1、a,1,Minitab實(shí)務(wù)應(yīng)用,Ver.01,2008.4.6,a,2,Minitab介紹,Minitab是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡單易懂的軟件之一； 相對(duì)來講，Minitab在質(zhì)量管理方面的應(yīng)用是比較適合的； Minitab的功能齊全，一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應(yīng)付自如。,a,3,Minitab與6 Sigma的關(guān)系,在上個(gè)世紀(jì)80年代Motolora開始在公司內(nèi)推行6 Sigma，并開始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的發(fā)揮； 6 Sigma的MAIC階段中，很多分析和計(jì)算都可以都通過Minitab簡單的完成； 即使是對(duì)統(tǒng)計(jì)的知識(shí)不怎么熟悉，也同樣可以運(yùn)用Minitab很好

2、的完成各項(xiàng)分析。,a,4,Minitab界面和基本操作介紹,a,5,Minitab界面,Data Window: 輸入數(shù)據(jù)的窗口 每一列的名字可以寫在最前面的列 每一列的數(shù)據(jù)性質(zhì)是一致的,主菜單,Session Window: 分析結(jié)果輸出窗口,a,6,Minitab界面,同一時(shí)間只能激活一個(gè)窗口.每一個(gè)窗口可以單獨(dú)儲(chǔ)存.,不同的要求選擇不同的保存命令,a,7,工具欄的介紹,打開文件,保存文件,打印窗口,剪切,復(fù)制,粘貼,恢復(fù),插入單元格,插入行,插入列,移動(dòng)列,剪切單元格,最后一次對(duì)話框,程序窗口,上一次記憶刷,下一次記憶刷,數(shù)據(jù)窗口,管理圖形,撤銷,幫助,關(guān)閉圖形,a,8,檔案,a,9,P

3、ROJECT,項(xiàng)目，是一個(gè)宏觀的，其可以包含了數(shù)據(jù)工作表、圖形、報(bào)告等。 如果你想要存下所有的數(shù)據(jù)那么應(yīng)當(dāng)是使用PROJECT的格式。 MINITAB有個(gè)優(yōu)點(diǎn)可以做PROJECT檔案的說明。,a,10,PROJECT說明,a,11,貯存時(shí)的選項(xiàng),a,12,想存什么內(nèi)容,a,13,安全性的密碼設(shè)定,a,14,打開PROJECT時(shí)的狀況,此時(shí)可能需要輸入密碼才能打開。 另外也可以事先預(yù)覽，不一定要先打開才知道。 也可以先看一下說來了解檔案的一些內(nèi)容。,a,15,打開項(xiàng)目,a,16,預(yù)覽,a,17,按下預(yù)覽,a,18,WORKSHEET,一般就是和EXCEL一樣，就只會(huì)保留數(shù)據(jù)而已。 這是最基本的貯

4、存內(nèi)容，就是要有數(shù)據(jù)留下來。,a,19,打開工作表,a,20,打開工作表有二個(gè)方式,合并：合并是將第二個(gè)要打開的工作表內(nèi)的內(nèi)容直接并到前一個(gè)工作表中，所以就是在一個(gè)工作表中有二個(gè)工作表的內(nèi)容。 打開就是直接再打開一個(gè)工作表而已，也就,a,21,合并圖示說明,C1為原有內(nèi)容,此為合并進(jìn)來的內(nèi)容。,a,22,Minitab也可以打開其它型文件,Minitab也可以打開其它類型的文件。 一般比較常見的就是excel格式的文件。,a,23,打開其它格式的檔案,注意選成excel的格式,a,24,可以按下選項(xiàng)做調(diào)整,a,25,貯存工作表,a,26,工作表也可以做相應(yīng)的說明,a,27,也可以存成其它格式的

5、檔案,注意存成excel的格式,a,28,按下選項(xiàng)可以決定是否存變量名,a,29,GRAPH,也可以把圖形存下來。 圖形也可以有相應(yīng)的說明。 一般我都是直接貼到WORD或POWERPOINT中。,a,30,可以將圖形存成.mgf or jpeg格式,a,31,編輯,a,32,編輯,此部份的功能和大部份的OFFICE軟件都一樣，所以可以不用說明。,a,33,編輯的命令列,a,34,數(shù)據(jù),a,35,劃分子集,您已經(jīng)收集了關(guān)于一組大學(xué)生的靜息脈搏率（脈搏 1）和運(yùn)動(dòng)后的脈搏率（脈搏 2）的數(shù)據(jù)，您希望檢查脈搏率變化最大的學(xué)生的數(shù)據(jù)。您決定創(chuàng)建一個(gè)新的工作表，其中只包含脈搏率變化超過 20 的學(xué)生的數(shù)

6、據(jù)。? 注要子集化工作表，可以使用數(shù)據(jù) 子集化工作表或數(shù)據(jù) 復(fù)制 列到列 劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集。該示例使用數(shù)據(jù) 子集化工作表，但兩種方法的對(duì)話框項(xiàng)是相同的。 1 打開工作表“脈搏.MTW”。 (pulse.mtw) 2 選擇數(shù)據(jù) 子集化工作表。 3在包括或不包括下，選擇指定要包括的行。 4在指定要包括的行下，選擇匹配的行。單擊條件。 5在條件中，輸入 脈搏 2 脈搏 1 20。在每個(gè)對(duì)話框中單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。Minitab 將創(chuàng)建一個(gè)有 13 行數(shù)據(jù)的新工作表。對(duì)于每一行，脈搏 2 - 脈搏 1 大于 20。,a,36,操作接口1,按下條

