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SigmaXL從一開始就被設計為一種經(jīng)濟、功能強但易于使用的工具，使用戶能夠測量、分析、改進和控制他們的服務、交易和制造流程。作為已經(jīng)熟悉的Microsoft Excel的插件，SigmaXL很適合精益Six Sigma培訓或在大學課程中使用。SigmaXL將使您能夠在DMAIC序列的任意階段有效的分析您的數(shù)據(jù)，并生成您需要的答案，無論您身處哪個行業(yè)。
作為具有成本效益且功能強的軟件解決方案，各級用戶都可以使用已經(jīng)熟悉的MS Excel軟件快速學習關鍵的圖形和統(tǒng)計Sigma工具。
SigmaXL可容納超過100萬行數(shù)據(jù)，并與Windows PC和Mac計算機上的MX Excel兼容。包括額外的Sigma和精益模板、DMAIC菜單項和控制圖選擇工具，以簡化SPC圖表的選擇。
SigmaXL功能
數(shù)據(jù)處理：
按類別、編號、日期或隨機進行子集
轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)
跨行堆疊子群
堆疊和取消堆疊列
標準化數(shù)據(jù)
轉(zhuǎn)換為離散數(shù)據(jù)
隨機數(shù)生成器
數(shù)據(jù)準備
Box-Cox轉(zhuǎn)換
模板和計算器：
DMAIC和DFSS模板
Lean Templates
圖形模板
概率運行計算器
統(tǒng)計模板
測量系統(tǒng)分析（MSA）模板
過程Sigma級別—離散和連續(xù)
過程能力和置信區(qū)間
公差區(qū)間計算器。
DOE模板
Taguchi DOE模板
控制圖模板
圖形工具：
基本和高等（多個）Pareto圖
EZ-Pivot/Pivot圖表。輕松的創(chuàng)建透視圖和圖表
基本柱狀圖
多個直方圖和描述性統(tǒng)計（包括平均值和StDev.的置信區(qū)間，以及Anderson-Darling正常性測試）
多個柱狀圖和加工能力（Pp, Ppk, Cpm, ppm, %）
多重膨脹圖、多重X膨脹圖、點陣圖
運行圖（帶有非參數(shù)運行測試，允許你測試聚類、混合物、缺乏隨機性、趨勢和振蕩）
疊加運行圖
多重正態(tài)概率圖（帶有95%的置信區(qū)間，便于解釋正態(tài)性/非正態(tài)性）
多變量圖
散點圖（帶線性回歸和可選的95%置信區(qū)間和預測區(qū)間）
散點圖矩陣
均值分析（ANOM）圖
統(tǒng)計工具：
當結(jié)果顯著時，P值變成紅色（P值<α）
描述性統(tǒng)計，包括Anderson-Darling Normality test、偏度和峰度，以及P值
描述性統(tǒng)計選項
1 Sample t-test和置信區(qū)間
Paired t-test, 2 Sample t-test
2 Sample comparison tests
單向方差分析和均值矩陣
單樣本、雙樣本、配對T檢驗和單程方差分析的自動假設檢查
雙向方差分析（平衡的和不平衡的）
等方差檢驗（Bartlett、Levene和Welch的方差分析）
相關矩陣（Pearson和Spearman's Rank Correlation）
多重線性回歸
高等多元回歸
多重響應優(yōu)化
二元和序數(shù)邏輯回歸
卡方檢驗（堆積列數(shù)據(jù)和二維表數(shù)據(jù)）
非參數(shù)檢驗
非參數(shù)檢驗—Exact
功率和樣本量計算器
功率和樣本量圖?？焖賱?chuàng)建一個顯示功率、樣本量和差異之間關系的圖表
測量系統(tǒng)分析：
創(chuàng)建量具的R&R（交叉）工作表
分析測量儀的R&R（交叉）
屬性MSA（二進制、順序、名義）
制程能力：
多重直方圖和過程能力
個人/分組的能力組合報告
分布式擬合報告
非正態(tài)數(shù)據(jù)（個人）的能力組合報告
實驗設計：
生成2-Level Factorial和Plackett-Burman篩選設計
基本DOE模板
主效應和交互作用圖
