Minitab_的基本操作及實例運用.ppt

1、Minitab 的基本操作及實例運用,Name: 徐寧超 / Michael Xu Job Function: Eng-Product Rev: 29th, Oct, 2010,MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 計算機 Minitab是一個非常好的質(zhì)量管理和質(zhì)量設(shè)計的工具軟件，更是持續(xù)質(zhì)量改進的良好的工具軟件。,一般統(tǒng)計,- 基礎(chǔ)統(tǒng)計 -回歸分析 - 分散分析 - 多變量分析 - 非母數(shù)分析 - TABLE(行列) - 探索性 資料(數(shù)據(jù))分析,品質(zhì)管理,- 品質(zhì)管理工具 - 測定系統(tǒng)分析 - 計量值數(shù)據(jù)分析 - 計數(shù)值數(shù)據(jù)分析 - 管理圖分析 - 工程能力分析

2、,信賴性 及 數(shù)據(jù)分析,- 分布分析 - 數(shù)據(jù)的回歸分析 - 受益分析,實驗計劃,- 要因 實驗計劃 - 反應(yīng)表面 實驗計劃 - 混合 實驗計劃 - Robust 實驗計劃,簡介,在Minitab里進行數(shù)據(jù)分析時，需要使用各種窗口和工具，下面是Minitab環(huán)境下各部份簡介：,會話窗口（Session Window）：顯示諸如統(tǒng)計報表之類的輸出文本 數(shù)據(jù)窗口（Data Window）：在此可輸入、修改和查看每個工作表的數(shù)據(jù)列 信息窗口（Info Window）：概括了每個打開的工作表，可以從下拉列表框中選擇要查看的工作表 歷史窗口（History Window）：記錄所有用過的命令 圖形窗口（

3、Graph Window）:顯示各種圖形，一次最多只能打開15個窗口,簡介,數(shù)據(jù)管理概要,一個工作表可以包括三種數(shù)據(jù)類型-數(shù)值型（numeric）、文本型（text）和日期/時間型（date/time），輸入數(shù)據(jù)時，該列的數(shù)據(jù)會自動格式化，Minitab會給該列分配一種數(shù)據(jù)類型：數(shù)值型、文本型、日期/時間型。三種數(shù)據(jù)類型可在：數(shù)據(jù) 更改數(shù)據(jù)類型 中轉(zhuǎn)換。,與數(shù)據(jù)有關(guān)的三個窗口 A.數(shù)據(jù)窗口（Data window） 數(shù)據(jù)窗口中內(nèi)容即為工作表中的數(shù)據(jù)列， 當(dāng)打開了多個工作表時，每個工作表都有其自 己的數(shù)據(jù)窗口。在每個數(shù)據(jù)窗口中可以： *察看處於工作表中的各列數(shù)據(jù) *輸入數(shù)值並以多種方式修改 *對

4、數(shù)據(jù)列進行多種操作，包括：改變格式、 字體、名字、寬度、注解和列的位置,注意：數(shù)據(jù)窗口不是電子表格 儘管數(shù)據(jù)窗口有行有列，但他與Excel表格不同，他的單元格數(shù)量是有限的 而且單元格中的數(shù)值只能手工輸入或者有命令生成，他不能包含有方程式，所以他的值不會隨其他單元格值的變化而變化， 例如：想要C3=C1+C2，首先必須用內(nèi)部計算器計算C1+C2的值，若改變C1的值，若不用計算器重新計算的話，C3值不會改變。,數(shù)據(jù)管理概要,B.信息窗口（Info window） 此窗口對當(dāng)前活動工作表的數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)列、常量、矩陣） 進行了概括，可以對這些數(shù)據(jù)進行修改。,C.會話窗口（Session window）

