MINITAB使用教程ppt課件

1、Minitab的使用,錢君,p1,Minitab介紹,Minitab是眾多統(tǒng)計軟件當(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。,p2,Minitab與6 Sigma的關(guān)系,在上個世紀(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，很多分析和計算都可以都通過Minitab簡單的完成； 即使是對統(tǒng)計的知識不怎么熟悉，也同樣可以運用Minitab很好的完成各項分析。,p3,Minitab的

2、功能,計算功能 計算器功能 生成數(shù)據(jù)功能 概率分布功能 矩陣運算,p4,Minitab的功能,數(shù)據(jù)分析功能 基本統(tǒng)計 回歸分析 方差分析 實驗設(shè)計分析 控制圖 質(zhì)量工具 可靠度分析 多變量分析,時間序列 列聯(lián)表 非參數(shù)估計 EDA 概率與樣本容量,p5,Minitab的功能,圖形分析 直方圖 散布圖 時間序列圖 條形圖 箱圖 矩陣圖 輪廓圖,三維圖 點圖 餅圖 邊際圖 概率圖 莖葉圖 特征圖,p6,課程內(nèi)容安排,由于時間有限，很多內(nèi)容只是做簡單的介紹； 在兩天的時間里，主要的課程內(nèi)容安排如下：,p7,課程內(nèi)容安排第一天,上午 Minitab基本界面和操作介紹 常用圖形的Minitab操作 特性

3、要因圖 柏拉圖 散布圖 直方圖 時間序列圖,p8,課程內(nèi)容安排第一天,下午 SPC的Minitab操作 1） Box-Cox轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為正態(tài)2） Xbar-R Chart3） Xbar-S Chart 4） I-MR-R/S Chart 5） P Chart6） NP Chart7） C Chart,p9,課程內(nèi)容安排第二天,上午 能力分析 1）正態(tài)分布圖能力分析 2）泊松分布圖能力分析 3）組間/組內(nèi)能力分析 4）Weibull能力分析 基本統(tǒng)計 1） 描述統(tǒng)計,p10,課程內(nèi)容安排第二天,下午 基礎(chǔ)統(tǒng)計 2） 單樣本Z測試3） 單樣本T測試4） 雙樣本T測試5） 成對T測試6） 1比率測試7

4、） 2比率測試8） 相關(guān)分析9） 正態(tài)分布,MSA測量系統(tǒng)分析 1） 測量重復(fù)性和再現(xiàn)性(交叉Crossed) 2） 測量重復(fù)性和再現(xiàn)性(嵌套Nested) 3） 測量走勢圖 4） 測量線性研究 5） 屬性測量R&R 研究（計數(shù)）,p11,第三天,上午 多元變異圖 單因子ANOVA 因子ANOVA 卡方獨立性檢定 迴歸分析,下午 田口DOE 疑問解答,p12,Minitab界面和基本操作介紹,p13,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,p14,Minit

5、ab界面,同一時間只能激活一個窗口.每一個窗口可以單獨儲存.,不同的要求選擇不同的保存命令,p15,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,p16,數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換（Change Data Type）,Select: Data Change Data Type Text to Numeric,需要轉(zhuǎn)換的列,轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)存放列，可以是原來的數(shù)據(jù)列,p17,數(shù)據(jù)的堆積（Stack&Unstack）,Select: Data Stac

6、k Stack Columns,輸入需要堆積的列，如果由前后順序，按前后順序進行輸入,輸入堆積后存放列的位置,注解可以用來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的來源,原始數(shù)據(jù),p18,數(shù)據(jù)塊的堆積（Stack Blocks）,Select: Data Stack Stack Blocks of Columns,原始數(shù)據(jù),在對話框中輸入25 列數(shù)據(jù)，注解列在前面,輸入新工作表和注解 的位置,p19,轉(zhuǎn)置欄（Transpose Columns）,輸入需要轉(zhuǎn)置的列,輸入新工作表 的位置,可以輸入注解列,Select: Data Transpose Columns,p20,連接（Concatenate）,Select: Data

