感谢分享！
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谢谢分享
红尘土豆 发表于 2021-4-8 16:43
您好！您说的没错。抽样分布是趋于正态分布，也就是那每个小组的均值组成的那25个新的数据是趋于正态分布 ...
可能是我没有描述的清楚，只要样本容量够大，样本服从正态分布，统计推断上就可以说总体服从正态分布。也就是您说的，已经验证了25个均值数据服从正态分布，那么基本就可以说总体数据服从正态分布。所以SPC第一步是验证25个均值数据服从正态分布，假如不服从还有一步就是剔除相关数据，重新验证的。就算用SPC，也大多数是minitab来做的。
中心极限定理：不管总体是什么分布，任意一个总体的样本平均值都会围绕在总体的整体平均值周围，并且呈正态分布。所以你会觉得，即使不是正太分布的过程数据，他的样本组均值也会符合正态分布。举个丢骰子的案例，单次丢骰子是均值离散型分布，但取10次丢骰子的总和却是呈现正态分布。SPC的作用是什么？是分析过程是否处于稳定受控的状态，然后计算出控制限，转化为控制用的控制图。稳态的过程包括技术稳态和统计稳态，CPK大于1.33和数据点没有超控制限。那么问题来了，丢骰子这个过程能计算出CPK么？你用SPC管控管控这些非正态分布的过程，意义在哪？
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wei1394 发表于 2021-4-9 08:07
不是正太分布的几率很小，一般在做SPC时就省掉了
嗯，好的！谢谢
按我的理解这完全是两码事，中心极限定律的应用是为了子组样本无论是什么分布都趋于正态，跟组间分布没有关系，这一点您可以百度一下中心极限定律就可以发现。在计算CPK时一般是需要做正态验证的。
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