MINITAB學(xué)習(xí)指南

1,Minitab實(shí)務(wù)應(yīng)用,Ver.01,2008.4.6,2,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。,3,Minitab與6Sigma的關(guān)系,在上個(gè)世紀(jì)80年代Motolora開始在公司內(nèi)推行6Sigma，并開始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的發(fā)揮；6Sigma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；即使是對統(tǒng)計(jì)的知識不怎么熟悉，也同樣可以運(yùn)用Minitab很好的完成各項(xiàng)分析。,4,Minitab界面和基本操作介紹,5,Minitab界面,DataWindow: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,SessionWindow:分析結(jié)果輸出窗口,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)儲存.,不同的要求選擇不同的保存命令,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,移動列,剪切單元格,最后一次對話框,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,8,檔案,9,PROJECT,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。,10,PROJECT說明,11,貯存時(shí)的選項(xiàng),12,想存什么內(nèi)容,13,安全性的密碼設(shè)定,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。,15,打開項(xiàng)目,16,預(yù)覽,17,按下預(yù)覽,18,WORKSHEET,一般就是和EXCEL一樣，就只會保留數(shù)據(jù)而已。這是最基本的貯存內(nèi)容，就是要有數(shù)據(jù)留下來。,19,打開工作表,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,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。,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。,23,打開其它格式的檔案,注意選成excel的格式,24,可以按下選項(xiàng)做調(diào)整,25,貯存工作表,26,工作表也可以做相應(yīng)的說明,27,也可以存成其它格式的檔案,注意存成excel的格式,28,按下選項(xiàng)可以決定是否存變量名,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。,30,可以將圖形存成.mgforjpeg格式,31,編輯,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。,33,編輯的命令列,34,數(shù)據(jù),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)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120。在每個(gè)對話框中單擊確定。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?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。對于每一行，脈搏2-脈搏1大于20。,36,操作接口1,按下條件，決定子集條件,37,操作接口2,38,結(jié)果,結(jié)果就將脈搏2脈搏120的一些數(shù)據(jù)另成一個(gè)工作表的檔案。,39,拆分工作表,當(dāng)你想要對某個(gè)工作表的內(nèi)容進(jìn)行拆分時(shí)，可以利用此命令?！颁N售人員2.MTW”的拆分為例，如果你想針對四個(gè)商店分開其數(shù)據(jù)，此時(shí)可以利用此命令。,40,按商店來拆分?jǐn)?shù)據(jù)成四個(gè)檔案,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。,42,合并工作表,就是將二個(gè)工作表合并成一個(gè)工作表。,43,合并工作表,44,45,按列：二邊一樣的信息并起來,46,47,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,48,復(fù)制,其實(shí)就是copy，基本上用ctrl+C和ctrl+V會更方便一些。,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)拆分成對應(yīng)每個(gè)商店的單獨(dú)列，請執(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。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口,50,操作接口,51,拆分結(jié)果,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)。現(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)的存儲位置。5在將下標(biāo)存儲在中，輸入商店以標(biāo)識將包含下標(biāo)的列。6選中在下標(biāo)列中使用變量名，然后單擊確定。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?jiān)凇皵?shù)據(jù)”窗口中查看。,53,操作接口,54,結(jié)果,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。,56,操作方式,57,轉(zhuǎn)置后的結(jié)果,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：C1:23145C2:10111213142選擇數(shù)據(jù)排序。3在需排序的列中，輸入C1C2。4在第一個(gè)按列中，輸入C1。5在將排序數(shù)據(jù)存儲在中，選擇當(dāng)前工作表的列，然后輸入C3C4。單擊確定。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?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）。,59,操作接口,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,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，輸入銷售人員。4在將秩存儲在中，輸入排秩。單擊確定。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口針對“銷售人員”的排秩分配存儲在新列“排秩”中。,62,操作接口,63,結(jié)果,64,刪除行、刪除變量,此選項(xiàng)建議直接利用del鍵可能會更直觀一些。,65,編碼的應(yīng)用,66,編碼的應(yīng)用,67,數(shù)據(jù)編碼,假設(shè)您有一個(gè)班級的學(xué)生的平均成績等級（從0到100），您希望將數(shù)字平均成績編碼為字母等級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：91927783956978858188?2在列名稱單元格中，輸入平均成績。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在在列中存儲編碼數(shù)據(jù)中，輸入字母等級。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。,68,操作接口,69,編碼結(jié)果,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。,71,更改數(shù)據(jù)類型,如此之下就可以將文字的類型改成數(shù)據(jù)的類型,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。