Minitab I-MR-R/S控制图与凯特勒云SPC对比

【摘要】在统计过程控制(spc)中有一个非常重要的控制图I-MR-R/S,今天来看看该图是如何分析的；使用相同样本数据，相同子组大小，相同标准差估计方法，相同的移动极差长度，相同K值，得出相同结果。I-MR-R/S控制图的标准差计算较为复杂，分为子组间标准差估计，子组内标准差估计，子组内估计根据子组大小分为小于等于8和大于8两种情况，当小于等于8时多一种RBar模式，其他SBar和合并标准差则两种情况都可以。

样本数据,一共125个样本数据，子组大小5，如下:

样本数据

在Minitab中输入样本数据，选择统计->控制图->子组得变量控制图->I-MR-R/S

选择图表类型

参数选择子组大小5，子组间估计标准差方法为：移动极差均值，子组内估计标准差方法为Rbar,移动极差长度为2，如下：

参数设置

点击确定，效果如下： 

I-MR-R/S效果

在凯特勒云SPC中数据相当样本数据如下： 

凯特勒云SPC输入相同样本数据

选择子组得变量控制图->I-MR-R/S 如下：

凯特勒图表类型

参数选择子组大小5，子组间估计标准差方法为：移动极差均值，子组内估计标准差方法为Rbar,移动极差长度为2，如下：

凯特勒参数设置

点击确定，效果如下：

凯特勒I-MR-R/S效果

对比 Minitab 和 凯特勒云SPC 得出相同结果：

标准差

组间：1.66523

组内：3.32887

组间/组内：3.72214

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