"다변량 관리도"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "분할된 T 제곱" 옵션을 사용하여 주성분에 기반한 관리도를 생성할 수 있습니다. 이 옵션은 상관관계가 있는 많은 공정 특성을 모니터링하는 경우에 유용합니다. 소수의 주성분이 측정값 변동의 많은 부분을 설명하는 경우 이러한 큰 주성분에 기반한 다변량 관리도가 차원이 높은 원래 데이터에 기반한 차트보다 더 민감할 수 있습니다.
팁: T2 통계량을 분해하는 경우 모형 기반 다변량 관리도 플랫폼을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 모형 기반 다변량 관리도에서 확인하십시오.
"분할된 T 제곱" 옵션은 공분산 행렬의 상태가 잘못된 경우에도 유용합니다. 이 경우 고유값이 작은 성분, 즉 변동을 거의 설명하지 않는 성분은 T2에 잘못된 영향을 크게 미칠 수 있습니다. 공정 동작을 연구할 때 중요도가 낮은 이러한 성분을 분리하면 유용합니다.
"분할된 T 제곱" 옵션을 선택한 후에는 사용할 주성분 수를 결정해야 합니다.
이 옵션은 "큰 주성분이 포함된 T 제곱"과 "작은 주성분이 포함된 T 제곱"이라는 두 개의 다변량 관리도를 생성합니다. 옵션을 처음 선택할 때 r을 주성분 수로 입력한다고 가정해 보겠습니다. 큰 주성분이 포함된 차트는 r개의 최대 고유값에 해당하는 r개의 주성분을 기반으로 합니다. 이는 "주성분: 공분산 행렬 이용" 보고서의 "백분율" 및 "누적 백분율" 열에 표시된 것과 같이 변동을 가장 많이 설명하는 r개의 성분입니다. 작은 주성분이 포함된 차트는 나머지 주성분을 기반으로 합니다.
부분군이 주어진 경우 큰 주성분 차트의 T2 값과 작은 주성분 차트의 T2 값을 합산하면 "모든 주성분이 포함된 T2" 보고서에 표시된 전체 T2 통계량이 됩니다. 분할된 T2 값의 계산 방식에 대한 자세한 내용은 Kourti and MacGregor 연구 자료(1996)에서 확인하십시오.