Poradniki
Znajdź narzędzie, wykonaj opisane kroki i wypróbuj analizę na przykładowych danych.
Wszystkie poradniki
Liczba poradników: 94
Pierwsza analiza w StatSwift: poradnik dla inżynierów jakości
Utwórz kartę kontrolną X̄–R na podstawie przykładowych danych, sprawdź wyniki i przygotuj raport.
Czytaj poradnikMeans: k-Sample (ANOVA)
Porównaj średnie kilku grup
Sprawdź, czy kilka niezależnych grup ma tę samą średnią w populacji.
Przykład: cztery receptury kleju
Czytaj poradnikAutocorrelation
Sprawdź zależność w szeregu czasowym
Sprawdź, jak regularnie rejestrowane obserwacje zależą od wcześniejszych wartości.
Przykład: godzinne pomiary temperatury wody lodowej
Czytaj poradnikCategorical: Independence (χ²)
Sprawdź zależność między zmiennymi kategorialnymi
Porównaj obserwowane liczebności z liczebnościami oczekiwanymi przy założeniu niezależności.
Przykład: rodzaj usługi przewozowej i stan przesyłki przy dostawie
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj średnią w populacji
Wyznacz przedział ufności dla średniej na podstawie liczebności próby, średniej i odchylenia standardowego.
Przykład: średnia wytrzymałość zgrzewu w Cell A
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj wariancję w populacji
Wyznacz przedział ufności dla wariancji na podstawie liczebności próby i odchylenia standardowego.
Przykład: wariancja wytrzymałości zgrzewu w Cell A
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj odchylenie standardowe w populacji
Oszacuj niepewność rozrzutu w oryginalnej jednostce pomiarowej.
Przykład: odchylenie standardowe wytrzymałości zgrzewu w Cell A
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj różnicę między średnimi
Wyznacz przedział ufności dla różnicy średnich dwóch niezależnych populacji.
Przykład: średnia wytrzymałość w Cell A i Cell B
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj iloraz wariancji
Porównaj rozrzut w dwóch niezależnych próbach o rozkładach w przybliżeniu normalnych.
Przykład: zmienność wytrzymałości w gniazdach Cell A i Cell B
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj proporcję w populacji
Oszacuj proporcję zdarzeń i jej dwumianowy przedział ufności.
Przykład: udział pozytywnych prób szczelności w Cell A
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj różnicę między proporcjami
Oszacuj różnicę proporcji zdarzeń w dwóch niezależnych próbach.
Przykład: udziały pozytywnych prób szczelności w Cell A i Cell B
Czytaj poradnikConfidence Intervals
Oszacuj częstość zdarzeń
Oszacuj liczbę zdarzeń na jednostkę ekspozycji i niepewność tego oszacowania.
Przykład: przestoje pakowania na godzinę pracy
Czytaj poradnikDisplay Descriptive Statistics
Podsumuj pomiary liczbowe
Sprawdź położenie, rozrzut i kształt rozkładu kolumny liczbowej, opcjonalnie z podsumowaniami grup.
Przykład: czas pakowania według strefy
Czytaj poradnikDisplay Descriptive Statistics
Podsumuj masę przesyłek według strefy pakowania
Sprawdź położenie, rozrzut i kształt rozkładu kolumny liczbowej, opcjonalnie z podsumowaniami grup.
Przykład: masa przesyłki według strefy
Czytaj poradnikDisplay Descriptive Statistics
Podsumuj liczbę sztuk według strefy pakowania
Sprawdź położenie, rozrzut i kształt rozkładu kolumny liczbowej, opcjonalnie z podsumowaniami grup.
Przykład: liczba sztuk na zamówienie według strefy
Czytaj poradnikDistributions
Oblicz dokładne prawdopodobieństwo dwumianowe
Oblicz prawdopodobieństwo zadanej liczby zdarzeń w niezależnych próbach.
Przykład: dokładnie dwie niezgodne etykiety
Czytaj poradnikDistributions
Oblicz skumulowane prawdopodobieństwo dwumianowe
Oblicz prawdopodobieństwo liczby zdarzeń nieprzekraczającej zadanej wartości.