7、 Concatenate,輸入需要連接的數(shù)據(jù)列,輸入新數(shù)據(jù)列的位置,原始數(shù)據(jù),p21,編碼（Code）,Select: Data code,原始數(shù)據(jù),編碼,規(guī)則,被編碼的變量,p22,Minitab之常用圖形,p23,QC7手法常用的圖形如下,特性要因圖 控制圖(參見minitab控制圖教材) 柏拉圖 散布圖 直方圖 時間序列圖,p24,特性要因圖,決定Y,頭腦風(fēng)暴找出可能的X,將X依5M+1E方式列表,將表輸出MINITAB中,輸出結(jié)果圖形,p25,練習(xí),p26,輸入表中,注意輸入格式,Select: Stat Quality tools Cause and effect,p27,填好各項需

8、要的參數(shù),p28,結(jié)果輸出,p29,柏拉圖,收集各項質(zhì)量特性缺陷,列成表,輸入到MINITAB中,MINITAB繪出圖形,找出關(guān)鍵的Y特性,p30,練習(xí),p31,輸入數(shù)據(jù),Select: Stat Quality tools Pareto Chart,p32,填好各項參數(shù),可以對柏拉圖進行命名,輸入缺陷列,輸入頻數(shù)列,其他項所占的比率,p33,結(jié)果輸出,p34,散布圖,決定你所關(guān)心的Y,決定和Y有可能的X,收集Y和X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB繪出圖形,判定Y和X之間的關(guān)系,p35,練習(xí),p36,輸入數(shù)據(jù),Select: Gragh ScatterPlots,p37,輸入?yún)?shù),可以選擇不同的 輸

9、出表現(xiàn)形式,p38,可以用直接方式判定，有正相關(guān)的傾向。 更詳細(xì)的說明可以參見回歸分析,輸出圖形,p39,直方圖,決定你所關(guān)心的Y或X,收集Y或X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB表,MINITAB繪出直方圖,進行判定,p40,練習(xí),請打開EXCEL檔案的計量型部份 Select: Gragh Histogram,p41,填入?yún)?shù),可以同時為幾個 變量作直方圖,p42,結(jié)果輸出,請依照QC 7的方法來進行圖形分析和判定 更深入的分析可以參見制程能力分析部份。,p43,時間序列圖,決定你所關(guān)心的Y或X,收集Y或X的數(shù)據(jù),輸入MINITAB表,MINITAB繪出時間序列圖,進行判定,p44,練習(xí),p45,

10、輸入數(shù)據(jù),Select: Gragh Time Series Plots,p46,填入?yún)?shù),時間刻度設(shè)置,p47,結(jié)果輸出,依此狀況來判定未定的銷售趨勢。,p48,Minitab的SPC使用,p49,Minitab可提供的圖形,計量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR,計數(shù)型 P Np C U,p50,Xbar-R做法,Xbar-R是用于計量型 判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點沒有超出控制界限。 判異準(zhǔn)則： 一點超出控制界限 連續(xù)六點上升或下降或在同一側(cè) 不呈正態(tài)分布，大部份點子沒有集中在中心線。,p51,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mini

11、tab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,p52,Xbar-R練習(xí),打開下列檔案,Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-R,p53,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),p54,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。,p55,Xbar-R Options選項,可以在這里選擇判異準(zhǔn)則,p56,Box-Cox正態(tài)轉(zhuǎn)換,進行正態(tài)性轉(zhuǎn)換,p57,Storage項,輸出數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差,p58,圖

12、形輸出,p59,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,p60,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,p61,Xbar-s練習(xí),打開下列檔案 Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-s,p62,輸入?yún)?shù),解釋與Xbar-R圖相同,p63,圖形輸出,p64,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,p65,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min

13、itab繪圖及分析,判定及采取措施,p66,I-MR練習(xí),打開下列檔案，用其來進行I-MR圖練習(xí) Select: Stat Control Chart Variables Charts for individuals I-MR,p67,輸入?yún)?shù),輸入變量,p68,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),p69,圖形輸出,p70,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,p71,I-MR-R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,p72,I-MR-R練習(xí),打開下列檔案，用其來進行I-MR-

14、R圖練習(xí) Select: Stat Control Chart Variables Charts for individuals Z-MR,p73,輸入?yún)?shù),輸入變量和樣本數(shù),p74,圖形輸出,p75,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,p76,Z-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,p77,Z-MR練習(xí),打開下列檔案，用其來進行Z-MR圖練習(xí) Select: Stat Control Chart Variables Charts for individuals Z-MR,p78,輸入?yún)?shù)