7、件，決定子集條件,a,37,操作接口2,a,38,結(jié)果,結(jié)果就將脈搏 2 脈搏 1 20的一些數(shù)據(jù)另成一個(gè)工作表的檔案。,a,39,拆分工作表,當(dāng)你想要對(duì)某個(gè)工作表的內(nèi)容進(jìn)行拆分時(shí)，可以利用此命令。 “銷售人員 2.MTW”的拆分為例，如果你想針對(duì)四個(gè)商店分開其數(shù)據(jù)，此時(shí)可以利用此命令。,a,40,按商店來拆分?jǐn)?shù)據(jù)成四個(gè)檔案,a,41,結(jié)果,原來的一個(gè)檔案就被拆分成四個(gè)檔案，按商店來區(qū)分。,a,42,合并工作表,就是將二個(gè)工作表合并成一個(gè)工作表。,a,43,合并工作表,a,44,a,45,按列：二邊一樣的信息并起來,a,46,a,47,包括列：是新的工作表要包含那些列，比較常用的一種合并方式,

8、a,48,復(fù)制,其實(shí)就是copy，基本上用ctrl+C 和ctrl+V會(huì)更方便一些。,a,49,拆分列,假設(shè)您希望查看您在波士頓、丹佛和西雅圖的商店的銷售數(shù)據(jù)。要將合并的銷售數(shù)據(jù)拆分成對(duì)應(yīng)每個(gè)商店的單獨(dú)列，請(qǐng)執(zhí)行下列操作： 1打開工作表“銷售人員 2.MTW” (Sales2.mtw) 2選擇數(shù)據(jù) 拆分列。 3在拆分的數(shù)據(jù)在中，輸入銷售數(shù)據(jù)。 4在使用的下標(biāo)在中，輸入商店。 5在存儲(chǔ)拆分的數(shù)據(jù)下，選擇在最后使用的一列之后將拆分的列放在當(dāng)前工作表的商店列之后。 6選中命名包含未堆疊存放數(shù)據(jù)的列，然后單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口,a,5

9、0,操作接口,a,51,拆分結(jié)果,a,52,堆棧,假定您積累了丹佛、波士頓和西雅圖商店的季度銷售數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，您要堆疊銷售數(shù)據(jù)的區(qū)組。 1打開工作表“銷售人員.MTW”。(Sales.mtw) 2選擇數(shù)據(jù) 堆疊 列的區(qū)組。 3在將兩個(gè)或以上的列區(qū)組互相在頂部堆疊中，在第一個(gè)框內(nèi)輸入丹佛季度，在第二個(gè)框內(nèi)輸入波士頓季度，在第三個(gè)框內(nèi)輸入西雅圖季度。 4選擇當(dāng)前工作表的列，然后輸入銷售季度?以指出新堆疊數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。 5在將下標(biāo)存儲(chǔ)在中，輸入商店 以標(biāo)識(shí)將包含下標(biāo)的列。 6選中在下標(biāo)列中使用變量名，然后單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)凇皵?shù)據(jù)”窗口中查看。,a,53

10、,操作接口,a,54,結(jié)果,a,55,轉(zhuǎn)置列的示例 - 將列轉(zhuǎn)換為行,假設(shè)您正在根據(jù)體操課上學(xué)生所進(jìn)行的體操項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。當(dāng)前數(shù)據(jù)按學(xué)生排列在列中，但您需要按照您的學(xué)生所做體操項(xiàng)目的類型重新排列這些列。 1打開工作表“練習(xí).MTW”。 2選擇數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)置列。 3在轉(zhuǎn)置以下列中，輸入 Lyn ?Bill ?Sam ?Marie。 4在存儲(chǔ)轉(zhuǎn)置下，選擇在最后使用的一列之后。 5在使用列創(chuàng)建變量名中，輸入任務(wù)。單擊確定。,a,56,操作方式,a,57,轉(zhuǎn)置后的結(jié)果,a,58,排序的做法,1 將下列數(shù)據(jù)輸入到一個(gè)新工作表中： C1:2 3 1 4 5 C2:10 11 12 13 14 2 選

11、擇數(shù)據(jù) 排序。 3在需排序的列中，輸入 C1 C2。 4在第一個(gè)按列中，輸入 C1。 5在將排序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中，選擇當(dāng)前工作表的列，然后輸入 C3 C4。單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口 解釋結(jié)果 C1 和 C2 包含原始數(shù)據(jù)；C3 和 C4 包含按 C1 排序的數(shù)據(jù)（以升序排列）。,a,59,操作接口,a,60,排序的結(jié)果,C1, C2是原始數(shù)據(jù)，C3, C4是排序完的結(jié)果,a,61,排秩,以下是將排秩分值分配給列中的值的說明。 1打開工作表“市場數(shù)據(jù).MTW”。(market.mtw) 2選擇數(shù)據(jù) 排秩。 3在排秩數(shù)據(jù)在中，輸入銷售人

