가이드

Means: k-Sample (ANOVA)

여러 집단의 평균 비교

서로 독립인 여러 집단의 모평균이 같은지 검정합니다.

예제: 네 가지 접착제 배합

Autocorrelation

시계열의 의존성 확인하기

일정한 간격으로 관측한 값이 이전 값과 어떤 관계가 있는지 살펴봅니다.

예제: 시간별 냉수 온도

Categorical: Independence (χ²)

두 범주의 연관성 확인하기

관측 범주별 도수를 독립성 가정 아래의 기대도수와 비교합니다.

예제: 배송 서비스와 도착 상태

Confidence Intervals

모평균 추정하기

표본 크기, 평균, 표준편차로 평균의 불확실성을 추정합니다.

예제: 셀 A의 평균 실링 강도

Confidence Intervals

모분산 추정하기

표본 크기와 표준편차로 분산의 불확실성을 추정합니다.

예제: 셀 A의 실링 강도 분산

Confidence Intervals

모표준편차 추정하기

원래 측정 단위로 산포의 불확실성을 추정합니다.

예제: 셀 A의 실링 강도 표준편차

Confidence Intervals

두 평균의 차이 추정하기

독립적인 두 모집단의 평균 차이를 추정합니다.

예제: 셀 A와 셀 B의 평균 강도

Confidence Intervals

분산비 추정하기

독립적이고 근사적으로 정규분포를 따르는 두 표본의 상대적 산포를 추정합니다.

예제: 셀 A와 셀 B의 강도 변동

Confidence Intervals

모비율 추정하기

사건의 비율과 그 이항 신뢰 구간을 추정합니다.

예제: 셀 A의 누설 시험 합격 비율

Confidence Intervals

두 비율의 차이 추정

서로 독립적인 두 표본에서 사건 발생 비율의 차이를 추정합니다.

예제: Cell A와 Cell B의 누설 시험 합격

Confidence Intervals

사건 발생률 추정

노출량 단위당 사건 발생 건수와 그 불확실성을 추정합니다.

예제: 가동 시간당 포장 공정 정지 건수

Display Descriptive Statistics

수치 측정값 요약

숫자 열의 중심, 산포 및 분포 모양을 검토하고, 필요하면 집단별로 요약합니다.

예제: 구역별 포장 시간

Display Descriptive Statistics

수치 측정값 요약

숫자 열의 중심, 산포 및 분포 모양을 검토하고, 필요하면 집단별로 요약합니다.

예제: 구역별 소포 질량

Display Descriptive Statistics

포장 구역별 품목 수 요약

숫자 열의 중심, 산포 및 분포 모양을 검토하고, 필요하면 집단별로 요약합니다.

예제: 구역별 주문당 품목 수

기초 통계읽는 데 3분

Distributions

정확한 이항확률 구하기

독립 시행에서 지정한 건수가 발생할 확률을 계산합니다.

예제: 부적합 라벨이 정확히 두 개일 확률

Distributions

이항 누적확률 구하기

개수가 지정한 값 이하일 확률을 계산합니다.

예제: 부적합 라벨 두 개 이하

Distributions

발생 건수의 누적확률 구하기

포아송 모형에서 발생 건수의 확률을 계산합니다.

예제: 한 시간 동안 지원 요청 다섯 건 이하

Distributions

포아송분포의 건수 경계값 구하기

누적확률이 목표에 도달하는 가장 작은 개수를 구합니다.

예제: 시간당 지원 요청 건수의 95% 경계값

Distributions

대기 시간 꼬리확률 구하기

지수 모형에서 지정한 시간을 초과할 확률을 계산합니다.

예제: 이십 분을 초과하는 대기

Distributions

대기 시간 백분위수 구하기

지수 모형에서 지정한 비율의 대기 시간이 그 이하가 되는 시간을 구합니다.

예제: 대기 시간의 제90백분위수

Distributions

확률밀도 읽기

지정한 값에서 연속분포의 높이를 계산합니다.

예제: 십이 분에서의 대기 시간 밀도

Distribution Fit Analysis

적합된 분포 비교하기

적합도 검정만으로 최선의 모형을 정하지 않고 후보 분포와 변환을 검토합니다.

예제: 벤치 시험 완료 시간

Equal Variances

집단별 변동 비교

서로 독립적인 집단의 모집단 분산이 같은지 검정합니다.

