home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ Cream of the Crop 1 / Cream of the Crop 1.iso / BUSINESS / SPC11.ARJ / CSPC_INF.PGH < prev    next >
Text File  |  1992-02-23  |  43KB  |  1,418 lines
  1. @
  2. MORE_INFO_MENU
  3.                     MORE INFORMATION
  4.           Select/Click-On a Subject of Interest
  5.  
  6. #m????;hypertext help#m - Click on the ???? or Press Enter to learn how 
  7.            to operate the hypertext help system.
  8.  
  9.  
  10.          A. #mGeneral System Description;system1#m
  11.          B. #mRaw Data File Formats;format1#m
  12.          C. #mGraphs/Diagrams Overview;graph0#m
  13.          D. #mControl Charts Overview;charts0#m
  14.          E. #mSearch Chart Patterns Menu;find_pat_menu0#m
  15.          F. #mView Patterns Menu;view_pat_menu0#m
  16.          G. #mExpert Consultation Menu;consult_menu0#m
  17.          H. #mPrint Menu;print0#m
  18.          I. #mSPC Editor;edit1#m
  19.          J. #mOn line SPC User's Manual;users manual;cspc_man.pgh#m
  20.          K. #mDetailed Technical Description;paper;spcpaper.pgh#m
  21. @
  22. format1
  23.      STATISTICAL PROCESS CONTROL
  24.         CHART INTERPRETATION
  25.  
  26.  
  27.        RAW DATA FILE FORMATS
  28.  
  29.  
  30.  #mGeneral Information;format2#m    #mU Charts;format15#m
  31.  #mRun Charts;format3#m             #mBar Graphs;format17#m
  32.  #mXMR Charts;format5#m             #mPareto Diagrams;format19#m
  33.  #mXBAR-R Charts;format6#m          #mPie Charts;format21#m
  34.  #mXBAR-S Charts;format8#m          #mHistograms;format22#m
  35.  #mPN Charts;format9#m              #mFrequency Polygons;format24#m
  36.  #mP Charts;format11#m               #mOgives;format25#m
  37.  #mC Charts;format13#m               #mScatter Diagrams;format26#m
  38. @
  39. format2
  40.                     RAW DATA FILE FORMATS
  41.  
  42. 1. SPC will generate 8 different types of control charts
  43.    - RUN,XMR,XBAR-R,XBAR-S,PN,P,C,U.
  44.    
  45. 2. SPC will generate 7 different types of diagrams/graphs 
  46.    - BAR, PARETO, PIE, HISTOGRAM Frequency POLYGON, Ogive (CDF)
  47.      and SCATTER diagram.
  48.      
  49. 3. Each type of chart/diagram requires a slightly different
  50.    format for the ASCII file which contains the raw process data.
  51.  
  52. 4. The #mfirst 4 lines#m of every data file contain titles & axis labels
  53.  
  54. 5. For all types of charts, entries in the raw data file must be
  55.    separated by SPACES or RETURNS.  
  56.                  
  57.                  * DO NOT SEPARATE ENTRIES WITH COMMAS, ETC. !!!
  58. @
  59. first 4 lines
  60.               RAW DATA FILE FORMATS
  61.                   FIRST 4 LINES
  62.  
  63. The first 4 lines of every raw data file regardless of type
  64. will always contain the same type of imformation:
  65.  
  66. LINE 1 : A TITLE for the graph/diagram
  67.  
  68. LINE 2 : A SUBTITLE for the graph/diagram
  69.  
  70. LINE 3 : The X-axis (horizontal axis) label
  71.  
  72. LINE 4 : The Y-axis (vertical axis) label
  73. @
  74. format3
  75.               RUN Chart Raw Data File Format
  76.               
  77. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  78. è2. All entries in a RUN Chart must be numeric.
  79.  
  80. 3. The length of the chart will be the number of entries.
  81.    SPC limits the number of entries in a RUN Chart to 100 or less.
  82.    
  83. 4. A sample RUN Chart raw data file is located in the file
  84.    "#trun.gph#t" on your SPC System Disk. 
  85.  
  86.                                                #mSample File;format4#m
  87. @
  88. format4
  89. SAMPLE RUN & XMR CHART RAW DATA FILE
  90.  
  91.             Any Title
  92.             Any Subtitle
  93.             X Axis Label
  94.             Y Axis Label
  95.             0.2431
  96.             0.2117
  97.             0.2994
  98.             0.1864
  99.             0.3786
  100.             0.1103
  101.             0.7718
  102.             0.3627
  103.             0.2125
  104.             0.1766
  105. @
  106. format5
  107.      XMR (Moving Range) Chart Raw Data File Format
  108.  
  109. The format for an XMR (Moving Range) Control Chart is identical to
  110. the required format for the RUN Chart.
  111.  
  112. A sample XMR Chart raw data file is located in the file
  113.   "#txmr.gph#t" on your SPC System Disk. 
  114.  
  115.                                                #mSample File;format4#m
  116. @
  117. format6
  118.                     XBAR-R Chart
  119.                 RAW DATA FILE FORMAT
  120.  
  121. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  122.  
  123. 2. The first entry is an INTEGER between 1 and 5 inclusive.
  124.    This number represents the logical group size or sample size.
  125.  
  126. 3. The remaining entries (REAL or INTEGER) represent the actual
  127.    process measurements.
  128.    
  129. 4. The length of the chart(s) will be the number of process
  130.    measurments divided by the logical group size.  For example,
  131.    if we have a group size of 3 and 69 process measurements, then
  132.    the length of the XBAR and R Charts will be 23.
  133.    
  134. 5. Sample XBAR-R raw data files are located in files "#tinbox.gph#t" and
  135.    "#trand.gph#t" on your SPC System Disk.
  136.  
  137.                                                #mSample File;format7#m
  138. @
  139. format7
  140. SAMPLE XBAR_R CHART
  141.   RAW DATA FILE
  142.  
  143.  
  144.     Any Title
  145.     Any Subtitle
  146.     X Axis Label
  147.     Y Axis Label
  148.     4
  149.      0.2431
  150.      0.2117
  151.      0.2994
  152.      0.1864
  153.      0.3786
  154.      0.1103
  155.      0.1790
  156.      0.6853
  157.      0.7718
  158.      0.3627
  159.      0.2125
  160. @
  161. format8
  162. XBAR-S Chart Raw Data File Format
  163.  
  164. The format for an XBAR-S Control Chart is identical to the required
  165. format for the XBAR-R Control Chart.
  166.  