Przykład: co najwyżej dwie niezgodne etykiety
Czytaj poradnikDistributions
Oblicz skumulowane prawdopodobieństwo liczby zdarzeń
Oblicz prawdopodobieństwo liczby zdarzeń w modelu Poissona.
Przykład: co najwyżej pięć zgłoszeń do wsparcia w godzinę
Czytaj poradnikDistributions
Wyznacz graniczną liczbę zdarzeń Poissona
Wyznacz najmniejszą liczbę, dla której prawdopodobieństwo skumulowane osiąga cel.
Przykład: granica 95% dla godzinowej liczby zgłoszeń do wsparcia
Czytaj poradnikDistributions
Oblicz prawdopodobieństwo ogona czasu oczekiwania
Oblicz prawdopodobieństwo przekroczenia czasu w modelu wykładniczym.
Przykład: oczekiwanie dłuższe niż dwadzieścia minut
Czytaj poradnikDistributions
Wyznacz percentyl czasu oczekiwania
Wyznacz czas, poniżej którego znajduje się wybrana część rozkładu wykładniczego.
Przykład: 90. percentyl czasu oczekiwania
Czytaj poradnikDistributions
Odczytaj gęstość prawdopodobieństwa
Wyznacz wysokość rozkładu ciągłego przy zadanej wartości.
Przykład: gęstość czasu oczekiwania przy dwunastu minutach
Czytaj poradnikDistribution Fit Analysis
Porównaj dopasowane rozkłady
Oceń rozkłady i transformacje bez traktowania testu dopasowania jako wyboru zwycięskiego modelu.
Przykład: czasy zakończenia testów stanowiskowych
Czytaj poradnikEqual Variances
Porównaj zmienność między grupami
Sprawdź, czy niezależne grupy mają równe wariancje populacji.
Przykład: moment dokręcania na czterech stanowiskach
Czytaj poradnikVariances: Two-Sample (F)
Porównaj dwie wariancje
Oszacuj stosunek zmienności w dwóch niezależnych próbach o rozkładzie w przybliżeniu normalnym.
Przykład: dotychczasowy i zmodyfikowany przyrząd do cięcia
Czytaj poradnikNormal Distribution Plot
Oblicz prawdopodobieństwo ogona rozkładu normalnego
Pokaż pole poniżej wartości w określonym modelu normalnym.
Przykład: napełnienia butelek poniżej 245 mL
Czytaj poradnikNormal Distribution Plot
Oblicz prawdopodobieństwo przedziału normalnego
Pokaż pole między dwiema wartościami w określonym modelu normalnym.
Przykład: napełnienia butelek między 245 a 255 mL
Czytaj poradnikNormal Distribution Plot
Wyznacz percentyl rozkładu normalnego
Wyznacz wartość, poniżej której znajduje się wybrana część modelu normalnego.
Przykład: 99. percentyl napełnienia butelki
Czytaj poradnikNormality
Oceń model rozkładu normalnego
Użyj testu i wykresu prawdopodobieństwa, aby sprawdzić zasadność modelu normalnego dla próby.
Przykład: siły wciskania złączy
Czytaj poradnikOutlier Test
Zbadaj obserwację skrajną
Przetestuj jedną nietypową wartość, zachowując pomiary do zbadania.
Przykład: porcje próbki do oznaczania zawartości części stałych
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Zaplanuj badanie jednej próby
Wybierz liczebność próby do wykrycia istotnej praktycznie różnicy od średniej referencyjnej.
Przykład: liczebność próby napełnienia saszetek
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Zaplanuj badanie dwóch prób o równych liczebnościach
Wybierz liczbę obserwacji na grupę do planowanego porównania średnich.
Przykład: dwie jednakowo liczne grupy napełnienia saszetek
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Sprawdź moc dla stałej próby
Oszacuj prawdopodobieństwo wykrycia zadanej różnicy przy dostępnej liczebności próby.
