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Ich möchte gerne eine Frage zu Formtoleranzen (Rundeheit, Ebenheit,…) in die Runde werfen. Wie z.B. im Buch von Dietrich und Schulze über Prozessqualifikation zu lesen ist, wird dort geschrieben, dass bei der Betrachtung von Formtoleranzen die Werte betragsverteilt (1. Art) sind. Ferner ist auch klar, dass diese Betragsverteilung durch eine einfache Faltung einer Normalverteilung entsanden ist.
Ich habe nun im konkreten Fall Werte vorliegen, die die Ebenheit eines Merkmals darstellen. Wie kann ich nun meine Werte auf Betragsverteilung 1. Art überprüfen? Wie Fähigkeitsindizes berechnen? Zusätzlich habe ich das Problem, in keinem Statistik-Programm die Betragsverteilung 1. Art (2. Art etwas leichter: Rayleigh-Verteilung) zu finden. Gibt es für diese Verteilung noch einen anderen Namen?Schöne Grüße,
UlrichHallo Ulrich,
Software qs-stat (Fa. von Herren Dietrich und Schulze) hat diese Verteilung im Verteilungsauswahl mitdabei. Du muss qucken, ob es freigeschaltet ist (manche Firmen sperren Verteilungsarten entsprechend eigenen internen Richtlinien). Desweiteren bietet das Programm die Überprüfung der Verteilungsgüte über Koeffizienten r100%, r25% und chi2. Alles läßt sich im dafür vorgesehenen Fenster aufmachen. Also passt das Buch zu Software.
In unseren Firma ist z.B. nur die NV und die sogenannte Johnson-Trafo zur Prozessabnahme zugelassen. Im Falle der Null-begrenzten Merkmale (Rundheit, Profilabweichung,…) nehmen wir den Johnson und hacken 0 als matürliche Grenze ein. Diese Transformation kann sich dann automatisch der Beitragsverteilung anpassen.
Hilft es Dir weiter?
Gruß
RoxyHallo Ulrich,
in der Statistik heißt die Betragsverteilung 1. Art gestutzte Normalverteilung (seltener: gefaltete Normalverteilung) oder auf englisch truncated normal distribution.
Im einfachen Fall ist der Nullpunkt weiter als das dreifache der Standardabweichung vom Mittelpunkt entfernt, dann kannst Du statt der gestutzten Normalverteilung auch die ungestutzte Normalverteilung verwenden.
Komplizierter wird es, wenn Du eine echte gestutzte Normalverteilung verwenden willst / musst, dann werden die Rechenwege extrem aufwändig und ohne Software-Unterstützung fast unmöglich (es sei denn, Du investierst da einige Wochen).
Was Du auf jeden Fall machen kannst ist eine grafische Überprüfung (Histogramm mit verschiedenen Klasseneinteilungen und Klassengrenzen mit eingezeichneter Dichte, Quantil-Quantil-Plot / Wahrscheinlichkeitsnetz).
Viele Grüße
Barbara
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Gepriesen sei der Zufall, er ist wenigstens nicht ungerecht. (Ludwig Marcuse)Hallo Roxy,
nice to meet you here ;-)
qs-stat soll zwar genau auf die Bedürfnisse des Automotive / QM zugeschnitten sein, nur wenn man versucht, irgend etwas von den zu Grunde liegenden Verfahren zu verstehen, kommt man mit qs-stat sehr schnell an die Grenze.
Abgesehen davon sind die hinterlegten Tests zur Verteilungsprüfung suboptimal, um es mal ganz vorsichtig auszudrücken.