  167. A sample XBAR-S Chart raw data file is located in the file
  168. "#txs.gph#t" on your SPC System Disk. 
  169.  
  170.                                                #mSample File;format7#m
  171. @
  172. format9
  173.                        PN CHART
  174.                  RAW DATA FILE FORMAT
  175.  
  176. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  177.  
  178. 2. All entries in a PN Chart raw data file must be INTEGERS.
  179.  
  180. 3. The first entry represents the fixed sample size.
  181.  
  182. 4. The remaining entries represent the number of defectives
  183.    (rejects/failures) out of a fixed number of samples.
  184.  
  185. 5. The length of the PN chart will be one less than the number
  186.    of entries in the raw data file.
  187.    
  188. 6. A sample PN raw data file is located in the file "#tpntest.gph#t".
  189.  
  190.                                                #mSample File;format10#m
  191. @
  192. format10
  193. SAMPLE PN CHART
  194.  RAW DATA FILE
  195.  
  196.  
  197.      Any Title
  198.      Any Subtitle
  199.      X Axis Label
  200.      Y Axis Label
  201.      100
  202.      4
  203.      3
  204.      5
  205.      4
  206.      5
  207.      5
  208.      4
  209.      3
  210.      3
  211.      2
  212.      2
  213. @
  214. format11
  215.                        P CHART
  216.                  RAW DATA FILE FORMAT
  217.  
  218. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  219.  
  220. 2. All entries in a P Chart must be PAIRS of INTEGERS!
  221.  
  222. 3. The first integer in each pair represents the sample size.
  223.  
  224. 4. The second integer represents the number of defectives or rejects.
  225.  
  226. 5. The length of the P Chart will be the number of pairs of entries.
  227.  
  228. 6. A sample P raw data file is located in the file "#tptest2.gph#t".
  229.  
  230.                                                #mSample File;format12#m
  231. @
  232. format12
  233. SAMPLE P CHART
  234.  RAW DATA FILE
  235.  
  236.  
  237.     Any Title
  238.     Any Subtitle
  239.     X Axis Label
  240.     Y Axis Label
  241.     115 15
  242.     220 18
  243.     210 23
  244.     220 22
  245.     220 18
  246.     255 15
  247.     440 44
  248.     365 47
  249.     255 13
  250.     300 33
  251.     320 38
  252.     225 29
  253. @
  254. format13
  255.                        C CHART
  256.                 RAW DATA FILE FORMAT
  257.  
  258.  
  259. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  260.  
  261. 2. All entries in a C Chart raw data file must be INTEGERS.
  262.  
  263. 3. Each entry represents the number of defects (errors) in a
  264.    sample of fixed size/weight/length/etc.
  265.    
  266. 4. The length of the C chart will be the number of entries
  267.    in the raw data file.
  268.    
  269. 5. A sample C raw data file is located in the file "#tctest.gph#t".
  270.  
  271.                                                #mSample File;format14#m
  272. @
  273. format14
  274. SAMPLE C CHART
  275.  RAW DATA FILE
  276.  
  277.  
  278.       Any Title
  279.       Any Subtitle
  280.       X Axis Label
  281.       Y Axis Label
  282.       7 
  283.       5 
  284.       3 
  285.       4 
  286.       3 
  287.       8 
  288.       2 
  289.       3 
  290.       4 
  291.       3
  292.       2 
  293.       7
  294. @
  295. format15
  296.                       U Chart
  297.                 RAW DATA FILE FORMAT
  298.  
  299. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  300.  
  301. 2. All entries in a U Chart must be PAIRS of entries!
  302.  
  303. 3. The first entry in each pair can be either INTEGER or REAL
  304.    and represents the sample size/length/weight/etc.
  305.    
  306. 4. The second entry must be an INTEGER and represents the number
  307.    of defects/errors/etc. in the sample.
  308.    
  309. 5. The length of the U Chart will be the number of pairs of entries.
  310.  
  311. 6. A sample U raw data file is located in the file "#tutest.gph#t".
  312.  
  313.                                                #mSample File;format16#m
  314. @
  315. format16
  316. SAMPLE U CHART
  317.  RAW DATA FILE
  318.  
  319.  
  320.    Any Title
  321.    Any Subtitle
  322.    X Axis Label
  323.    Y Axis Label
  324.    1.0 4
  325.    1.0 5
  326.    1.0 3
  327.    1.0 3
  328.    1.0 5
  329.    1.3 2
  330.    1.3 5
  331.    1.3 3
  332.    1.3 2
  333.    1.3 1
  334.    1.3 4
  335.    1.3 2
  336. @
  337. format17
  338.                        BAR Graph
  339.                   RAW DATA FILE FORMAT
  340.  
  341. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  342.    
  343. 2. The numeric data for a BAR Graph MUST BEGIN ON THE FOURTH
  344.    LINE OF THE RAW DATA FILE.
  345.    
  346. 3. The numeric data consists of PAIRS of entries.
  347.  
  348. 4. The first entry can be any NON-NEGATIVE number.
  349.  
  350. 5. The second entry can be anything - this will be the category
  351.  
  352. 6. A sample BAR graph raw data file is located in the file
  353.    "#tdivision.bar#t" on your SPC System Disk. 
  354.  
  355.                                                #mSample File;format18#m
  356. @
  357. format18
  358.  SAMPLE BAR GRAPH
  359.   RAW DATA FILE
  360.  
  361. Any Title You Want
  362. Any Subtitle you want
  363. X AXIS LABEL
  364. Y AXIS LABEL
  365. 25 Type A
  366. 15 Type B
  367. 2 Type C
  368. 55 Type D
  369. @
  370. format19
  371.                       PARETO Diagram
  372.                    RAW DATA FILE FORMAT
  373.  
  374.  
  375. The raw data file format for a PARETO diagram is identical to
  376. that for the BAR Graph.
  377.  
  378. A sample PARETO diagram raw data file is located in the file
  379. "#tdivision.bar#t" on your SPC System Disk. 
  380.  
  381.                                                #mSample File;format20#m
  382. @
  383. format20
  384. SAMPLE PARETO DIAGRAM
  385.    RAW DATA FILE
  386.  
  387. # Errors Per Division
  388. By Division
  389. Major Company Divisions
  390. # Errors 3rd Quarter
  391. 55 Division #1
  392. 12 Division #2
  393. 24 Division #3
  394. 105 Division #4
  395. 6 Division #5
  396. 33 HQ
  397. @
  398. format21
  399. Pie Chart Raw Data File Format
  400.  
