히스토그램 그리기

히스토그램 그리는 방법

1. 엑셀에서 측정값 열을 머리글(열 이름)과 함께 복사합니다.
2. 데이터 레이블의 열 이름(A)을 클릭하고 붙여넣으면(Ctrl+V) 첫 줄이 열 이름이 됩니다. CSV·엑셀 파일을 불러와도 됩니다.
3. 그릴 열을 고르고, 필요하면 규격 하한(LSL)·상한(USL)을 입력합니다.
4. 그리기 버튼을 누르고 결과 창의 그래프·통계 정보·자동 해석을 확인합니다. 그래프를 우클릭하면 이미지로 저장·복사할 수 있습니다.

히스토그램이란?

히스토그램은 측정값을 일정한 폭의 구간으로 나누고, 각 구간에 속한 데이터 개수를 막대 높이로 나타낸 그래프입니다. 데이터가 어느 값 주변에 몰려 있는지(중심), 얼마나 퍼져 있는지(산포), 한쪽으로 치우쳤는지(비대칭)를 한눈에 보여줍니다.

품질관리에서는 공정 데이터가 정규분포를 따르는지 확인하는 첫 단계로 쓰입니다. 같은 평균·표준편차를 갖는 정규분포 곡선(적합선)을 겹쳐 보면 실제 분포와 이론적인 분포의 차이를 쉽게 비교할 수 있습니다.

구간 폭은 어떻게 정하나요?

기본값은 Sturges 규칙과 Freedman–Diaconis 규칙 중 더 촘촘한 쪽을 고르는 방식(NumPy의 auto 방식)이라 대부분의 데이터에서 적당한 막대 개수가 나옵니다. 여러 열을 겹쳐 그릴 때는 열마다 계산한 폭 중 가장 좁은 폭을 써서, 산포가 작은 그룹도 막대가 뭉개지지 않게 합니다. 원하는 폭이 있으면 직접 입력할 수 있습니다.

Pp와 Ppk 계산 방법

규격 하한(LSL)과 상한(USL)을 입력하면 전체 표준편차(σ)로 공정능력지수를 계산합니다. Pp = (USL − LSL) ÷ (6σ), Ppk = min(USL − 평균, 평균 − LSL) ÷ (3σ)입니다. 규격을 한쪽만 입력하면 그쪽 지수(Ppu 또는 Ppl)를 Ppk로 보여줍니다.

시그마 배수는 양쪽을 합친 전체 기준으로 입력합니다. 기본값 6은 평균 ±3σ, 즉 총 6σ를 공정 산포로 본다는 뜻입니다.

히스토그램 해석 방법

• 막대가 가운데가 높고 양쪽으로 고르게 낮아지면 정규분포에 가까운 안정된 공정입니다.
• 한쪽 꼬리가 길면(왜도가 크면) 정규분포 가정이 맞지 않을 수 있어 Ppk 해석에 주의해야 합니다.
• 봉우리가 두 개 이상이면 서로 다른 조건(설비·원료·작업자)의 데이터가 섞였을 가능성이 큽니다.
• Ppk 1.33 이상이면 우수, 1.0~1.33은 양호하나 개선 여지, 1.0 미만은 규격 이탈 위험이 있습니다.

자주 묻는 질문

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