初始X-mR控制图的样本量为多少？
做初始X-mR控制图，会选多少个生次批次来作为样本量，从而求到Xbar和mR的UCL CL和LCL值？Minitab中的说明：
I-MR 控制图的数据注意事项
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为了确保结果有效，请在收集数据、执行分析和解释结果时考虑以下准则。
数据应当是连续的
如果数据中有缺陷品数或缺陷数，请使用属性控制图，如 P 控制图 或 U 控制图。
数据应当采用时间顺序
由于控制图会检测随时间发生的变化，因此数据顺序非常重要。您应当按照数据的收集顺序来输入数据，让最旧的数据位于工作表的顶部。
应当按照适当的时间间隔收集数据
按照均匀的时间间隔收集数据，如每小时一次、每班次一次或每天一次。选择一个时间间隔，该时间间隔应当足够短，以便您可以在发生过程更改之后立即识别此更改。
数据应当是不采用子组形式收集的单值观测值
如果您可以采用子组形式收集数据，请使用 Xbar-R 控制图 或 Xbar-S 控制图。
数据应当至少为总共 100 个观测值
如果您具有的观测值数少于推荐的观测值数，则您仍然可以使用控制图，但获得的是初步结果，因为控制限可能不精确。如果您经常使用控制图，请在收集所推荐数量的观测值之后重新评估标准差和控制限。
数据应当呈现适度的正态性
如果数据大幅度偏斜，则可以尝试执行 Box-Cox 变换以查看这能否更正非正态情况。如果过程自然产生非正态数据并且变换有效，则可使用变换后的数据的控制图来评估过程的稳定性。
观测值不应当相互关联
如果连续数据点是相关的，控制限的范围将过窄，您可能会看到大量错误的失控信号。 在建立初始的个别值与移动全距控制图（X-mR Chart）时，您需要收集足够的数据点来计算稳定且可靠的控制限（UCL、CL、LCL）。以下是关于样本量选择和计算方法的说明：
样本量选择
在X-mR控制图中，每个批次（或时间点）的样本数 (subgroup size) 固定为1。这意味着您每次只会从生产过程中抽取一个样本进行测量。
至于需要多少个批次（即多少个独立的数据点）来建立初始控制图，业界有以下建议：
最少数量：一般建议至少收集 20到25个 连续的数据点（即20到25个批次）来进行初始的控制限计算。
经验法则：通常会收集 20至30个 数据点。这个数量足以让您对过程的平均值和变异有一个初步可靠的估计。
变异较大的过程：如果您的过程本身变异就很大，可能需要收集更多的数据点（例如超过30个），以确保计算出的控制限能够真实反映过程的稳定状态。
总结来说，为了获得具有代表性的Xbar（平均值）和mR（移动全距平均值），建议选取20至25个连续生产的批次作为初始样本量。 {:1_180:} {:1_180:}{:1_180:}{:1_180:} {:1_180:} {:1_180:}{:1_180:}{:1_180:}{:1_180:}{:1_180:} {:1_180:} {:1_180:} X-MR 25个数据即可以
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