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漫谈正态性检验(二)

作者:上海享训
    小白最近比较忙,厂里新上了一条产线,大家都忙着试产、调试。作为质量部的小白自然少不了分析各种质量数据。今天要分析的数据是一个产品的重量数据。为了确定生产是否稳定,小白从质检部的测量数据中收集了60个产品数据,结果如下:
漫谈正态性检验(二)

    先做正态性检验吧,如果服从正态,就可以进行后续的一系列分析了。这一做可就发现了问题,这数据不服从正态分布啊。

漫谈正态性检验(二)
 
    小白想到,这是新上线的设备,肯定有些异常啊。有了上次做异常值检验的经验,小白马上就开始进行数据的异常值检验。检验结果,P值为0.119,说明没有显著的异常值。

漫谈正态性检验(二)
 
    于是小白又把设备在这段时间的运行状况,及物料、环境的状况等等都核查了一遍,也没有发现有什么异常。这可怎么好呢?小白真有点挠头。
漫谈正态性检验(二)

    这时,大黑看到了正在挠头的小白,问其究竟后,开始查看数据。大黑是经验丰富的黑带,看到数据的第一感觉就是这些数据怎么就取了一位小数,似乎有点问题啊。

    于是小白和大黑到现场查看质量数据的测量状况。这是个数字天平,可以记录0.001克的产品重量。可是记录上怎么只有一位小数呢?原来检验员在记录的时候嫌太麻烦,直接四舍五入记录了一位小数。那么是不是这个问题导致了数据不服从正态分布呢?于是他们调出了原始数据,原始数据是酱紫滴。

漫谈正态性检验(二)

    用这些数据再一次进行正态性检验,结果出来了,这一次的结果是P值为0.211,我们可以认为数据是服从正态分布的,终于可以用正态分布进行后续的计算了。 

漫谈正态性检验(二)

    经过这次事件,小白对正态性检验又有了进一步认识,原来本来服从正态分布的数据,可能由于数据精度不够而变成非正态呢,今后在进行数据记录时要注意数据精度,当正态性检验不通过时,也要考虑因数据精度而造成的误判。


    后记:数据服从正态分布是进行质量数据分析常用的先验条件之一。当数据不服从正态分布时会给后续数据分析带来困难。数据是否服从正态分布需要进行工程和数据上的细致分析。就数据分析而言,有可能因为抽样、数据精度、数据分层等原因而造成检验结果的误判。


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