Viele Grüße
Barbara
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Gepriesen sei der Zufall, er ist wenigstens nicht ungerecht. (Ludwig Marcuse)Liebe Barbara,
wenn das Buch Dietrich-Schulze als Grundlage genommen wird (was auch Ulrich macht), dann ist qs-stat trotz ihrer Schwächen und Stärken + Buch ein Paket und spricht eine Sprache. Deswegen ist diese Literaturquelle so beliebt bei freiwilligen und nichtfreiwilligen qs-stat-Usern. Sicherlich gibt es bessere Entscheidungskriterien, gebe Dir sofort Recht. Einer, der die Statistik jedoch nicht hauptberuflich betreibt, kann sich damit nur eingeschränkt auseinander setzen. Deswegen fällt einem Nicht-Statistiker die Argumentation leichter, wenn er/sie die Aussagen aus einer im jeweiligen Betrieb anerkannten Software ableitet und nicht die gesamte Breite der statistischen Möglichkeiten zuerst analysiert. Deswegen bleibe ich dabei, dass Ulrich, wenn er qs-stat-Anwender ist, über der von mir beschriebenen Vorgehensweise sich am schnellsten den Überblick verschaffen kann.
Sicherlich sind viele Dinge aus statistischer Sicht sinnvoll und zu bevorzugen. Aber die Praxis holt einen immer wieder ein und zwingt, wie Du schon richtig sagtest, aus statistischer Sicht suboptimale Methoden anzuwenden. Ich finde es toll, wie Du in diesem Forum mitwirkst. Habe für mich einiges zusätzlich ableiten können. Habe nun mal die Praxis-Brille auf und weis leider zu gut, was die Umsetzung und Akzeptanz bedeutet.
Viel Spaß im Forum, nochmals Danke für gute Beiträge und freue mich schon auf neue Diskussionen
Roxy
Vielen Dank für Eure Antworten. Bevor die Diskussion in Richtung Qs-stat abdriftet: mir ist nur das besagte Buch bekannt, die Software hierzu nicht, daher kann ich hier leider nicht mitreden.
Ich möchte jedoch gerne noch einmal auf die von Roxi angesprochene Johnson-Transformation für die Verteilungsanpassung meiner vermutlich betragsverteilten Werte zurück kommen. Ich habe (über Statistica) die ersten 4 Momente über die Johnson-Transformation errechnet und frage mich natürlich nun, wie ich generell bei betragsverteilten Werten die Berechnung von Fähigkeitsindizes und dann später das Setzen von (einseitigen) Eingriffsgrenzen abläuft. Gibt es da weitere Tests, Kennwerte,…? Mir ist die Methode M4 geläufig, doch wie setze ich die EG? Die meisten Herangehensweisen treffen doch hier nur für die Normalverteilung zu.Hallo Roxy,
ich bin mit Sicherheit auch immer für einen pragmatischen und weniger optimal-statistischen Ansatz zu haben, wenn es nicht anders geht.
Was mir ein wenig quer geht ist der quasi-Standard von qs-stat, wenn er statistischen Grundprinzipien widerspricht. Ein schlechter Test ist ein schlechter Entscheidungsberater, unabhängig davon ob ich noch einen anderen Test habe oder nicht.
Nur weil ich mit einem Hammer auch eine Schraube in die Wand kriege, heißt das noch nicht, dass ein Hammer ein gutes Hilfsmittel ist, um eine Schraube in die Wand zu kriegen.
Viele Grüße
Barbara
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Gepriesen sei der Zufall, er ist wenigstens nicht ungerecht. (Ludwig Marcuse)Hallo Ulrich,
zu Deiner Frage gab es schon einmal eine sehr ausführliche Diskussion hier mit verschiedenen Ansätzen zur Berechnung von Fähigkeiten. Schau mal hier:
http://www.quality-management.com/forum/topic.asp?TOPIC_ID=1792&FORUM_ID=14&CAT_ID=1&Topic_Title=cp%2Fcpk+bei+nullbegrenzten+Merkmalen&Forum_Title=Qualit%E4tsmanagement+ISO+9001%3A2000Viele Grüße
Barbara
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Gepriesen sei der Zufall, er ist wenigstens nicht ungerecht. (Ludwig Marcuse) -
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