예제: 네 스테이션의 조립 토크

Variances: Two-Sample (F)

두 분산 비교하기

독립적이고 근사적으로 정규분포를 따르는 두 표본의 변동 비를 추정합니다.

예제: 기존 절단 고정구와 수정 고정구

Normal Distribution Plot

정규분포 꼬리 확률 구하기

지정한 정규 모형에서 어떤 값보다 작은 영역의 면적을 표시합니다.

예제: 충전량이 245 mL 미만인 병

Normal Distribution Plot

정규분포의 구간 확률 구하기

지정한 정규 모형에서 두 값 사이의 면적을 표시합니다.

예제: 245~255 mL 사이의 병 충전량

Normal Distribution Plot

정규분포 백분위수 구하기

정규 모형에서 지정한 누적확률에 해당하는 값을 구합니다.

예제: 병 충전량의 제99백분위수

Normality

정규분포 모형 평가

검정과 확률도를 사용하여 표본에 정규 모형이 적절한지 확인합니다.

예제: 커넥터 삽입력

Outlier Test

극단적인 관측값 조사하기

측정값을 조사용으로 보존하면서 특이한 값 하나를 검정합니다.

예제: 분취 시료의 고형분 함량

Power & Sample Size

일표본 연구 계획

기준 평균과의 의미 있는 차이를 검출할 표본 크기를 선택합니다.

예제: 소포장 충전량 연구의 표본 크기

Power & Sample Size

표본 크기가 같은 두 집단 연구 계획

평균 비교를 계획할 때 집단별 관측값 수를 선택합니다.

예제: 표본 크기가 같은 두 소포장 충전량 집단

Power & Sample Size

고정된 표본 크기의 검정력 확인

확보할 수 있는 표본 크기로 지정한 차이를 검출할 확률을 추정합니다.

예제: 집단별 소포장 쉰 개

Power & Sample Size

검출 가능한 평균 차이 구하기

표본 크기가 고정되었을 때 목표 검정력에 도달하는 데 필요한 차이를 추정합니다.

예제: 집단별 소포장 예순 개

Power & Sample Size

단일 비율 연구 계획

비율을 기준값과 비교할 표본 크기를 선택합니다.

예제: 합격률 93%에서 97%로 증가

Power & Sample Size

두 비율 연구 계획

두 비율을 비교할 계획에서 동일한 집단별 표본 크기를 선택합니다.

예제: 합격률 98%와 94% 비교

Proportions

비율과 기준값 비교

사건 건수와 시행 횟수를 사용하여 지정한 사건 발생 비율을 검정합니다.

예제: 첫 스캔 라벨 판독률

Proportions

두 비율 비교

독립적인 건수를 사용하여 사건 발생 비율의 차이를 검정합니다.

예제: 첫 스캔 라벨 판독률

Linear Regression

선형 회귀 모형 적합하기

여러 예측변수에 따라 수치형 반응이 어떻게 달라지는지 추정하고, 설명되지 않은 변동을 살펴봅니다.

예제: 건조 배치의 전기 에너지 사용량

Means: One-Sample (t)

평균과 목표값 비교

모집단 평균이 지정한 값에서 얼마나 떨어져 있는지 추정합니다.

예제: 소포장 분말의 순질량

Means: Two-Sample (t)

독립적인 두 표본의 평균 비교

두 모집단 평균의 차이와 그 불확실성을 추정합니다.

예제: 완충재 압축력

Means: Two-Sample (t)

대응 측정값 비교

짝지은 자료에서 평균 차이를 추정합니다.

예제: 펌웨어별 스캔 시간

Plots

히스토그램 만들기

각 구간에 속하는 측정값의 빈도를 표시합니다.

예제: 포장 시간

Plots

상자그림 만들기

집단별 측정값의 중심과 산포를 비교합니다.

예제: 포장 구역

Plots

개별값 그래프 만들기

각 측정값을 같은 집단의 다른 관측값과 함께 표시합니다.

예제: 접착 강도

Plots

점도표 만들기

공통 구간 안에 쌓인 점으로 측정값을 비교합니다.

예제: 접착 강도

Plots

산점도 만들기

관측값마다 두 측정값을 함께 그려 관계를 탐색합니다.

예제: 건조 배치

Plots

산점도 행렬 만들기

하나의 차트 모음에서 여러 수치 변수 쌍을 살펴봅니다.

예제: 건조 배치

Plots

상관 히트맵 만들기

수치 변수 쌍별 관계의 방향과 강도를 비교합니다.