12、員。 4在將秩存儲(chǔ)在中，輸入排秩。單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口 針對(duì)“銷售人員”的排秩分配存儲(chǔ)在新列“排秩”中。,a,62,操作接口,a,63,結(jié)果,a,64,刪除行、刪除變量,此選項(xiàng)建議直接利用del鍵可能會(huì)更直觀一些。,a,65,編碼的應(yīng)用,a,66,編碼的應(yīng)用,a,67,數(shù)據(jù)編碼,假設(shè)您有一個(gè)班級(jí)的學(xué)生的平均成績等級(jí)（從 0 到 100），您希望將數(shù)字平均成績編碼為字母等級(jí) A、B、C、D 和 F。 1將下列數(shù)據(jù)輸入到新工作表中的一列中： 91 92 77 83 95 69 78 85 81 88? 2在列名稱單元格中，輸入平

13、均成績。 3選擇數(shù)據(jù) 編碼 數(shù)字到文本。 4在列中的編碼數(shù)據(jù)中，輸入平均成績。 5在在列中存儲(chǔ)編碼數(shù)據(jù)中，輸入字母等級(jí)。 6在第一個(gè)原始值框中，輸入 91:100，在第一個(gè)新值框中，輸入 A。在第二行中，輸入 81:90 和 B。在第三行中，輸入 71:80 和 C。在第四行中，輸入 61:70 和 D。在第五行中，輸入 0:60 和 F。單擊確定。,a,68,操作接口,a,69,編碼結(jié)果,a,70,更改數(shù)據(jù)類型,Minitab和excel一樣，都有不同的數(shù)據(jù)類型，最典型的有文本類型和數(shù)據(jù)類型。 而一般只有數(shù)據(jù)類型才能進(jìn)行計(jì)算。 所以有時(shí)我們需要更改數(shù)據(jù)類型。,a,71,更改數(shù)據(jù)類型,如此之下

14、就可以將文字的類型改成數(shù)據(jù)的類型,a,72,從日期提取到文本,假設(shè)您希望從名稱為“日期”的一列中提取數(shù)據(jù)（如下所示）。 1選擇數(shù)據(jù) 從日期/時(shí)間提取 到文本。 2在從日期/時(shí)間列提取中，輸入日期。在將文本列存儲(chǔ)在中，輸入 季度年。 3選中季度和年。在年的下方，選擇兩位數(shù)。單擊確定。 注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口 C1-DC2-T日期季度年C1 包含原始數(shù)據(jù)。C2 包含新列季度年。,a,73,操作接口,a,74,結(jié)果,a,75,合并,合并兩個(gè)文本列的示例 假設(shè)您已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)工作表，其中包含有班級(jí)中學(xué)生的特定數(shù)據(jù)。學(xué)生的姓名當(dāng)前分布在兩列中 -

15、姓氏和名字 - 但您希望將每位學(xué)生的完整姓名顯示在一列中。 1打開工作表“學(xué)生.MTW”。(student.mtw) 2選擇數(shù)據(jù) 合并。 3在合并文本列中，輸入名字和姓氏。 4在將結(jié)果存儲(chǔ)在中，輸入學(xué)生。單擊確定。,a,76,操作接口,a,77,合并結(jié)果,a,78,計(jì)算,涂順章,a,79,計(jì)算的功能,計(jì)算器 行統(tǒng)計(jì)量 列統(tǒng)計(jì)量 標(biāo)準(zhǔn)化,a,80,計(jì)算器,a,81,計(jì)算器示例,設(shè)定公式以自動(dòng)計(jì)算歷時(shí)時(shí)間的示例 假設(shè)某家書店要跟蹤從收到在線訂單到從倉庫發(fā)出圖書所經(jīng)歷的時(shí)間。他們?yōu)楣ぷ鞅碇械囊涣性O(shè)定了一個(gè)公式，以便在添加新的訂單日期和發(fā)運(yùn)日期時(shí)，讓 Minitab 自動(dòng)計(jì)算歷時(shí)時(shí)間。 1打開工作表“

16、訂單.MTW”。 2在列標(biāo)題 C4 下的單元格中，鍵入歷時(shí)天數(shù)。 3單擊列標(biāo)題 C4 以選定該列。選擇編輯器 公式 對(duì)列設(shè)定公式。 4在表達(dá)式中，輸入 C3 - C2。單擊確定。 5選擇編輯器 公式，確保已選中“自動(dòng)計(jì)算所有公式”。如果未選中該項(xiàng)，請(qǐng)選中它。 ? 6在列 C2 與行 12 的交叉處，輸入日期 10-18-2005。在列 c3 與行 12 的交叉處，輸入日期 10-21-2005。,a,82,操作接口,a,83,結(jié)果,a,84,列統(tǒng)計(jì)量,a,85,行統(tǒng)計(jì)量,a,86,標(biāo)準(zhǔn)化,a,87,產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)簡單數(shù)集,簡單示例 要使用菜單創(chuàng)建名稱為 ID、包含數(shù)字 1、2、3、.、100