15、,輸入變量,輸入自變量,p79,決定估計,選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計方法,p80,圖形輸出,p81,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,p82,p練習(xí),P圖只能適用在二項分布的質(zhì)量特性性。 在做p圖時，要注意其樣本數(shù)必須達到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。,p83,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts P,p84,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸入變量,p85,決定判異準(zhǔn)則,選擇判異準(zhǔn)則 計數(shù)型的判異準(zhǔn)則 與計量型的不太一樣,p86,保存P值,保存根

16、據(jù)數(shù)據(jù)計算所得到的總的不良率,p87,圖形輸出,p88,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,p89,np練習(xí),np圖只能適用在二項分布的質(zhì)量特性性。 在做np圖時，要注意其樣本數(shù)必須達到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。,p90,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts NP,p91,輸入?yún)?shù),輸入樣本數(shù),輸入變量,p92,圖形輸出,p93,c圖做法,決定要研究或控制的Y特性,收集數(shù)據(jù),輸入min

17、itab中,用minitab繪圖及分析,判定及采取措施,p94,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，要注意其樣本數(shù)必須達到取樣時至少包含一個缺陷以上，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。,p95,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts C,p96,輸入?yún)?shù),輸入變量,p97,決定判異準(zhǔn)則,判異準(zhǔn)則同P圖一樣,p98,圖形輸出,p99,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

18、定及采取措施,p100,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，要注意其樣本數(shù)必須達到取樣時至少包含一個缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。,p101,輸入數(shù)據(jù),請打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts U,p102,輸入?yún)?shù),輸入變量,輸入樣本量,p103,圖形輸出,p104,MINITAB之制程能力分析,p105,制程能力之分類,計量型(基于正態(tài)分布),計數(shù)型(基于二項分布),計數(shù)型(基于卜氏項分布),p106,MINITAB 能力分析的選項(計量型),Capability Analysis (Norma

19、l) Capability Analysis (Between/Within) Capability Analysis (Weibull) Capability Sixpack (Normal) Capability Sixpack (Between/Within) Capability Sixpack (Weibull),p107,Capability Analysis (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。輸出報告中還包含過程能力統(tǒng)計表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計。,p108,Capability Analysis (Between/Within),

20、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。輸出報告中還包含過程能力統(tǒng)計表，包括子組間子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計。,p109,Capability Analysis (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。輸出報告中還包含總體過程總能力統(tǒng)計,p110,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,進行分析,結(jié)果說明,p111,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

21、，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。,p112,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,進行分析,結(jié)果說明,在收集Y特性時要注意層別和分組。 各項的數(shù)據(jù)要按時間順序做好相應(yīng)的整理,p113,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。,p114,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,進行分析,結(jié)果說明,利用MINITABSTA

22、TQUALITY TOOL CAPABILITY ANALYSIS NORMAL,p115,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,進行分析,結(jié)果說明,利用MINITAB的各項圖形來進行結(jié)果說明,p116,練習(xí),p117,輸入數(shù)據(jù),注意輸入方式,Select: Stat Quality Tools Capabilty AnalysisNormal,p118,輸入選項,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,p119,選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計方法,一般選擇復(fù)合的標(biāo)準(zhǔn)差估計方式,p120,選項的輸入,如果需要計算Cpm 則需要輸入目標(biāo)值,過程能力表現(xiàn)形式

23、的選擇,p121,以Cpk, Ppk結(jié)果的輸出,p122,以Zbench方式輸出,p123,結(jié)果說明,請學(xué)員按此圖形來說明該制程狀況,p124,Capability Analysis (Between/Within),p125,Capability Analysis (Weibull),此項的分析是用在當(dāng)制程不是呈現(xiàn)正態(tài)分布時所使用。因為如果制程不是正態(tài)分布硬用正態(tài)分布來分析時，容易產(chǎn)生誤差，所以此時可以使用韋氏分布來進行分析，會更貼近真實現(xiàn)像。,p126,練習(xí),請使用同前之?dāng)?shù)據(jù)來進行分析。 上規(guī)格：103 下規(guī)格：97 規(guī)格中心：100,p127,輸入相關(guān)參數(shù),Select: Stat Qu

