能力分析（正态分布）概述 操作步骤 示例 数据 另请参见
能力分析（正态分布）统计 > 质量工具 > 能力分析 > 正态
使用“能力分析（正态）”在数据服从正态分布时生成过程能力报告，或者使用 Box-Cox 或 Johnson 变换变换数据以使其服从正态分布。
报告中包括覆盖有两条正态曲线的能力直方图，以及完整的整体和组内能力统计量表。这两条正态曲线是使用过程均值和组内标准差以及过程均值和整体标准差生成的。
报告中还包括过程数据的统计量，如过程均值、目标（如果输入了一个）、组内和整体标准差以及过程规格）、实测性能和期望的组内和整体性能。因此，可以使用此报告直观地评估数据是否为正态分布，过程是否以目标为中心，以及是否能够稳定地符合过程规格。
假定数据来自正态分布的模型适合于大多数过程数据。如果数据非常偏斜，请参见非正态数据下的论述。
数据排列为
单列：如果数据在一列中，请选择此项。输入一个列。
子组大小（使用常量或 ID 列）：输入子组大小（对于大小相同的子组）或一个下标列（对于大小不同的子组）。
子组跨数行：如果子组排列在跨数列的行中，请选择此项。输入列。
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注意 |
如果您选择 Johnson 变换，则不使用子组大小。 |
规格下限：输入规格下限。选中边界以将数字定义为“硬”限制。有关说明，请参见下面的规格上限。
规格上限：输入规格上限。选中边界将该数字定义为“硬”限制，表示测量值不可能落于限制之外。
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注意 |
您必须输入规格下限和/或规格上限。 将规格上限和规格下限定义为边界时，Minitab 会针对某个边界将超出规格的值的预期百分比设置为 *。 |
历史均值（可选）：如果有已知的过程参数或根据过去数据获得的估计值，请输入一个值作为总体分布的均值。如果没有为均值指定值，则会根据数据估计该值。
历史标准差（可选）：如果有已知的过程参数或根据过去数据获得的估计值，请输入一个值作为总体分布的标准差。如果没有为标准差指定值，则根据数据估计该值。当样本大小大于 1 时，Minitab 可以使用三种方式之一来估计标准差；当子组大小为 1 时，Minitab 也可以使用三种方式之一来估计标准差。请参见 <估计>。
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注意 |
如果要变换数据，则不能使用历史参数。 |