Minitab操作教程

1、利用Minitab中設(shè)計DOEn 選擇菜單選擇菜單“統(tǒng)計統(tǒng)計DOE因子實驗因子實驗創(chuàng)建因子實驗創(chuàng)建因子實驗”并如下設(shè)置對話框并如下設(shè)置對話框:試驗中班次有兩個類別：白班和夜班，所以有兩個區(qū)塊。利用Minitab中設(shè)計DOEn 如下進(jìn)行隨機(jī)化：如下進(jìn)行隨機(jī)化：利用Minitab中設(shè)計DOEn 前面的設(shè)置完成，前面的設(shè)置完成，Minitab就為我們生成了實驗的正交表。就為我們生成了實驗的正交表。標(biāo)準(zhǔn)次序 運行次序利用Minitab中設(shè)計DOEn 在在“因子因子”選項中設(shè)置因子名稱和水平選項中設(shè)置因子名稱和水平實驗的直觀分析（Minitab）n 利用利用Minitab做出實驗結(jié)果的主效應(yīng)圖和交互作用

2、圖。做出實驗結(jié)果的主效應(yīng)圖和交互作用圖。n 選擇命令：選擇命令：“統(tǒng)計統(tǒng)計方差分析方差分析主效應(yīng)圖和交互作用圖主效應(yīng)圖和交互作用圖”使用文件：全因子.mtw實驗的直觀分析（Minitab）220180343230282624222096溫度平平均均值值壓力平平均均值值 主主效效應(yīng)應(yīng)圖圖數(shù)據(jù)平均值964035302520壓壓力力平平均均值值180220溫度平平均均值值 交交互互作作用用圖圖數(shù)據(jù)平均值n 直觀分析的結(jié)論：直觀分析的結(jié)論：n溫度比壓力相對更重要，而它們的交互作用并不顯著；溫度比壓力相對更重要，而它們的交互作用并不顯著；n為了得到更高的表面強(qiáng)度，溫度應(yīng)該設(shè)在為了得到更高的表面強(qiáng)度，溫度

3、應(yīng)該設(shè)在180，而壓力設(shè)在，而壓力設(shè)在6。利用Minitab對實驗進(jìn)行統(tǒng)計分析n 遵循以下步驟對實驗進(jìn)行統(tǒng)計分析遵循以下步驟對實驗進(jìn)行統(tǒng)計分析1.選擇模型選擇模型2.檢查模型的有效性檢查模型的有效性3.分析各種統(tǒng)計量分析各種統(tǒng)計量4.確定最佳條件確定最佳條件實驗的統(tǒng)計分析第1步：選擇模型n 選擇菜單選擇菜單“統(tǒng)計統(tǒng)計DOE因子因子分析因子設(shè)計分析因子設(shè)計”如下選擇模型如下選擇模型殘差壓力）（溫度壓力溫度區(qū)組常量dcybaMinitab為實驗建立了如下的數(shù)學(xué)模型為實驗建立了如下的數(shù)學(xué)模型期望值實驗的統(tǒng)計分析第2步：分析模型的有效型n 一個有效的實驗?zāi)Ｐ推錃埐顫M足以下三個條件：一個有效的實驗?zāi)Ｐ推?/p>

4、殘差滿足以下三個條件：n 殘差呈正態(tài)分布?xì)埐畛收龖B(tài)分布n 殘差和為零殘差和為零n 殘差沒有明顯的模式或者趨勢殘差沒有明顯的模式或者趨勢n Minitab為我們制作了四合一殘差圖進(jìn)行模型的有效性判定：為我們制作了四合一殘差圖進(jìn)行模型的有效性判定：實驗的統(tǒng)計分析第2步：分析模型的有效型n 殘差滿足以上的三個條件嗎？殘差滿足以上的三個條件嗎？210-1-2999050101殘殘差差百百分分比比403530252010-1擬擬合合值值殘殘差差1.51.00.50.0-0.5-1.0-1.52.01.51.00.50.0殘殘差差頻頻率率8765432110-1觀觀測測值值順順序序殘殘差差正正態(tài)態(tài)概概率率

5、圖圖與與擬擬合合值值直直方方圖圖與與順順序序平平均均值值 殘殘差差圖圖實驗的統(tǒng)計分析第3步：各種統(tǒng)計量分析n 流程中各因子的顯著性。流程中各因子的顯著性。nR2，決定系數(shù)，說明了模型中，決定系數(shù)，說明了模型中的因子對結(jié)果影響的大小。的因子對結(jié)果影響的大小。n此模型中因子的主效應(yīng)和交互作此模型中因子的主效應(yīng)和交互作用的顯著性。用的顯著性。n模型中各項因子的系數(shù)。模型中各項因子的系數(shù)。n 統(tǒng)計工具就以下的實驗數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析：統(tǒng)計工具就以下的實驗數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析：殘差壓力）（溫度壓力溫度區(qū)組常量dcyba實驗的統(tǒng)計分析第3步：各種統(tǒng)計量分析n 統(tǒng)計工具就以下的實驗數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析：統(tǒng)計工具就以下的