  401. The format for a PIE Chart raw data file is identical to the
  402. required format for the Bar Graph.
  403.  
  404. A sample PIE chart raw data file is located in the file
  405. "#tdivision.bar#t" on your SPC System Disk. 
  406.  
  407.                                                #mSample File;format18#m
  408. @
  409. format22
  410.                   Histogram Raw Data File Format
  411.  
  412. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  413.    
  414. 2. The numeric data for the Histogram must begin on the fourth
  415.    line of the raw data file.  The numeric data consists of numeric
  416.    entries.  Each entry can be any number, INTEGER or REAL.
  417.    
  418. 3. A Histogram is limited to 500 numeric entries.
  419.  
  420. 4. Sample Histogram Raw data file is located in file "#thist.dat#t".
  421.  
  422.                                                #mSample File;format23#m
  423. @
  424. format23
  425. SAMPLE HISTOGRAM RAW DATA FILE
  426.  
  427.  
  428. Any Title You Want
  429. Any Subtitle you want
  430. X AXIS LABEL
  431. Y AXIS LABEL
  432. 0.25
  433. 0.31
  434. 0.29
  435. 0.28
  436. 0.22
  437. 0.24
  438. 0.25
  439. @
  440. format24
  441.          Frequency Polygon Raw Data File Format
  442.  
  443. The format for a Frequency Polygon raw data file is identical to
  444. the required format for the Histogram.
  445.  
  446. Sample Frequency Polygon Raw data file is located in file
  447. "#thist.dat#t".
  448.  
  449.                                                #mSample File;format23#m
  450. @
  451. format25
  452.                Ogive (CDF) Raw Data File Format
  453.  
  454. The format for a CDF raw data file is identical to the required
  455. format for the Histogram.
  456.  
  457. Sample Ogive (CDF) Raw data file is located in file
  458. "#thist.dat#t".
  459.  
  460.                                               #mSample File;format23#m
  461. @
  462. format26
  463.                        SCATTER DIAGRAM
  464.                      RAW DATA FILE FORMAT
  465.  
  466. 1. The #mfirst 4 lines#m contain titles & axis labels
  467.    
  468. 2. The numeric data for a SCATTER Diagram MUST BEGIN ON THE FIFTH
  469.    LINE OF THE RAW DATA FILE.
  470.    
  471. 3. The numeric data consists of PAIRS of entries.  Both entries in
  472.    each pair can be any number, INTEGER or REAL.
  473.    
  474. 4. The first number in each pair represents the x-coordinate for that
  475.    pair, and the second represents the y-coordinate.
  476.  
  477. 5. Sample Scatter diagram Raw data files are located in files
  478. "#tweight.sct#t", "#tnegative.sct#t" and "#tpositive.sct#t".
  479.  
  480.                                                #mSample File;format27#m
  481. @
  482. format27
  483. SAMPLE SCATTER DIAGRAM
  484.     RAW DATA FILE
  485.  
  486.    Height vs Weight
  487.    A Hypothetical Sample
  488.    Weight (lbs)
  489.    Height (inches)
  490.    160 70
  491.    180 61
  492.    220 75
  493.    105 61
  494.    155 69
  495. @
  496. SPC MAIN MENU
  497.    SPC MAIN MENU
  498.  
  499. A. Select Raw Data File
  500. B. Select Chart/Diagram Type
  501. C. View Chart/Diagram
  502. D. Search Control Chart Menu
  503. E. View Chart Patterns Menu
  504. F. Expert Consultation Menu
  505. G. More Information
  506. H. Print Menu
  507. I. Options
  508. J. SPC Editor
  509. quit
  510. @
  511. system1
  512. STATISTICAL PROCESS CONTROL SOFTWARE
  513.  
  514.     SPC Ver 1.1   March 1992
  515.  
  516.     #mBasic System Description;system2#m
  517.     #mDetailed System Description;system4#m
  518.     #mPoint of Contact;system3#m
  519. @
  520. system2
  521. SPC is a software tool which automates the processes of
  522.  
  523.    
  524.    
  525.    1. CONSTRUCTING and INTERPRETING control charts.
  526.    
  527.    
  528.    2. CONSTRUCTING BAR graphs, PIE charts, PARETO digrams,
  529.       HISTOGRAMS, Frequency POLYGONS, and Ogives (CDFs).
  530.    
  531.    
  532.    3. CONSTRUCTING and ANALYZING scatter diagrams.
  533. @
  534. system3
  535. SPC was developed by
  536.  
  537.  
  538.     Mark Shewhart
  539.     Process Improvement Division
  540.     CSTI/PIAP
  541.     Wright-Patterson AFB, Ohio 45433
  542.     DSN : 785-7003    COM : (513) 255-7003
  543.  
  544. @
  545. system4
  546.            SPC Version 1.1 Detailed Description
  547.  
  548. 1. Raw PROCESS DATA is collected by the user and placed
  549.    into an ASCII file.  This file can be created by any
  550.    word processing tool.  SPC Version 1.1 includes a
  551.    built-in text editor for this purpose.  The editor can
  552.    be used by selecting #mSPC MAIN MENU#m option J.
  553.  
  554. 2. The user enters the name of the ASCII file which contains
  555.    the process data.  This is done using #mSPC MAIN MENU#m option A.
  556.  
  557. 3. The user then selects the appropriate control chart or
  558.    diagram type. This is done using #mSPC MAIN MENU#m option B.
  559.  
  560. 4. While the user may directly select any chart/diagram type,
  561.    SPC provides an automated CONTROL CHART selection service.
  562.    The user will be asked 1 to 3 questions concerning the nature
  563.    of the process data.  From these responses, the appropriate 
  564.    control chart type will be selected.  This is also done using
  565.    #mSPC MAIN MENU#m option B.
  566.  
  567. 5. The user may at this point view the control chart or
  568.    diagram using #mSPC MAIN MENU#m option C.
  569.  
  570. 6. The user may now search a control chart for unusual
  571.    patterns.  Patterns can be found using 1 of 3 methods :
  572.    
  573.          a. SHORT SEARCH - This is a quick search which only
  574.                            finds the basic unusual patterns.
  575.                            
  576.          b. LONG SEARCH  - This is a longer search which will
  577.                            find all unusual patterns.
  578.                            
  579.          c. RETRIEVE     - This option retrieves patterns which
  580.                            resulted from a previous search that
  581.                            was saved to a file.
  582.                            
  583.     This is done using #mSPC MAIN MENU#m option D.
  584.  
  585. AVAILABLE FOR CONTROL CHARTS ONLY.
  586.  
