为什么同样的数据,同样的分组,计算的过程能力不一样?初学minitab, 请指教.

字体: 小中大 | 打印发表于: 2008-5-14 18:39 作者: eistein 来源: 6sigma品质网

1.共400个数据，排列在40列里，每列10个数据，然后选择basic statistic--quality tool,在capability analysis(normal distribution)里面选择"subgroups across rows of",然后选择填入所有的数据列,规格是[-0.008，0.008]，得到的cpk=1.77,ppk=1.78
2.还是这400个数据，按照上面的顺序堆积起来(是stock命令?)放在一个列里面，然后在capability analysis(normal distribution)里面选择"signle column"为这个数据列,subgroup size写10,规格是[-0.008，0.008],计算出来的cpk=2.02,ppk=1.78

为什么同样的数据,分组得也一样,怎么结果就不一样呢?
初学minitab,请大家指教.

数据:
-0.00039
0.00017
0.00027
0.00013
0.00024
-0.00122
0.00054
0.00185
-0.00004
0.00079
0.00197
0.0004
-0.00071
-0.00078
-0.001
-0.00125
0.00172
-0.00008
0.001
-0.00042
0.00085
0.00132
-0.00161
-0.00223
-0.00102
-0.0018
0.00156
-0.00016
-0.00016
-0.00158
0.00152
-0.00005
0.00028
0.00198
0.00098
-0.00104
0.0001
0.00052
0.0013
0.0009
0.00247
-0.00029
0.00128
0.00131
0.00089
0.00328
0.00115
0.00121
-0.00014
-0.00033
-0.00009
0.00297
0.00272
0.00069
-0.00144
0.00016
0.00099
0.00001
0.00249
0.00186
0.00188
0.00192
0.0005
0.00009
0.00036
0.00087
0.0005
0.00187
0.00072
0.00191
-0.00048
0.00208
-0.00049
0.00203
0.00037
0.00077
0.00023
0.00023
-0.00034
-0.00061
0.00086
-0.00168
-0.00015
0.00063
-0.00054
0.00022
-0.00034
-0.00115
0.00238
0.00071
-0.00022
0.00245
0.00108
-0.00057
-0.00233
0.00139
-0.0015
0.00085
0.00098
0.00078
-0.00003
0.00044
-0.00022
-0.00074
-0.00034
-0.00046
-0.0004
-0.00145
-0.00022
-0.00059
0.0005
0.00165
0.00045
0.00054
-0.00006
0.00145
0.0006
0.00191
0.00069
0.00143
0.00145
0.00056
0.00034
0.00232
0.00007
0.00132
0.00183
-0.00053
0.00297
0.00091
-0.00139
0.00152
-0.00026
0.00052
-0.00117
-0.00017
-0.00073
0.00043
0.00053
0.00145
-0.00032
-0.001
0.00134
-0.00003
0.00145
-0.00048
-0.00104
-0.003
0.00002
0.00016
0.00092
-0.00042
-0.00007
0.0021
-0.0014
-0.00056
-0.0009
0.0006
0.00145
0.00175
0.00023
-0.00005
0.00035
0.00209
-0.00117
-0.00065
-0.00172
0.00151
-0.0005
0.00021
0.00056
0.00108
0.00174
0.0004
0.0005
0.00136
-0.00278
0.0013
-0.00059
0.00146
0.00217
0.00224
0.00128
0.00096
0.00348
0.00374
0.00152
0.00429
0.00125
0.00308
0.00126
0.00204
0.00108
0.00184
0.00109
0.00167
0.00067
0.00151
0.00164
0.00059
-0.00084
-0.00135
-0.00191
-0.00149
-0.00144
-0.00155
0.0005
-0.00006
-0.002
-0.00175
0.00118
-0.00228
-0.0004
0.00212
0.00038
0.00004
0.00001
-0.00078
-0.0006
-0.00152
0.00079
0.00294
0.00145
0.00092
0.00058
-0.00182
0.00004
0.00174
0.00061
0.00354
0.00185
0.00073
0.00037
0.00154
0.00205
0.00267
0.00367
-0.00011
0.00239
0.00024
-0.00021
-0.0001
0.00156
0.00119
0.00241
0.0004
0.00285
-0.00014
0.001
0.00011
-0.00147
-0.00137
-0.00004
-0.00135
0.00018
0.00316
0.00028
-0.00009
-0.0008
0.00235
-0.00143
0.00054
-0.00258
0.00035
-0.00405
0.00075
-0.00232
-0.00167
-0.00038
0.00088
0.00132
0.00152
0.00022
0.00186
0.00148
0.00058
-0.00001
0.00296
0.00127
-0.00082
-0.00351
-0.00128
-0.00248
-0.00137
-0.00412
0.0003
-0.00254
0.00191
-0.00405
-0.00074
0.00053
-0.00035
-0.00062
-0.00027
0.00193
0.00018
0.00088
-0.00042
0.00086
0.00057
-0.00128
0.00234
0.00313
0.00108
0.00023
0.00171
0.0029
0.00203
0.00081
0.00107
0.00104
0.00254
0.00178
-0.00173
0.00117
-0.00222
0.00199
-0.00043
-0.00187
0.00222
-0.00046
0.00061
0.00078
0.00406
0.00036
-0.00092
0.00032
0.00148
0.00062
0.00073
-0.00077
-0.00046
-0.00161
-0.0009
0.00016
0.00002
0.00001
0.00161
-0.00024
-0.00001
0.00348
-0.0002
0.00126
0.00263
0.0015
0.00013
0.00072
-0.00312
-0.00099
-0.0011
-0.00152
-0.00002
-0.00047
0.00117
-0.00099
-0.00059
0.0023
-0.00096
0.00281
0.00155
0.00212
0.00129
-0.00044
0.00287
0.00015
0.0017
0.00063
0.00193
0.00176
0.00093
0.00246
0.00133
0.00003
0.00305
-0.00004
0.00171
-0.00123
0.00215
-0.00006
0.00004
0.0008
-0.00125
0.00063
0.00096
0.00222
-0.00088
0.00248
-0.00015
0.00084
0.00108
0.00197
-0.00005
0.00098
0.00184
0.00204
0.00027
-0.001
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0.00073
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