| # 分布ヒストグラムを作成するには 分布ヒストグラムは、品目の測定値の標準分布曲線を表示して、変異を確認するために使用されます。 このチャートをプロットするには、品目または品目/発注先、検査オーダソース、様相/特徴、関連する期間の組合せを選択する必要があります。このチャートは、実際の検査結果にのみ基づきます。 分布曲線の中心線は、LN の計算平均値 (µ) です。処理の上位/下位許容限界は、処理が承認可能品質の部品を生成できる限界です。これらの許容限界は通常、処理平均値に、標準変化範囲の 95 パーセントをカバーできる 3 つの標準偏差 (σ) を加算または減算して表現されます。 このタイプのチャートをプロットするには、次のステップを完了します。 期間範囲の測定値を計算します。 測定値の範囲 R を決定します: R = Xmax – Xmin クラスの幅を決定します: W = R / SQRT (測定数) クラスを作成します: クラス 1 許容範囲下限 (Xmin < 許容範囲下限の場合は Xmin)、次に Class2 = Class1 + W など 測定に基づいてクラスに値を入力します。各クラス内の頻度を決定します。 測定値の算術平均値を計算します。 標準偏差を計算します。 計算されたクラスに基づいてヒストグラムをプロットします。 例 それぞれ 1 つのサンプルを持つ 5 つの検査オーダが処理され、オーダごとに 1 つのサンプルグループが生成されるとします。5 つの検査オーダにはすべて、10 個のサンプルサイズと 1 個のテスト数量があります。次の結果は、テストデータテーブルに表示されます。
サンプルグループ | サンプル番号 | 測定値
1 | 1 | 1
1 | 2 | 1
1 | 3 | 1.002
1 | 4 | 0.997
1 | 5 | 1
1 | 6 | 1.001
1 | 7 | 1
1 | 8 | 1
1 | 9 | 1
1 | 10 | 0.999
2 | 1 | 1
2 | 2 | 0
2 | 3 | 0
2 | 4 | 0
2 | 5 | 0
2 | 6 | 0
2 | 7 | 0
2 | 8 | 0
2 | 9 | 0
2 | 10 | 0
3 | 1 | 1.001
3 | 2 | 1
3 | 3 | 0.9
3 | 4 | 0.988
3 | 5 | 1.001
3 | 6 | 1.004
3 | 7 | 0.999
3 | 8 | 0.989
3 | 9 | 1.012
3 | 10 | 1.03
4 | 1 | 1.001
4 | 2 | 1
4 | 3 | 0.9
4 | 4 | 0.988
4 | 5 | 1.001
4 | 6 | 1.004
4 | 7 | 0.999
4 | 8 | 0.989
4 | 9 | 1.012
4 | 10 | 1.03
5 | 1 | 1.001
5 | 2 | 1
5 | 3 | 0.9
5 | 4 | 0.988
5 | 5 | 1.001
5 | 6 | 1.004
5 | 7 | 0.999
5 | 8 | 0.989
5 | 9 | 1.012
5 | 10 | 1.03
範囲の計算 測定値の範囲を決定します。最大測定値は 1.03 です (サンプルグループ 1、サンプル番号 10)。最小測定値は 0.9 です (サンプルグループ 1、サンプル番号 3)。
    範囲 = 1.03 - 0.9 = 0.13
クラスの幅を計算します。 クラスの幅は、0.13 / √50 = 0.02055480479109446565799280803881 です。この値は 0.02 に丸められます。 クラスを作成します。 クラスは、Class1 が許容範囲下限 (Xmin < 許容範囲下限の場合は Xmin)、次に Class2 = Class1 + W というように作成されます。次のクラスが生成されます。
クラス 1 | 0.900000
クラス 2 | 0.920000
クラス 3 | 0.940000
クラス 4 | 0.960000
クラス 5 | 0.980000
クラス 6 | 1.000000
クラス 7 | 1.020000
クラスへの値の入力 値がクラス値以上の場合、およびクラス値 + クラス幅より小さい場合は、さまざまな測定値の値をクラスにまとめることができます。結果は次のとおりです。
クラス | 測定値
1 | 1
2 | 0
3 | 0
4 | 0
5 | 12
6 | 36
7 | 1
平均値の計算 測定値ごとに、平均値との差が計算され、差の二乗が合計されます。最初のサンプル番号の測定値が 1 の場合、次のようになります。
    (1 - 0.995850)² = (0.00415)² = 0.0000172225
それぞれの差の二乗が計算されて、合計されます。上の例では、合計は 1.311734 です。
    平均値 = 標準偏差 - √ 1.311734 /
    50 = 0.160000
チャートのプロット 次の図は、上のデータでプロットされたデータを示します。 X 軸には、特徴単位が表示されています。ただし、特定の標準テスト手順または検査オーダラインの場合、測定値がさまざまな単位で表され、後で特徴単位に変換されます。 |