Anleitungen
Finden Sie ein Werkzeug, folgen Sie den Schritten und probieren Sie es mit Beispieldaten aus.
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94 Anleitungen
Ihre erste Analyse ausführen
Importieren Sie Beispielmessungen, führen Sie eine Analyse aus und übernehmen Sie die Ergebnisse in einen Bericht.
Anleitung lesenMeans: k-Sample (ANOVA)
Mehrere Gruppenmittelwerte vergleichen
Prüfen Sie, ob mehrere unabhängige Gruppen denselben Mittelwert in der Grundgesamtheit haben.
Beispiel: vier Klebstoffrezepturen
Anleitung lesenAutocorrelation
Abhängigkeit in einer Zeitreihe prüfen
Untersuchen Sie, wie Beobachtungen in regelmäßigen Zeitabständen mit früheren Werten zusammenhängen.
Beispiel: stündliche Kühlwassertemperatur
Anleitung lesenCategorical: Independence (χ²)
Zusammenhang zwischen zwei kategorialen Merkmalen prüfen
Vergleichen Sie beobachtete Kategoriehäufigkeiten mit den unter Unabhängigkeit erwarteten Häufigkeiten.
Beispiel: Versandservice und Zustand bei Ankunft
Anleitung lesenConfidence Intervals
Mittelwert einer Grundgesamtheit schätzen
Schätzen Sie die Unsicherheit eines Mittelwerts aus Stichprobenumfang, Mittelwert und Standardabweichung.
Beispiel: Mittlere Siegelnahtfestigkeit von Cell A
Anleitung lesenConfidence Intervals
Varianz einer Grundgesamtheit schätzen
Schätzen Sie die Unsicherheit der quadrierten Streuung aus Stichprobenumfang und Standardabweichung.
Beispiel: Varianz der Siegelnahtfestigkeit von Cell A
Anleitung lesenConfidence Intervals
Standardabweichung einer Grundgesamtheit schätzen
Schätzen Sie die Unsicherheit der Streuung in der ursprünglichen Maßeinheit.
Beispiel: Standardabweichung der Siegelnahtfestigkeit von Cell A
Anleitung lesenConfidence Intervals
Differenz zweier Mittelwerte schätzen
Schätzen Sie die Differenz der Mittelwerte zweier unabhängiger Grundgesamtheiten.
Beispiel: Mittlere Festigkeit von Cell A im Vergleich zu Cell B
Anleitung lesenConfidence Intervals
Verhältnis zweier Varianzen schätzen
Schätzen Sie die relative Streuung in zwei unabhängigen, annähernd normalverteilten Stichproben.
Beispiel: Festigkeitsstreuung von Cell A im Vergleich zu Cell B
Anleitung lesenConfidence Intervals
Anteilswert einer Grundgesamtheit schätzen
Schätzen Sie einen Ereignisanteil und sein binomiales Konfidenzintervall.
Beispiel: Anteil bestandener Dichtheitsprüfungen von Cell A
Anleitung lesenConfidence Intervals
Differenz zweier Anteilswerte schätzen
Schätzen Sie die Differenz von Ereignisanteilen aus zwei unabhängigen Stichproben.
Beispiel: Bestandene Dichtheitsprüfungen von Cell A im Vergleich zu Cell B
Anleitung lesenConfidence Intervals
Ereignisrate schätzen
Schätzen Sie die Anzahl von Ereignissen je Expositionseinheit und ihre Unsicherheit.
Beispiel: Verpackungsstillstände je Betriebsstunde
Anleitung lesenDisplay Descriptive Statistics
Numerische Messwerte zusammenfassen
Untersuchen Sie Lage, Streuung und Form der Verteilung einer numerischen Spalte, bei Bedarf mit Gruppenübersichten.
Beispiel: Verpackungszeit nach Zone
Anleitung lesenDisplay Descriptive Statistics
Numerische Messwerte zusammenfassen
Untersuchen Sie Lage, Streuung und Form der Verteilung einer numerischen Spalte, bei Bedarf mit Gruppenübersichten.