예제: 건조 배치

Plots

건수로 막대 차트 만들기

범주와 집단별로 제공된 값을 비교합니다.

예제: 배송 중 손상

Plots

구간도 만들기

표본 평균과 그 불확실성을 비교합니다.

예제: 접착 강도

Plots

일반 꺾은선 차트 만들기

선택한 순서대로 측정값이나 요약값을 연결합니다.

예제: 품목 수에 따른 포장 시간

Plots

주효과 그래프 만들기

각 요인의 수준별로 관측된 반응 평균을 비교합니다.

예제: 파우치 실링 강도

Plots

교호작용 그래프 만들기

두 요인의 조합에 따라 관측 반응이 어떻게 달라지는지 비교합니다.

예제: 파우치 실링 강도

Plots

시계열 그래프 만들기

연속된 관측값의 변화를 볼 수 있도록 수집 순서대로 측정값을 살펴봅니다.

예제: 배치 점도

Plots

파레토 차트 만들기

범주별 건수의 순위를 매기고 누적 비중이 늘어나는 모습을 표시합니다.

예제: 배송 중 손상

워크시트와 데이터 도구읽는 데 5분

Fishbone Diagram

특성요인도로 조사 계획 세우기

문제의 가능한 원인을 정리하고 조사에 필요한 점검을 계획합니다.

예제: 약한 파우치 실링

Create Random Data

정규분포 난수 데이터 생성

선택한 확률 모형에서 모의 값을 생성합니다. 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 핀 직경

Create Random Data

균등분포 난수 데이터 생성

선택한 확률 모형에서 모의 값을 생성합니다. 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 출고 지연 시간

Create Random Data

지수분포 난수 데이터 생성

선택한 확률 모형에서 모의 값을 생성합니다. 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 도착 간격

Create Random Data

이항분포 난수 생성

선택한 확률 모형에서 시뮬레이션 값을 생성하고, 같은 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 트레이당 부적합품 수

Create Random Data

포아송분포 난수 생성

선택한 확률 모형에서 시뮬레이션 값을 생성하고, 같은 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 패널당 표면 결함 수

Create Random Data

여러 독립 열 생성하기

선택한 확률 모형에서 시뮬레이션 값을 생성하고, 같은 표본을 재현해야 할 때는 고정 시드를 사용합니다.

예제: 충전량 표본 세 개

Standardize & Normalize

z-점수로 측정값 표준화

다음 분석을 위해 각 숫자 열을 별도로 변환하여 측정값을 준비합니다.

예제: 건조 배치

Standardize & Normalize

측정값을 평균 중심으로 이동하기

다음 분석을 위해 각 숫자 열을 별도로 변환하여 측정값을 준비합니다.

예제: 건조 배치

Standardize & Normalize

측정값을 [0, 1]로 변환하기

다음 분석을 위해 각 숫자 열을 별도로 변환하여 측정값을 준비합니다.

예제: 건조 배치

Standardize & Normalize

측정값을 [−1, 1]로 변환하기

다음 분석을 위해 각 숫자 열을 별도로 변환하여 측정값을 준비합니다.

예제: 건조 배치

실험계획법(DOE)읽는 시간 5분

Design of Experiments

완전 요인 설계 분석

기록된 실험으로 요인 효과와 교호작용을 추정합니다.

예제: 파우치 실링 강도

실험계획법(DOE)읽는 데 4분

Design of Experiments

완전 요인 설계 만들기

선택한 요인 수준의 모든 조합에서 실험을 계획합니다.

예제: 파우치 실링 강도

실험계획법(DOE)읽는 데 5분

Design of Experiments

부분 요인 설계 분석

가능한 요인 조합의 일부로 효과를 추정하고 어떤 효과가 여전히 교락되어 있는지 확인합니다.

예제: 라벨 접착력

실험계획법(DOE)읽는 데 5분

Design of Experiments

부분 요인 설계 만들기

교락되어 분리할 수 없는 효과를 명확히 하면서 더 적은 요인 조합을 계획합니다.

예제: 라벨 접착력

실험계획법(DOE)읽는 데 6분

Design of Experiments

중심 합성 설계 분석

실험 결과에 곡률을 허용하는 반응 모형을 적합하고 명시한 요인 설정에서의 예측을 읽습니다.