  587.  
  588. 7. After the pattern search, the user may then view the unusal
  589.    patterns highlighted on the control chart.  Each pattern may
  590.    be view separately or all together.  This is done using
  591.    #mSPC MAIN MENU#m option E.
  592.  
  593. 8. After the pattern search, the user may also obtain expert
  594.    advice concerning the unusal patterns highlighted on the
  595.    control chart.  Information about each pattern may
  596.    be viewed separately or all together.  This is done using
  597.    #mSPC MAIN MENU#m option F.
  598.  
  599. AVAILABLE FOR CONTROL CHARTS ONLY.
  600.  
  601.  
  602. 9.  The user may print out a paper copy of any chart or diagram
  603.     by selection #mSPC MAIN MENU#m option H.  Several differnt printers,
  604.     print densities, and paper orientations are available.
  605.  
  606. 10. At any time, the user may edit the current raw data file (or
  607.     any other ASCII text file) by using the SPC integrated 
  608.     editor.  The SPC Integrated Text Editor is availble by
  609.     selecting #mSPC MAIN MENU#m option J.
  610. @
  611. in_control1
  612.                   IN CONTROL!
  613.  
  614. Your chart is in control!  This means that there are
  615. no unusual patterns within the chart which suggest
  616. the presence of #massignable causes of variation;in_control3#m.
  617.  
  618. Only #mnatural variation;in_control2#m is present.
  619. @
  620. in_control2
  621.                      NATURAL VARIATION
  622.  
  623. The random fluctuation of points within the limits results from
  624. variation built into the process.  Such random variation is
  625. natural, results from common causes within the system (e.g. design,
  626. choice of machine, preventative maintenance, etc.), and can only
  627. be affected by changing the system itself.
  628. @
  629. in_control3
  630.                     UNNATURAL VARIATION
  631.  
  632. However, points which fall outside of the control limits or which
  633. form "unnatural" patterns indicate that some of the variation
  634. within the process may be due to assignable causes.  Assignable
  635. causes of variation (e.g.measurement errors, unplanned events,
  636. freak occurrences, etc.) can be identified and result from
  637. occurrences that are not part of the process.
  638. @
  639. maybe_in_control1
  640.                   IN CONTROL?
  641.  
  642. Your chart MAY BE in control.  This means that the
  643. SHORT or ABORTED SEARCH found no unusual patterns
  644. within the chart which suggest the presence of
  645. #massignable causes of variation;in_control3#m.
  646.  
  647. Only #mnatural variation;in_control2#m is present.
  648.  
  649.  
  650.                     SUGGEST LONG SEARCH
  651.  
  652. The SHORT or ABORTED SEARCH could find no unusual patterns
  653. within the control chart.  To ensure that there are absolutely
  654. no unnatural patterns, use a LONG SEARCH of the control chart.
  655. @
  656. find_pat_menu0
  657.      MORE INFORMATION
  658.  SEARCH CHART PATTERNS MENU
  659.  
  660.  
  661. 1. #mShort Search;find_pat_menu1#m
  662. 2. #mLong Search;find_pat_menu2#m
  663. 3. #mRetrieve Patterns From File;find_pat_menu3#m
  664. 4. #mSave Current Patterns To File;find_pat_menu4#m
  665. 5. #mView List of Current Patterns;find_pat_menu5#m
  666. 6. #mReturn to SPC MAIN MENU;find_pat_menu6#m
  667.  
  668.  
  669. Select an option to provide a
  670. brief summary of the functionality
  671. of each item in the SEARCH CHART
  672. PATTERNS MENU.
  673. @
  674. find_pat_menu1
  675.                 MORE INFORMATION
  676.            SEARCH CHART PATTERNS MENU
  677.     
  678.     Option 1 : Short Search
  679.  
  680.  
  681. 1. Short Search - This option allows you to quickly search your
  682.                   control chart for unnatural patterns.  This
  683.                   option only searches for runs, freak points, 
  684.                   freak patterns, and stratification.  Trends,
  685.                   shifts, and cycles will not be identified in
  686.                   a short search.
  687.                   
  688.    
  689.    This search will be fast on all computers.
  690. @
  691. find_pat_menu2
  692.        MORE INFORMATION
  693.   SEARCH CHART PATTERNS MENU
  694.  
  695.    Option 2 : Long Search
  696.  
  697.  
  698. 2. Long Search - This option allows you to search your control
  699.                  chart for all possible unnatural patterns.  A
  700.                  Long search should be completed before your
  701.                  chart can be considered "under control".
  702.                  
  703.    This search will take up to 15 minutes on computers without
  704.    math co-processors.  For this reason, options 3 and 4 were
  705.    added to allow you to run this lengthy search only once and
  706.    then save your results for later use.
  707. @
  708. find_pat_menu3
  709.   MORE INFORMATION
  710.       SEARCH CHART PATTERNS MENU
  711.  
  712.  Option 3 : Retrieve Patterns From File
  713.  
  714.  
  715. 3. Retrieve Patterns From File - This option allows you to retrieve
  716.                                  previous pattern search results which
  717.                                  were saved earlier using option 4.
  718. @
  719. find_pat_menu4
  720.   MORE INFORMATION
  721.      SEARCH CHART PATTERNS MENU
  722.  
  723. Option 4 : Save Current Patterns To File
  724.  
  725.  
  726. 4. Save Current Patterns to File - This option allows you to save the
  727.                                    results of your most recent search
  728.                                    to a file for later reference using
  729.                                    option 3.
  730. @
  731. find_pat_menu5
  732.     MORE INFORMATION
  733.        SEARCH CHART PATTERNS MENU
  734.  
  735.   Option 5 : View List of Current Patterns
  736.  
  737.  
  738. 5. View List of Current Patterns - This options allows you to view a
  739.                                    list of the results of the most
  740.                                    recent pattern search.
  741. @
  742. find_pat_menu6
  743.     MORE INFORMATION
  744.  SEARCH CHART PATTERNS MENU
  745.  
  746.      Option 6 : Return to SPC MAIN MENU
  747.  
  748.  
  749. 6. Return to SPC MAIN MENU - This option returns you to the opening
  750.                              menu. 
  751. @
  752. charts0
  753.    CONTROL CHARTS OVERVIEW
  754.  
  755. TABLE OF CONTENTS
  756.  