Beispiel: Paketmasse nach Zone
Anleitung lesenDisplay Descriptive Statistics
Artikelanzahl nach Verpackungszone zusammenfassen
Untersuchen Sie Lage, Streuung und Form der Verteilung einer numerischen Spalte, bei Bedarf mit Gruppenübersichten.
Beispiel: Artikel pro Auftrag nach Zone
Anleitung lesenDistributions
Eine exakte Binomialwahrscheinlichkeit berechnen
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Anzahl bei unabhängigen Versuchen.
Beispiel: genau zwei nichtkonforme Etiketten
Anleitung lesenDistributions
Eine kumulierte Binomialwahrscheinlichkeit berechnen
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl, die höchstens einem vorgegebenen Wert entspricht.
Beispiel: höchstens zwei nichtkonforme Etiketten
Anleitung lesenDistributions
Eine kumulierte Wahrscheinlichkeit für Ereignisanzahlen berechnen
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit einer Anzahl unter einem Poisson-Modell.
Beispiel: höchstens fünf eingehende Supportanfragen in einer Stunde
Anleitung lesenDistributions
Einen Poisson-Grenzwert für die Anzahl bestimmen
Bestimmen Sie die kleinste Anzahl, deren kumulierte Wahrscheinlichkeit einen Zielwert erreicht.
Beispiel: ein 95%-Grenzwert für stündlich eingehende Supportanfragen
Anleitung lesenDistributions
Eine Überschreitungswahrscheinlichkeit für die Wartezeit berechnen
Berechnen Sie unter einem Exponentialmodell die Wahrscheinlichkeit, dass eine Zeit überschritten wird.
Beispiel: länger als zwanzig Minuten warten
Anleitung lesenDistributions
Ein Perzentil der Wartezeit bestimmen
Bestimmen Sie die Zeit, unterhalb derer ein ausgewählter Anteil eines Exponentialmodells liegt.
Beispiel: das 90. Perzentil der Wartezeit
Anleitung lesenDistributions
Eine Wahrscheinlichkeitsdichte ablesen
Berechnen Sie die Höhe einer stetigen Verteilung an einem vorgegebenen Wert.
Beispiel: Wartezeitdichte bei zwölf Minuten
Anleitung lesenDistribution Fit Analysis
Angepasste Verteilungen vergleichen
Prüfen Sie Verteilungskandidaten und Transformationen, ohne aus einem Anpassungstest ein bestes Modell abzuleiten.
Beispiel: Bearbeitungszeiten von Prüfaufträgen am Prüfstand
Anleitung lesenEqual Variances
Streuung zwischen Gruppen vergleichen
Prüfen Sie, ob unabhängige Gruppen gleiche Varianzen in der Grundgesamtheit haben.
Beispiel: Montagedrehmoment an vier Stationen
Anleitung lesenVariances: Two-Sample (F)
Zwei Varianzen vergleichen
Schätzen Sie das Varianzverhältnis zweier unabhängiger, annähernd normalverteilter Stichproben.
Beispiel: Bisherige und überarbeitete Schneidvorrichtung
Anleitung lesenNormal Distribution Plot
Unterschreitungswahrscheinlichkeit bei Normalverteilung bestimmen
Zeigen Sie die Fläche unterhalb eines Werts in einem vorgegebenen Normalverteilungsmodell.
Beispiel: Flaschenfüllmengen unter 245 mL
Anleitung lesenNormal Distribution Plot
Intervallwahrscheinlichkeit bei Normalverteilung bestimmen
Zeigen Sie die Fläche zwischen zwei Werten in einem vorgegebenen Normalverteilungsmodell.
Beispiel: Flaschenfüllmengen zwischen 245 und 255 mL
Anleitung lesenNormal Distribution Plot
Perzentil einer Normalverteilung bestimmen
Bestimmen Sie den Wert, unterhalb dessen ein gewählter Anteil eines Normalverteilungsmodells liegt.