17、的一列，請(qǐng)執(zhí)行下列步驟： 1選擇計(jì)算 產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù) 簡單數(shù)集。 2在將模板數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中，輸入 ID。 3在從第一個(gè)值中，輸入 1。在至最后一個(gè)值中，輸入 100。單擊確定。,a,88,產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)簡單數(shù)集,a,89,任意數(shù)集,a,90,文本值,a,91,日期時(shí)間的簡單數(shù)集,a,92,產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù),計(jì)算 產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù) 創(chuàng)建正規(guī) (x,y) 網(wǎng)格 以用作等值線圖 和 3D 曲面和線框圖 的數(shù)據(jù)輸入，同時(shí)帶有使用函數(shù)創(chuàng)建 z 變量的選項(xiàng)。 使用“產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)”最簡單的方法是指定 X 和 Y 列，并使用這些列的默認(rèn)設(shè)置。如果還沒有 z 列，可指定該列，并從提供的函數(shù)列表中選擇所需函數(shù)。 對(duì)話框項(xiàng)

18、產(chǎn)生 X 和 Y 網(wǎng)格變量：7 到 15 個(gè)點(diǎn)之間的網(wǎng)格為等值線圖、曲面圖和線框圖提供了性能和分辨率的良好結(jié)合。 X：這些設(shè)置允許您指定網(wǎng)格的 x 位置。 存儲(chǔ)在：為生成的 x 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。 從：輸入起始 x 值。 至：輸入結(jié)束 x 值。 位置數(shù)：最多可以指定 101 個(gè)位置。位置越多網(wǎng)格越精細(xì)，但繪圖的時(shí)間也越長。 Y：這些設(shè)置允許您指定網(wǎng)格的 y 位置。 存儲(chǔ)在：為生成的 y 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。 從：輸入起始 y 值。 至：輸入結(jié)束 y 值。 位置數(shù)：最多可以指定 101 個(gè)位置。位置越多網(wǎng)格越精細(xì)，但繪圖的時(shí)間也越長。 Z 作為 X 和 Y 的一個(gè)函數(shù)的可選計(jì)算 將 Z 變量存儲(chǔ)在

19、：為生成的 z 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。 使用函數(shù)示例：用于選擇一個(gè)函數(shù)示例。如果使用由此對(duì)話框生成的 x、y 和 z 值創(chuàng)建一個(gè) 3D 圖形，該圖形看起來好像是選擇了任何一個(gè)函數(shù)。請(qǐng)參見示例函數(shù)和參數(shù)。 使用函數(shù)編號(hào)：選擇該項(xiàng)可使用已添加到 MACROS 文件夾下的 USERFUNC.MAC 文件中的您自己的函數(shù)。請(qǐng)參見創(chuàng)建您自己的函數(shù)。 函數(shù)參數(shù)（可選）：為所選的函數(shù)輸入自定義參數(shù)，用空格分隔。請(qǐng)參見示例函數(shù)和參,a,93,操作接口,a,94,立體圖形,a,95,指示變量,您正在執(zhí)行公司日銷售額數(shù)據(jù)的回歸分析 。根據(jù)您對(duì)市場的了解，您決定在模型中包括季節(jié)，這是一個(gè)類別變量。季節(jié)有四個(gè)不同的類別：

20、春季、夏季、秋季和冬季。 為了在回歸模型中包括類別信息，必須首先創(chuàng)建指示變量。 1 打開“季節(jié)性銷售.MTW”。Sales2.mtw 2 選擇計(jì)算 產(chǎn)生指示變量。 3 在需要指示變量的列中，選擇季節(jié)。 4 在將指示變量存儲(chǔ)于列中，查看表格中的可區(qū)分值和默認(rèn)的指示變量名稱。 5 單擊確定。 注產(chǎn)生指示變量功能不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。?而是將列存儲(chǔ)在工作表中。,a,96,操作接口,a,97,結(jié)果,解釋結(jié)果 Minitab 創(chuàng)建了四個(gè)指示變量，因?yàn)榧竟?jié)有四個(gè)可區(qū)分類別。對(duì)于每個(gè)觀測值（行），如果為真則 Minitab 存儲(chǔ)值 1，如果為假則存儲(chǔ)值 0。 對(duì)于季節(jié)銷售數(shù)據(jù)的示例，Minitab

21、將創(chuàng)建變量“季節(jié)_春季”，并在每個(gè)春季觀測值的行中存儲(chǔ)值 1，在所有非春季觀測值的行中存儲(chǔ)值 0。剩余季節(jié)將重復(fù)這一過程。下面是一個(gè)樣本。 ? 周期季節(jié)_春季季節(jié)_夏季季節(jié)_秋季季節(jié)_冬季春季1000夏季0100秋季0010冬季0001,a,98,設(shè)置基數(shù),計(jì)算 設(shè)置基數(shù) 可以設(shè)置 Minitab 的隨機(jī)數(shù)生成元的起始點(diǎn)。當(dāng)您希望選擇相同的隨機(jī)樣本 或多次生成相同的隨機(jī)數(shù)據(jù)集合時(shí)，該選項(xiàng)十分有用。 Minitab 有一長串可用的隨機(jī)數(shù)。如果 Minitab 始終從列表的開頭開始，您將始終得到相同的數(shù)據(jù)。為避免出現(xiàn)這一情況，Minitab 使用當(dāng)天的時(shí)間（精確到秒或小數(shù)秒）來選擇字符串中的“隨機(jī)