24、ality Tools Capabilty Analysis Nonnormal,p128,填入選項要求,韋氏分布的參數(shù)估計,p129,結(jié)果圖形,p130,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column中，所以必須針對前面的數(shù)據(jù)進行一下處理,p131,數(shù)據(jù)調(diào)整,進行數(shù)據(jù)的堆積,p132,填寫選項,輸入變量,輸入作為參考的概率線,p133,結(jié)果輸出,p134,結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率),p135,計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

25、其組內(nèi)和組間差異較大時可用 Capability Analysis (Between/Within) 當(dāng)非正態(tài)分布時則可以使用 Capability Analysis (Weibull),p136,Capability Sixpack (Normal),復(fù)合了以下的六個圖形 Xbar R 原始數(shù)據(jù)分布（plot） 直方圖 正態(tài)分布檢定 CPK, PPK,p137,練習(xí),請以前面的數(shù)據(jù)來進行相應(yīng)的Capability Sixpack (Normal)練習(xí) Select: Stat Quality Tools Capabilty Sixpack Normal,p138,輸入各項參數(shù),輸入規(guī)格,p1

26、39,選定判異準(zhǔn)則,選擇判異準(zhǔn)則,p140,選擇標(biāo)準(zhǔn)差估計方法,默認(rèn)值是復(fù)合標(biāo)準(zhǔn)差計算公式,p141,考慮可選擇項,如果希望計算Cpm, 則輸入目標(biāo)值,p142,結(jié)果輸出,p143,Capability Sixpack (Between/Within),復(fù)合了以下的六個圖形 Xbar R 原始數(shù)據(jù)分布 直方圖 正態(tài)分布檢定 CPK, PPK,p144,同前練習(xí)及結(jié)果,p145,Capability Sixpack (Weibull),復(fù)合了以下的六個圖形 Xbar R 原始數(shù)據(jù)分布 直方圖 正態(tài)分布檢定 CPK, PPK,p146,結(jié)果輸出,p147,二項分布制程能力分析,二項分布只適合用在

27、好，不好 過，不過 好，壞 不可以用在 0,1,2,3等二項以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,p148,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中 Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Binomial,p149,填好各項的參數(shù),輸入樣本數(shù),輸入歷史的不良率,p150,選好控制圖的判異準(zhǔn)則,p151,結(jié)果及輸出,p152,卜氏分布制程能力分析,卜分布只適合用在 計數(shù)型，有二個以上的選擇時 例如可以用在 外觀檢驗，但非關(guān)鍵項部份 0,1,2,3等二項以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。,p153,示例,數(shù)據(jù)在excel檔案中,Select: Stat

28、Quality Tools Capabilty Analysis Poisson,p154,填好各項的參數(shù),p155,結(jié)果及輸出,p156,基 礎(chǔ) 統(tǒng) 計,p157,描述性統(tǒng)計,一些參加統(tǒng)計學(xué)課程的學(xué)生做了一個簡單的試驗。每個學(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)進行簡單的分析。,p158,描述性統(tǒng)計,1Open the worksheet PULSE.MTW. 2Choose Stat Basic Statistics Graphical Summary. 3In Variables, enter Pulse1. Click OK.,p159,結(jié)果輸出,p16

29、0,Z檢驗,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）,p161,Z檢驗,H0： 0.13 ，H1： 0.13 由于已知，故用z檢驗 由MINITAB計算，StatBasic Statistics1 Sample Z,Test of mu = 0.13 vs not = 0.13 The assumed standard devi

30、ation = 0.015 Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P C1 10 0.135800 0.015106 0.004743 (0.126503, 0.145097) 1.22 0.221,p162,t檢驗,例 某賓館六西格瑪團隊評定某項服務(wù)的等級，最大可能的級別為10。團隊規(guī)定服務(wù)等級的總體均值“達到7”的服務(wù)項目可以接受，總體均值“超過7”的認(rèn)為有提高。隨機調(diào)查12位顧客，要求他們對此項服務(wù)評定等級，得到12個級別數(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)項目