  757. #mThe Need for Control Charts;charts1#m
  758. #mInterpretation of Control Charts;charts3#m
  759. #mControl Limits;charts5#m
  760. #mTypes of Control Charts;charts6#m
  761. #mChart Type Selection Summary Table;charts11#m
  762. #mRUN Charts;charts12#m
  763. #mMoving Range (XMR) Charts;charts14#m
  764. #mXBAR-R Charts;charts13#m
  765. #mXBAR-S Charts;charts16#m
  766. #mP & PN Charts;charts18#m
  767. #mC & U Charts;charts21#m
  768. @ 
  769. charts1
  770.                  THE NEED FOR CONTROL CHARTS
  771.  
  772. Histograms and check sheets consolidate process data to show the
  773. overall picture, while Pareto diagrams are used to indicate problem
  774. areas.  These methods group the data for a specified period and
  775. express them in static form.  However, in our processes we also
  776. want to know more about the nature of the changes that take place
  777. over a specified period of time, that is, the dynamic form.
  778.  
  779. This means that we not only have to see what changes in data occur
  780. over time; we must also study the impact of the various factors in
  781. the process that change over time.  Thus, if the materials, the
  782. workers, or the working methods or equipment were to change during
  783. this time, we would have to note the effect of such changes on our
  784. process. 
  785.  
  786. One way of following these changes is by using control charts.
  787. @
  788. charts3
  789.                 INTERPRETATION OF CONTROL CHARTS
  790.  
  791. Now the problem is to find out whether the points on the graph are
  792. abnormal or not.  Such a determination cannot be made unless
  793. standards of evaluation are set.  Without such standards, one is
  794. liable to make an arbitrary judgement or one favorable to oneself
  795. and the graph will not be meaningful.  When irrational evaluations
  796. are made, necessary action may be missed or unsuitable action may
  797. be taken in haste, thus causing confusion.  This will result in
  798. inappropriate conclusions being drawn, thus lowering quality and
  799. efficiency.
  800.  
  801.                   STANDARDS FOR EVALUATION
  802.  
  803. Limit lines can be drawn on graphs to indicate standards for
  804. evaluation.  These lines will indicate the dispersion of the data
  805. on a statistical basis and indicate if an abnormal situation occurs
  806. in your process.
  807. @
  808. charts5
  809.                       CONTROL LIMITS
  810.  
  811. A graph or a chart with limit lines is called a CONTROL CHART, and
  812. the lines are called control lines.  There are three kinds of
  813. control lines :
  814.  
  815.  
  816.      (1) Upper Control Limit (UCL)
  817.  
  818.      (2) Central Line (or Average)
  819.  
  820.      (3) Lower Control Limit (LCL)
  821. @
  822. charts6
  823.                        TYPES OF CHARTS
  824.  
  825. A control chart's form varies widely according to the kind of data
  826. it contains.  Certain data are based on measurements, such as the
  827. measurement of length of a product (in mm) or the measurement of
  828. the time required to sort a batch of mail (in minutes).  These are
  829. known as indiscrete values or continuous data.  Other data are
  830. based upon counting, such as the number of defective articles or
  831. the number of defects in a product.  They are known as discrete
  832. values or enumerated data.  Control charts based upon these two
  833. categories of data will differ.  Click #mX;charts11#m for a summary table.
  834.  
  835. Three major factors affect the choice of chart type :
  836.  
  837. 1. #mIndiscrete vs Discrete Data;charts8#m
  838. 2. #mConstant vs Variable Sample Size;charts9#m
  839. 3. #mCounting Defectives vs Counting Defects;charts10#m
  840. @
  841. charts8
  842.          Indiscrete vs Discrete Data
  843.  
  844.  
  845. 1. Discrete (Attribute Data)
  846.  
  847.                       Examples include : number of errors
  848.                                          number of rejects
  849.                                          number of reworks
  850.  
  851.  
  852. 2. Indiscrete (Measurement) Data
  853.  
  854.                       Examples include : length
  855.                                          weight
  856.                                          time
  857. @
  858. charts9
  859.             Constant vs Variable Sample Size
  860.  
  861. 1. Constant - Examples include :
  862.  
  863.               (a) # pin holes in a fixed area of sheet metal
  864.               (b) # rejects out of a fixed batch size
  865.  
  866. 2. Variable - Examples include :
  867.  
  868.               (a) # pin holes in pieces of sheet metal differing
  869.                   in area
  870.               (b) # rejects out of batches differing in size
  871.               (c) # typographic errors in letters (of differing
  872.                   length)
  873. @
  874. charts10
  875.       Counting Defectives vs Counting Defects
  876.  
  877. 1. Defectives - This is the number of parts/units/etc that
  878.                 are rejected or un-usable.  Examples include :
  879.  
  880.                     (a) # letters returned for rework.
  881.                     (b) # sheets of metal rejected.
  882.  
  883.  
  884. 2. Defects - This is the number of flaws in a part/unit/etc.
  885.              Example include :
  886.              
  887.                    (a) # typographic errors in a letter.
  888.                    (b) # pin holes in a sheet of metal.
  889. @
  890. charts11
  891.               CHART TYPE SELECTION SUMMARY TABLE
  892.  
  893. Chart-type    Measurement-type   Sample-size   Defects/Defectives
  894. ----------    ----------------   -----------   ----------------
  895. Run           Continuous         1             N/A
  896. XMR           Continuous         1             N/A
  897. XBAR-R        Continuous         Constant > 1  N/A
  898. XBAR-S        Continuous         Constant > 10 N/A
  899. PN            Discrete           Constant      Defectives
  900. P             Discrete           Variable      Defectives
  901. C             Discrete           Constant      Defects
  902. U             Discrete           Variable      Defects
  903. @
  904. charts12
  905.                        RUN CHART
  906.  
  907. Run charts are employed to visually represent data.  They are
  908. used to monitor a process to see whether or not the long range
  909. average is changing.
  910.  
  911. Run charts are the simplest tool to construct and use.  Points
  912. are plotted on the graph in the order in which they become
  913. available.   It is common to graph the results of a process
  914. such as machine downtime, yield, scrap, typographical errors or
  915. productivity as they vary over time.
  916.  
  917.  -> Select for an #mExample Run Chart Process Measurement;charts17#m
  918. @
  919. charts13
  920.                         XBAR-R Chart
  921.  
  922. The XBAR-R control chart is one that shows both the mean value,
  923. XBAR, and the range, R of a sample.  This is the most common type
  924. of control chart using indiscrete or continuous values.  The XBAR
  925. portion of the chart mainly shows any changes in the mean value of
  926. the process, while the R portion shows any changes in the
  927. dispersion of the process.  This chart is particularly useful
  928. because it shows changes in mean value and dispersion of the
  929. process at the same time, making it a very effective method for
  930. checking abnormalities in the process.
