非正态数据
概述      

如果数据为非正态，则可以对数据进行变换，以使正态分布为适合的模型，还可以为数据选择非正态概率模型。

·    要检查哪种分布与数据最为拟合，请使用个体分布标识。

·    要变换数据以使其服从正态分布

-    Box-Cox 指数变换，使用个体分布标识、能力分析（正态）、能力分析（组间/组内）、Capability Sixpack（正态）、多变量能力分析（正态）和 Capability Sixpack（组间/组内）

-    Johnson 变换，使用 Johnson 变换、能力分析（非正态）、多变量能力分析（非正态）和 Capability Sixpack（非正态）。

·    要使用非正态概率模型，请使用能力分析（非正态）、多变量能力分析（非正态）和 Capability Sixpack（非正态）。

下表概括了模型之间的差异。

哪种模型更好？回答此问题只有看哪种模型与数据拟合得更好。如果两种模型与数据的拟合情况基本相同，则选择正态模型可能更好，因为它同时估计整体和组内过程能力。