31、確實比規(guī)定可接受標(biāo)準(zhǔn)有提高嗎？,p163,t檢驗,建立假設(shè) H0： 7 ，H1： 7 未知，且n7是小樣本，故選用 t 檢驗。 下面是MINITAB軟件計算的結(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,p164,1P檢驗,例 某廠規(guī)定產(chǎn)品必須經(jīng)過檢驗合格后才能出廠，某不合格品率p0不得超過5。現(xiàn)從一批產(chǎn)品中隨機抽取50個進行檢驗，發(fā)現(xiàn)有4個不合格品，問該批產(chǎn)品能否出廠？ （取0.05）,p165

32、,1P檢驗,用MINITAB軟件計算，StatBasic Statistics1 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,p166,2P檢驗,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抽取100個，其中A有10個廢品，B有3個廢品。在0.05水平上，能否認(rèn)為廢品率與方法有關(guān)？,p167,2P檢驗,用MINITAB軟

33、件計算，StatBasic Statistics2 Proportion,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,p168,標(biāo)準(zhǔn)差的檢

34、驗,例 在改革工藝前后，各測量了若干鋼條的抗剪強度，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度 ，改革前為 問：可以認(rèn)為改革工藝后鋼條的抗剪強度標(biāo)準(zhǔn)差有改變嗎？,p169,標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗,設(shè) 用MINITAB軟件，StatBasic Statistics2 Variances,p170,MSA測量系統(tǒng)分析,p171,MSA的目的,了解測量系統(tǒng)是否有足夠的能力來偵測出產(chǎn)品或制程參數(shù)的變更。,p172,MSA分析的對像,只要控制計劃當(dāng)中所提出的測量系

35、統(tǒng)就必須進行分析。 包含產(chǎn)品特性 包含過程特性,p173,MSA分析方法的分類,MSA,計量型,計數(shù)型,破壞型,p174,計量型MSA,計量型,位置分析,離散分析,穩(wěn)定性分析,偏倚分析,線性分析,重復(fù)性分析,再現(xiàn)性分析,穩(wěn)定性分析,p175,計數(shù)型MSA,計量型,風(fēng)險分析法,信號分析法,數(shù)據(jù)解析法,p176,破壞性MSA,計量型,偏倚分析,變異分析,穩(wěn)定性分析法,p177,偏移(Bias),真值,觀測平均值,偏倚,偏倚：是測量結(jié)果的觀測 平均值與基準(zhǔn)值的差值。 真值的取得可以通過采用 更高級別的測量設(shè)備進行 多次測量，取其平均值而 定之。,p178,重復(fù)性(Repeatability),重復(fù)性

36、,重復(fù)性是由一個評價人，采用 一種測量儀器，多次測量同一 零件的同一特性時獲得的測量 值變差。,p179,再現(xiàn)性(Reproducibility),再現(xiàn)性是由不同的評價人，采 用相同的測量儀器，測量同一 零件的同一特性時測量平均值 的變差。,再現(xiàn)性,p180,穩(wěn)定性(Stability),穩(wěn)定性,時間1,時間2,穩(wěn)定性(或飄移)，是測量系統(tǒng) 在某持續(xù)時間內(nèi)測量同一基準(zhǔn) 或零件的單一特性時獲得的測 量值總變差。,p181,線性(Linearity),量程,基準(zhǔn)值,觀測平均值,基準(zhǔn)值,線性是在量具預(yù)期的工作范圍內(nèi)，偏倚值的差值,p182,線性(Linearity),觀測平均值,基準(zhǔn)值,無偏倚,有偏

37、倚,p183,Case study(你喜歡什么類型儀器),基準(zhǔn)值,觀測平均值,基準(zhǔn)值,觀測平均值,基準(zhǔn)值,觀測平均值,p184,穩(wěn)定性分析的做法,自控制計劃中去尋找需要分析的測量系統(tǒng)，主要的考慮來自： 控制計劃中所提及的產(chǎn)品特性 控制計劃中所提及的過程特性,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p185,穩(wěn)定性分析的做法,選取一標(biāo)準(zhǔn)樣品 控制計劃中所提及的產(chǎn)品特性 控制計劃中所提及的過程特性 取出對產(chǎn)品特性或過程特性有代表性的樣

38、本。 針對本樣本使用更高精密度等級的儀器進行精密測量十次，加以平均，做為參考值。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p186,穩(wěn)定性分析的做法,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量25組數(shù)據(jù)，每次測量25次。 記錄下這些數(shù)據(jù)。 一般而言初期的25組數(shù)據(jù)最好在短的時間內(nèi)收集，利用這些數(shù)據(jù)來了解儀器的穩(wěn)定狀況,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R

