比如有这样一组样本，工程直径6.00±0.02，一个子组里面抽取2个样品进行测量，如下：

今天讨论的重点是怎么在minitab里面计算过程能力，而不是计算过程能力指数cpk的前提条件，因此正态性检验暂且忽略。

我们先手工进行计算，从上面表格里的数据可以知道，X=6.00235，极差均值R=0.0185，容差T=0.04。子组数量2，因此d2=1.128

σ=R/d2=0.0164

cp=T/6*σ=0.41

cpk=(usl-X)/3*σ=0.35

这是手工计算出来，但日常工作中，我们经常使用minitab进行计算，极大的减少了计算工作量，这是好事，但也有一定的弊端，只知道如何计算，但不知道其中的道理。

接下来，我们使用minitab计算上述表格里的过程能力

在这里，minitab里有两种数据输入方式

一、第1种数据输入，如下图：

这种数据输入要注意一点，一定要注意：一个子组内的数据要写在一起。

然后，打开minitab之后，在Stat-quality tool-capability analysis（normal），出现以下对话框，并输入以下4个数据。

其中，single column是数据在的列，subgroup size是子组数量2，3与4是公差上限与下限，计算结果如下：

二、第2种数据输入方式，如下：

这种输入方式是把一个子组内的数据并列成两排，每一排是一个子组。

同样打开minitab对话框，这个时候要选择另一种方法：subgroups across rows of，意思是子组在哪一列中，如下：

计算结果如下：

经过对比可以知道，cp=0.45，cpk=0.40，两种数据输入方法计算出来的结果一模一样，没有区别。

平时，在实际的工作中，哪种方法方便就使用哪种。

但是，如果小伙伴细心一点，可以发现，虽然minitab计算出来的结果一样，但和手工计算过程能力指数出来的结果有点不一样（cp=0.41，cpk=0.35），这是什么原因？

答案：d2系数的问题。