Studijní text [pdf] - Personalizace výuky prostřednictvím e-learningu

Postupy analýzy způsobilosti procesu v nestandardních situacích
Důležité je si uvědomit, že i tyto indexy, stejně jako indexy způsobilosti, jsou
založeny na předpokladu normality dat. Před jejich výpočtem je tedy potřeba nejprve
ověřit splnění tohoto předpokladu. Vzhledem k tomu, že se jedná o procesy, kde
nepůsobí pouze náhodné příčiny variability, může byt zajištění normality dat
problematické.
Postupy analýzy způsobilosti procesu v případě nesplnění normality dat
K hodnocení způsobilosti procesu se standardně používají indexy způsobilosti
založené na předpokladu normálního rozdělení sledovaného znaku jakosti. Základní
informaci o podobnosti rozdělení sledovaného znaku normálnímu rozdělení
poskytuje například histogram. Objektivní ověření normality je však potřeba provést
pomocí vhodných numerických testů.
Situace, kdy rozdělení sledovaného znaku jakosti neodpovídá normálnímu
rozdělení, lze v zásadě řešit těmito způsoby:
a) transformace dat na proměnnou pocházející z normálního rozdělení
b) použití jiného teoretického modelu rozdělení
c) použití ukazatelů, které nejsou založeny na konkrétním modelu rozdělení.
Před využitím některého z možných postupů řešení problému s nesplněním
normality je nicméně žádoucí věnovat pozornost jejím příčinám. Příčinou nesplnění
normality může být výskyt odlehlých hodnot vzniklých hrubými chybami měření, často
to však bývá nehomogenita dat způsobená skokovými změnami podmínek v průběhu
shromažďování údajů. V takových případech je potřeba příslušné příčiny eliminovat
tříděním dat nebo shromáždit nová data.
Transformace dat
V případě transformace dat se využívá toho, že pomocí vhodné transformační
funkce lze naměřené údaje přepočítat na proměnnou, která může normalitu splňovat,
a další vyhodnocení pak lze provést s touto transformovanou proměnnou.
K transformaci dat se používají různé transformační funkce. Tak například, často
používaná Box-Coxova transformace využívá transformační funkci tvaru:
93