5、此窗口對當(dāng)前活動工作表數(shù)據(jù)（數(shù)據(jù)列、常量、矩陣） 進行了概括，最大的特點是變量列表框，變量列表框 一般顯示的是一些變量列明、常量或矩陣。其優(yōu)點是 可以準(zhǔn)確無誤的選擇變量名。,數(shù)據(jù)管理概要,一、在數(shù)據(jù)窗口中輸入數(shù)據(jù) 1）輸入列數(shù)據(jù)：點擊數(shù)據(jù)方向箭頭使之向下，如圖A。 2）輸入行數(shù)據(jù)：點擊數(shù)據(jù)方向箭頭使之朝右，如圖B。,數(shù)據(jù)管理概要,圖A,圖B,二、生成規(guī)則數(shù)據(jù) 可以按照一定的規(guī)則生成數(shù)據(jù)，如：按順序生成一簡單數(shù)據(jù)集或按字母順序生成一列數(shù)據(jù)，也可以生成規(guī)則的日期/時間型數(shù)據(jù)。,1）生成簡單的數(shù)字集,1、選擇菜單：Calc Make Patterned simple Set of Numbers，如

6、右圖 2、在Store patterned data in的文本框中，輸入數(shù)據(jù)列名（既可是新列，也可以是已經(jīng)存在的列），此列用來保存所生成的數(shù)據(jù)。 3、在From first value（起始值），To last value(最終值)和In steps of(步長，即增量)文本框中輸入數(shù)字。 4、若有必要，也可以在List each value（每個值顯示的次數(shù)）和List the whole sequence（顯示整個編列的次數(shù)）文本框中輸入一個數(shù)字,數(shù)據(jù)管理概要,歸類并生成相應(yīng)的子工作表 數(shù)據(jù)集裏面，經(jīng)常需要對一組數(shù)據(jù)進行分析或生成圖形。,操作和計算數(shù)據(jù),按條件分類： 可以基於一個或多個條

7、件對數(shù)據(jù)分類，如按兩種已給條件創(chuàng)造子集平時加班大於10小時並且週末加班小於10小時，符合這兩個條件的數(shù)據(jù)行將複製到一個新工作表，原來工作表沒有變動。,例如：打開 File Open Worksheet Data Eng-product 加班(模擬) A 選擇 數(shù)據(jù) 子集化工作表（如右圖） B 在指定要包括的行下面，選擇匹配的行，然後點擊條件，彈出對話框 C 在條件一欄，輸入條件方程式，如：想要創(chuàng)建平常加班大於10小時， 只要輸入平常加班 10,可以根據(jù)條件選擇所需數(shù)學(xué)函數(shù),注：當(dāng)然也可以將數(shù)據(jù)按條件進行拆分或合併，在數(shù)據(jù) 拆分工作表或數(shù)據(jù) 合併工作表 中即可實現(xiàn)。,使用計算器 使用計算器可以快

8、速的進行基本的算術(shù)運算和複雜的數(shù)學(xué)函數(shù)計算。結(jié)果可以保存在某一列中。,操作和計算數(shù)據(jù),使用計算器 A、選擇計算 計算器 B、在將結(jié)果儲存在變量中，輸入保存結(jié)果的列。 C、在表達(dá)式中選擇變量和各自的函數(shù)，也可以通過手動輸入表達(dá)式,例子：使用計算器對列進行計算 1.例：文件 打開工作表 數(shù)據(jù) pulse.MTW 2.選擇計算計算器 3.在將結(jié)果儲存在變量中，輸入PulseDif 4.在表達(dá)式中，輸入算式Pulse2-Pulse1,一、概要 在工作中我們經(jīng)常需要對產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行分析和統(tǒng)計，MINITAB提供了許多統(tǒng)計和圖表技法來進行數(shù)據(jù)分析。常用的方法有： 基本統(tǒng)計量 回歸 方差分析 實驗計劃法 管理

9、圖 質(zhì)量工具 可靠度/殘差分析 多變量分析 時間序列 表 非參數(shù)分析 探測數(shù)據(jù)分析,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,1）基本統(tǒng)計量 MINITAB提供了兩條命令統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量顯示描述性統(tǒng)計和存儲描述性統(tǒng)計 ,這兩條命令對每一列進行了計算并且將統(tǒng)計結(jié)果存儲下來了。這些結(jié)果可以從會話窗口中顯示出來。,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,例子：假如想要對參加脈搏測試的男(sex=1)、女(sex=2)學(xué)生進行統(tǒng)計。 1.打開文件：pulse.mtw。 2.選擇統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量顯示描述性統(tǒng)計 3.在變量一欄，輸入體重。（在變量中，輸入想要進行分析統(tǒng)計的數(shù)據(jù)列） 4.選中按變量輸入性別，然后OK，結(jié)果如下：,從結(jié)果可以看