22、”起始點(diǎn)。 設(shè)置基數(shù)可以告訴隨機(jī)數(shù)生成元在何處開始。生成元將從其停止的點(diǎn)處繼續(xù)讀取，除非指定一個(gè)新的基數(shù)。要每次都生成完全相同的隨機(jī)數(shù)集合，可在每次選擇隨機(jī)樣本或生成隨機(jī)數(shù)據(jù)時(shí)設(shè)置相同的基數(shù)。 注如果在不同的平臺(tái)上或不同版本的 Minitab 上使用相同的基數(shù)，則可能得不到相同的隨機(jī)數(shù)序列。對(duì)話框項(xiàng) 將隨機(jī)數(shù)據(jù)生成元的基數(shù)設(shè)置為：輸入希望指定為隨機(jī)數(shù)序列的開始的整數(shù)。 ?,a,99,隨機(jī)數(shù)據(jù),隨機(jī)是minitab依據(jù)各項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)分析來產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)據(jù)，可以在教學(xué)上使用或則在模擬上使用。 這在后面的課堂上會(huì)陸續(xù)使用到再進(jìn)行一些說明。,a,100,例如要產(chǎn)生隨機(jī)的正態(tài)分布,a,101,概率分布,是用來計(jì)

23、算各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分布的 概率密度 累積概率 逆累積概率的,a,102,編輯器,a,103,轉(zhuǎn)到,a,104,修改數(shù)字格式,a,105,列設(shè)定列寬,a,106,列可以補(bǔ)充列說明,a,107,列可以取除隱藏列,a,108,可以設(shè)定列的寬度,a,109,可以對(duì)某一column設(shè)定公式,a,110,工具,a,111,選項(xiàng),a,112,文件安全性,可以針對(duì)project來設(shè)定好相應(yīng)的密碼，以及是否為只讀。,a,113,窗口,a,114,窗口,a,115,Minitab的SPC使用,a,116,Minitab可提供的圖形,計(jì)量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR,計(jì)數(shù)型 P Np C

24、 U,a,117,Xbar-R做法,Xbar-R是用于計(jì)量型 判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點(diǎn)沒有超出控制界限。 判異準(zhǔn)則： 一點(diǎn)超出控制界限 連續(xù)六點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè) 不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒有集中在中心線。,a,118,Xbar-R做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,119,Xbar-R練習(xí),打開下列檔案,Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-R,a,120,輸入?yún)?shù),根據(jù)不同的輸入方式 選擇不同的分析方法,若數(shù)據(jù)輸入在一列中，則

25、確定出每組的樣本數(shù),a,121,決定控制用控制圖的控制界限,輸入穩(wěn)定條件下的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，即確定出控制用控制圖的控制界限。,a,122,Xbar-R Options選項(xiàng),可以在這里選擇判異準(zhǔn)則,a,123,Box-Cox正態(tài)轉(zhuǎn)換,進(jìn)行正態(tài)性轉(zhuǎn)換,a,124,Storage項(xiàng),輸出數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,a,125,圖形輸出,a,126,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常 請(qǐng)問本圖為解析用圖或是控制用圖,a,127,Xbar-s做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,128,Xbar-s練習(xí),打開下列檔案 Select: Sta

26、t Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-s,a,129,輸入?yún)?shù),解釋與Xbar-R圖相同,a,130,圖形輸出,a,131,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常 請(qǐng)問本圖為解析用圖或是控制用圖,a,132,I-MR圖做法,決定要研究或控制的Y或X特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,133,I-MR練習(xí),打開下列檔案，用其來進(jìn)行I-MR圖練習(xí) Select: Stat Control Chart Variables Charts for individuals I-MR,a,134,輸入?yún)?shù),

27、輸入變量,a,135,控制用控制圖的控制界限,如果是控制用控制圖 請(qǐng)輸入數(shù)據(jù),a,136,圖形輸出,a,137,判圖,請(qǐng)判定前圖是否有異常 請(qǐng)問本圖為解析用圖或是控制用圖,a,138,p圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,139,p練習(xí),P圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。 在做p圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。,a,140,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts P,a,141,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸

28、入變量,a,142,決定判異準(zhǔn)則,選擇判異準(zhǔn)則 計(jì)數(shù)型的判異準(zhǔn)則 與計(jì)量型的不太一樣,a,143,保存P值,保存根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算所得到的總的不良率,a,144,圖形輸出,a,145,np圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,146,np練習(xí),np圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。 在做np圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。 Np圖要求的每組的樣本數(shù)必須是一樣的。,a,147,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts

29、 NP,a,148,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸入變量,a,149,圖形輸出,a,150,c圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,151,C圖練習(xí),c圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。 在做c圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。 另外就是基本上c圖的樣本要一定才可以。如果樣本數(shù)不一樣，則應(yīng)當(dāng)使用u圖。,a,152,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts C,a,153,輸入?yún)?shù),輸入變量,a,154,

30、決定判異準(zhǔn)則,判異準(zhǔn)則同P圖一樣,a,155,圖形輸出,a,156,u圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入minitab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,a,157,u圖練習(xí),u圖只能適用在卜氏分布的質(zhì)量特性上。 在做u圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。,a,158,輸入數(shù)據(jù),請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts U,a,159,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入樣本量,a,160,圖形輸出,a,161,MINITAB之制程能力分析,a,162,制程能力之分類,