6、實驗數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析：殘差壓力）（溫度壓力溫度區(qū)組常量dcyba結(jié)論： 溫度的“P” 0.05，溫度是重要的； 壓力的“P” 0.05，溫度是重要的 （溫度壓力）的“P” 0.05，溫度和壓力的交互作用不重要的實驗的統(tǒng)計分析第4步：確定最佳條件n 選擇菜單選擇菜單”統(tǒng)計統(tǒng)計DOE因子因子因子圖因子圖”作出以下圖形：作出以下圖形：n 立方圖立方圖實驗的統(tǒng)計分析第4步：確定最佳條件為了得到更高的強(qiáng)度，因子的最佳設(shè)置是：為了得到更高的強(qiáng)度，因子的最佳設(shè)置是：溫度：溫度：180壓力：壓力：696220180壓力溫度18.087524.537539.387527.8375平平均均值值 的的立立方方圖圖（

7、數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)平平均均值值）利用Minitab設(shè)計部分因子實驗n 選擇菜單選擇菜單統(tǒng)計統(tǒng)計DOE因子因子創(chuàng)建因子實驗創(chuàng)建因子實驗利用Minitab設(shè)計部分因子實驗n 按下按下“設(shè)計設(shè)計”按鈕進(jìn)行如下的設(shè)置：按鈕進(jìn)行如下的設(shè)置：選擇1/2部分因子實驗利用Minitab設(shè)計部分因子實驗n 按下按下“因子因子”按鈕進(jìn)行如下的設(shè)按鈕進(jìn)行如下的設(shè)置置利用Minitab設(shè)計部分因子實驗n 設(shè)置設(shè)置“選項選項”按鈕對話框按鈕對話框n 為了學(xué)習(xí)的方便，把為了學(xué)習(xí)的方便，把“隨機(jī)化隨機(jī)化”選項去掉選項去掉n 其他按其他按“Ok”信息窗口輸出實驗設(shè)計的基本信息：實驗設(shè)計的基本信息：n因子數(shù)目因子數(shù)目n運行次數(shù)運行次數(shù)n

8、實驗類型實驗類型n實驗分辨率實驗分辨率n“”或者或者“”的組合的組合實驗的別名結(jié)構(gòu)（混淆）實驗的別名結(jié)構(gòu)（混淆）實驗的直觀分析n 按照前面全因子實驗的步驟做出實驗結(jié)果的主效應(yīng)圖和交按照前面全因子實驗的步驟做出實驗結(jié)果的主效應(yīng)圖和交互作用圖如下：互作用圖如下：180140631510120100907560907560907560907560催催化化劑劑濃濃度度溫溫度度原原材材料料濃濃度度進(jìn)進(jìn)給給速速度度攪攪拌拌速速度度12濃度催化劑140180溫度36濃度原材料1015速度進(jìn)給反反應(yīng)應(yīng)完完全全度度 交交互互作作用用圖圖數(shù)據(jù)平均值217570656055180140631510757065605

9、5120100催化劑濃度平平均均值值溫度原材料濃度進(jìn)給速度攪拌速度反反應(yīng)應(yīng)完完全全度度 主主效效應(yīng)應(yīng)圖圖數(shù)據(jù)平均值n 如何得出結(jié)論？如何得出結(jié)論？使用Minitab文件：部分因子（）.mtw實驗的直觀分析n 初步結(jié)論：初步結(jié)論：n 主效應(yīng)中，催化劑濃度，溫度和原材料濃度相對是重要的主效應(yīng)中，催化劑濃度，溫度和原材料濃度相對是重要的n 交互作用中，交互作用中，A*B：催化劑濃度：催化劑濃度*溫度，溫度，B*C：溫度：溫度*原材料濃度原材料濃度是重要的。是重要的。180140631510120100907560907560907560907560催催 化化 劑劑 濃濃 度度溫溫 度度原原 材材 料