等高線和3D曲面圖
響應曲面設計
分析2-Level Factorial和Plackett-Burman篩選設計
控制圖：
控制圖選擇工具
個體，個體與移動范圍
X-Bar&R, X-Bar&S
I-MR-R, I-MR-S (之間/之內(nèi))
P, NP, C, U
P'和U'（Laney）處理過度分散
控制圖包括對特殊原因的測試報告。特殊原因也會在控制圖數(shù)據(jù)點上標明。設置默認值以應用全部的測試1-8
過程能力報告（Pp、Ppk、Cp、Cpk）可用于I、I-MR、X-bar&R、X-bar&S圖表
將數(shù)據(jù)添加到現(xiàn)有的圖表中，方便操作者使用
通過用戶定義的窗口大小滾動瀏覽圖表
高等控制限值選項。子組開始和結(jié)束；歷史組（例如分割控制限值以展示改進前后的情況）
排除用于計算控制限度的數(shù)據(jù)點
在數(shù)據(jù)點上添加注釋，以確定可分配的原因
±1,2 Sigma區(qū)線
非正常數(shù)據(jù)的控制圖（個體）
可靠性/Weibull分析：
Weibull分析
自相關數(shù)據(jù)的時間序列預測和控制圖：
自相關（ACF/PACF）圖
交叉相關（CCF）圖
頻譜密度圖
季節(jié)性趨勢分解圖
季節(jié)性相互作用圖
指數(shù)平滑預測
指數(shù)平滑-多重季節(jié)性分解（MSD）預測
指數(shù)平滑控制圖
指數(shù)平滑多季節(jié)分解（MSD）控制圖
ARIMA預測
帶有預測器的ARIMA預測
自回歸移動平均模型 - 多重季節(jié)性分解（MSD）預測
自回歸模型控制圖
帶預測器的ARIMA控制圖
ARIMA多季節(jié)性分解（MSD）控制圖
實用程序：差值數(shù)據(jù)
實用程序：滯后數(shù)據(jù)
實用程序：內(nèi)插缺失值
SigmaXL PC系統(tǒng)要求：
Minimum System Requirements：
計算機和處理器：500 megahertz （MHz）處理器或更高
內(nèi)存：1GB或更大的內(nèi)存
顯示器：1024×768或更高分辨率的顯示器
操作系統(tǒng)：Microsoft Windows 8或更高版本的操作系統(tǒng)
Microsoft Excel版本：Excel 2013或更高版本，帶有新的服務包或Microsoft 365
瀏覽器：SigmaXL幫助需要一個可用的瀏覽器
連接性：SigmaXL幫助和互聯(lián)網(wǎng)需要互聯(lián)網(wǎng)連接（也可使用離線）
SigmaXL Mac系統(tǒng)要求：
Minimum System Requirements：
計算機和處理器：500 megahertz （MHz）處理器或更高
內(nèi)存：1GB或更大的內(nèi)存
硬盤：1GB的可用硬盤空間
顯示器：1024×768或更高分辨率的顯示器
操作系統(tǒng)：Sierra和更高版本
Microsoft Excel版本：Excel 2019或更高版本，或Excel for Office 365
瀏覽器：SigmaXL幫助需要一個可用的瀏覽器
連接性：SigmaXL幫助和需要互聯(lián)網(wǎng)連接
【英文介紹】
SigmaXL - Powerful Statistical and Graphical Analysis
SigmaXL was designed from the ground up to be a cost-effective, powerful, but easy to use tool that enables users to measure, analyze, improve and control their service, transactional, and manufacturing processes. As an add-in to the already familiar Microsoft Excel, SigmaXL is ideal for Lean Six Sigma training or use in a college statistics course.