注此命令不會在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請?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。,73,操作接口,74,結(jié)果,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-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)果存儲在中，輸入學(xué)生。單擊確定。,76,操作接口,77,合并結(jié)果,78,計(jì)算,涂順章,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,80,計(jì)算器,81,計(jì)算器示例,設(shè)定公式以自動計(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自動計(jì)算歷時(shí)時(shí)間。1打開工作表“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“自動計(jì)算所有公式”。如果未選中該項(xiàng)，請選中它。?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。,82,操作接口,83,結(jié)果,84,列統(tǒng)計(jì)量,85,行統(tǒng)計(jì)量,86,標(biāo)準(zhǔn)化,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的一列，請執(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。,88,產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)簡單數(shù)集,89,任意數(shù)集,90,文本值,91,日期時(shí)間的簡單數(shù)集,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)。對話框項(xiàng)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。存儲在：為生成的x值輸入一個(gè)存儲列。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。存儲在：為生成的y值輸入一個(gè)存儲列。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變量存儲在：為生成的z值輸入一個(gè)存儲列。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)。請參見示例函數(shù)和參數(shù)。使用函數(shù)編號：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。請參見示例函數(shù)和參,93,操作接口,94,立體圖形,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：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.mtw2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在“會話”窗口中產(chǎn)生輸出。?而是將列存儲在工作表中。,96,操作接口,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。對于每個(gè)觀測值（行），如果為真則Minitab存儲值1，如果為假則存儲值0。對于季節(jié)銷售數(shù)據(jù)的示例，Minitab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值1，在所有非春季觀測值的行中存儲值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0001,98,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)”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)。?,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陸續(xù)使用到再進(jìn)行一些說明。,100,例如要產(chǎn)生隨機(jī)的正態(tài)分布,101,概率分布,是用來計(jì)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,102,編輯器,103,轉(zhuǎn)到,104,修改數(shù)字格式,105,列設(shè)定列寬,106,列可以補(bǔ)充列說明,107,列可以取除隱藏列,108,可以設(shè)定列的寬度,109,可以對某一column設(shè)定公式,110,工具,111,選項(xiàng),112,文件安全性,可以針對project來設(shè)定好相應(yīng)的密碼，以及是否為只讀。,113,窗口,114,窗口,115,Minitab的SPC使用,116,Minitab可提供的圖形,計(jì)量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR,計(jì)數(shù)型PNpCU,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。,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,119,Xbar-R練習(xí),打開下列檔案,Select:StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-R,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，則確定出每組的樣本數(shù),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。,122,Xbar-ROptions選項(xiàng),可以在這里選擇判異準(zhǔn)則,123,Box-Cox正態(tài)轉(zhuǎn)換,進(jìn)行正態(tài)性轉(zhuǎn)換,124,Storage項(xiàng),輸出數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,125,圖形輸出,126,判圖,請判定前圖是否有異常請問本圖為解析用圖或是控制用圖,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,128,Xbar-s練習(xí),打開下列檔案Select:StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-s,129,輸入?yún)?shù),解釋與Xbar-R圖相同,130,圖形輸出,131,判圖,請判定前圖是否有異常請問本圖為解析用圖或是控制用圖,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,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:StatControlChartVariablesChartsforindividualsI-MR,134,輸入?yún)?shù),輸入變量,135,控制用控制圖的控制界限,如果是控制用控制圖請輸入數(shù)據(jù),136,圖形輸出,137,判圖,請判定前圖是否有異常請問本圖為解析用圖或是控制用圖,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,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。,140,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartAttributesChartsP,141,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸入變量,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,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,144,圖形輸出,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,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。