MSAminiab詳細實例解讀

M--測量系統(tǒng)分析案例：連續(xù)型案例：

gageaiag.Mtw

背景：3名測定者對10部品反復2次TEST－>測量值隨OP的變動－>測量值隨部品的變動－>對于部品10，OP有較大分歧；所有點落在管理界限內－>良好大部分點落在管理界限外－>主變動原因：部品變動－>良好M--測量系統(tǒng)分析：離散型案例（名目型）：gage名目.Mtw背景：3名測定者對30部品反復2次TEST檢查者1需要再教育；檢查者3需要追加訓練；(反復性)兩數(shù)據(jù)不能相差較大，否則說明檢查者一致的判定與標準有一定差異個人與標準的一致性（再現(xiàn)性？）M--測量系統(tǒng)分析：離散型案例（順序型）：散文.Mtw背景：3名測定者對30部品反復2次TEST張四需要再教育；張一、張五需要追加訓練；(反復性)兩數(shù)據(jù)不能相差較大，否則說明檢查者一致的判定與標準有一定差異M--正態(tài)性測定:(測定工序能力的前提)案例：背景：3名測定者對10部品反復2次TESTP-value>0.05－>正態(tài)分布（P越大越好）本例：P＝0.022，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布。原因：1、Data分層混雜；2、群間變動大；M--工序能力分析（連續(xù)型）：案例：Camshaft.MTW①工程能力統(tǒng)計：短期工序能力長期工序能力X平均＝目標值－>Cp＝CpmX平均≠目標值－>Cp>Cpm②求求解Zst（（輸入入歷史史均值值）：歷史均均值：：表示示強行行將它它拉到到中心心位置置－>不不考慮慮偏移移－>Zst(Bench)③求求解Zlt（（無歷歷史均均值））：無歷歷史史均均值值：：－>考考慮慮偏偏移移－－>Zlt(Bench)*Zshift＝＝Zlt(Bench)－Zlt(Bench)＝12.13－－1.82＝＝0.31工序序能能力力分分析析：：案例例：：Camshaft.MTW另：：capabilitysixpack工工具具M--工工序序能能力力分分析析（（離離散散型型））：：案例例：：bpcapa.MTW(1)：：二二項項分分布布的的Zst缺陷陷率率：：不良良率率是是否否受樣樣本本大大小小影響響？？－平平均均（（預預想想））PPM＝＝226427－Zlt＝＝0.75＝>Zst＝＝Zlt＋＋1.5＝＝2.25M--工工序序能能力力分分析析（（離離散散型型））：：案例例：：bpcapa.MTW(2)：：Poisson分分布布的的ZstA——Graph（（坐坐標標圖圖））：：案例例：：Pulse.MTW(1)Histograpm（（直直方方圖圖））－－單單變變量量通過過形形態(tài)態(tài)確確認認：：－正正規(guī)規(guī)分分布布有有無無；；－異異常常點點有有無無；；(2)Plot（（散散點點圖圖））－－X、、Y雙雙變變量量通過過形形態(tài)態(tài)確確認認：：－相相關關關關系系；；－確確認認嚴嚴重重脫脫離離傾傾向向的的點點；；(3)MatrixPlot（（行行列列散散點點圖圖－－矩矩陣陣圖圖））－－多多變變量量(4)BoxPlot（（行行列列散散點點圖圖－－矩矩陣陣圖圖））－－多多變變量量(5)Multi-variChart（（多變變因因圖圖）Sinter.MTW目的的：：掌掌握握多多X因因子子變變化化對對Y的的影影響響（（大大概概））；；－>材材料料和和時時間間存存在在交交互互作作用用；；(5)Multi-variChart（（多變變因因圖圖）Sinter.MTW目的的：：掌掌握握多多X因因子子變變化化對對Y的的影影響響（（））；；<統(tǒng)統(tǒng)計計－－方方差差分分析析－－主主效效果果圖圖、、交交互互效效果果圖圖：：>傾斜斜越越大大，，主主效效果果越越大大無交交互互效效果果－－>平平行行；；有交交互互效效果果－－>交交叉叉；；(5)Multi-variChart（（多變變因因圖圖）Sinter.MTW目的的：：掌掌握握多多X因因子子變變化化對對Y的的影影響響（（交交互互作作用用細細節(jié)節(jié)））；；<統(tǒng)統(tǒng)計計－－方方差差分分析析－－雙雙因因子子：：>材料料、、交交互互的的P<0.05－>有有意意；；A——假假設設測測定定－－決決定定標標本本大大小小：：(1)：：1-sampleZ（（已已知知u））背景景：：Ha～～N（（30，，100/25））H0～～N（（25，，100/n））－－為為測測定定分分布布差差異異的的標標本本大大小小有意意水水平平α=0.05查出出力力1－－ββ=0.8<統(tǒng)統(tǒng)計計－－功功效效和和樣樣本本數(shù)數(shù)量量－－1-sampleZ：：>差值值：：u0－ua＝＝25－－30＝＝-5功效效值值（（查查出出力力））：：1－－ββ＝0.8標準準差差：：sigma＝＝10A——假假設設測測定定－－決決定定標標本本大大小?。