Przykład: pięćdziesiąt saszetek na grupę
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Wyznacz wykrywalną różnicę średnich
Oszacuj różnicę potrzebną do osiągnięcia docelowej mocy przy stałej liczebności próby.
Przykład: sześćdziesiąt saszetek na grupę
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Zaplanuj badanie jednej proporcji
Wybierz liczebność próby do porównania proporcji z wartością bazową.
Przykład: wzrost udziału wyników pozytywnych z 93% do 97%
Czytaj poradnikPower & Sample Size
Zaplanuj badanie dwóch proporcji
Wybierz równe liczebności grup do planowanego porównania dwóch proporcji.
Przykład: udziały wyników pozytywnych 98% wobec 94%
Czytaj poradnikProportions
Porównaj proporcję z wartością odniesienia
Przetestuj podaną proporcję zdarzeń na podstawie liczby zdarzeń i prób.
Przykład: czytelność etykiety przy pierwszym skanowaniu
Czytaj poradnikProportions
Porównaj dwie proporcje
Przetestuj różnicę proporcji zdarzeń na podstawie niezależnych liczebności.
Przykład: czytelność etykiety przy pierwszym skanowaniu
Czytaj poradnikLinear Regression
Dopasuj model regresji liniowej
Oszacuj zmianę odpowiedzi liczbowej wraz z kilkoma predyktorami i sprawdź niewyjaśnioną zmienność.
Przykład: zużycie energii elektrycznej w partiach suszenia
Czytaj poradnikMeans: One-Sample (t)
Porównaj średnią z wartością docelową
Oszacuj odległość średniej populacji od podanej wartości.
Przykład: masa netto saszetki
Czytaj poradnikMeans: Two-Sample (t)
Porównaj dwie niezależne średnie
Oszacuj różnicę dwóch średnich populacji wraz z niepewnością.
Przykład: siła ściskania materiału amortyzującego
Czytaj poradnikMeans: Two-Sample (t)
Porównaj pomiary sparowane
Oszacuj różnicę średnich z dobranych par.
Przykład: czas skanowania oprogramowania układowego
Czytaj poradnikPlots
Utwórz histogram
Zobacz, jak często pomiary mieszczą się w poszczególnych przedziałach.
Przykład: czasy pakowania
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres pudełkowy
Porównaj położenie i rozrzut pomiarów w grupach.
Przykład: strefy pakowania
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres wartości indywidualnych
Pokaż każdy pomiar na tle pozostałych obserwacji w tej samej grupie.
Przykład: wytrzymałość klejów
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres kropkowy
Porównaj pomiary za pomocą kropek układanych w tych samych przedziałach.
Przykład: wytrzymałość klejów
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres rozrzutu
Przedstaw dwa pomiary dla każdej obserwacji, aby zbadać ich zależność.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikPlots
Utwórz macierz wykresów rozrzutu
Sprawdź kilka par zmiennych liczbowych w jednym zestawie wykresów.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikPlots
Utwórz mapę cieplną korelacji
Porównaj kierunek i siłę zależności między parami zmiennych liczbowych.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres słupkowy zliczeń
Porównaj podane wartości w kategoriach i grupach.
Przykład: uszkodzenia przesyłek
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres przedziałowy
Porównaj średnie z prób i niepewność ich oszacowania.
Przykład: wytrzymałość klejów
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres liniowy
Połącz pomiary lub podsumowania w wybranej kolejności.
Przykład: czasy pakowania według liczby artykułów
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres efektów głównych
Porównaj obserwowane średnie odpowiedzi na poszczególnych poziomach każdego czynnika.
Przykład: wytrzymałość zgrzewu saszetki
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres interakcji
Porównaj zmiany obserwowanej odpowiedzi dla kombinacji dwóch czynników.
Przykład: wytrzymałość zgrzewu saszetki
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres szeregu czasowego
Prześledź pomiary w kolejności, aby sprawdzić zmiany między obserwacjami.
Przykład: lepkość partii
Czytaj poradnikPlots
Utwórz wykres Pareto
Uszereguj kategorie według liczebności i pokaż narastający udział skumulowany.
