돗수분포도 (Distribution Chart)

Average, Variance, Standard Deviation

모집단 (Population)

표본 (Sample)

일반적으로 통계분석을 행할 시, 모집단에서 표본을 추출하여 분석을 하기 때문에

여기에서는 특별한 표현이 없는 한, 표본에 대한 통계량으로 표현합니다.

Cp, CpK

단측규격 양측규격

 

돗수분포도 예제

전체파일 또는 LOT 별로 기초 통계치 및 분포도를 보여 줍니다.

아래 차트는 ICCHI 항목의 전체 LOT에 대한 돗수분포도를 보여줍니다.

전체 6개 LOT의 451개의 데이터가 통계 계산에 적용되었고,

Avg: 36.42, STD: 3.90, CpK: 1.23으로 되어 있습니다.

아래 차트는 위 차트에서 스펙라인 오른편의 최상위 박스를 선택했을 경우로

전체 LOT에 대한 해당 LOT의 특성치 (괄호안)를 보여줍니다.

즉, 72개 데이터 적용,  Avg:37.84, STD: 2.36, CpK: 2.24으로 되어 있습니다.

트렌드 차트 (Trend Chart)

각 항목에 대한 LOT 데이터의 분포 모양 및 추이를 확인할 수 있습니다.

개별 파일의 분포와 파일명, CpK 값을 보여 줍니다.

규격이 있으면, 규격을 기준으로

규격이 없으면, 전체 데이터에 대한 평균, 편차값을 기준으로 Y축을 정렬합니다.

왼쪽 프레임에는 선택된 항목에 대한 전체 데이터의 특성을 보여줍니다.

트렌드 차트 예제

ICCHI 항목에 LOT 별 분포와 그 특성치를 보여줍니다.

항목관련 차트 (Item Chart)

전체 항목을 한 차트에서 확인할 수 있습니다.

각 항목의 규격을 동일선상으로 일치 시켜서 문제되는 항목을 쉽게 볼 수 있습니다.

(규격이 있을 경우 규격을 기준선으로, 없을 경우 6σ를 기준선으로 Y축을 보여줍니다.)

또한 마우스를 이동시키며 원하는 항목을 찾을 수 있는데, 좌측 프레임에서 해당 항목에
대한 분포 및 특성치를 볼 수 있습니다.

차트에서 현재 분석중인 항목 과 찾고 있는 항목을 볼 수 있습니다.

항목관련 예제

아래 차트는 DEMO_DVC 제품의 전체 항목의 분포도를 보여줍니다.

현재 iih_WDCH 항목을 분석하고 있는 중이고,
마우스 이동으로 PIN54 항목 (산포가 크고, 스텍하한(SL) 을 벗어난 데이타가 많은)의
특성치를 왼쪽 프레임에서 볼 수 있습니다.

두 집단 비교도 (Compare Chart)

두그룹간 모평균 차이에 대한 추정과 검정

통합분산, 표준오차

 

두 모평균차에 대한 신뢰구간

두 모평균차에 대한 가설검정

두그룹간 모분산에 대한 추정과 검정

두 모분산 비율에 대한 신뢰구간

두 모분산 비율에 대한 가설검정

비교도 예제

두개의 그룹간 (예, 개선전/후 비교) 비교된 분포 차트 및 통계치를 볼 수 있습니다.

아래 차트는 DEMO_DVC 제품의 ICCHI 항목의 두그룹간 비교도를 보여줍니다.

두그룹간의 모평균의 차이는 99.9%(**)로 매우 유의(2 그룹의 평균은 서로 다르다) 하고

모분산의 차이는  85.2%로 유의하지 않음(2 그룹의 분산은 서로 다르지 않다)을 보이고,

또, 모평균차의 95% 신뢰구간은 6.95±0.518임을 보입니다.

 

상관관계도 (Correlation Chart)

상관계수와 단순회귀선

단순회귀선의 기울기에 대한 유의성 검정 (F test)

종속변수 Y의 기대값 (Expected Value) 에 대한 신뢰구간

종속변수 Y의 개별치 (Data) 에 대한 예측구간

상관관계도 예제

아래  차트는 두 항목 ICCHI vs. ICCLO 에 대한 상관관계도를 보이는데, 전체 6로트 449개의

데이터가 계산에 적용, 상관계수(r)가 0.888으로 매우 유의하고, 회귀식(Y = 1.13X + 8.22)도

**로 매우 유의함을 보여줌.

데이터 주변의 점선은 99% 신뢰수준에서의 Y축 평균값 및 데이터에 대한 신뢰구간을 표현

한 것이고, ICCLO 30[mA]에서의 ICCHI 항목의 예측값을 볼 수 있다.