海?2)：：1-sampleT（（未未知知u））背景景：：Ha～～N（（30，，100/25））H0～～N（（25，，100/n））－－為為測測定定分分布布差差異異的的標標本本大大小小有意水平平α=0.05查出力1－β=0.8<統(tǒng)計－－功效和和樣本數(shù)數(shù)量－1-samplet：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（（查出力力）：1－β＝0.8標準差（（推定值值）：sigma＝＝10樣本數(shù)量量27>已知知u的1-sampleZ的樣本本數(shù)量－>t分分布假假定母標標準偏差差未制定定分析；；A—假設設測定－－決定標標本大小?。?3)：：1Proportion（單樣樣本）背景：H0：P＝0.9Ha：P<0.9測定數(shù)據(jù)據(jù)P1＝＝0.8、P2＝＝0.9有意水平平α=0.05查出力1－β=0.9<統(tǒng)計－－功效和和樣本數(shù)數(shù)量－1Proportion：：>P1=0.8功效值（（查出力力）：1－β＝0.9P2=0.9母比率0.8實實際上上是否0.9以以下，需需要樣本本102個A—假設設測定－－決定標標本大小?。?3)：2Proportion（單樣本））背景：H0：P1＝P2Ha：P1<P2有意水平α=0.05查出力1－β=0.9<統(tǒng)計－功效效和樣本數(shù)量量－1Proportion：>P的備擇值：：實際要測定定的比例？－－母比率；；功效值（查出出力）：1－β＝0.9假設P：H0的P值（0.9）母比率0.8實際上是是否小于0.9，需要樣樣本217個個A—假設測定定：案例：Camshaft.MTW(1)：1-samplet（（單樣本）背景：對零件件尺寸測定100次，數(shù)數(shù)據(jù)能否說明明與目標值（（600）一一致（α=0.05）P-Value>0.05→→Ho（信信賴區(qū)間內目目標值存在））→可以說平均均值為600A—假設測定定：案例：2sample-t.MTW(2)：2-samplet（（單樣本）背景：判斷兩兩個母集團Data的平平均，統(tǒng)計上是否相相等（有差異異）步驟①：分別別測定2組data是否否正規(guī)分布；；②：測定分散散的同質性；；③：t－test；①正態(tài)性驗驗證：<統(tǒng)計－基本本統(tǒng)計－正態(tài)性檢驗：：>P-Value>0.05→正態(tài)分布布P-Value>0.05→正態(tài)分布布②等分散散測定：<統(tǒng)計－基本統(tǒng)統(tǒng)計量－雙方方差：>P-Value>0.05→等分散對Data的的Box-plot標準偏差的信信賴區(qū)間測定方法選擇擇：F－test：正態(tài)分布布時；Levense’stest：非非正態(tài)分布時時；③測定平平均值：<統(tǒng)計－基本統(tǒng)統(tǒng)計量－2-samplet：：>P-Value<0.05→Ha→u1≠u2A—假設測定定：案例：Pairedt.MTW(3)：Pairedt（兩集集團從屬/對對應）<統(tǒng)計－基本統(tǒng)統(tǒng)計量－配對t：>背景：老化實實驗前后樣本本復原時間；；10樣本前后后實驗數(shù)據(jù)，，判斷老化實實驗前后復原原時間是否有有差異；（正態(tài)分布；；等分散；α=0.05）P-Value<0.05→Ha→u1≠u2（有差差異）A—假設測定定：(4)：1proportiont（離離散－單樣本本）<統(tǒng)計－基本統(tǒng)統(tǒng)計量－1proportiont：>背景：為確認認某不良P是是否為1％，，檢查1000樣本，檢檢出13不良良，能否說P=1%?