觀察到的數據之間的距離。 資料分佈與規格限制之間的差距越小，Ppk 就越低。
回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？感謝幫助。
然而，我沒有輸入歷史西格瑪，也沒有什麼可以被視為長期西格瑪。
我現在不想看到 Ppk，實際上我無法使用當前的、未分組的、很少的數據來獲取 PPK。
而且有許多文獻指出，PPK 與 CPK 並不是一個遙遠的術語，它們的解釋和意義是相同的。 （如果值相同，則預期不合格程度相同）
CPK 為 0.67 明確表示存在約 30% 的不合格情況。 （
>這與報告的預期總體不合格百分比不一致
> 之間存在一致性；數字、不合格比例、預期整體不合格百分比等。但 PPK 值本身。
回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？嗨，麥克，
長期西格瑪是指資料集的標準差。
離散度（西格瑪）的量測可以指移動極差、平均極差、平均標準差、levey-jennings標準差。
Cpk 僅在資料正常時才起作用（因為 +/- 相等）。 但是，你的數據不正常
回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？JMP 不會計算非常態分佈的 Cpk品質與過程方法 > 製程能力 > 製程能力平台選項 > 單一詳細報告
筆記：能力指數基於子組內變異指數和穩定性指數不適用於已指定非常態分佈的過程。
有關統計的更多信息品質和過程方法 > 過程能力 > 過程能力平台的統計詳細資訊 > 非常態分佈的能力指數的統計詳細信息
回覆：為什麼 JMP Cpk (Ppk) 與 %non-conformance 不一致？謝謝你的答案...
我只是想知道為什麼 JMP 顯示 CPK ...？只要非常態資料就無法計算..？