SigmaXL features
Data Manipulation:
Subset by Category, Number, Date or Random
Transpose Data
Stack Subgroups Across Rows
Stack and Unstack Columns
Standardize Data
Convert to Discrete
Random Number Generator
Data Preparation
Box-Cox Transformation
Templates&Calculators:
DMAIC&DFSS Templates
Lean Templates
Graphical Templates
Probability Distribution Calculators
Statistical Templates
Measurement System Analysis (MSA) Templates
Process Sigma Level - Discrete and Continuous
Process Capability&Confidence Intervals
Tolerance Interval Calculator (Normal Exact)
DOE Templates
Taguchi DOE Templates
Control Chart Templates
Graphical Tools:
Basic and Advanced (Multiple) Pareto Charts
EZ-Pivot/Pivot Charts: Easily create Pivot Tables and Charts
Basic Histogram
Multiple Histograms and Descriptive Statistics (includes Confidence Interval for Mean and StDev., and Anderson-Darling Normality Test)
Multiple Histograms and Process Capability (Pp, Ppk, Cpm, ppm, %)
Multiple Boxplots, Multiple X Boxplots, Dotplots
Run Charts (with Nonparametric Runs Test allowing you to test for Clustering, Mixtures, Lack of Randomness, Trends and Oscillation)
Overlay Run Chart
Multiple Normal Probability Plots (with 95% confidence intervals to ease interpretation of normality/non-normality)
Multi-Vari Charts
Scatter Plots (with linear regression and optional 95% confidence intervals and prediction intervals)
Scatter Plot Matrix
Analysis of Means (ANOM) Charts
Statistical Tools:
P-Values turn red when results are significant (P-Value < alpha)
Descriptive Statistics including Anderson-Darling Normality test, Skewness and Kurtosis with P-Values
Descriptive Statistics Options
One-Way ANOVA and Means Matrix
Automatic Assumptions Check for One Sample, Two-Sample, Paired T-tests and One-Way ANOVA
Two-Way ANOVA (Balanced and Unbalanced)
Multiple Linear Regression
1 Sample t-test and Confidence Intervals
Paired t-test, 2 Sample t-test
2 Sample comparison tests
Equal Variance Tests (Bartlett, Levene and Welch's ANOVA)
Correlation Matrix (Pearson and Spearman's Rank Correlation)
Advanced Multiple Regression
Multiple Response Optimization
Binary and Ordinal Logistic Regression
Chi-Square Test (Stacked Column data and Two-Way Table data)
Nonparametric Tests
Nonparametric Tests - Exact
Power and Sample Size Calculators
Power and Sample Size Chart. Quickly create a graph showing the relationship between Power, Sample Size and Difference
Measurement System Analysis:
Create Gage R&R (Crossed) Worksheet
Analyze Gage R&R (Crossed)
Attribute MSA (Binary, Ordinal, Nominal)
Process Capability:
Multiple Histograms and Process Capability
Capability Combination Report for Individuals/Subgroups
Distribution Fitting Report
Capability Combination Report for Nonnormal Data (Individuals)
Design of Experiments:
Generate 2-Level Factorial and Plackett-Burman Screening Designs
Basic DOE Templates
Main Effects&Interaction Plots
Contour&3D Surface Plots
Response Surface Designs
Analyze 2-Level Factorial and Plackett-Burman Screening Designs
Control Charts:
Control Chart Selection Tool
Individuals, Individuals&Moving Range
X-Bar&R, X-Bar&S
I-MR-R, I-MR-S (Between/Within)
P, NP, C, U
P' and U' (Laney) to handle overdispersion
Control charts include a report on tests for special causes. Special causes are also labeled on the control chart data point. Set defaults to apply any or all of Tests 1-8
Process Capability report (Pp, Ppk, Cp, Cpk) is available for I, I-MR, X-Bar & R, X-bar&S charts
Add data to existing charts for operator ease of use
Scroll through charts with user defined window size
Advanced Control Limit options: Subgroup Start and End; Historical Groups (e.g. split control limits to demonstrate before and after improvement)
Exclude data points for control limit calculation
Add comment to data point for assignable cause
± 1, 2 Sigma Zone Lines
Control charts for Nonnormal data (Individuals)
Reliability/Weibull Analysis:
Weibull Analysis
Time Series Forecasting and Control Charts for Autocorrelated Data:
Autocorrelation (ACF/PACF) Plots
Cross Correlation (CCF) Plots
Spectral Density Plot
Seasonal Trend Decomposition Plots
Seasonal Interaction Plots
Exponential Smoothing Forecast
Exponential Smoothing – Multiple Seasonal Decomposition (MSD) Forecast
Exponential Smoothing Control Chart
Exponential Smoothing Multiple Seasonal Decomposition (MSD) Control Chart
ARIMA Forecast
ARIMA Forecast with Predictors
ARIMA – Multiple Seasonal Decomposition (MSD) Forecast
ARIMA Control Chart
ARIMA Control Chart with Predictors
ARIMA Multiple Seasonal Decomposition (MSD) Control Chart
Utilities – Difference Data
Utilities – Lag Data
Utilities – Interpolate Missing Values
