Johnson 变换示例
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假设您为一家生产地面砖的公司工作，并关注砖中出现的扭曲。为确保生产质量，您测量了 10 个工作日中每个工作日生产的 10 块砖的扭曲程度。当收集的数据是非正态的，但您希望应用要求基础分布为正态的方法时，Johnson 变换很有用。

由于您的数据严重向右偏斜，因此要对其进行变换，以使数据服从正态分布。使用 Johnson 变换来选择最佳变换。

1    打开工作表“瓦片.MTW”。

2    选择统计 > 质量工具 > Johnson 变换。

3    在数据排列为下，选择单列，然后输入扭曲。

4    在将变换后数据存储在下，选择单一列，然后输入 C2。

5    单击选项。

6    在 P 值选择最佳拟合中，输入 0.05。在每个对话框中单击确定。

图形窗口输出

解释结果

·    使用正态概率图可以比较变换后的数据和原始数据。以下数据的正态概率图表明：

原始数据的正态概率图表示数据不服从正态分布（AD = 1.028，P = 0.01）。

变换后数据的正态概率图表示数据服从正态分布（AD = 0.2310，P = 0.799）。

·    0.25 到 1.25 范围上 P 与 Z 的散点图显示在 Z = 0.6 处选择的变换函数最佳。

·    表中显示了所选变换函数的参数估计及其相应的 p 值和 Z 值。