Beispiel: 99. Perzentil der Flaschenfüllmenge
Anleitung lesenNormality
Normalverteilungsmodell beurteilen
Prüfen Sie mit einem Test und einem Wahrscheinlichkeitsdiagramm, ob ein Normalverteilungsmodell für eine Stichprobe plausibel ist.
Beispiel: Einsteckkräfte von Steckverbindern
Anleitung lesenOutlier Test
Eine extreme Beobachtung untersuchen
Testen Sie einen ungewöhnlichen Wert und bewahren Sie die Messwerte für die Untersuchung auf.
Beispiel: Aliquote zur Feststoffgehaltsbestimmung
Anleitung lesenPower & Sample Size
Eine Einstichprobenuntersuchung planen
Wählen Sie einen Stichprobenumfang, um eine relevante Differenz zu einem Referenzmittelwert nachzuweisen.
Beispiel: Stichprobenumfang für Beutelfüllmassen
Anleitung lesenPower & Sample Size
Eine Zweistichprobenuntersuchung mit gleichen Gruppenumfängen planen
Wählen Sie die Anzahl der Beobachtungen pro Gruppe für einen geplanten Mittelwertvergleich.
Beispiel: zwei gleich große Gruppen von Beutelfüllmassen
Anleitung lesenPower & Sample Size
Teststärke bei festem Stichprobenumfang prüfen
Schätzen Sie die Wahrscheinlichkeit, mit einem verfügbaren Stichprobenumfang eine angegebene Differenz nachzuweisen.
Beispiel: fünfzig Beutel pro Gruppe
Anleitung lesenPower & Sample Size
Eine nachweisbare Mittelwertdifferenz bestimmen
Schätzen Sie die Differenz, die bei festem Stichprobenumfang zum Erreichen einer angestrebten Teststärke erforderlich ist.
Beispiel: sechzig Beutel pro Gruppe
Anleitung lesenPower & Sample Size
Eine Untersuchung eines einzelnen Anteils planen
Wählen Sie einen Stichprobenumfang für den Vergleich eines Anteils mit einem Referenzwert.
Beispiel: Anstieg der Bestehensquote von 93% auf 97%
Anleitung lesenPower & Sample Size
Eine Untersuchung zweier Anteile planen
Wählen Sie gleiche Gruppenumfänge für einen geplanten Vergleich zweier Anteile.
Beispiel: Bestehensquoten von 98% gegenüber 94%
Anleitung lesenProportions
Anteilswert mit einem Referenzwert vergleichen
Prüfen Sie einen vorgegebenen Ereignisanteil anhand der Anzahl von Ereignissen und Versuchen.
Beispiel: Etikettenlesbarkeit beim ersten Scan
Anleitung lesenProportions
Zwei Anteilswerte vergleichen
Prüfen Sie die Differenz von Ereignisanteilen anhand unabhängiger Anzahlen.
Beispiel: Etikettenlesbarkeit beim ersten Scan
Anleitung lesenLinear Regression
Ein lineares Regressionsmodell anpassen
Schätzen Sie, wie sich eine numerische Zielgröße mit mehreren Prädiktoren verändert, und untersuchen Sie die unerklärte Streuung.
Beispiel: Stromverbrauch bei Trocknungschargen
Anleitung lesenMeans: One-Sample (t)
Mittelwert mit einem Sollwert vergleichen
Schätzen Sie, wie weit der Mittelwert einer Grundgesamtheit von einem vorgegebenen Wert entfernt ist.
Beispiel: Nettomasse von Portionsbeuteln
Anleitung lesenMeans: Two-Sample (t)
Zwei unabhängige Mittelwerte vergleichen
Schätzen Sie die Differenz zweier Populationsmittelwerte und ihre Unsicherheit.
Beispiel: Druckkraft von Polstermaterialien
Anleitung lesenMeans: Two-Sample (t)
Gepaarte Messungen vergleichen
Schätzen Sie eine mittlere Differenz aus zusammengehörigen Paaren.
