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文檔簡介

1、MINITAB-16技術匯總一、箱線圖箱線圖可從一個階段(前半年)到下一個階段(后半年)的狀態(tài)提升,顯示直觀的效果圖,例如缺陷數的箱線圖,圖1為源數據,圖2為選擇項,圖3為結果圖,下文不特殊說明,每種技術3張圖均為以上設置。圖1圖2圖3鼠標懸停在箱體內,可以顯示中位數、四分衛(wèi)數和均值箱體框,這里以不同階段的缺陷數為例,從上圖可以清晰看見缺陷數的改進提升效果。二、控制圖2.1 標準控制圖控制圖的使用方法非常簡單,均值、上限(均值+3倍標準差),下限(均值-3倍標準差),下限因為是單純的減法,所以可能導致某些數據為負(此種情況通常出現在標準差較大),可以通過控制圖中的設置將下限設置為0,即下限不會

2、出現負數的情況。這里以需求階段生產率為例,見下圖:圖1圖2圖3控制圖的判異原則一般有,1)點子出界、2)6點都呈現往上或下、3)9點都在同一側,4)14點交替上升下降。2.2 分階段控制圖本章具體介紹控制圖和分階段的控制圖,以下為分階段的控制圖介紹:分階段的控制圖,具體好處是直觀的顯示穩(wěn)定的生產率之前和之后的比較,數據的律動情況和上下限都能一目了然。圖1圖2圖3從以上圖形,可以明顯看出之前和之后的標準差、均值對比,對兩階段的不同圖形也能直觀反映在同一張控制圖上,對于過程改進的之前和之后效果圖,尤為直觀。三、正態(tài)分布圖正態(tài)分布,作為檢驗一組數據是否呈正態(tài)分布,一般是SPC(統計過程控制)的先導步

3、驟。圖1源數據省略圖2圖3從上圖可見,P值=0.172>0.05,所以總生產率是呈正態(tài)分布的。四、單因子方差分析單因子方差分析,通常是為了找出Y值到底是受哪種因子影響,這些因子是否可以分組,如果他們是糾纏在一起的一組數據(比如各因子沒有呈現單獨的關系),那么可能需要繼續(xù)往下探究各個因子的子因子是否能夠分組,如果到了最低層的因子依然沒有呈現顯著的不同,那么這組數據就需要舍棄掉,因為他們是同一類的數據。MINITAB中X值通常以數字代表進行分析,比如下例中我們需要洞察生產率是否受行業(yè)、模型和編程語言的分組影響,那么我們就將客戶行業(yè)設置為1,模型設置為2,編程語言設置為3。圖1Y值=生產率X值

4、分別=客戶行業(yè)、生命周期模型、不同的編程語言圖2圖3總生產率 與 客戶行業(yè) 來源 自由度 SS MS F P客戶行業(yè) 2 686 343 0.27 0.763誤差 54 68064 1260合計 56 68750S = 35.50 R-Sq = 1.00% R-Sq(調整) = 0.00% 均值(基于合并標準差)的單組 95% 置信區(qū)間水平 N 均值 標準差 -+-+-+-+-1 19 190.67 28.35 (-*-)2 22 182.47 39.12 (-*-)3 16 185.98 37.82 (-*-) -+-+-+-+- 170 180 190 200合并標準差 = 35.50通過

5、上圖可知:P值=0.763>0.05,所以總生產率和客戶行業(yè)無關。五、圖形化匯總圖形化匯總,可以從圖中清楚的觀察到,均值、標準差和百分比的可能性值,對于單值的分析非常適用。圖1圖2圖3從圖形化匯總可見:最小值和最大值,均值,標準差,正態(tài)性檢驗P值。六、帕累托分析帕累托分析,即20/80原則,一般適用于從所有影響因素中找出最關鍵的幾項,通常是百分之二十的因素導致了百分之八十的問題。圖1源數據省略,一般為單列統計出現的問題次數圖2圖3七、雙樣本T檢驗雙樣本T檢驗,適用于兩個過程之間的顯著變化統計,用值的形式顯示于計算圖表中。圖1源數據省略,一般是不同的兩組數據,在過程之前和之后的統計圖2圖3

