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2022-01-21
我厂在收集很多设备的数据,比如高度、厚度,在做XS或XR控制图时,CPK都很好(1.3-1.8),但问题是数据都是非正态的,这样的CPK没有意义,请问一下,这是什么原因?
每天数据有10000-20000个,统计时,是按天或周,每30分钟取一组,每组取前10个,显示100组。
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2022-1-21 16:48:17
即使不是正态的,小样本时保留原假设也是结论不明的(证据不足)。样本多了,证据就充分了。也就是说,小样本情况下保留原假设,并不意味着是正态的。即使有些不是正态的,大样本能够拒绝原假设,而小样本情况下(由于证据不足)也可能是保留原假设。
所以,保留原假设并不意味着原假设是正确的。个人理解,保留原假设意味着结论不明。
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2022-1-24 16:57:20
用什么方法评价“是否正态”很重要。
如果你用的是统计检验方法,例如SW,则随着样本的增大,标准误变小,非常容易显著(大部分统计检验方法都是如此)。因此,使用统计检验时,例如有100000个样本,可能什么样的数据来了都不好使,都非正态。

如果你用的是Q-Q图、P-P图或者直方图等非统计检验方法,则样本量越大越好,分布越稳定。即使样本量有100000也可以呈现出正态分布特征。
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2022-1-26 16:48:08
可以看一下大数定律的中心极限定理。
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2022-1-27 10:54:35
不服从正态很正常呀,不要先入为主的认为数据就应该正态
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