  931.  
  932.  -> Select for an #mExample XBAR-R Chart Process Measurement;charts17#m
  933. @
  934. charts14
  935.                 MOVING RANGE (XMR) Chart
  936.  
  937. Sometimes collecting enough data to produce a XBAR-R chart is
  938. inpossible or at least impractical.  Sometimes the natural subgroup
  939. size should be one (1) like when a measurement represents a lot
  940. or batch.  In this case we need to be able to look at just a single
  941. measurement as a subgroup, hence and individuals chart.  But what
  942. about the fact that the range is based on the variation between
  943. subgroup members?  In this case, we use a range chart made of the 
  944. range of the last two individuals or a moving range chart.
  945.  
  946. The XMR chart does not detect changes in the process as fast as
  947. an XBAR-R chart.  So we should only use them when it is not
  948. practical to use the XBAR-R chart because of limits in data
  949. availability or if the rational subgroup is one (1).
  950.  
  951.  -> Select for an #mExample XMR Chart Process Measurement;charts17#m
  952. @
  953. charts16
  954.                         XBAR-S Chart
  955.  
  956. The XBAR-S chart is identical to the XBAR-R chart except that the
  957. R (range) chart is replaced by an S (standard deviation) chart.
  958. XBAR-S charts should be used when the logical group size is
  959. larger than ten (10).
  960.  
  961.  -> Select for an #mExample XBAR-S Chart Process Measurement;charts17#m
  962. @
  963. charts17
  964.                  SAMPLE PROCESS MEASUREMENTS
  965.                RUN, XMR, XBAR-R, & XBAR-S Chart
  966.  
  967.  
  968. (a) The length of time a document sits in an "in-box"
  969.  
  970. (b) The number of hours required to sort a bundle of mail
  971.  
  972. (c) The diameter of a bore hole in a machining process
  973. @
  974. charts18
  975.                         P and PN CHARTS
  976.  
  977. A P chart is one that shows the fraction defective (p), whereas a
  978. PN chart shows the number of defectives (pn).  Basically, they are
  979. the same except that a PN chart is used when the size of the
  980. subgroup (sample size) (n) is constant and a P chart is used when
  981. it is not constant.  Obviously, when the size of the subgroup (n)
  982. varies, the defective measurement can only be meaningful in
  983. fractional or proportional terms.  The P and PN charts are not used
  984. together as are the XBAR and R charts.  This is because P and PN
  985. charts show the characteristics of both mean and dispersion of the
  986. process.
  987.  
  988.  -> Select for an #mExample PN Chart Process Measurement;charts19#m
  989.  
  990.  -> Select for an #mExample P Chart Process Measurement;charts20#m
  991. @
  992. charts19
  993.                   SAMPLE PROCESS MEASUREMENTS
  994.                         PN Chart
  995.  
  996.  
  997. (a) The number of bytes of a 1 Megabyte file incorrectly
  998.     transferred via modem.
  999.  
  1000. (b) The number of broken eggs in a carton of eggs.
  1001. @
  1002. charts20
  1003.                  SAMPLE PROCESS MEASUREMENTS
  1004.                          P Chart
  1005.  
  1006.  
  1007. (a) The number of letters returned for rework each day
  1008.     (This assumes that the number of letters worked each
  1009.      day may be different.)
  1010.  
  1011. (b) The number of customers who leave each day before getting
  1012.     service due to long delays.
  1013.  
  1014. (c) The number of documents which spent more than a total of 4
  1015.     hours that day sitting in in-baskets.
  1016.  
  1017. (d) The number of defective components in batches of varying size.
  1018. @
  1019. charts21
  1020.                         C and U CHARTS
  1021.  
  1022. A U chart is used in dealing with the number of defectives when the
  1023. material being inspected is not constant in area and length such
  1024. as the unevenness of woven materials or pin holes in enamel wire. 
  1025. A C control chart is used in dealing with the number of defects
  1026. which appear in fixed unit samples, such as the number of
  1027. imperfectly soldered connections in radios, etc.
  1028.  
  1029.  -> Select for an #mExample C Chart Process Measurement;charts22#m
  1030.  
  1031.  -> Select for an #mExample U Chart Process Measurement;charts23#m
  1032. @
  1033. charts22
  1034.                   SAMPLE PROCESS MEASUREMENTS
  1035.                          C Chart
  1036.  
  1037.  
  1038. (a) The number of incorrectly soldered connections on a particular
  1039.     circuit board.
  1040.  
  1041. (b) The number of surface flaws in identical pieces of sheet metal.
  1042. @
  1043. charts23
  1044.                    SAMPLE PROCESS MEASUREMENTS
  1045.                           U Chart
  1046.  
  1047.  
  1048. (a) The number of misspellings in documents of varying length.
  1049.  
  1050. (b) The number of surface flaws in pieces of sheet metal of varying
  1051.     area.
  1052. @
  1053. view_pat_menu0
  1054.                        MORE INFORMATION
  1055.                    VIEW CHART PATTERNS MENU
  1056.  
  1057.  
  1058. 1  #mView Graphic of All Patterns;view_pat_menu1#m 
  1059. 2  #m   <pattern-type1> <start-point1> to <end-point1> in <chart-type>;view_pat_menu3#m
  1060. 3     <pattern-type2> <start-point2> to <end-point2> in <chart-type>
  1061. 4     <pattern-type3> <start-point3> to <end-point3> in <chart-type>
  1062. 5     <pattern-type4> <start-point4> to <end-point4> in <chart-type>
  1063. 6  #mReturn to SPC MAIN MENU;view_pat_menu3#m
  1064.  
  1065.  
  1066. The following screens provide a brief summary of the functionality
  1067. of each item in the VIEW CHART PATTERNS MENU.  The particular menu
  1068. used in this example would be displayed if 4 patterns were found
  1069. in your control chart.
  1070. @
  1071. view_pat_menu1
  1072.                        MORE INFORMATION
  1073.                    VIEW CHART PATTERNS MENU
  1074.  
  1075.             Option 1 : View Graphic of All Patterns
  1076.  
  1077.  
  1078. Use this option to view each unusual pattern highlighted on the
  1079. control chart.
  1080. @
  1081. view_pat_menu2
  1082.                        MORE INFORMATION
  1083.                    VIEW CHART PATTERNS MENU
  1084.  
  1085.        Options 2 - # : View Graphic of a Particular Pattern
  1086.  