39、表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p187,穩(wěn)定性分析的做法,將數(shù)據(jù)輸入到minitab中。 計算每一組的平均值 計算每一組的R值。 計算出平均值的平均值 計算出R的平均值。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p188,穩(wěn)定性分析的做法,計算控制界限 平均值圖：Xbarbar+-A2Rbar, Xbarbar R值圖：D4Rbar, Rbar, D3Rbar 劃出控制界限 將點子繪上 先

40、檢查R圖，是否連續(xù)25點都在控制界限內(nèi)，以判定重復(fù)性是否穩(wěn)定。 再看Xbar圖，是否連績25點都在控制界限內(nèi)，以判定偏移是否穩(wěn)定。 可以利用Xbarbar-標(biāo)準(zhǔn)值，進行偏差檢定，看是否有偏差。 可以利用Rbar/d2來了解儀器的重復(fù)性。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p189,穩(wěn)定性分析的做法,后續(xù)持續(xù)點圖、判圖 如果前面的控制圖是穩(wěn)定的，那么就可以將此控制界限做為控制用控制界限。 我們后續(xù)就固定時間，使用同樣的樣本、同

41、樣的測量儀器，同樣的測量人員。 此時由于樣本、儀品、人都是固定的，所以如果繪出來的圖形有異常，一般就代表儀器有問題，要進行相應(yīng)的處理。 異常的判定 點：一點超出控制界限 線：連續(xù)七點上升，連續(xù)七點下降，連績七點在同一側(cè)。 面：非隨機性分析，在+-1sigma的范圍內(nèi)應(yīng)覆蓋68%的概率。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p190,穩(wěn)定性分析的做法,保留記錄 各項的線性分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效

42、證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取一標(biāo)準(zhǔn)樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員連續(xù)測量 25組數(shù)據(jù)每次測量25次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL，Xbar-R表格中,計算控制界限，並用圖判定是否穩(wěn)定,後續(xù)持續(xù)點圖，判圖,保留記錄,p191,范例,p192,p193,結(jié)果判定,可以利用Xbar-MASTER來評估其偏差程度。 可以利用Rbar/d2來評估其EV，例用EV/TV可以了解其相應(yīng)的EV%。,p194,示例,Master的值為48 產(chǎn)品的公差為48+-2 所以偏差為影響百分比為(48.48-48)/4，當(dāng)然也可以進行相應(yīng)的統(tǒng)計t檢定看是否有顯著差異 利用Rbar/d2來估

43、計其標(biāo)準(zhǔn)差，也可以評估其相應(yīng)的EV%。,p195,Minitab的做法,收集數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)輸入minitab中,制作控制圖,判圖,數(shù)據(jù)解析,判定儀器的適用性,p196,偏倚分析的做法,p197,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到minitab中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,自控制計劃中去尋找需要分析的測量系統(tǒng)，主要的考慮來自： 控制計劃中所提及的產(chǎn)品特性 控制計劃中所提及的過程特性,p198,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到minitab中,計算

44、t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,自生產(chǎn)現(xiàn)場抽取樣本： 一般是取在制程中間的產(chǎn)品。 拿取此產(chǎn)品到更高精密的測量設(shè)備，測量十次，加以平均，取得參考值。,p199,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到minitab表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,現(xiàn)場人員測量： 現(xiàn)場人員：指的是實際在現(xiàn)場工作的人員，由于他們來進行測量，才能真正了解公司測量的偏差是多少。 重復(fù)測量十五次，取記錄其值。,p200,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到min

45、itab表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,將數(shù)據(jù)輸入到minitab中： excel：我們利用來計劃平均值，標(biāo)準(zhǔn)差，以及平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。 平均值使用的語法：average 標(biāo)準(zhǔn)差的語法為：stdev,p201,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,計算t值，并加以判定 t值的計算法：利用(平均值-標(biāo)準(zhǔn)值)平均值的標(biāo)準(zhǔn)差。 t=是指用來判定是否有明顯偏差的基準(zhǔn)，其和自由度有關(guān)，一般典型的=0.05 如果t t就代表有明顯的偏移。 如果t t