Beispiel: Scanzeit verschiedener Firmware-Versionen
Anleitung lesenPlots
Ein Histogramm erstellen
Zeigen Sie, wie häufig Messwerte in die einzelnen Intervalle fallen.
Beispiel: Verpackungszeiten
Anleitung lesenPlots
Einen Boxplot erstellen
Vergleichen Sie Lage und Streuung von Messwerten zwischen Gruppen.
Beispiel: Verpackungszonen
Anleitung lesenPlots
Ein Einzelwertdiagramm erstellen
Zeigen Sie jeden Messwert neben den anderen Beobachtungen seiner Gruppe.
Beispiel: Klebstofffestigkeit
Anleitung lesenPlots
Einen Dotplot erstellen
Vergleichen Sie Messwerte anhand von Punkten, die innerhalb gemeinsamer Klassen übereinandergestapelt werden.
Beispiel: Klebstofffestigkeit
Anleitung lesenPlots
Ein Streudiagramm erstellen
Stellen Sie für jede Beobachtung zwei Messwerte dar, um ihren Zusammenhang zu untersuchen.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenPlots
Eine Streudiagrammmatrix erstellen
Untersuchen Sie mehrere Paare numerischer Variablen in einer gemeinsamen Diagrammübersicht.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenPlots
Eine Korrelations-Heatmap erstellen
Vergleichen Sie Richtung und Stärke paarweiser Zusammenhänge zwischen numerischen Variablen.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenPlots
Ein Balkendiagramm aus Häufigkeiten erstellen
Vergleichen Sie vorgegebene Werte zwischen Kategorien und Gruppen.
Beispiel: Versandschäden
Anleitung lesenPlots
Ein Intervalldiagramm erstellen
Vergleichen Sie Stichprobenmittelwerte und ihre Unsicherheit.
Beispiel: Klebstofffestigkeit
Anleitung lesenPlots
Ein allgemeines Liniendiagramm erstellen
Verbinden Sie Messwerte oder zusammengefasste Werte in der ausgewählten Reihenfolge.
Beispiel: Verpackungszeiten nach Artikelanzahl
Anleitung lesenPlots
Ein Haupteffektdiagramm erstellen
Vergleichen Sie beobachtete Mittelwerte der Zielgröße auf den Stufen jedes Faktors.
Beispiel: Siegelnahtfestigkeit von Beuteln
Anleitung lesenPlots
Ein Wechselwirkungsdiagramm erstellen
Vergleichen Sie, wie sich eine beobachtete Zielgröße zwischen Kombinationen zweier Faktoren ändert.
Beispiel: Siegelnahtfestigkeit von Beuteln
Anleitung lesenPlots
Ein Zeitreihendiagramm erstellen
Verfolgen Sie Messwerte in Erfassungsreihenfolge, um Änderungen über aufeinanderfolgende Beobachtungen zu erkennen.
Beispiel: Chargenviskosität
Anleitung lesenPlots
Ein Pareto-Diagramm erstellen
Ordnen Sie Kategoriehäufigkeiten nach Größe und zeigen Sie, wie ihr kumulierter Anteil zunimmt.
Beispiel: Versandschäden
Anleitung lesenFishbone Diagram
Eine Untersuchung mit einem Ishikawa-Diagramm aufbauen
Ordnen Sie mögliche Ursachen eines Problems und planen Sie die zu ihrer Untersuchung benötigten Prüfungen.
Beispiel: schwache Beutelsiegelnähte
Anleitung lesenCreate Random Data
Normalverteilte Zufallsdaten erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Stiftdurchmesser
Anleitung lesenCreate Random Data
Gleichverteilte Zufallsdaten erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Versandverzögerungen
Anleitung lesenCreate Random Data
Exponentialverteilte Zufallsdaten erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Zeitabstände zwischen Ankünften
Anleitung lesenCreate Random Data
Binomialverteilte Zufallsanzahlen erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Fehlerhafte Einheiten je Tablett
Anleitung lesenCreate Random Data
Poissonverteilte Zufallsanzahlen erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Oberflächenfehler je Platte
Anleitung lesenCreate Random Data
Mehrere unabhängige Spalten erzeugen
Erzeugen Sie simulierte Werte aus einem ausgewählten Wahrscheinlichkeitsmodell, mit einem festen Startwert, wenn Sie die Stichprobe wiederholen möchten.
