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[统计基础] FDA培训_Cpk对比Ppk

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药生
发表于 2016-7-28 12:28:11 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 kslam 于 2016-7-28 12:30 编辑

过程能力指数可分成长期的和短期的两类。长期的称为过程性能指数 (Ppk),短期的称为过程能力指数 (Cpk)。

计算:

Cpk  - 子组的样本数据
PpK - 整体的样本数据

统计控制状态 :

Cpk 作为受控状态过程能力的评价参数Cpk 的应用前提是过程是处于受控状态且过程的质量特性值服从正态分布,用于计算Cpk 的数据应来自控制图的数据。Ppk 没有“过程必须是受控状态“的前提条件过程不受控的情况,Ppk指数对过程能力是没有意义的,因为它不能够预测过程性能。它们的统计特性是不确定的,所以对于它们的真值(或总体)不会有正确的推论。

但当过程是处于统计控制状态时,Cpk 和Ppk 的数值将趋同。当过程失控时,Cpk 和Ppk 的数值将明显不同。


预测趋势 :

在依据过程能力指数推断过程的不合格品率等参数时,只能采用Cpk 值;而Ppk 的数据不一定来自是受控过程的样本组,不可以作为推断不合格品率等参数的依据。








补充内容 (2016-12-9 10:36):
如果一个过程可能还没有被证明它是处于统计受控状态,应该使用的是过程性能.并且计算潜在的过程性能指数Pp和实际过程性能指数Ppk.
Cpk vs Ppk.jpg
Ppk vs Cpk.jpg
Cpk.jpg
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药徒
发表于 2016-7-28 12:39:22 | 显示全部楼层
学习                        
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药士
发表于 2016-7-28 14:15:55 | 显示全部楼层
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药徒
发表于 2016-7-28 14:25:01 | 显示全部楼层
syhorchid 发表于 2016-7-28 14:15
学习一下

智者之言。佩服。
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-2 09:48:05 | 显示全部楼层
Ppk被称为整体能力或长期能力。基于子组内和间变异

Cpk被称为潜在能力或短期能力。基于子组内变异。

通过对比Cpk与Ppk来评估子组间变异的效应。如果它们之间的差值大,那么子组间便很可能存在大量变异,且过程的稳定性可以得到改善。


参阅这两个控制图。一个是相似Cpk和Ppk, 另一个是不同Cpk和Ppk
Ppk vs Cpk Chart.jpg
Ppk vs Cpk.jpg
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药徒
发表于 2016-8-8 09:22:44 | 显示全部楼层
好好学习,天天向上!
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药徒
发表于 2016-8-8 10:26:07 | 显示全部楼层
CPK,PPK是不是要求过程稳定,数据独立,并且呈现正态性呀。

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若 X 服从正态分布,则ẋ也服从正态分布; 若 X 不服从正态分布, 则根据中心极限定理, ẋ近似服从正态分布。因此,数据用于Cpk和 ppk分析不需要进行正态性检验。 Cpk需要求过程稳定, Ppk无需。  详情 回复 发表于 2016-8-8 11:41
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-8 11:41:42 | 显示全部楼层
本帖最后由 kslam 于 2016-8-8 11:45 编辑
xinshcn 发表于 2016-8-8 10:26
CPK,PPK是不是要求过程稳定,数据独立,并且呈现正态性呀。

若 X 服从正态分布,则ẋ也服从正态分布; 若 X 不服从正态分布, 则根据中心极限定理, ẋ近似服从正态分布。因此,数据用于Cpk和 ppk分析不需要进行正态性检验。

Cpk需要求过程稳定, Ppk无需。
CLT.jpg
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药徒
发表于 2016-8-9 13:26:35 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2016-8-8 11:41
若 X 服从正态分布,则ẋ也服从正态分布; 若 X 不服从正态分布, 则根据中心极限定理, ẋ近似服 ...