10、出：男生體重平均值大于女生體重平均值 注意： 1.按變量的意思是對每個關(guān)鍵值（如男和女）分別進行統(tǒng)計計算。 2.圖表按鈕的作用是以圖形（直方圖、正態(tài)曲線的直方圖、點圖、盒式圖(boxplot)的方式表示統(tǒng)計結(jié)果。,2）置信區(qū)間和平均值測試,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,Minitab提供了一些命令計算一樣本或雙樣本的置信區(qū)間以及進行平均值檢驗。工序能力包括單樣本Z、一樣本t、雙樣本t和配對t，當(dāng)你不知道所收集的數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布時，MINITAB又提供了計算置信區(qū)間和對中央值進行假設(shè)檢測的方法。下面是一樣本t置信區(qū)間和平均值假設(shè)檢驗（假設(shè)服從正態(tài)分布）的一個例子。,1）計算t置信區(qū)間和平均值檢驗的

11、步驟： A. 選擇統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量一樣本t B. 在變量文本框中，輸入包含樣本的列，Minitab 將對樣本的每一列進行單個分析。 C. 以下二者中任選一項： 若計算平均值的置信區(qū)間，選中選項 置信水平。 若進行假設(shè)檢驗，選中假設(shè)均值。 D. 若想更進一步，還可以使用下面的選項： 為置信區(qū)間指定一個置信度。缺省值為95%。 指定一個原假設(shè)檢驗值。缺省值為：=0 通過選擇小于()、不等于（），定 義選擇性假設(shè)。,2）舉例：假如想要對參加脈搏測試的男(sex=1)、女(sex=2)學(xué)生進行統(tǒng)計。假設(shè)根據(jù)測得的樣本數(shù)據(jù)（脈搏測驗），想要得到平均值95%的t置信區(qū)間。 1. 打開文件PULSE.MTW

12、。 2. 選擇統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量一樣本t 3. 在變量文本框中，輸入Pulse1，點擊 OK。,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,結(jié)果解釋 根據(jù)輸出結(jié)果，估計其平均值為72.87，有95%的把握認(rèn)為真值落在 區(qū)間（70.95，75.15）。,3)相關(guān)(correlation),使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,使用相關(guān)對成對變量計算相關(guān)系數(shù)和相關(guān)性。相關(guān)系數(shù)是衡量兩個變量之間線性關(guān)系的程度。其值介于-1與+1之間。如果這兩個變量同時增加或同時減小，那么相關(guān)系數(shù)為正，反之亦然。,例子：假設(shè)要分析學(xué)生身高與體重的關(guān)系。 1.打開文件PULSE.MTW。 2.選擇統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 相關(guān) 3.在變量文本框中，輸入高度和體重

13、.點擊確定。,結(jié)果解釋 根據(jù)輸出結(jié)果，相關(guān)值（r=0.785，P-Value=0.000）表明身高與體重正相關(guān)。 P-Value:犯一種錯誤的概率的推定值,比留意水準(zhǔn)大時為正態(tài)性.,4）回歸(regression),使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,回歸分析用于找出反應(yīng)值(Y)與一個或者多個預(yù)測值（X)之間的關(guān)系。線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量相互依賴的定量關(guān)係的一種統(tǒng)計分析方法之一，運用十分廣泛。,例子：運行一個簡單線性回歸的例子，假設(shè)想要找出體重與身高的關(guān)系 1.打開文件PULSE.MTW 2.選擇統(tǒng)計 回歸 回歸 3.在響應(yīng)文本框中，輸入體重。在預(yù)測變量中，輸入高度。

14、然后確認(rèn)。,結(jié)果解釋：P值等于0，表明體重是身高的一個顯著性因子，R2等于61.6%表明此模型在反應(yīng)值中所占的比率。,5)分散分析(ANOVA),使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,分散分析（ANOVA)把比較兩樣本總體均值的T-test擴充到比較多于兩個均值的test。MINITAB的ANOVA包括一次、二次或者更為復(fù)雜的ANOVA模型、等變量檢驗等。當(dāng)按照單個變量進行分類時，一個一次ANOVA檢驗總體均值的相等性。 下面我們舉一個例子，說明當(dāng)反應(yīng)值數(shù)據(jù)在一列而區(qū)分總體的水平值在另一列時，怎樣進行數(shù)據(jù)分析。如果你在工作表中將每個總體的數(shù)據(jù)置于不同的列，可以運用單因子命令。,例子：1.打開文件PULSE.