,147,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartAttributesChartsNP,148,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸入變量,149,圖形輸出,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,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。,152,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartAttributesChartsC,153,輸入?yún)?shù),輸入變量,154,決定判異準(zhǔn)則,判異準(zhǔn)則同P圖一樣,155,圖形輸出,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,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。,158,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔Select:StatControlChartAttributesChartsU,159,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入樣本量,160,圖形輸出,161,MINITAB之制程能力分析,162,制程能力之分類,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),163,MINITAB能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型),CapabilityAnalysis(Normal)CapabilityAnalysis(Between/Within)CapabilityAnalysis(Weibull)CapabilitySixpack(Normal)CapabilitySixpack(Between/Within)CapabilitySixpack(Weibull),164,CapabilityAnalysis(Normal),該命令會劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，這可直觀評估數(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)。,165,CapabilityAnalysis(Between/Within),該命令會劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，可以直觀評估數(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)。,166,CapabilityAnalysis(Weibull),該命會會劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可直觀評估數(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),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MINITAB數(shù)據(jù)表,進(jìn)行分析,結(jié)果說明,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。,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,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,結(jié)果說明,將數(shù)據(jù)輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。,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MINITABSTATQUALITYTOOLCAPABILITYANALYSISNORMAL,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,173,練習(xí),174,輸入數(shù)據(jù),注意輸入方式,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNormal,175,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,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,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,178,以Cpk,Ppk結(jié)果的輸出,179,以Zbench方式輸出,180,結(jié)果說明,請學(xué)員按此圖形來說明該制程狀況,181,CapabilityAnalysis(Between/Within),182,CapabilityAnalysis(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)，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，會更貼近真實(shí)現(xiàn)像。,183,練習(xí),請使用同前之?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：100,184,輸入相關(guān)參數(shù),Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNonnormal,185,填入選項(xiàng)要求,韋氏分布的參數(shù)估計(jì),186,結(jié)果圖形,187,正態(tài)分布適用性的判定,可以使用Statbasicstatisticnormalitytest但數(shù)據(jù)要放到同一個(gè)column中，所以必須針對前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理,188,數(shù)據(jù)調(diào)整,進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積,189,填寫選項(xiàng),輸入變量,輸入作為參考的概率線,190,結(jié)果輸出,191,結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率),192,計(jì)量型制程能力分析總結(jié),一般的正態(tài)分布使用CapabilityAnalysis(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CapabilityAnalysis(Between/Within)當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用CapabilityAnalysis(Weibull),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。,194,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisBinomial,195,填好各項(xiàng)的參數(shù),輸入樣本數(shù),輸入歷史的不良率,196,選好控制圖的判異準(zhǔn)則,197,結(jié)果及輸出,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。,199,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中,Select:StatQualityToolsCapabiltyAnalysisPoisson,200,填好各項(xiàng)的參數(shù),201,結(jié)果及輸出,202,基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì),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次數(shù)。