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Stratification

层别法 \(\cdot\) 数据采集

按「一维表(层别 + 数值)」或「二维表(层别 \(\times\) 子层)」录入原始测量数据,当场算出各层统计量、画出对比图并给出判定结论——层别是把混合数据拆开的第一步。

录入层别原始表

每行一条原始记录。一维:填「层别 + 数值」,程序按层别算 n / 均值 / 层内\(\sigma\),并给出 R = \(\sigma_{\mathrm{between}}\) / \(\sigma_{\mathrm{within}}\) 判定。二维:再填「子层」(如设备),程序算每个组合的均值、每列两线的跨度 \(\Delta\) 与交互系数 CV,判断是否存在交互作用。填好目标值后会自动指出「该追查哪一端」(数值高 \(\neq\) 有问题,以目标为准)。表格可直接导出 CSV / Excel。表头可改名;可添加信息列(备注 / 自由信息,不参与计算与绘图),结构列(层别 / 子层 / 数值)须按角色填写、不可删除。

分层统计与判定结果

要点:二维示例为「班次 \(\times\) 回流炉」,每格 3 条:早/中班两台炉接近,晚班 2# 炉塌陷到 19.29(\(\Delta\) = 0.66),判定为明显交互(CV = 0.84),结论应落到「2# 回流炉 \(\times\) 晚班」这个组合而不是「哪台炉不好」。一维示例为同批数据的三班次合计视图,R = 1.83 \(\geq\) 1。

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