10、料 濃濃 度度進(jìn)進(jìn) 給給 速速 度度攪攪 拌拌 速速 度度12濃度催化劑140180溫度36濃度原材料1015速度進(jìn)給反反 應(yīng)應(yīng) 完完 全全 度度 交交 互互 作作 用用 圖圖數(shù)據(jù)平均值2175706560551801406315107570656055120100催化劑濃度平平均均值值溫度原材料濃度進(jìn)給速度攪拌速度反反 應(yīng)應(yīng) 完完 全全 度度 主主 效效 應(yīng)應(yīng) 圖圖數(shù)據(jù)平均值實驗的統(tǒng)計分析第1步：選擇模型n 因子項的重要性：因子項的重要性：n 在這個例子中，很明顯催化劑是最重要的，第二個重大的影響是溫度。在這個例子中，很明顯催化劑是最重要的，第二個重大的影響是溫度。n 當(dāng)我們進(jìn)行簡化時，紅線

11、以下的因子和交互作用都被列入可從模型中移當(dāng)我們進(jìn)行簡化時，紅線以下的因子和交互作用都被列入可從模型中移去的去的候選候選項。項。n 為了確保分析的精確性，在簡化模型之前可以分析為了確保分析的精確性，在簡化模型之前可以分析“主效應(yīng)圖主效應(yīng)圖”和和“交互作交互作用圖用圖”EBEDEBDCDACAEADDCECBCABBA20151050項項效效應(yīng)應(yīng)4.82A催化劑濃度B溫度C原材料濃度D進(jìn)給速度E攪拌速度因子名稱效效應(yīng)應(yīng)的的 P Pa ar re et to o 圖圖（響應(yīng)為 反應(yīng)完全度，Alpha = .05)Lenth 的 PSE = 1.875簡化模型n 重新打開實驗分析窗口：統(tǒng)計重新打開實驗

12、分析窗口：統(tǒng)計DOE因子因子分析因子實驗分析因子實驗n 在在“項項”中只保留重要的因子項中只保留重要的因子項其他按“確定”實驗的統(tǒng)計分析第2步：分析模型的有效型n 模型有效嗎？模型有效嗎？5.02.50.0-2.5-5.0999050101殘殘差差百百分分比比9080706050420-2-4擬擬合合值值殘殘差差420-2-443210殘殘差差頻頻率率16151413121110987654321420-2-4觀觀測測值值順順序序殘殘差差正正態(tài)態(tài)概概率率圖圖與與擬擬合合值值直直方方圖圖與與順順序序反反應(yīng)應(yīng)完完全全度度 殘殘差差圖圖實驗的統(tǒng)計分析第3步：各種統(tǒng)計量分析n因子項的顯著性因子項的顯著

13、性n此模型解析了流程輸出此模型解析了流程輸出96.84%的變異。的變異。n此模型中因子的主效應(yīng)和交此模型中因子的主效應(yīng)和交互作用統(tǒng)計上都是顯著的?；プ饔媒y(tǒng)計上都是顯著的。n異常點，需要分析其原因。異常點，需要分析其原因。n模型中各項因子的系數(shù)。模型中各項因子的系數(shù)。實驗的統(tǒng)計分析第4步：尋找最佳設(shè)置n 選擇菜單選擇菜單統(tǒng)計統(tǒng)計DOE因子因子因子圖因子圖作出實驗的立方圖作出實驗的立方圖n在實驗的區(qū)域中，提高流程反應(yīng)度的最佳設(shè)置是：在實驗的區(qū)域中，提高流程反應(yīng)度的最佳設(shè)置是：溫度溫度: 180催化劑濃度催化劑濃度:2原材料濃度原材料濃度:36318014021原材料濃度溫度催化劑濃度80.066.

14、055.547.094.062.053.064.5反反應(yīng)應(yīng)完完全全度度 的的立立方方圖圖（數(shù)數(shù)據(jù)據(jù)平平均均值值）田口實驗分析n 如下圖設(shè)置如下圖設(shè)置Minitab對話框?qū)υ捒?使用文件：田口實驗.mtw分析實驗n 如下圖設(shè)置如下圖設(shè)置Minitab對話框?qū)υ捒?信息窗口輸出n 因子顯著性的判斷：田口博士的一半一半原則（把大約一半的因因子顯著性的判斷：田口博士的一半一半原則（把大約一半的因子作為重要因子，另外一半視為不重要因子）子作為重要因子，另外一半視為不重要因子）因子水平的選擇21-7-8-9-10-112121-7-8-9-10-11X1信信噪噪比比 的的平平均均值值X2X3信信噪噪比比 主主效效應(yīng)應(yīng)圖圖數(shù)據(jù)平均值信噪: 望目(-10*Log10(s*2)21484644424021214846444240X1均均值值 的的平平均均值值X2X3均均值值 主主效效應(yīng)應(yīng)圖圖數(shù)據(jù)平均值最大化SN比：X1:水平2X3:水平1調(diào)整調(diào)節(jié)因子至目標(biāo)值：X2:水平1第31頁利用