表面上看来是一个概率统计计算问题，你可以看到通常的回复是什么组内组间变差，什么计算误差，什么估计标准差的公式不一样，balabala....但是，当你真正搞懂cpk和ppk的时候，你会发现，这不是一个简单的计算问题，实际上，拿一组所谓的“标准合格“的数据去同时计算cpk和ppk，这本身就是一种不合理的行为，去调整数据那更是扯蛋。
CPK和PPK的运用，从步骤上来说，应该是：根据你的需求，确定研究的对象--->根据你要研究的对象，确定合适的抽样方案--->根据抽样的数据，计算cpk或者ppk。
如果你要研究cpk，那么过程首先得是稳定状态，然后你抽样方案要考虑怎么样去区分可能的组内/组间变异，然后是在一个较长时间段内的足够数量的样本数据。如果你把这个较长时间段内的数据全部混在一起去计算ppk，你觉得这个样本群体ppk，能说明什么？反过来，一个初始阶段可能不稳定的过程，你连续生产了一个较大数量的样本群，去计算ppk，如果你又用这组数据去分组计算cpk，你觉得这样的cpk又有什么意义？所以要讨论cpk或者ppk，一定要先明确你需要研究的对象。
实际中，有很多能力分析表是同时计算cpk和ppk的，这不是编制表的人不懂，往往是顺手为之，拿到数据做分析的人是根据需要重点关注其中一个，另一个是供参考的。
两者有可比性吗？两者统计条件都不一样。
kamire 发表于 2023-12-3 00:08
表面上看来是一个概率统计计算问题，你可以看到通常的回复是什么组内组间变差，什么计算误差，什么估计标准 ...
是的
谢谢分享
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一般来讲，CPK大于PPK(过程稳定受控）；有时也有CPK小于PPK的情况，因为CPK计算时用的西格玛是估算值（R/d2),
谢谢分享
从工作中来看，应该是应用的场合不一样，PPK更适用于NPI项目，CPK更应用于过程稳定的项目或产品。
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