31、計(jì)量型(基于正態(tài)分布),計(jì)數(shù)型(基于二項(xiàng)分布),計(jì)數(shù)型(基于卜氏項(xiàng)分布),a,163,MINITAB 能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型),Capability Analysis (Normal) Capability Analysis (Between/Within) Capability Analysis (Weibull) Capability Sixpack (Normal) Capability Sixpack (Between/Within) Capability Sixpack (Weibull),a,164,Capability Analysis (Normal),該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲

32、線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。輸出報(bào)告中還包含過程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。,a,165,Capability Analysis (Between/Within),該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，可以直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。 該命令適用于子組間存在較大變差的場合。輸出報(bào)告中還包含過程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組間子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。,a,166,Capability Analysis (Weibull),該命會(huì)會(huì)劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)是否服從韋伯分布。輸出報(bào)告中還包含總體過程總能力統(tǒng)計(jì),a,167,制程能力分析做法,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITA

33、B數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,a,168,STEP1決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,Y特性一般是指客戶所關(guān)心所重視的特性。 Y要先能量化，盡量以定量數(shù)據(jù)為主。 Y要事先了解其規(guī)格界限，是單邊規(guī)格，還是雙邊規(guī)格。 目標(biāo)值是在中心，或則不在中心 測量系統(tǒng)的分析要先做好。,a,169,STEP2決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,在收集Y特性時(shí)要注意層別和分組。 各項(xiàng)的數(shù)據(jù)要按時(shí)間順序做好相應(yīng)的整理,a,170,STEP3決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,

34、結(jié)果說明,將數(shù)據(jù)輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。,a,171,STEP4決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,利用MINITABSTATQUALITY TOOL CAPABILITY ANALYSIS NORMAL,a,172,STEP5決定Y特性,決定Y特性,收集Y特性數(shù)據(jù),輸入MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,利用MINITAB的各項(xiàng)圖形來進(jìn)行結(jié)果說明,a,173,練習(xí),a,174,輸入數(shù)據(jù),注意輸入方式,Select: Stat Quality Tools Capabilty AnalysisNormal,a,175,

35、輸入選項(xiàng),輸入上下規(guī)格界限,根據(jù)不同的數(shù)據(jù)輸入 方式選擇分析方法,a,176,選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法,一般選擇復(fù)合的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式,a,177,選項(xiàng)的輸入,如果需要計(jì)算Cpm 則需要輸入目標(biāo)值,過程能力表現(xiàn)形式的選擇,a,178,以Cpk, Ppk結(jié)果的輸出,a,179,以Zbench方式輸出,a,180,結(jié)果說明,請(qǐng)學(xué)員按此圖形來說明該制程狀況,a,181,Capability Analysis (Between/Within),a,182,Capability Analysis (Weibull),此項(xiàng)的分析是用在當(dāng)制程不是呈現(xiàn)正態(tài)分布時(shí)所使用。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來分析時(shí)，

36、容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。,a,183,練習(xí),請(qǐng)使用同前之?dāng)?shù)據(jù)來進(jìn)行分析。 上規(guī)格：103 下規(guī)格：97 規(guī)格中心：100,a,184,輸入相關(guān)參數(shù),Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Nonnormal,a,185,填入選項(xiàng)要求,韋氏分布的參數(shù)估計(jì),a,186,結(jié)果圖形,a,187,正態(tài)分布適用性的判定,可以使用 Statbasic statisticnormality test 但數(shù)據(jù)要放到同一個(gè)column中，所以必須針對(duì)前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理,a,188,數(shù)據(jù)調(diào)整,進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積,a,18

37、9,填寫選項(xiàng),輸入變量,輸入作為參考的概率線,a,190,結(jié)果輸出,a,191,結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率),a,192,計(jì)量型制程能力分析總結(jié),一般的正態(tài)分布使用 Capability Analysis (Normal) 如果是正態(tài)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時(shí)可用 Capability Analysis (Between/Within) 當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用 Capability Analysis (Weibull),a,193,二項(xiàng)分布制程能力分析,二項(xiàng)分布只適合用在 好，不好 過，不過 好，壞 不可以用在 0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,a,194,示例,數(shù)據(jù)

38、在excel檔案中 Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Binomial,a,195,填好各項(xiàng)的參數(shù),輸入樣本數(shù),輸入歷史的不良率,a,196,選好控制圖的判異準(zhǔn)則,a,197,結(jié)果及輸出,a,198,卜氏分布制程能力分析,卜分布只適合用在 計(jì)數(shù)型，有二個(gè)以上的選擇時(shí) 例如可以用在 外觀檢驗(yàn)，但非關(guān)鍵項(xiàng)部份 0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,a,199,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中,Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Poisson,a,200,填好各項(xiàng)的參數(shù)

39、,a,201,結(jié)果及輸出,a,202,基 礎(chǔ) 統(tǒng) 計(jì),a,203,描述性統(tǒng)計(jì),一些參加統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的學(xué)生做了一個(gè)簡單的試驗(yàn)。每個(gè)學(xué)生被要求記錄下自己的每分鐘脈搏跳動(dòng)次數(shù)。下面我們對(duì)他們脈搏跳動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的分析。,a,204,描述性統(tǒng)計(jì),1 Open the worksheet PULSE.MTW. 2 Choose Stat Basic Statistics Graphical Summary. 3 In Variables, enter Pulse1. Click OK.,a,205,結(jié)果輸出,a,206,Z檢驗(yàn),例 某零件，其厚度在正常生產(chǎn)下服從N(0.13，0.0152)。某日在生產(chǎn)的