下面我們對他們脈搏跳動的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單的分析。,204,描述性統(tǒng)計(jì),1OpentheworksheetPULSE.MTW.2ChooseStatBasicStatisticsGraphicalSummary.3InVariables,enterPulse1.ClickOK.,205,結(jié)果輸出,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）,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，StatBasicStatistics1SampleZ,Testofmu=0.13vsnot=0.13Theassumedstandarddeviation=0.015VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC1100.1358000.0151060.004743(0.126503,0.145097)1.220.221,208,t檢驗(yàn),例某賓館六西格瑪團(tuán)隊(duì)評定某項(xiàng)服務(wù)的等級，最大可能的級別為10。團(tuán)隊(duì)規(guī)定服務(wù)等級的總體均值“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，要求他們對此項(xiàng)服務(wù)評定等級，得到12個(gè)級別數(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？,209,t檢驗(yàn),建立假設(shè)H0：7，H1：7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：,Testofmu=7vs7VariableNMeanStDevSEMean95%LowerBoundTPC1127.750001.215430.350867.119892.140.028,210,1P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）,211,1P檢驗(yàn),用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasicStatistics1Proportion,TestandCIforOneProportionTestofp=0.05vsp0.05SampleXNSamplep95%LowerBoundExactP-Value14500.0800000.0277880.240,212,2P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)？,213,2P檢驗(yàn),用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasicStatistics2Proportion,TestandCIforTwoProportionsSampleXNSamplep1101000.100000231000.030000Difference=p(1)-p(2)Estimatefordifference:0.0795%CIfordifference:(0.00235994,0.137640)Testfordifference=0(vsnot=0):Z=2.03P-Value=0.043,214,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：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？,215,標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗(yàn),設(shè)用MINITAB軟件，StatBasicStatistics2Variances,216,單因子變異數(shù)分析,涂順章,217,例題,您設(shè)計(jì)了一項(xiàng)試驗(yàn)來評估四種試驗(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估平均值之間的差異，因此您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,218,操作步驟,1打開工作表“方差分析示例.MTW”。Exh_aov.mtw2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)對話框中單擊確定。,219,操作方法,220,按下多重比較以及圖形,221,輸出結(jié)果,One-wayANOVA:DurabilityversusCarpetSourceDFSSMSFPCarpet3146.448.83.580.047Error12163.513.6Total15309.9S=3.691R-Sq=47.24%R-Sq(adj)=34.05%Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev-+-+-+-+1414.4833.157(-*-)249.7353.566(-*-)3412.8081.506(-*-)4418.1155.435(-*-)-+-+-+-+10.015.020.025.0PooledStDev=3.691,222,許氏比較結(jié)果,HsusMCB(MultipleComparisonswiththeBest)Familyerrorrate=0.05Criticalvalue=2.29IntervalsforlevelmeanminuslargestofotherlevelmeansLevelLowerCenterUpper-+-+-+-+-1-9.602-3.6322.337(-*-)2-14.350-8.3800.000(-*-)3-11.277-5.3080.662(-*-)4-2.3373.6329.602(-*-)-+-+-+-+-12.0-6.00.06.0,223,Turkey比較結(jié)果,Tukey95%SimultaneousConfidenceIntervalsAllPairwiseComparisonsamongLevelsofCarpetIndividualconfidencelevel=98.83%Carpet=1subtractedfrom:CarpetLowerCenterUpper-+-+-+-+-2-12.498-4.7483.003(-*-)3-9.426-1.6756.076(-*-)4-4.1183.63211.383(-*-)-+-+-+-+-1001020Carpet=2subtractedfrom:CarpetLowerCenterUpper-+-+-+-+-3-4.6783.07310.823(-*-)40.6298.38016.131(-*-)-+-+-+-+-1001020Carpet=3subtractedfrom:CarpetLowerCenterUpper-+-+-+-+-4-2.4435.30813.058(-*-)-+-+-+-+-1001020,224,圖形,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?的平均值最大。地毯1或4可能是最佳的，因?yàn)閷?yīng)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。,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)間值的順序和符號，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)了差異。如果許氏MCB方法對這些數(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。,227,二因子變異數(shù)分析,涂順章,228,變異數(shù)分析,229,圖形,230,數(shù)據(jù)結(jié)果,Multi-VariChartforStrengthbySinterTime-MetalTypeTwo-wayANOVA:StrengthversusSinterTime,MetalTypeSource