15、MTW 2.選擇統(tǒng)計 方差分析 單因子 3.在反應(yīng)值響應(yīng)中，輸入體重，在因子中，輸入性別。 4.點擊圖形。 5.選中數(shù)據(jù)線箱圖和殘差正態(tài)圖。 點擊確認(rèn),解釋：分散分析輸出結(jié)果和盒式圖(boxplot)清楚地表明，女性和男性的體重差別。F統(tǒng)計值比較大而p值比較小，表明男女存在統(tǒng)計上顯著性差異。女性體重平均值的95%置信區(qū)間介限于 118和130之間但是對于男性而言,95%置信區(qū)間介于155和162之間.,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,SS:乘方的和(Sum of Square) MS:不偏分散(Mean of Square) F:F-概率值 P:P-value(留意概率),各點呈現(xiàn)直線狀態(tài)時，意味著正

16、態(tài)性,二、質(zhì)量控制,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,Minitab提供了多種質(zhì)量管理方法：管理圖、質(zhì)量計劃工具、測量系統(tǒng)分析、工序能力和可信度。管理圖可以對工序整個時間的變動進行分析。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)，這些圖表生成了一些總的統(tǒng)計。 下面是經(jīng)常使用的X-R圖。從字面意思可知，此圖表在一個圖形窗口中通常有兩個圖：一個是子集平均值的管理圖（X )、一個是子集范圍的管理圖（R），同時查看這兩個圖，可以跟蹤工序水平和工序變動，還可以看出特殊原因的表現(xiàn)。,X-R圖的一個例子 一制造車間制造金屬固定件，需要估計其工序能力（目標(biāo)值：2.4克），力求固件的 重量變動最小。這些固件5個一包。隨機選擇20包畫出X-R圖，估計他

17、們的制造工序管理 情況。 1.打開文件金屬固定件重量。2.選擇統(tǒng)計 控制圖 子集的變量控製圖Xbar-R 3.在Single column中，輸入重量。在子組大小中，輸入5。 4.在均值中輸入2.4，點擊OK。,均值選項,結(jié)果解釋 特殊原因檢驗表明只有一包的平均重量處于規(guī)格下限以下（低于目標(biāo)值 3個標(biāo)準(zhǔn)偏差-3）。但是又注意到許多點落在中心線以下，表明此工序生產(chǎn)的固件經(jīng)常低于目標(biāo)值。質(zhì)量工程師還得進行另外的特殊原因檢驗或者重估此工序,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,1）CP/CPK的製作,品質(zhì)工具,製程準(zhǔn)確度Ca(Capability of Accuracy),制程能力指數(shù) CpkThe capabi

18、lity index for a stable process,Cpk =,( 1 Ca ),* Cp,1.選擇統(tǒng)計 質(zhì)量工具 能力分析 正態(tài) 2.選擇單列 供應(yīng)商1。 3.選擇子組大小 5。 4.在規(guī)格下限中，輸入598。 5.在規(guī)格下限中，輸入602。 8.點確認(rèn)。,品質(zhì)工具,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,2) Gage R&R-具量R&R研究- Gage Repeatability & Reproducibility,量測人的身高並非可以直接進行，需要依靠一下媒介 尺子 (fixture) 尺子可能會彎曲 有些尺子并不準(zhǔn)確 量測的人 (operator) 眼睛視力 作業(yè)員身高，身體條件 被測者