40、產(chǎn)品中抽查了10次，其觀測值為：0.112，0.130，0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0.158，0.142。發(fā)現(xiàn)平均厚度已稍增大至0.136，如果標(biāo)準(zhǔn)差不變，試問生產(chǎn)是否正常？（取0.05）,a,207,Z檢驗(yàn),H0： 0.13 ，H1： 0.13 由于已知，故用z檢驗(yàn) 由MINITAB計(jì)算，StatBasic Statistics1 Sample Z,Test of mu = 0.13 vs not = 0.13 The assumed standard deviation = 0.015 Variable N Mean StDev SE Mean

41、 95% CI Z P C1 10 0.135800 0.015106 0.004743 (0.126503, 0.145097) 1.22 0.221,a,208,t檢驗(yàn),例 某賓館六西格瑪團(tuán)隊(duì)評(píng)定某項(xiàng)服務(wù)的等級(jí)，最大可能的級(jí)別為10。團(tuán)隊(duì)規(guī)定服務(wù)等級(jí)的總體均值“達(dá)到7”的服務(wù)項(xiàng)目可以接受，總體均值“超過7”的認(rèn)為有提高。隨機(jī)調(diào)查12位顧客，要求他們對(duì)此項(xiàng)服務(wù)評(píng)定等級(jí)，得到12個(gè)級(jí)別數(shù)據(jù)為：7，8，10，8，6，9，6，7，7，8，9和8。假設(shè)總體級(jí)別近似服從正態(tài)分布，在顯著性水平0.05的情況下，問服務(wù)項(xiàng)目確實(shí)比規(guī)定可接受標(biāo)準(zhǔn)有提高嗎？,a,209,t檢驗(yàn),建立假設(shè) H0： 7 ，H1：

42、7 未知，且n7是小樣本，故選用 t 檢驗(yàn)。 下面是MINITAB軟件計(jì)算的結(jié)果：,Test of mu = 7 vs 7 Variable N Mean StDev SE Mean 95% Lower Bound T P C1 12 7.75000 1.21543 0.35086 7.11989 2.14 0.028,a,210,1P檢驗(yàn),例 某廠規(guī)定產(chǎn)品必須經(jīng)過檢驗(yàn)合格后才能出廠，某不合格品率p0不得超過5。現(xiàn)從一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取50個(gè)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)有4個(gè)不合格品，問該批產(chǎn)品能否出廠？ （取0.05）,a,211,1P檢驗(yàn),用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasic Statistics

43、1 Proportion,Test and CI for One Proportion Test of p = 0.05 vs p 0.05 Sample X N Sample p 95% Lower Bound Exact P-Value 1 4 50 0.080000 0.027788 0.240,a,212,2P檢驗(yàn),例 用A與B兩種不同的方法制造某種零件，從各自制造的零件中分別隨機(jī)抽取100個(gè)，其中A有10個(gè)廢品，B有3個(gè)廢品。在0.05水平上，能否認(rèn)為廢品率與方法有關(guān)？,a,213,2P檢驗(yàn),用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasic Statistics2 Proportion,

44、Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p 1 10 100 0.100000 2 3 100 0.030000 Difference = p (1) - p (2) Estimate for difference: 0.07 95% CI for difference: (0.00235994, 0.137640) Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 2.03 P-Value = 0.043,a,214,標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗(yàn),例 在改革工藝前后，各測量了若干鋼條的抗剪強(qiáng)度，數(shù)據(jù)如下： 改革后：

45、525，531，518，533，546，524，521，533，545，540 改革前：521，525，533，525，517，514，526，519 設(shè)改革后鋼條的抗剪強(qiáng)度 ，改革前為 問：可以認(rèn)為改革工藝后鋼條的抗剪強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)差有改變嗎？,a,215,標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗(yàn),設(shè) 用MINITAB軟件，StatBasic Statistics2 Variances,a,216,單因子變異數(shù)分析,涂順章,a,217,例題,您設(shè)計(jì)了一項(xiàng)試驗(yàn)來評(píng)估四種試驗(yàn)性地毯產(chǎn)品的耐用性。您將這些地毯產(chǎn)品中每種的一個(gè)樣本分別鋪在四個(gè)家庭，并在 60 天后測量其耐用性。由于您要檢驗(yàn)平均值是否相等并評(píng)估平均值之間的差異，因此您

46、使用包含多重比較的單因子方差分析過程（堆疊形式的數(shù)據(jù)）。通常，您會(huì)選擇適用于數(shù)據(jù)的一種多重比較方法。但是，此處選擇了兩種方法來展示 Minitab 的功能,a,218,操作步驟,1 打開工作表“方差分析示例.MTW”。Exh_aov.mtw 2 選擇統(tǒng)計(jì) 方差分析 單因子。 3 在響應(yīng)中，輸入耐用性。在因子中，輸入地毯。 4 單擊比較。選中 Tukey，全族誤差率。選中許氏 MCB，全族誤差率并輸入 10。 5 在每個(gè)對(duì)話框中單擊確定。,a,219,操作方法,a,220,按下多重比較以及圖形,a,221,輸出結(jié)果,One-way ANOVA: Durability versus Carpet