Beispiel: Drei Füllvolumenstichproben
Anleitung lesenStandardize & Normalize
Messwerte mit z-Werten standardisieren
Transformieren Sie numerische Spalten einzeln, um Messwerte für eine anschließende Analyse vorzubereiten.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenStandardize & Normalize
Messwerte um den Mittelwert zentrieren
Transformieren Sie numerische Spalten einzeln, um Messwerte für eine anschließende Analyse vorzubereiten.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenStandardize & Normalize
Messwerte auf [0, 1] skalieren
Transformieren Sie numerische Spalten einzeln, um Messwerte für eine anschließende Analyse vorzubereiten.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenStandardize & Normalize
Messwerte auf [−1, 1] skalieren
Transformieren Sie numerische Spalten einzeln, um Messwerte für eine anschließende Analyse vorzubereiten.
Beispiel: Trocknungschargen
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen vollfaktoriellen Versuchsplan auswerten
Schätzen Sie Faktoreffekte und Wechselwirkungen anhand aufgezeichneter Versuchsläufe.
Beispiel: Siegelnahtfestigkeit von Beuteln
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen vollfaktoriellen Versuchsplan erstellen
Planen Sie Läufe für jede Kombination der gewählten Faktorstufen.
Beispiel: Siegelnahtfestigkeit von Beuteln
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen teilfaktoriellen Versuchsplan auswerten
Schätzen Sie Effekte anhand eines Teils der möglichen Faktorkombinationen und prüfen Sie, welche Effekte weiterhin vermengt sind.
Beispiel: Etikettenhaftung
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen teilfaktoriellen Versuchsplan erstellen
Planen Sie weniger Faktorkombinationen und behalten Sie dabei im Blick, welche Effekte weiterhin vermengt sind.
Beispiel: Etikettenhaftung
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen zentralen zusammengesetzten Versuchsplan auswerten
Passen Sie ein Modell für eine gekrümmte Zielgrößenfläche an Versuchsläufe an und lesen Sie Vorhersagen für angegebene Faktoreinstellungen.
Beispiel: Beschichtungsbeständigkeit
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen zentralen zusammengesetzten Versuchsplan erstellen
Planen Sie Eck-, Axial- und Zentralläufe, um eine gekrümmte Zielgrößenfläche zu untersuchen.
Beispiel: Beschichtungsbeständigkeit
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen Box–Behnken-Versuchsplan auswerten
Passen Sie ein Modell für eine gekrümmte Zielgrößenfläche an Kanten- und Zentralläufe an und prüfen Sie das Modell, bevor Sie seine Vorhersagen verwenden.
Beispiel: Druckfarbenmischung
Anleitung lesenDesign of Experiments
Einen Box–Behnken-Versuchsplan erstellen
Planen Sie Läufe an Kantenmittelpunkten und im Zentrum, um eine gekrümmte Zielgrößenfläche zu untersuchen.
Beispiel: Druckfarbenmischung
Anleitung lesenc Chart
Eine c-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie Fehleranzahlen bei gleichem Prüfumfang je geprüfter Einheit.
Beispiel: Fehler auf Glasplatten
Anleitung lesenCapability & Performance
Prozessleistung mit Spezifikationen vergleichen
Beschreiben Sie Lage und Streuung der Messwerte im Verhältnis zu vorgegebenen Spezifikationsgrenzen.
Beispiel: Passstiftdurchmesser
Anleitung lesenCUSUM Chart
Eine CUSUM-Regelkarte erstellen
Summieren Sie Abweichungen von einem Referenzmittelwert, um kleine anhaltende Änderungen zu erkennen.