Przykład: uszkodzenia przesyłek
Czytaj poradnikFishbone Diagram
Zaplanuj badanie przyczyn z diagramem Ishikawy
Uporządkuj możliwe przyczyny problemu i zaplanuj sprawdzenia potrzebne do ich zbadania.
Przykład: słabe zgrzewy saszetek
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj dane z rozkładu normalnego
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: średnice sworzni
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj dane z rozkładu jednostajnego
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: opóźnienia wysyłki
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj dane z rozkładu wykładniczego
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: odstępy między przybyciami
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj zliczenia z rozkładu dwumianowego
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: liczba niezgodnych sztuk na tacę
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj zliczenia z rozkładu Poissona
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: wady powierzchni na panel
Czytaj poradnikCreate Random Data
Wygeneruj kilka niezależnych kolumn
Wygeneruj symulowane wartości z wybranego rozkładu. Ustal ziarno generatora, aby móc odtworzyć próbę.
Przykład: trzy próby objętości napełnienia
Czytaj poradnikStandardize & Normalize
Standaryzuj pomiary za pomocą wyników z
Przekształć każdą kolumnę liczbową oddzielnie, aby przygotować dane do dalszej analizy.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikStandardize & Normalize
Wycentruj pomiary względem średniej
Przekształć każdą kolumnę liczbową oddzielnie, aby przygotować dane do dalszej analizy.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikStandardize & Normalize
Przeskaluj pomiary do [0, 1]
Przekształć każdą kolumnę liczbową oddzielnie, aby przygotować dane do dalszej analizy.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikStandardize & Normalize
Przeskaluj pomiary do [−1, 1]
Przekształć każdą kolumnę liczbową oddzielnie, aby przygotować dane do dalszej analizy.
Przykład: partie suszenia
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Przeanalizuj pełny plan czynnikowy
Wykorzystaj wyniki doświadczeń do oszacowania wpływu czynników i ich interakcji.
Przykład: wytrzymałość zgrzewu saszetki
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Utwórz pełny plan czynnikowy
Zaplanuj doświadczenia dla wszystkich kombinacji wybranych poziomów czynników.
Przykład: wytrzymałość zgrzewu saszetki
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Przeanalizuj ułamkowy plan czynnikowy
Oszacuj efekty na podstawie części kombinacji czynników i sprawdź, które efekty są uwikłane.
Przykład: przyczepność etykiety
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Utwórz ułamkowy plan czynnikowy
Zaplanuj mniej kombinacji czynników, zachowując informację o uwikłaniu efektów.
Przykład: przyczepność etykiety
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Przeanalizuj centralny plan kompozycyjny
Dopasuj zakrzywioną powierzchnię odpowiedzi do wyników doświadczeń i odczytaj przewidywania dla zadanych ustawień.
Przykład: trwałość powłoki
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Utwórz centralny plan kompozycyjny
Zaplanuj punkty narożne, osiowe i centralne do badania zakrzywionej powierzchni odpowiedzi.
Przykład: trwałość powłoki
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Przeanalizuj plan Boxa–Behnkena
Dopasuj zakrzywioną powierzchnię odpowiedzi na podstawie punktów środkowych krawędzi i centrum. Sprawdź model przed wykorzystaniem przewidywań.
Przykład: mieszanie farby drukarskiej
Czytaj poradnikDesign of Experiments
Utwórz plan Boxa–Behnkena
Zaplanuj doświadczenia w punktach środkowych krawędzi i w centrum, aby zbadać zakrzywioną powierzchnię odpowiedzi.
Przykład: mieszanie farby drukarskiej
Czytaj poradnikc Chart
Utwórz kartę kontrolną c
Monitoruj liczbę niezgodności, gdy każda kontrolowana jednostka zapewnia taką samą możliwość ich wystąpienia.
Przykład: wady tafli szklanych
Czytaj poradnikCapability & Performance
Porównaj wydajność procesu z wymaganiami specyfikacji
Oceń położenie i rozrzut pomiarów względem zadanych granic specyfikacji.