6、雙樣本 T 檢驗和置信區(qū)間: 2014年前三月驗收缺陷率, 部署后驗收缺陷率 2014年前三月驗收缺陷率 與 部署后驗收缺陷率 的雙樣本 T N 均值 標準差 均值標準誤2014年前三月驗收缺陷率 12 0.8175 0.0357 0.010部署后驗收缺陷率 20 0.5604 0.0413 0.0092差值 = mu (2014年前三月驗收缺陷率) - mu (部署后驗收缺陷率)差值估計值: 0.2500差值的 95% 置信區(qū)間: (0.2216, 0.2784)差值 = 0 (與 ) 的 T 檢驗: T 值 = 18.07 P 值 = 0.000 自由度 = 26從上述結果可見P值=0&l

7、t;0.05,所以驗收缺陷率在部署前后有顯著的變化。八、卡方檢驗卡方檢驗,當需要比較的兩組數據都為離散數時,通常采用卡方檢驗判斷數據組之間是否存在強弱的關系。圖1源數據省略,當兩組數據都為離散型數據時圖2圖3將Y值和X值分別賦值,例如:Y=復用率 X=注釋問題、代碼規(guī)范性問題、提交版本問題。列表統計量: 復用率, 提交版本問題 行: 復用率 列: 提交版本問題 提交不 提交 正確 正確 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內容: 計數Pearson 卡方 = 1.238, DF = 2, P 值 = 0.308似然比卡方 = 2.310, DF = 2, P

8、值 = 0.189從以上卡方分析可見,P值=0.308>0.05,所以提交版本問題和復用率沒有關系。列表統計量: 復用率, 代碼規(guī)范性問題 行: 復用率 列: 代碼規(guī)范性問題 不規(guī)范 規(guī)范 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內容: 計數Pearson 卡方 = 1.362, DF = 2, P 值 = 0.035似然比卡方 = 2.260, DF = 2, P 值 = 0.089從以上卡方分析可見,P值=0.035<0.05,所以代碼規(guī)范性問題和復用率有關系。列表統計量: 復用率, 代碼注釋問題 行: 復用率 列: 代碼注釋問題 注釋 注釋不 正

9、確 正確 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內容: 計數Pearson 卡方 = 1.857, DF = 2, P 值 = 0.162似然比卡方 = 1.312, DF = 2, P 值 = 0.145從以上卡方分析可見,P值=0.162>0.05,所以代碼注釋問題和復用率沒有關系。九、過程能力指數CPK過程能力指數CPK,一般為判斷實際的過程能力是否達到了組織的目標,或者客戶聲音的一種判斷圖形。圖1源數據省略,將實際的過程績效帶入工具,將客戶或組織的目標要求設定為CPK的上下限。圖2圖3通過對項目編碼階段生產率和公司編碼能力范圍進行CPK分析,可見該

10、項目編碼階段生產率的能力指數CPK=1.27。說明該項目的編碼生產率過程能力指數為強。CPK判斷準則為下圖:這里再對CPK和PPK進行一個差別說明:關于Cpk與Ppk的關系,這里引用QS9000中PPAP手冊中的一句話:“當可能得到歷史的數據或有足夠的初始數據來繪制控制圖時(至少100個個體樣本),可以在過程穩(wěn)定時計算Cpk。對于輸出滿足規(guī)格要求且呈可預測圖形的長期不穩(wěn)定過程,應該使用Ppk?!?#160; 所謂PPK,是進入大批量生產前,對小批生產的能力評價,一般要求1.67;而CPK,是進入大批量生產后,為保證批量生產下的產品的品質狀況不至于下降,且為保證與小批生產具有同樣的控制

11、能力,所進行的生產能力的評價,一般要求1.33;一般來說,CPK需要借助PPK的控制界限來作控制。十、擬合回歸擬合回歸,一般為制作PPM模型計算不同變量聯系的一種技術,該技術提供了變量之間的計算公式。圖1源數據省略,這里以需求階段的缺陷數和項目總規(guī)模(代碼行數)進行擬合回歸分析。圖2響應Y:項目總規(guī)模,預測變量X:需求階段缺陷數。圖3使用Minitab回歸擬合分析后,從上圖可見,需求階段質量的回歸方程式為:38.56+0.000475*項目總規(guī)模。標準差預判為:(75-66)/6=1.5。十一、相關性分析(Pearson檢驗)相關性分析,主要目的是查看兩組因子之間是否有聯系,通常以Pearson指數來判定他們之間聯系的強弱關系,從這點來看,Pearson指數和CPK指數有異曲同工之妙,只是前者是查看相關性強弱的指數,后者是查看過程能力的指數。圖一圖二圖三相關: 合同額, 總工時 合同額 和 總工時 的 Pearson 相關系數 = 0.631P 值 = 0.001從以下的判斷說

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