Beispiel: Masse der Klebstoffdosierung
Anleitung lesenEWMA Chart
Eine EWMA-Regelkarte erstellen
Verwenden Sie einen gewichteten Mittelwert jüngster Messungen, um kleine Prozessänderungen zu erkennen.
Beispiel: Siegeltemperatur
Anleitung lesenI-MR Chart
Eine I–MR-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie Einzelmesswerte und die Änderungen zwischen aufeinanderfolgenden Messungen.
Beispiel: Klebstoffviskosität
Anleitung lesennp Chart
Eine np-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie die Anzahl fehlerhafter Einheiten bei gleichem Umfang jeder Prüfstichprobe.
Beispiel: Prüfung von Flaschenverschlüssen
Anleitung lesenp Chart
Eine p-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie den Anteil fehlerhafter Einheiten bei variierenden Umfängen der Prüfstichproben.
Beispiel: Kartonetikettierung
Anleitung lesenu Chart
Eine u-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie Fehler je Prüfeinheit bei variierender Anzahl geprüfter Einheiten.
Beispiel: Schweißfehler
Anleitung lesenX̄–R control chart
Eine X̄–R-Regelkarte erstellen
Untersuchen Sie Änderungen des Prozessmittelwerts und der Streuung anhand von Messwerten in Untergruppen.
Beispiel: Flaschenabfüllung
Anleitung lesenX̄–S Chart
Eine X̄–S-Regelkarte erstellen
Überwachen Sie Prozessmittelwert und Streuung anhand von Untergruppenmittelwerten und Standardabweichungen.
Beispiel: Schichtdicke
Anleitung lesenZ-MR Chart
Eine Z–MR-Regelkarte erstellen
Vergleichen Sie Messwerte verschiedener Produkte auf einer standardisierten Skala.
Beispiel: Drei Distanzstückprodukte
Anleitung lesenBias
Systematische Messabweichung prüfen
Vergleichen Sie wiederholte Messungen mit einem bekannten Referenzwert, um ihre mittlere Abweichung zu schätzen.
Beispiel: Druckanzeiger
Anleitung lesenCg / Cgk (Type 1)
Eine Messmittelfähigkeitsuntersuchung nach Verfahren 1 durchführen
Vergleichen Sie anhand wiederholter Messungen eines Referenzteils die Messstreuung und die systematische Messabweichung mit einer Toleranz.
Beispiel: Längenkomparator
Anleitung lesenGRR (ANOVA)
Eine gekreuzte GRR-Studie durchführen
Trennen Sie Messstreuung von Unterschieden zwischen Teilen anhand wiederholter Messungen durch mehrere Prüfer.
Beispiel: Ventilbohrungen
Anleitung lesenGRR (Average & Range)
Eine GRR-Studie nach der Mittelwert-Spannweiten-Methode durchführen
Schätzen Sie die Messstreuung anhand wiederholter Messungen durch mehrere Prüfer mit der Mittelwert-Spannweiten-Methode.
Beispiel: Distanzstückdicke
Anleitung lesenGRR (Range)
Eine kurze GRR-Studie nach der Spannweitenmethode durchführen
Erstellen Sie anhand gepaarter Messwerte zweier Prüfer eine erste Schätzung der gesamten Messstreuung.
Beispiel: Clipbreite
Anleitung lesenKappa (Attributes)
Übereinstimmung zwischen Prüfern prüfen
Vergleichen Sie kategoriale Bewertungen zwischen Prüfern und mit einer optionalen Referenzentscheidung.
Beispiel: Prüfung des äußeren Erscheinungsbilds
Anleitung lesenLinearity
Systematische Messabweichung über einen Messbereich prüfen
Prüfen Sie anhand wiederholter Messungen mehrerer Referenznormale, ob sich die systematische Messabweichung mit dem Maß ändert.
Beispiel: optisches Messgerät
Anleitung lesenStability
Messstabilität über die Zeit prüfen
Verfolgen Sie Änderungen des Messmittelwerts und der kurzfristigen Streuung anhand wiederholter Messungen derselben Referenz.
Beispiel: Tischwaage
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