[问答] 为什么大数量样本都不是正态的？ [推广有奖]

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andygwh 发表于 2022-1-21 14:20:51 |AI写论文

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我厂在收集很多设备的数据，比如高度、厚度，在做XS或XR控制图时，CPK都很好（1.3-1.8），但问题是数据都是非正态的，这样的CPK没有意义，请问一下，这是什么原因？
每天数据有10000-20000个，统计时，是按天或周，每30分钟取一组，每组取前10个，显示100组。

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关键词：是什么原因 CPK 控制图非正态

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沙发

kuangsir6 发表于 2022-1-21 16:48:17

即使不是正态的，小样本时保留原假设也是结论不明的（证据不足）。样本多了，证据就充分了。也就是说，小样本情况下保留原假设，并不意味着是正态的。即使有些不是正态的，大样本能够拒绝原假设，而小样本情况下（由于证据不足）也可能是保留原假设。
所以，保留原假设并不意味着原假设是正确的。个人理解，保留原假设意味着结论不明。

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藤椅

邱宗满

发表于 2022-1-24 16:57:20

用什么方法评价“是否正态”很重要。
如果你用的是统计检验方法，例如SW，则随着样本的增大，标准误变小，非常容易显著（大部分统计检验方法都是如此）。因此，使用统计检验时，例如有100000个样本，可能什么样的数据来了都不好使，都非正态。

如果你用的是Q-Q图、P-P图或者直方图等非统计检验方法，则样本量越大越好，分布越稳定。即使样本量有100000也可以呈现出正态分布特征。