비정규 분포를 처리하는 방법은 보통 다음과 같이 시도한다.

"먼저 Box-Cox 변환을 시도한다."
 
Box-Cox 변환은 간단히 최적변환을 위한 누승값을 찾는다.
다시 말하면, -5와 5 사이의 누승값을 적용하여 비정규 분포를 정규 분포로 변환시키거나,
비정규 데이터에 자연 로그를 취하여 정규 분포로 변환시킨다.
 
 

 

이 변환은 단기 공정능력 지수와 장기 공정능력지수를 모두 구할 수 있으며, 이해하기 쉽다.
주의해야 할 것은 Box-Cox변환은 매우 제한적으로 사용할 수 있으며, 종종 알맞은 변환을 찾지
못할 수도 있다. 또한 양수 데이터에서만 사용가능 하다.

"Johnson 변환을 시도한다."
 
만약 Box-Cox 알고리즘이 알맞은 변환을 찾지 못한다면, Johnson 변환을 시도한다.
 
 

 

Johnson 변환은 Box-Cox 변환과 다른 알고리즘을 사용한다. Johnson 변환은 Unbounded (SU),
Bounded(SB), Lognormal(SL) Type의 3가지 변환함수에 기초하여 모수를 변경함으로써 다양한
분포에 해당하는 함수를 제공하기 때문에 대부분의 경우 적절한 변환을 찾을 수 있다.
Johnson 변환은 매우 강력하고 0과 음수가 포함된 데이터에 사용할 수 있지만, 더 복잡하고 장기
공정능력 지수만 구할 수 있다.
  
"비정규 분포 자체를 분석한다."
 
비정규 분포 중에 하나를 선택하여 해당 분포로 데이터를 분석한다.
 
 

 

데이터 변환이 효과가 없을 경우, 비정규 공정 능력 분석을 사용할 수 있도록 개별 분포 분석을
통해 비정규 분포를 살펴봐야 한다.