46、就代表沒有明顯的偏移。 在minitab中可直接看p值,p202,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,結(jié)果判定 如果t t就代表有明顯的偏移。 此時就要再看其所受的影響。 我們利用偏差公差，或偏差過程變化范圍來了解其受影響的比例，如果比例比較高時那么就可能儀器要停用或者修理。,p203,偏倚分析的做法,決定要分析的測量系統(tǒng),抽取樣本，取值參考值,請現(xiàn)場測量人員測量15次,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL表格中,計算t值，並判定,是否合格，是否要加補正值,保留記錄,保留記錄 各

47、項的線性分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。,p204,偏差練習(xí),p205,數(shù)據(jù)解析結(jié)果,p206,將數(shù)據(jù)輸入minitab,Select: Stat Basic Statistics 1 Sample t,p207,設(shè)定檢定對像及檢定值,輸入基準(zhǔn)值,p208,繪圖選檢定直方圖,可以選擇不同的圖型來形象表示,p209,置信區(qū)間選0.95,選擇置信區(qū)間,選擇假設(shè)和被擇假設(shè),p210,結(jié)果輸出,One-Sample T: 偏差 Test of mu = 0 vs mu not = 0 Variable N Mean StDev SE Me

48、an 偏差 15 0.0067 0.2120 0.0547 Variable 95.0% CI T P 偏差 ( -0.1107, 0.1241) 0.12 0.905 t Histogram of 偏差,p211,圖形輸出,p212,線性的研究指南1,取至少5個樣本，樣本測量值要覆蓋測量儀器一定的量程范圍。 確定每個樣本的基準(zhǔn)值 測量樣本大于等于10次，取均值作為“基準(zhǔn)值”,p213,線性的研究指南2,隨機化選擇樣本讓評價人測量 由現(xiàn)場實際操作該儀器的人員測量樣本 對每個樣本測量10次以上,p214,線性的研究指南3,計算每次測量的樣本的偏倚 計算每種樣本測量的偏倚均值,p215,線性的研究

49、指南4,對計算出的偏倚均值和基準(zhǔn)值建立線性關(guān)系： ， 是基準(zhǔn)值， 是偏倚平均值 利用最小二乘法計算出斜率a和截距b ，以及在置信水平為下的置信帶 由于計算很復(fù)雜（見MSA第三版79頁），推薦使用軟件進行擬合，EXCEL或MINITAB,p216,線性的研究指南5,畫出“bias0”的直線 若“bias0”的直線完全在擬合線置信帶以內(nèi)，則線性可接受；否則，線性不可接受,p217,線性的研究指南6,線性分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。,p218,例題,一名工廠主管希望對過程采用新測量系統(tǒng)。作為PPAP的一部份，需要評價測量系統(tǒng)的線性。

50、基于已證明的過程變差，在測量系統(tǒng)操作量程內(nèi)選擇了五個零件。每個零件經(jīng)過全尺寸檢測測量以確定其基準(zhǔn)值。然后由領(lǐng)班分別測量每個零件12次。研究中零件是被隨機選擇的。,p219,例題,p220,例題解答,p221,MINITAB軟件操作,從StatQuality ToolsGage StudyGage Linearity and Bias Study進入,p222,結(jié)果輸出,p223,結(jié)論,從圖形可以明顯看出：測量系統(tǒng)存在線性問題。 “偏倚0”的線與置信帶交叉，但不包含在內(nèi)。 主管需要對線性問題查找原因 如果偏倚在測量范圍內(nèi)不能調(diào)整為0，只要測量系統(tǒng)穩(wěn)定性O(shè)K，進行軟件調(diào)零后仍可用于產(chǎn)品和過程的控制

51、，但不能用于對產(chǎn)品和過程進行分析。,p224,R&R分析的做法,p225,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,決定要分析的測量系統(tǒng) 由控制計劃當(dāng)中挑選，需要進行分析的儀器。 一般典型包含了產(chǎn)品特性測量儀器以及過程特性測量儀器。 測量風(fēng)險愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。,p226,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重