朋友,这个常规控制图的国标能不能分享下?找了好久,下载不到、、、
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药生
发表于 2016-8-10 09:41:57 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2016-8-8 11:41
若 X 服从正态分布,则ẋ也服从正态分布; 若 X 不服从正态分布, 则根据中心极限定理, ẋ近似服 ...

能解释一下这一段与CPK的关系吗?还是没太看懂CPK为什么不需要正态,
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药生
发表于 2016-8-10 09:53:27 | 显示全部楼层
xinshcn 发表于 2016-8-8 10:26
CPK,PPK是不是要求过程稳定,数据独立,并且呈现正态性呀。

这么理解对不对?因为我们的检验数据,如片厚,是几次检验出来的均值,所以,不管实际上片厚的数据呈现出来的分布是不是正态,因为平均值,所以实质上一定是正态的,所以在计算CPK时不需要考察正态?

但我这个理解是有问题的,因为如过因为平均值就是正态,那控制图也不需要考虑了,因为控制图也是用片厚每次检测的均值构成的,但呈现的不是正态(其实可能是因为数据精度的问题造成的)

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理解对, 最好是展现数据帮助理解。  详情 回复 发表于 2016-8-10 11:44
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-10 11:44:29 | 显示全部楼层
sxp 发表于 2016-8-10 09:53
这么理解对不对?因为我们的检验数据,如片厚,是几次检验出来的均值,所以,不管实际上片厚的数据呈现出 ...

理解对, 最好是展现数据帮助理解。
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药生
发表于 2016-8-10 12:26:39 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2016-8-10 11:44
理解对, 最好是展现数据帮助理解。

比如下边这组数据:不是正态的,但是每次检验的平均值,我认为非正态的原因是检验精度不够(计算时保留的位数不够),用于控制图的话是不合适的,但能不能用于CPK的计算呢(过程是稳定的)?如果数据足够多(如大于100)我认也是可以的
我一直有些困扰,谢谢。另外即使不是正态分布,
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USL和 LSL是多少?  详情 回复 发表于 2016-8-10 12:40
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-10 12:40:52 | 显示全部楼层
sxp 发表于 2016-8-10 12:26
比如下边这组数据:不是正态的,但是每次检验的平均值,我认为非正态的原因是检验精度不够(计算时保留的 ...

USL和 LSL是多少?
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药生
发表于 2016-8-10 13:11:31 | 显示全部楼层
本帖最后由 sxp 于 2016-8-10 13:15 编辑
kslam 发表于 2016-8-10 12:40
USL和 LSL是多少?

8.45~8.75压片过程是会不断调整的,片径其实不适于分析,我只是举个例子。这样的数据可不可以算直接算CPK。

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难以或不可能将测量值分成子组时监控变异。用单值, 因为没有合理的子组。  详情 回复 发表于 2016-8-10 13:49
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-10 13:49:20 | 显示全部楼层
sxp 发表于 2016-8-10 13:11
8.45~8.75压片过程是会不断调整的,片径其实不适于分析,我只是举个例子。这样的数据可不可以算直接算CPK ...

难以或不可能将测量值分成子组时监控变异。用单值, 因为没有合理的子组。
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药生
发表于 2016-8-10 13:56:37 | 显示全部楼层
kslam 发表于 2016-8-10 13:49
难以或不可能将测量值分成子组时监控变异。用单值, 因为没有合理的子组。

控制图是用的I-MR 图,我理解你的意思是这样的值已经不是原始的测量值,而是单独拿出来的平均值,相当于单个测量,如果是多个测量值,分组,就不要正态检验,直接计算CPK了。

我理解的对吧。

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单观测值  详情 回复 发表于 2016-8-10 14:03
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发表于 2016-8-10 13:58:56 | 显示全部楼层
学习,好帖子,收藏
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药生
 楼主| 发表于 2016-8-10 14:03:29 | 显示全部楼层
sxp 发表于 2016-8-10 13:56
控制图是用的I-MR 图,我理解你的意思是这样的值已经不是原始的测量值,而是单独拿出来的平均值,相当于 ...

单观测值
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药生
发表于 2016-8-10 14:15:51 | 显示全部楼层
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