六西格玛实际应用中出现了几个小问题。。。请答疑
问题如下：前提纲要：在做过程能力分析时，本应是连续数据连续抽样（子组为5, 25组以上），先做控制图，再进行过程能力分析。事实上我们这边每天会产生几万个数据，没有人员以及时间去进行连续抽样，但是我有所有的数据，储存于系统中，领导要求我对该性能每日做过程分析（需要有CPK）。
1.我从系统中导入当日数据（2万以上），通过软件对其进行抽样随机生成500PCS（此过程是否会出现问题？每次随机生成数有些许差异，以何为准？）这个时候是否没必要做控制图，因为压根未进行连续抽样？我只是随机生成了500个数据，我难道可以自认为 子组为5，抽样100组么？
2.对这500个数据进行分析，发现并不服从正态分布，对其进行个体分布标识转化，有两种情况，（1）可以转化，我们回归正态分析，那么此时子组如何填，1还是别的数字？得出的数据有多大可信度？（2）不服从14种转化，那么此时怎么办？
3.因为我其实有全部数据，是否我可以直接公式计算CPK，这个时候得到的是CPK还是PPK？
希望能得到满意的解释 谢谢！
无用的回答就不要回复了 :Q :) :) :) 1、暂时没有必要针对一天的数据做一张控制图，分析过程能力即可
2、A:子组就是1; B:14种转化都不符合，那就是很奇怪的了，超过范围，无法预测;P 好久没回答问题了，回答一下，比较啰嗦
1.过程稳定吗？不稳定的话也别做啥CPK分析了
2.CPK一定要有抽样的概念，也就是组间变异和组内变异。子组大小为1的，没有CPK，只有PPK
3.不是正态的时候，转换的子组大小与抽样大小一致。只要能转换，都是可信的，默认95%
4.如果转换不了，可以取千分之5位数和千分之995位数的差值当做cpk计算公式里面的分母，同样可以得到cpk值
5.一般按照中心极限定理，抽样组数超过32，其均值分布基本都应该是正态，如果制程数据，的确不是，先分析下制程是否有异常 再啰嗦一句：
1.你领导的想法是错的，哪有天天起来做CPK分析的，难度你们的制程天天改？
2.CPK看的是组间变异，其结果与抽样的顺序和数据的排序有巨大的关系，像你这么搞出来的东西，可以说啥也不算，既不是CPK，也不是PPK
3.具体做法可以参考下蓝宝书或者论坛里搜搜资料，别连定义都没搞清，只知道个公式，就硬往上凑，其实得到的结果，没啥参考意义 不好弄
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