19、的因素 (PART) 是否穿鞋 是否站直 量測環(huán)境. 正常人早晨較高 結(jié)果身高兩側(cè)結(jié)果可能有所影響,Gage 量具、量測系統(tǒng)-能夠產(chǎn)生測量數(shù)據(jù)的設(shè)備 Repeatability 在相同條件下，量具產(chǎn)生連續(xù)數(shù)據(jù)的能力 Reproducibility 在不相同條件下，量具產(chǎn)生連續(xù)數(shù)據(jù)的能力 環(huán)境條件可能包含 作業(yè)員 環(huán)境 被測者.,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,Terminologies： Signal the true value of a measurement Noise the off-set of a measurement from its true value Precision the

20、data range determined by the measurements. In engineering, the precision is equivalent to standard deviation. Tolerance the expected data range. In engineering, tolerance is equivalent to specification.,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,Gage R&R,Precision to Tolerance Ratio (精度/公差) P/T 10%, excellent 10% 30%, unacceptabl

21、e Signal to Noise Ratio (信噪比) SNR 10, excellent 5 SNR 10, adequate 3 SNR 5, marginal If SNR 3, unacceptable,s,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,因素-被測者 在整個樣本空間中選擇典型的10個被測者，需能保證反映特徵，在大量樣本中提前選擇是必須的，可以選擇： 1）3個最靠近最大值 2）3個最靠近最小值 3）4個靠近中心值.,因素-作業(yè)員和其他 是否將作業(yè)員列為因素取決于治具的選取 1）若治具是自動化或測試操作很簡單，作業(yè)員不是因素條件，這樣的話選1個作業(yè)員做GRR。 2）若測試需要作業(yè)手法和智力要

22、求，作業(yè)員是因素條件，這樣的話選3個不同經(jīng)驗的作業(yè)員做GRR。 注：在CPC/PPP 每個被測機臺都需要go through GRR，所以就不把它當(dāng)做條件因素,測試過程： 若作業(yè)員不是條件因素，用一個作業(yè)員做以下步驟即可： Step 1: 測試10臺被選機臺. Step 2: 將機臺亂序重做Step 1兩次. 若作業(yè)員是條件因素，讓三個作業(yè)員每個人做以上步驟一和二。,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,例一：NEDD Height,Factors: Repeat, Part 測試比較簡單所以作業(yè)員不是條件因素 Repeat, and Part 被測目標(biāo): KY, MC 被測目標(biāo)是KY or MC 的NED

23、D to the printhead surface的距離。 Spec is USL 1.8 mm, LSL 1.0 mm.,1.選擇統(tǒng)計 質(zhì)量工具 量具研究 量具R&R研究（交叉） 2.在部件號中輸入parts。 3.在測量數(shù)據(jù)中，輸入KY。 4.選擇選項 在下限中輸入1.0 ，在上限中輸入1.8,註：量具R&R研究（交叉）：用於不可破壞式試驗 量具R&R研究（嵌套）：用於破壞式試驗,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,Standard Deviation analysis P/T Ratio is calculated from Standard Deviation, or s: In Minitab

24、, P/T is named SV/Toler. P/T10% is excellent,使用數(shù)據(jù)分析和質(zhì)量工具,因素-被測者 在整個樣本空間中選擇典型的10個被測者，需能保證反映特徵，在大量樣本中提前選擇是必須的，可以選擇： 1）3個最靠近最大值 2）3個最靠近最小值 3）4個靠近中心值.,因素-作業(yè)員和其他 是否將作業(yè)員列為因素取決于治具的選取 1）若治具是自動化或測試操作很簡單，作業(yè)員不是因素條件，這樣的話選1個作業(yè)員做GRR。 2）若測試需要作業(yè)手法和智力要求，作業(yè)員是因素條件，這樣的話選3個不同經(jīng)驗的作業(yè)員做GRR。 注：在CPC/PPP 每個被測機臺都需要go through GR

