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Histogramm erstellen und auf Normalverteilung testen (Anderson-Darling)

Werte einfügen und sofort Histogramm, Normalverteilungstest und die am besten passende Verteilung sehen. ↓

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Hinweis: Die Bedienoberfläche des Werkzeugs ist derzeit auf Englisch; die deutsche Version folgt.

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Histogramm und Normalverteilungstest online

Erstellen Sie ein Histogramm, prüfen Sie Ihre Daten auf Normalverteilung und finden Sie die passende Verteilung in Sekunden. Das Werkzeug kombiniert Histogramm mit Toleranzgrenzen, Kennwerte, den Anderson-Darling-Test, ein Wahrscheinlichkeitsnetz und eine Maximum-Likelihood-Anpassung.

Qualitätsingenieure nutzen es vor jeder Fähigkeitsuntersuchung, um zu entscheiden, ob die Standardformel für Cpk gilt, und um Mischverteilungen, sortierte Teile oder Ausreißer zu erkennen.

So funktioniert es

Fügen Sie eine Spalte mit Werten ein. Die Klassenzahl wird automatisch gewählt. Die Anderson-Darling-Statistik misst den Abstand zur Normalverteilung mit besonderem Gewicht auf den Rändern; ein p-Wert unter 0,05 stellt das Normalverteilungsmodell in Frage.

Im Wahrscheinlichkeitsnetz liegen die Punkte bei guter Anpassung auf der Geraden. Die Tabelle ordnet alle Verteilungen nach A².

Wann einsetzen?

Prüfen Sie die Normalverteilung vor jeder Fähigkeitsuntersuchung. Typisch nicht normalverteilt sind Ebenheit, Rundlauf, Rauheit, Konzentrizität, Leckraten und Zykluszeiten.

PDF-Bericht mit einem Klick

Laden Sie einen PDF-Bericht mit Histogramm, Wahrscheinlichkeitsnetz, Kennwerten und Verteilungstabelle herunter, mit Ihren Kopfdaten und Ihrem Logo.

Vertraulich: alles läuft im Browser

Alle Berechnungen laufen direkt in Ihrem Browser. Messwerte, Teilenummern und Spezifikationen werden nicht hochgeladen und verlassen Ihren Rechner nicht. Keine Registrierung, keine Installation, kein Konto.

Häufige Fragen

Mein p-Wert ist 0,03. Sind die Daten unbrauchbar?

Nein. Das Normalverteilungsmodell passt schlecht. Prüfen Sie zuerst auf Mischungen und Ausreißer; ist die Form naturgemäß schief, nutzen Sie eine angepasste Verteilung.

Warum lehnt der Test bei großen Datenmengen oft ab?

Mit Hunderten von Werten erkennt er auch praktisch bedeutungslose Abweichungen. Entscheidend ist, ob die Punkte im Netz an den Rändern auf der Geraden liegen.

Welche Verteilungen werden angepasst?

Normal, Lognormal, Weibull, Gamma und Exponential.

Ausführliche Anleitung mit Fallbeispiel (Englisch)→