（α=0.05）P-Value>0.05→H0→P=0.01A—假設測定定：(4)：2proportiont（離離散－單樣本本）<統(tǒng)計－基本統(tǒng)統(tǒng)計量－2proportiont：>背景：為確認認兩臺設備不不良率是否相相等，A:檢查1000樣本本，檢出14不良，B:檢查1200樣本本，檢出13不良，能否說P1=P2?（（α=0.05）P-Value>0.05→Ho→P1=P2A—假設測定定：Chi-Square-1.MTW(5)：Chi-Squaret（離散－－單樣本）背景：確認4個不同條件件下，某不良良是否有差異異？P-Value>0.05→Ho→P1=P2＝…（（無差異）應用一：測測定頻度數(shù)的的同質性：H0:P1=P2=……=PnHa:至少少一個不等；；A—假設測定定：Chi-Square-2.MTW(5)：Chi-Squaret（離散－－單樣本）背景：確認班次別和不同類型不良良率是否相關？P-Value<0.05→Ha→兩因素從從屬（相關））應用二：測測定邊數(shù)的獨獨立性：H0:獨立立的（無相關關）Ha:從屬屬的（有相關關）；班次不良類型A—ANOVA（分散分分析）：兩個以上母集集團的平均是是否相等；(1)：One-wayA（一一因子多水平平數(shù)）背景：確認三根彈簧彈力力比較？H0:u1=u2=…=unHa:至少少一個不等；；P-Value<0.05→Ha→u不等，有差異；信賴區(qū)間都重疊－>u無有意差；1和2可以說無有意差，1和3有有意差；A—ANOVA（分散分分析）：兩個以上母集集團的平均是是否相等；(1)：Two-wayA（2因子多水平平數(shù)）背景：確認生產線（因子子1）、改善善（因子2））影響下，測測定值母平均均是否相等，，主效果和交交互效果是否否有意？生產線：P-Value<0.05→Ha→u不等，有差異；改善、交互：P-Value>0.05→H0→u相等，無差異；生產線：信賴區(qū)間沒有都重疊－>u有差別－>對結果有影響改善：信賴區(qū)間重疊－>u無差別－>對結果沒有影響A—（相關分分析）：Scores.MTWP-Value<0.05→Ha→（有相關關相關）I—DOE：(1)：2因因子2水準①因子配置置設計：輸出結果：輸入實驗結果②曲線分析析：傾斜越大，主效果越大交叉越大，交互效果越大大最大的data③統(tǒng)計性分分析：實施對因子效效果的t-test，判斷與data有意意的因子。A、B對結果果有意；AB交互對結果果無有意；通過分散分析析，判斷1次效果、2次效果的有有意性；-主效果有有有意，-交互效果果無有意。顯示因子的水水準不能線性性變換(Coded)時的的回歸系數(shù).-Coded是指實際際因子水準(-1,+1)變換為為線性變換。。I—DOE：(2)：多因因子不同水準準①因子配置置設計：輸入data：反復次數(shù)②曲線分析析：傾斜越大，主效果越大無法確認交互互效果③統(tǒng)計性分分析：通過分散分析析，判斷1次效果、2次效果的有有意性；-主效果有有有意，-交互效果果無有意。④確認此后后試驗方向：最佳方向I—DOE：(3)：2水水準部分配置置①因子配置置設計：背景：-反應值:收率(Yield)-因子子:流入量(10,15),觸觸媒(1,2),旋旋轉數(shù)(100，120),溫溫度(140,180),濃度度(3,6)－>確認哪哪個因子影響響收率，利用用2（5-1）配置法輸入data：表示25-1部分配置的清清晰度和部分分實施程度.②曲線分析析：-B、D、E有意；-BD、DE有交互作用用；-在A=10,B=2,C=120,D=180,E=3時，Y＝95最佳佳；③統(tǒng)計性分分析：實施t-test，判斷有意因因子B、D、E、、BD、DE有意通過分散分析析，判斷1次次效果、2次次效果的有意意性-主效果和交互互作用效果都都有意。I—最大大傾斜法：一次試驗－－－(1)因因子配置設設計：背景：反應值:收率(Yield)時時間＝35min，溫溫度＝155時，Y＝80％－>因因子:時間(30,40)溫溫度(150,160)確認哪個因子子影響收率，，利用中心點點包括的22配置法在中心點實驗驗的次數(shù)！一次試驗－－－(2)統(tǒng)統(tǒng)計性分析：實施對因子效效果的t-test，判斷有意的因因子。－A,B有意；通過分散分析析判斷1次效果、交互互作用及曲率率效果的有意意性。-1次效果(MainEffect)有意；-彎曲不有意，故而而沒有曲率效效果。一次試驗－－－(3)確確認最大傾斜斜方向：<圖形－等值線線圖：>線性變換的因因子的水準還還原為實際水水準值。-實際水平