25、R，所以就不把它當(dāng)做條件因素,測試過程： 若作業(yè)員不是條件因素，用一個作業(yè)員做以下步驟即可： Step 1: 測試10臺被選機臺. Step 2: 將機臺亂序重做Step 1兩次. 若作業(yè)員是條件因素，讓三個作業(yè)員每個人做以上步驟一和二。,背景 假設(shè)在汽車製造產(chǎn)線組裝部門工作，其中有一個組件是凸輪軸，長度規(guī)格是6002mm，長期以來一直存在一個問題，凸輪軸的長度總是超出規(guī)格，由此導(dǎo)致組裝線合格率下降、機臺磨損和重工率上升。作為管理者，需要通過X和R圖來監(jiān)控這些特性。對凸輪軸的長 度數(shù)據(jù)以每5個為一組進行了收集。,質(zhì)量管理和改善,步驟一、生成一個新的Project。 步驟二、打開一個工作表,在D

26、ATA子目錄下選擇CAMSHAFT.MTW，如右圖,解釋：上圖就是一個月里所收集到的數(shù)據(jù)。注意到第一列，它包含了100個觀測值（20個樣本，每樣本5個數(shù)據(jù)，單位是毫米。,1.選擇統(tǒng)計 控製圖 子組的變量控製圖 R。 2.在Single column中輸入長度。 3.在子組大小中，輸入5。點擊OK,解釋：此R圖所顯示出并沒有任何點超出規(guī)格。注意到中心線在2.72mm處，比所給的最大值2要大得多。說明工序存在很大的變動。,質(zhì)量管理和改善,步驟三、用R圖檢查一下范圍：首先生成一個管理圖看看樣本數(shù)據(jù)里凸輪軸的長度范圍情況。我們希望樣本數(shù)據(jù)的范圍離中心值（估計的平均值）不要太遠(yuǎn)以免出現(xiàn)大的變動。,質(zhì)量管

27、理和改善,步驟四、用Xbar圖對特殊原因測試。 生成一個X-bar圖看看凸輪軸長度是否存在超出規(guī)格的問題。另外，使用Minitab的“對特殊原因進行所有檢驗”命令來找出變動的特殊原因,解釋：此X-bar圖表明工序超出規(guī)格。尤其是有一點在Test1時出錯，有兩點在Test6時出錯。在會話窗口中，說明了這些檢驗表示的意思。,7. 選取會話窗口。,解釋：此工序有一點離中心線超出3個標(biāo)準(zhǔn)差，4/5的點離中心線1個標(biāo)準(zhǔn)之外（在中心線的一邊）。既然問題已經(jīng)確實存在，下面應(yīng)當(dāng)找出原因和解決的辦法。不幸的是，抽樣計劃并沒有對問題精確的在哪里、什么時候發(fā)生作出具體的說明，因為每個班次只抽取了一個樣本。好的計劃應(yīng)

28、當(dāng)是在問題的解決階段每個班次多抽取幾個樣本。在特殊原因找到并解決之后再轉(zhuǎn)換到監(jiān)控階段。因此，從這些數(shù)據(jù)可以知道能得到什么了。,1.選擇統(tǒng)計 控製圖 子組的變量控製圖 X-bar 2.在Single column中輸入長度。 3.在子組大小中，輸入5。點擊OK 4.點擊Xbar選項。 5.在檢驗頁中選擇對特殊原因進行所有檢驗。 6.確定,質(zhì)量管理和改善,解釋：我們希望Length這樣的變量服從正態(tài)分布。在這里所生成的直方圖當(dāng)然不是很好的。實際上，從598，599，601高峰開始呈現(xiàn)出兩個獨立的、明顯不同的分布。檢查記錄清單發(fā)現(xiàn)凸輪軸供應(yīng)商有兩家，現(xiàn)在開始明白為什么會出現(xiàn)這樣奇怪的直方圖了。所以決定從兩家供應(yīng)商獲得測定值并對每批數(shù)據(jù)單獨運行X和R圖。每家供應(yīng)商的數(shù)據(jù)都保存在供應(yīng)商1列和供應(yīng)商2列中。,步驟五、生成正態(tài)曲線的直方圖。 直方圖的正態(tài)曲線是一種檢查變量分布的有用方法。 1.選擇 統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量 顯示描述性統(tǒng)計 2.在變量中，輸入長度。 3.點擊圖形，出現(xiàn)一個對話框。 4.選中數(shù)據(jù)直方圖，包含正態(tài)曲綫。 5.確認(rèn)。,質(zhì)量管理和改善,另外，對供