  1087.  
  1088.  
  1089. Use these options to view specific patterns highlighted on the chart.
  1090. @
  1091. view_pat_menu3
  1092.                        MORE INFORMATION
  1093.                    VIEW CHART PATTERNS MENU
  1094.  
  1095.                Last Option : Return to SPC MAIN MENU
  1096.  
  1097.  
  1098. Use this option to return to the SPC MAIN MENU.
  1099. @
  1100. consult_menu0
  1101.                        MORE INFORMATION
  1102.                       CONSULTATION MENU
  1103.  
  1104.  
  1105. 1  #mConsult on All Patterns;consult_menu1#m 
  1106. 2  #m   <pattern-type1> <start-point1> to <end-point1> in <chart-type>;consult_menu2#m
  1107. 3     <pattern-type2> <start-point2> to <end-point2> in <chart-type>
  1108. 4     <pattern-type3> <start-point3> to <end-point3> in <chart-type>
  1109. 5     <pattern-type4> <start-point4> to <end-point4> in <chart-type>
  1110. 6  #mReturn to SPC MAIN MENU;consult_menu3#m
  1111.  
  1112.  
  1113. The following screens provide a brief summary of the functionality
  1114. of each item in the CONSULTATION MENU.  The particular menu
  1115. used in this example would be displayed if 4 patterns were found
  1116. in your control chart.
  1117. @
  1118. consult_menu1
  1119.                        MORE INFORMATION
  1120.                       CONSULTATION MENU
  1121.  
  1122.             Option 1 : Consult on All Patterns
  1123.  
  1124.  
  1125. Use this option for an expert consultation on each unusual pattern
  1126. found in the control chart.
  1127. @
  1128. consult_menu2
  1129.                        MORE INFORMATION
  1130.                       CONSULTATION MENU
  1131.  
  1132.    Options 2 - # : Expert Consultation for a Particular Pattern
  1133.  
  1134.  
  1135. Use these options to for an expert consultation on specific patterns
  1136. found in the control chart.
  1137. @
  1138. consult_menu3
  1139.                        MORE INFORMATION
  1140.                       CONSULTATION MENU
  1141.  
  1142.                Last Option : Return to SPC MAIN MENU
  1143.  
  1144.  
  1145. Use this option to return to the SPC MAIN MENU.
  1146. @
  1147. graph0
  1148.    GRAPHS/DIAGRAMS OVERVIEW
  1149.  
  1150. Select/Click-On An Item of Interest
  1151.  
  1152.  
  1153.      #mBar Graphs;graph1#m
  1154.      #mPareto Diagrams;graph3#m
  1155.      #mPie Charts;graph5#m
  1156.      #mScatter Diagrams;graph6#m
  1157.      #mHistograms;graph9#m
  1158.      #mFrequency Polygons;graph10#m
  1159.      #mOgives (CDFs);graph11#m
  1160. @
  1161. graph1
  1162.                        Bar Graphs
  1163.  
  1164.  
  1165. Bar Graphs are a very simple way of illustrating the nature of your
  1166. process data.  A bar graph simply illustrates the relative
  1167. frequencies or magnitude of data which can be broken down into
  1168. distinct categories.
  1169.  
  1170.      #m * ;graph2#m Sample Bar Graph Data
  1171. @
  1172. graph2
  1173.    SAMPLE BAR GRAPH DATA
  1174.  
  1175.  
  1176.  
  1177.  Frequency       Category
  1178. -----------    --------------
  1179.     20            Type A
  1180.     15            Type B
  1181.     55            Type C
  1182.     22            Type D
  1183.      5            Type E
  1184.      7            Type F
  1185. @
  1186. graph3
  1187.                    The Need For Pareto Charts
  1188.  
  1189. There are many aspects of any process that could be improved :
  1190. defectives, time allocation, cost savings, rework, etc.  In fact,
  1191. each problem consists of so many smaller problems that it is
  1192. difficult to know just where to begin solving them.  In order to
  1193. be efficient, a definite basis is needed for any action.
  1194.  
  1195. A Pareto chart is the tool to use when you need to display the
  1196. relative importance of all of the problems or conditions in order
  1197. to :  choose the starting point for problem solving, monitor
  1198. success, or identify the basic cause of a problem.
  1199.  
  1200. #mWHAT IS A PARETO CHART?;graph4#m
  1201. @
  1202. graph4
  1203.                 WHAT IS A PARETO CHART?
  1204.  
  1205. A Pareto Chart is a special form of a vertical bar graph which
  1206. helps us determine which problems to solve in what order.  Doing
  1207. a Pareto Chart based upon either Check Sheets or other forms of
  1208. data collection helps us direct our attention and efforts to the
  1209. truly important problems.  We will generally gain more by working
  1210. on the tallest bar than tackling the smaller bars. More information
  1211. concerning the use of Pareto Charts is available through SPC's
  1212. MORE INFORMATION MENU.
  1213. @
  1214. graph5
  1215.                        Pie Charts
  1216.  
  1217. Pie Charts are simply graphs in which the entire circle represents
  1218. 100% (not 360 degrees) of the data to be displayed.  The circle
  1219. (pie) is divided into percentage slices that clearly show the
  1220. largest shares of data.  This is useful in the same was a a Pareto
  1221. Chart.  The Pie Chart is sometimes even more useful since it is
  1222. widely used to display data on T.V. or in the newspapers.  More
  1223. information concerning the use of Pareto Charts is available
  1224. through SPC's MORE INFORMATION MENU.
  1225. @
  1226. graph6
  1227.                    Scatter Diagrams
  1228.  
  1229. A Scatter Diagram is the tool to use when you need to display what
  1230. happens to one variable when another variable changes in order to
  1231. test a theory that the two variables are related.
  1232.  
  1233. A Scatter Diagram is used to study the possible relationship
  1234. between one variable and another.  The Scatter Diagram is used to
  1235. test for possible cause and effect relationships.  It cannot prove
  1236. that one variable causes the other, but it does make it clear
  1237. whether a relationship exists and the strength of that
  1238. relationship.  Select for #mSAMPLE SCATTER DIAGRAM DATA;graph8#m.
  1239.  
  1240. A Scatter Diagram is set up whereby the horizontal axis (x-axis)
  1241. represents the measurement values of one variable, and the vertical
  1242. axis (y-axis) represents the measurement values of the second
  1243. variable.  More information concerning the use of Scatter Diagrams
  1244. is available through SPC's MORE INFORMATION MENU.