52、複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,選擇十個可以代表制程變化的產(chǎn)品，一般此項產(chǎn)品的變化，最好能夠覆蓋產(chǎn)品的變化范圍比較好。 選擇可以代表實際現(xiàn)測量人員的操作測量人員。 每一個測量人員針對每一個產(chǎn)品重復(fù)測量23 次。 測量風(fēng)險愈高的儀器要愈優(yōu)先分析。,p227,R&R分析,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品重復(fù)測量23次。 在測量時，要使用盲測的原則，偵測出人員平常測量時的無意識錯誤，才能真正估計出在正式測量時的誤差。,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連

53、續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,p228,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,將各項的測量數(shù)據(jù)輸入到excel的檔案當(dāng)中。 輸入數(shù)據(jù)時要注意有效讀數(shù)，只取到最小讀數(shù)，如果要估讀，只能估讀一半。,p229,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人

54、,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,計算出R&R的結(jié)果 一般利用此項的excel表格可以得可以下的結(jié)果： AV:人員的變異 EV:儀器的變異 PV：產(chǎn)品的變異 TV：總變異 R&R%：重復(fù)性和再現(xiàn)性所占的比例。,p230,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,判定： R&R%3

55、0%，不可以接受。,p231,R&R分析,決定要分析的測量系統(tǒng),選取十個可以代表製程的樣本 以及挑選現(xiàn)場實際測量人員23人,請現(xiàn)場人員對十個產(chǎn)品連續(xù)重複 測量23次，記得盲測的要求,輸入數(shù)據(jù)到EXCEL的R&R表格中,計算出R&R的結(jié)果,進行判定，和採取相應(yīng)措施,保留記錄,保留記錄 各項的R&R的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。,p232,R&R練習(xí),Select: Stat Quality Tools Gage Study Gage R&R Study (Crossed),p233,輸入各項參數(shù),p234,得到結(jié)果,Gage R&R

56、%Contribution Source VarComp (of VarComp) Total Gage R&R 0.004437 10.67 Repeatability 0.001292 3.10 Reproducibility 0.003146 7.56 Operator 0.000912 2.19 Operator*Part 0.002234 5.37 Part-To-Part 0.037164 89.33 Total Variation 0.041602 100.00 StdDev Study Var %Study Var Source (SD) (5.15*SD) (%SV) Tot

57、al Gage R&R 0.066615 0.34306 32.66 Repeatability 0.035940 0.18509 17.62 Reproducibility 0.056088 0.28885 27.50 Operator 0.030200 0.15553 14.81 Operator*Part 0.047263 0.24340 23.17 Part-To-Part 0.192781 0.99282 94.52 Total Variation 0.203965 1.05042 100.00 Number of Distinct Categories = 4 Gage R&R f

58、or Response,p235,圖形結(jié)果,p236,Phase 3計數(shù)型MSA,p237,假設(shè)檢驗法1,選取2050個樣本，樣本數(shù)可根據(jù)實際情況而定 此樣本要包括合格、不合格的產(chǎn)品，臨界附近的產(chǎn)品 研究人員對每一樣本取得基準(zhǔn)值，并正確判斷是否合格 23名現(xiàn)場的測量人員,p238,假設(shè)檢驗法2,每個人重復(fù)測量23次，根據(jù)規(guī)格作出是否合格的判定,p239,假設(shè)檢驗法3,將測量人員的判定結(jié)果記錄在表格中 記“1”為合格；記“0”為不合格,p240,假設(shè)檢驗法4,利用交叉表方法來確定評價人之間和評價人與基準(zhǔn)值之間的一致性 計算每個評價人作出判定的有效性,p241,假設(shè)檢驗法5,一致性 kappa值大于0.75，一致性好 Kappa值小于0.4，則一致性差 有效性 個人的重復(fù)性正確百分比90%。 個人和標(biāo)準(zhǔn)值相比較的正確百分比90%。 全部測量人員一致的百分比90%。 全部測量人員和標(biāo)準(zhǔn)一致的百分比90%。 萬一小于此百分比，則代表此測量系統(tǒng)尚不可以被接受，應(yīng)做 調(diào)整。,p242,假設(shè)檢驗法6,風(fēng)險分析的記錄要保存下來，可以和PPAP檔案存放在一起，以有效證明公司的測量儀器其測量能力是足夠的。,p243,案例,某生產(chǎn)過程受控，但性能指數(shù)Pp=Ppk=0.5，該過程會產(chǎn)生較多不合格產(chǎn)品。 因此，需要一個可接受的計數(shù)型測量系統(tǒng)