예제: 코팅 내구성

실험계획법(DOE)읽는 데 4분

Design of Experiments

중심 합성 설계 만들기

곡선 형태의 반응을 조사하도록 꼭짓점, 축점 및 중심점 실험을 계획합니다.

예제: 코팅 내구성

실험계획법(DOE)읽는 데 5분

Design of Experiments

Box–Behnken 설계 분석하기

모서리점과 중심점 실험으로 곡선 형태의 반응을 적합한 다음 예측을 사용하기 전에 모형을 점검합니다.

예제: 잉크 혼합

실험계획법(DOE)읽는 데 4분

Design of Experiments

Box–Behnken 설계 만들기

곡선 형태의 반응을 조사하도록 모서리 중점과 중심에서의 실험을 계획합니다.

예제: 잉크 혼합

c Chart

c 관리도 만들기

검사 단위마다 같은 검사 기회가 있을 때 결함 수를 모니터링합니다.

예제: 유리 패널 결함

Capability & Performance

공정 성능과 규격 비교

입력한 규격 한계와 비교하여 측정값의 위치와 산포를 설명합니다.

예제: 정렬 핀 지름

CUSUM Chart

CUSUM 관리도 만들기

기준 평균에서 벗어난 정도를 누적하여 작고 지속적인 변화를 찾습니다.

예제: 접착제 토출 질량

EWMA Chart

EWMA 관리도 만들기

최근 측정값의 가중 평균으로 작은 공정 변화를 찾습니다.

예제: 실링 온도

I-MR Chart

I-MR 관리도 만들기

개별 측정값과 연속된 측정값 사이의 변화를 모니터링합니다.

예제: 접착제 점도

np Chart

np 관리도 만들기

모든 검사 표본의 크기가 같을 때 부적합품 수를 모니터링합니다.

예제: 병뚜껑 검사

p Chart

p 관리도 만들기

검사 표본 크기가 달라질 때 부적합품 비율을 모니터링합니다.

예제: 상자 라벨 부착

u Chart

u 관리도 만들기

검사 단위 수가 달라질 때 검사 단위당 결함 수를 모니터링합니다.

예제: 용접 결함

공정 관리(SPC)읽는 시간 4분

X̄–R control chart

X̄–R 관리도 만들기

부분군으로 묶인 측정값으로 공정 평균과 변동의 변화를 살펴봅니다.

예제: 병 충전

X̄–S Chart

X̄–S 관리도 만들기

부분군 평균과 표준편차로 공정 평균과 변동을 모니터링합니다.

예제: 코팅 두께

Z-MR Chart

Z-MR 관리도 만들기

서로 다른 제품의 측정값을 표준화한 척도에서 비교합니다.

예제: 스페이서 제품 세 종류

측정 시스템(MSA)읽기 4분

Bias

측정 치우침 확인하기

반복 측정값을 알려진 기준값과 비교하여 평균적인 차이를 추정합니다.

예제: 압력 지시계

측정 시스템(MSA)읽기 4분

Cg / Cgk (Type 1)

제1형 게이지 연구 수행하기

기준 부품 하나를 반복 측정하여 측정값의 산포와 치우침을 공차와 비교합니다.

예제: 길이 비교 측정기

측정 시스템(MSA)읽는 시간: 4분

GRR (ANOVA)

교차형 GRR 분석 실행하기

여러 측정자의 반복 측정으로 측정 변동과 부품 간 차이를 구분합니다.

예제: 밸브 보어

GRR (Average & Range)

평균 및 범위법 게이지 R&R 연구 수행

여러 측정자가 반복 측정한 값으로 평균 및 범위법을 사용하여 측정 산포를 추정합니다.

예제: 스페이서 두께

GRR (Range)

간단한 범위법 게이지 R&R 연구 수행

두 측정자의 짝지은 측정값으로 전체 측정 변동의 초기 추정값을 구합니다.

예제: 클립 너비

Kappa (Attributes)

검사자 간 일치도 확인

검사자의 범주형 판정을 서로 비교하고, 선택적으로 기준 판정과도 비교합니다.

예제: 외관 검사

측정 시스템(MSA)읽기 4분

Linearity

측정 범위 전반의 치우침 확인하기

여러 기준 표준을 반복 측정하여 측정 치우침이 크기에 따라 달라지는지 살펴봅니다.

예제: 광학 게이지

Stability

시간에 따른 측정 안정성 점검

같은 기준물의 반복 측정값으로 측정 평균과 단기 산포의 변화를 살펴봅니다.

예제: 탁상 저울