47、Source DF SS MS F P Carpet 3 146.4 48.8 3.58 0.047 Error 12 163.5 13.6 Total 15 309.9 S = 3.691 R-Sq = 47.24% R-Sq(adj) = 34.05% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDev Level N Mean StDev -+-+-+-+ 1 4 14.483 3.157 (-*-) 2 4 9.735 3.566 (-*-) 3 4 12.808 1.506 (-*-) 4 4 18.115 5.435 (-*-) -+

48、-+-+-+ 10.0 15.0 20.0 25.0 Pooled StDev = 3.691,a,222,許氏比較結(jié)果,Hsus MCB (Multiple Comparisons with the Best) Family error rate = 0.05 Critical value = 2.29 Intervals for level mean minus largest of other level means Level Lower Center Upper -+-+-+-+- 1 -9.602 -3.632 2.337 (-*-) 2 -14.350 -8.380 0.000

49、(-*-) 3 -11.277 -5.308 0.662 (-*-) 4 -2.337 3.632 9.602 (-*-) -+-+-+-+- -12.0 -6.0 0.0 6.0,a,223,Turkey比較結(jié)果,Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals All Pairwise Comparisons among Levels of Carpet Individual confidence level = 98.83% Carpet = 1 subtracted from: Carpet Lower Center Upper -+-+-+-+-

50、 2 -12.498 -4.748 3.003 (-*-) 3 -9.426 -1.675 6.076 (-*-) 4 -4.118 3.632 11.383 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20 Carpet = 2 subtracted from: Carpet Lower Center Upper -+-+-+-+- 3 -4.678 3.073 10.823 (-*-) 4 0.629 8.380 16.131 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20 Carpet = 3 subtracted from: Carpet Lower Center Upp

51、er -+-+-+-+- 4 -2.443 5.308 13.058 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20,a,224,圖形,a,225,結(jié)果說明,在方差分析表 中，地毯的 p 值 (0.047) 表明，有足夠證據(jù)證明，當(dāng) alpha 設(shè)置為 0.05 時(shí)，并非所有平均值都相等。要研究平均值之間的差異，請(qǐng)檢查多重比較結(jié)果。 許氏 MCB 比較 許氏 MCB （與最佳值的多重比較）是將每個(gè)平均值與其他平均值中的最佳值（最大值）進(jìn)行比較。Minitab 會(huì)將地毯 1、2、3 的平均值與地毯 4 的平均值進(jìn)行比較，因?yàn)榈靥?4 的平均值最大。地毯 1 或 4 可能是最佳的，因?yàn)閷?duì)應(yīng)

52、的置信區(qū)間 包含正值。沒有證據(jù)表明地毯 2 或 3 是最佳的，因?yàn)樯蠀^(qū)間端點(diǎn)為 0，這是最小的可能值。 注通過檢查上下置信區(qū)間，可以說明任意最佳角逐者的潛在優(yōu)勢或不足。例如，如果地毯 1 是最佳的，則它優(yōu)于與其最接近的競爭者的程度不會(huì)超過 1.246，它劣于其他水平平均值中最佳者的程度可能達(dá)到 8.511。,a,226,Tukey 比較,Tukey 檢驗(yàn)提供了 3 組多重比較置信區(qū)間 ： 地毯 1 平均值減自地毯 2、3、4 平均值：第一組 Tukey 輸出的第一個(gè)區(qū)間 (-12.498, -4.748, 3.003) 給出了減自地毯 2 平均值的地毯 1 平均值的置信區(qū)間。通過顛倒區(qū)間值的順

53、序和符號(hào)，可以輕松找到未包括在輸出中的項(xiàng)的置信區(qū)間。例如，地毯 1 的平均值減地毯 2 的平均值的置信區(qū)間為 (-3.003, 4.748, 12.498)。對(duì)于此組比較，由于所有置信區(qū)間都包括 0，因此沒有任何平均值在統(tǒng)計(jì)意義上不同。 地毯 2 平均值減自地毯 3 和 4 平均值：地毯 2 和 4 平均值在統(tǒng)計(jì)意義上不同，因?yàn)榇似骄到M合的置信區(qū)間 (0.629, 8.380, 16.131) 不包括零。 地毯 3 平均值減自地毯 4 平均值：地毯 3 和 4 不存在統(tǒng)計(jì)意義上的不同，因?yàn)橹眯艆^(qū)間包括 0。 通過不將 F 檢驗(yàn)作為條件，在全族誤差率 為 0.10 時(shí)，處理平均值中似乎出現(xiàn)了差

54、異。如果許氏 MCB 方法對(duì)這些數(shù)據(jù)而言是個(gè)好的選擇，則可將地毯 2 和 3 從最佳選擇中排除。使用 Tukey 方法時(shí)，地毯 2 和 4 的平均耐用性似乎有所不同。,a,227,二因子變異數(shù)分析,涂順章,a,228,變異數(shù)分析,a,229,圖形,a,230,數(shù)據(jù)結(jié)果,Multi-Vari Chart for Strength by SinterTime - MetalType Two-way ANOVA: Strength versus SinterTime, MetalType Source DF SS MS F P SinterTime 2 8.222 4.1111 1.71 0.209 MetalType 2 20.222 10.111