Hallo Lea,
wie viele Daten hast Du denn insgesamt und wie groß ist die ndc (number of distinct categories bzw. Anzahl unterscheidbarer Klassen)?
Für das Gewicht kannst Du ja auf jeden Fall eine echte Fähigkeitsanalyse durchführen, bei den anderen wird es – je nach Toleranz – schwierig, weil durch die großen MUs ein scheinbar unfähiger Prozess herauskommt, der in Wirklichkeit fähig ist.
Sinnvoll ist es, zuerst alle Messwerte in einen Topf zu werfen und dann mal zu schauen, wie die Fähigkeit aussieht und wie die Messwerte verteilt sind. Danach kannst Du dann entscheiden, ob eine Stichproben-Bildung (nach Tagen, mit festen Stichprobengrößen o. Ä.) überhaupt sinnvoll ist oder nicht.
Grundsätzlich musst Du dann noch entscheiden, ob Du für alle Merkmale zusammen eine Fähigkeit angeben willst (multivariate Prozessfähigkeitsindizes) oder ob Du die Merkmale einzeln betrachtest. Die multivariaten PFIs sind zwar scheinbar einfacher, weil nur ein Wert beurteilt wird, stellen aber, wenn sie aussagekräftig sein sollen, deutlich höhere Anforderungen an die Messwerte z. B. bezüglich Verteilung und Abhängigkeit der Merkmale untereinander. Beispielsweise kann das Gewicht mit der Länge und Dicke zusammenhängen (je schwerer desto länger & dicker) und das müsste dann bei einem multivariaten PFI berücksichtigt werden.
Ohne Deine Werte und Toleranzen zu kennen, kann ich Dir leider auch nix Konkreteres sagen.
Viele Grüße
Barbara
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Wenn es keinen Sinn macht, macht es Unsinn.