Przykład: średnice kołków ustalających
Czytaj poradnikCUSUM Chart
Utwórz kartę kontrolną CUSUM
Kumuluj odchylenia od średniej odniesienia, aby wykrywać małe, trwałe przesunięcia.
Przykład: masa dozowanego kleju
Czytaj poradnikEWMA Chart
Utwórz kartę kontrolną EWMA
Użyj ważonej średniej kolejnych pomiarów, aby szukać niewielkich zmian procesu.
Przykład: temperatura zgrzewania
Czytaj poradnikI-MR Chart
Utwórz kartę kontrolną I-MR
Monitoruj pomiary indywidualne i zmiany między kolejnymi odczytami.
Przykład: lepkość kleju
Czytaj poradniknp Chart
Utwórz kartę kontrolną np
Monitoruj liczbę jednostek niezgodnych w próbach o jednakowej liczebności.
Przykład: kontrola zakrętek
Czytaj poradnikp Chart
Utwórz kartę kontrolną p
Monitoruj udział jednostek niezgodnych, gdy liczebność kontrolowanych prób jest różna.
Przykład: etykietowanie kartonów
Czytaj poradniku Chart
Utwórz kartę kontrolną u
Monitoruj liczbę niezgodności na jednostkę przy różnej liczbie kontrolowanych jednostek.
Przykład: wady spoin
Czytaj poradnikX̄–R control chart
Utwórz kartę kontrolną X̄–R
Użyj pomiarów w podgrupach do analizy zmian średniej i zmienności procesu.
Przykład: napełnianie butelek
Czytaj poradnikX̄–S Chart
Utwórz kartę kontrolną X̄–S
Monitoruj średnią i zmienność procesu za pomocą średnich i odchyleń standardowych podgrup.
Przykład: grubość powłoki
Czytaj poradnikZ-MR Chart
Utwórz kartę kontrolną Z-MR
Porównaj pomiary różnych produktów we wspólnej, standaryzowanej skali.
Przykład: trzy rodzaje tulejek dystansowych
Czytaj poradnikBias
Sprawdź obciążenie systemu pomiarowego
Porównaj powtarzane pomiary ze znaną wartością odniesienia, aby oszacować ich średnie odchylenie.
Przykład: wskaźnik ciśnienia
Czytaj poradnikCg / Cgk (Type 1)
Przeprowadź badanie systemu pomiarowego typu 1
Porównaj rozrzut i obciążenie powtarzanych pomiarów jednej części wzorcowej z tolerancją.
Przykład: komparator długości
Czytaj poradnikGRR (ANOVA)
Przeprowadź analizę R&R metodą ANOVA
Użyj powtarzanych pomiarów kilku operatorów, aby oddzielić zmienność systemu pomiarowego od zmienności między częściami.
Przykład: otwory korpusów zaworów
Czytaj poradnikGRR (Average & Range)
Przeprowadź analizę R&R metodą średniej i rozstępu
Oszacuj zmienność pomiarów kilku operatorów metodą Average & Range.
Przykład: grubość tulejek dystansowych
Czytaj poradnikGRR (Range)
Przeprowadź skróconą analizę R&R metodą rozstępu
Wykorzystaj sparowane odczyty dwóch operatorów do wstępnego oszacowania całkowitej zmienności pomiarowej.
Przykład: szerokość klipsów
Czytaj poradnikKappa (Attributes)
Sprawdź zgodność ocen kontrolerów
Porównaj oceny kategorialne kontrolerów między sobą i z opcjonalną oceną odniesienia.
Przykład: kontrola wyglądu
Czytaj poradnikLinearity
Sprawdź obciążenie w zakresie pomiarowym
Użyj powtarzanych odczytów kilku wzorców, aby sprawdzić, czy obciążenie zależy od mierzonej wartości.
Przykład: przyrząd optyczny
Czytaj poradnikStability
Sprawdź stabilność pomiarów w czasie
Śledź zmiany średniej i krótkoterminowego rozrzutu na podstawie powtarzanych pomiarów tego samego wzorca.
Przykład: waga stołowa
Czytaj poradnik