  1245. @
  1246. graph8
  1247.     SAMPLE SCATTER DIAGRAM DATA
  1248.  
  1249.  
  1250. Person         Weight        Height
  1251.  
  1252.   1               160            70
  1253.   2               180            61
  1254.   3               220            75
  1255.   .                .              .
  1256.   .                .              .
  1257.  50               105            61 
  1258.  
  1259. @
  1260. graph9
  1261.                        Histograms
  1262.  
  1263. As we have already seen with the Pareto Chart, it is very helpful
  1264. to display in bar graph form the frequency with which certain
  1265. events occur (frequency distribution).  The Pareto Chart, however,
  1266. only deals with characteristics of a product or service, e.g., type
  1267. of defect, problem, saftey hazards, etc. (attribute data). A
  1268. Histogram takes measurement data, e.g., temperature, dimensions,
  1269. etc., and displays it's distribution.  This is critical since we
  1270. know that all repeated events will produce results that vary over
  1271. time.  A Histogram reveals the amount of variation that any process
  1272. has within it.
  1273. @
  1274. graph10
  1275.                     Frequency Polygons
  1276.  
  1277. Another kind of graphical display of a frequency distribution
  1278. (Histogram) is the Frequency Polygon.  Here the cell (data range)
  1279. frequencies are plotted at the midpoint of each cell and the
  1280. midpoints are joined by straight lines.
  1281. @
  1282. graph11
  1283.           Ogives (Cummulative Distribution Function)
  1284.  
  1285. If the same technique in the Frequency Polygon is applied to the
  1286. cummulative distribution function, we obtain what is called an
  1287. Ogive (rhymes with alive) or CDF.  The only difference is that in
  1288. constructing the Ogive (CDF), the cell boundary is used as the plot
  1289. point rather than the middle of the cell.
  1290. @
  1291. print0
  1292.   SPC Version 1.1 Printer Options
  1293.  
  1294. #mBasic Overview;print1#m
  1295. #mPrint Status Box;print2#m
  1296. #mPRINT MENU;print3#m
  1297. #mPrinters/Ports Supported;print4#m
  1298. #mPrint Modes/Orientations Supported;print5#m
  1299. @
  1300. print1
  1301.         SPC MAIN MENU Option 8 : Print Menu
  1302.  
  1303. Option 8 allows you to make a paper print-out of the current chart
  1304. or diagram.  More detailed help is available by pressing <F1> at
  1305. any of the printer option menus.
  1306. @
  1307. print2
  1308.     PRINTER STATUS BOX
  1309.  
  1310.    CURRENT PRINTER SETTINGS
  1311. -------------------------------------
  1312.  
  1313. Printer Type  Epson FX/IBM ProPrinter
  1314.  
  1315. Graphics Mode        Half Page 75 dpi
  1316.  
  1317. I/O Port                         LPT1
  1318. @
  1319. print3
  1320.       PRINT MENU
  1321.  
  1322. 1. Print Graph/Display
  1323. 2. View Graph/Display
  1324. 3. Select Printer Type
  1325. 4. Select Graphics Mode
  1326. 5. Select I/o Port
  1327. 6. Save Printer Settings
  1328. 7. Return to SPC MAIN MENU
  1329. @
  1330. print4
  1331. SPC Version 1.1 supports the following printers :
  1332.  
  1333.           A. Epson FX/IBM Pro Printer
  1334.           B. Epson LQ
  1335.           C. IBM Proprinter X24
  1336.           D. IBM Quietwriter
  1337.           E. Toshiba P321
  1338.           F. HP Laserjet/Desk Jet
  1339.           G. Post Script
  1340.                           
  1341.  
  1342. SPC Version 1.1 supports the following printer ports :
  1343.                        
  1344.           A. LPT1 (Parallel Port #1)
  1345.           B. LPT2 (Parallel Port #2)
  1346.           C. COM1 (Serial Port #1)
  1347.           D. COM2 (Serial Port #2)
  1348. @
  1349. print5
  1350. SPC Version 1.1 supports the following print-out orientations :
  1351.                           
  1352.           A. Half-Page
  1353.           B. Land-Scape
  1354.           C. Full-Page
  1355.                              
  1356.  
  1357.  
  1358. SPC Version 1.1 supports the following print densities :
  1359.                           
  1360.           A.  75 dpi (Draft)
  1361.           B. 150 dpi (Medium)
  1362.           C. 300 dpi (High)
  1363. @ 
  1364. edit1
  1365.            SPC MAIN MENU Option 9 : SPC Editor
  1366.  
  1367. Option 9 allows you to edit any ASCII text file that is in the SPC
  1368. directory on your computer.  You may directly edit the current raw
  1369. data file by selecting Option 1 from the SPC EDITOR MENU.  If you
  1370. would like to edit any other ASCII text file, select option 2 from
  1371. the SPC EDIT MENU.  You will then be prompted for the name of the
  1372. file you wish to edit.  Detailed help on using the SPC Editor is
  1373. available from within the editor by pressing <F1>.
  1374.  
  1375.  
  1376.  
  1377.                      SPC EDIT MENU
  1378.  
  1379.             1. Edit Current Raw Data File
  1380.             2. Create/Edit Any File
  1381.             3. Return to SPC MAIN MENU
  1382. @
  1383. hypertext help
  1384.             HYPERTEXT INFORMATION SYSTEM
  1385.  
  1386. 1. You are currently using the hypertext information system.
  1387.  
  1388. 2. Text which is highlighted in light green or light blue are
  1389.    referred to as hot links.
  1390.    
  1391. 3. This is a #mSample Text Hot Link#m  Click on this with the
  1392.    left mouse button or by pressing <ENTER>.
  1393.  
  1394. 4. "#tdivision.bar#t" is a sample Text File Hot Link.  Click
  1395.    on it with the left mouse button or move the highlight
  1396.    over it using TAB or CTRL-DOWN_ARROW and then press
  1397.    <ENTER>.
  1398.    
  1399. 5. HYPERTEXT window help is availble by pressing <F1> 
  1400. @
  1401. Sample Text Hot Link
  1402.  
  1403. After you click on a Text Hot Link, additional text will come
  1404. up in a window.  #mOther hot links#m may also be in this window.
  1405.  
  1406. To go back to the previous window, press ESC or click the
  1407. right mouse button.
  1408. @
  1409. Other hot links
  1410. Again, a text box appears.  This
  1411. may repeat for several levels.
  1412.  
  1413. To go back to the previous window,
  1414. press ESC or click the right mouse
  1415. button.
  1416. @
  1417.  
  1418.