:A(30,40),B(150,160)→

為還原實際水平值，

線性變換的△值各各乘5.

利用追定的回歸系數(shù)，決定最大傾斜方向(Δ)最大傾斜方向：A每增加1時，B增加0.42的方向。StepCodedLevelUncodedLevel試驗結果(收率)ABAB中心點003515580.44Δ10.4252.181.08Δ110.4240157.182.90Δ220.8445159.283.14Δ331.2650161.383.70Δ441.6855163.484.33Δ552.1060165.587.80Δ662.5265167.688.65Δ772.9470169.792.40Δ883.3675171.893.54Δ993.7880173.994.78Δ10104.2085176.095.30Δ11114.6290178.194.21Δ12125.0495180.292.51Step由實實驗者配置，，Step10時Y取最大大值，適用因因子配置；二次試驗－－－(1)因因子配置設設計：背景：通過最最大傾斜法求求Y最大化的的因子水平，，通過追加實實驗，確認是是否最佳水準準的領域；收率(Yield)時時間(80,90)溫溫度(171,181)確認哪個因子子影響收率，，利用中心點點包括的22配置法二次試驗－－－(2)統(tǒng)統(tǒng)計性分析：<圖形－等值線線圖：>對因子效果t-test，判斷與Y有意意因子-A,B有意-CtPtP<0.05，→存在曲率效果果.分散分析-1次效果有意-曲率效果有有意結果解釋通過等值線圖及統(tǒng)計性分析析，1次模形形不有意，具具有曲線的情情形，因此判判斷2次模形形更適當→實施反應表表面計劃I—反反映表面實實驗：(1)因因子配置設設計：試驗配置:中心合成計計劃(2因因子)-反應值值(Y):DATA-因數(shù)/水平:A(Low=260,High=330),B(Low=6,High=20)背景：通過過最大傾斜斜法，在A=295,B=13狀態(tài)態(tài)下，判斷斷最佳條件件會出現(xiàn)。。求將變量透透過率最大大化的最佳佳條件。Run13:Block沒有的情況況Run14:Block有的情況輸入試驗結結果：(2)統(tǒng)計計性分析：※實施對因子效果的

t-test，

判斷有意反應值的因子.-因子的1次效果及2次效果有意。

-因子間的交互作用無有意。

※R-Sq&R-Sq(adj)>64%，→可以信賴回歸模型；※通過分散分析，判斷1、2次效果的有意性-1次效果、2次效果有意

※通過Lack-of-FitTest，判斷模型的適合性

-失擬>0.05(不有意)，因此判斷模型適合(3)殘殘差分析：對殘差的正正態(tài)分布假假說的研討討－直方圖、正正態(tài)分布圖圖對分散同質質假說的研研討－與擬擬合值※殘差已確定定為隨機分分布，可以以進行分散散同質假說說研討(3)坐坐標圖分析析：因子的最佳條件-A:289~310-B:11~18→預想Y=79.5.(4)數(shù)數(shù)值性分析析：最佳化因子子水平初期設定（（大概值））望大：求最大值；下限：設定最小值望目：設定目標值Y=79.5，滿足度=1。即意味著滿滿足目標值要求求；調整因數(shù)水水平而使透透過率更好好。A=299.50、、B=14.90時時，Y(Max)＝＝79.6163I—反反映表面實實驗2：－－多個反反映值(1)因因子配置設設計：試驗配置:中心合成計計劃(2因因子)-反應值值(Y):Y1、Y2、Y3-因數(shù)/水平:A(Low=80,High=90),B(Low=170,High=180)背景：通過過最大傾斜斜法，知道道反應時間間A=85分鐘、、反應溫度度B=175F是最最佳條件。。求可以滿足足3個反應應變量(Y1、Y2、Y3)結果條件件的因子的的最佳水準準。輸入試驗結果：A、B：選中后右鍵選擇數(shù)據(jù)格式轉換成整數(shù)(2)統(tǒng)計計性分析：※誤差項項要不要Pooling?誤差項Pooling的話→Lackoffit（失失擬）的的P-value要大大起來,→R-sq(adj)要要升升高高，或或者者Regression（（回回歸歸））的的F值值要要升升高高→不不然然的的話話，，證證明明現(xiàn)現(xiàn)在在的的模模型型更更適適當當2個因因子子的的主主效效果果、、2次效效果果都都有有意意，，不不實實施施Pooling.交互互作作用用，，Pooling到誤誤差差項項時時，，R-sq(adj)和lackoffit的P值會會減減少少，，因因此此不不Pooling.A的2次效效果果(A*A)不不有有意意，，故故而而Pooling到誤誤差差項項.交互互作作用用(A*B)，，Pooling到誤誤差差項項時時，，R-sq(adj)和lackoffit的P值會會減減少少因因此此不不Pooling.Pooling后后分分析析結結果果在項項中中去去掉掉A*A項項后后再再次次運運行行Pooling后后分分析析結結果果在項項中中去去掉掉A*A、、A*B項項后后再再次次運運行行A、B的的2次效效果果（（AA,BB））不不有有意意，，Pooling到誤誤差差項項.AB交交互互作作用用，，Pooling到誤誤差差項項時時，，R-sq(adj)和lackoffit的P值會會減減少少因因此此不不Pooling.(3)坐坐標標圖圖分分析析：