Minitab(中級)

1、MINITAB教材Six sigma Minitab Training-1Minitab學(xué)習(xí)Six sigma Minitab Training-2應(yīng)用版本：Minitab簡體中文版第一部分它是統(tǒng)計軟件的一種，具備強(qiáng)大的統(tǒng)計計算功能MINITABSix sigma Minitab Training-3MINITAB 概要=Mini+Tabulator=小型+計算機(jī)Minitab : 72年 Penn State最先開發(fā)統(tǒng)計軟件. 82年 個人電腦(Personal Computer)普及并廣泛使用. 6sigma 初創(chuàng)時，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB

2、擴(kuò)大到全世界. 目前大部分先進(jìn) 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola etc.) 設(shè)計成使用者易學(xué)而簡便使用，并已成為6sigma方式中最具有代表性的軟件。Barbara F. RyanPresident & CEOSix sigma Minitab Training-4產(chǎn)生背景整體構(gòu)架Six sigma Minitab Training-57. 顯示相關(guān)文檔 Ctrl+Alt+L6. 顯示項目報表 Ctrl+Alt+R5. 顯示歷史記錄 Ctrl+Alt+H4. 顯示信息 Ctrl+Alt+I3. 顯示圖形文件夾 Ctrl+Al

3、t+G2. 顯示工作表文件夾 Ctrl+Alt+D1. 顯示會話窗口文件夾 Ctrl+Alt+M Minitab基本上以7個窗口(Window)組成.窗口常用圖形條介紹有七個窗口 各個窗口里會看到什么呢？ 我得仔細(xì)瞧一瞧基本窗口Six sigma Minitab Training-61. 會話-Minitab的命令錯誤信息及數(shù)據(jù)處理結(jié)果用文本形式顯示.2. 工作表-同時打開多個輸入Data的窗口，可以不用直接輸入數(shù)據(jù)，而拷貝EXCEL ，WORD 上的數(shù)據(jù)粘貼上去?；敬翱赟ix sigma Minitab Training-73. 圖形-將 Minitab的數(shù)據(jù)處理結(jié)果以圖的形式展現(xiàn)4. 信

4、息- Work Sheet中- 變量名稱(列)- 變量別數(shù)據(jù)的個數(shù)- 缺式值的個數(shù)- 概要的闡述數(shù)據(jù)類型等內(nèi)容基本窗口Six sigma Minitab Training-85. 歷史-顯示在運(yùn)用Minitab當(dāng)中使用過的所有指令?；敬翱赟ix sigma Minitab Training-96. 項目報表-MINITAB項目報表，可以使用此工具將通過本軟 件分析的數(shù)據(jù)/文字等轉(zhuǎn)換到此報表中，可以進(jìn)行 編輯，并生成完整的報告。7. 相關(guān)文檔-用于快速訪問與項目相關(guān)的非 Minitab文件以 便于參考的相關(guān)文檔文件夾。Six sigma Minitab Training-10基本窗口下拉菜單介

5、紹新建、打開、保存、打印文件等指令的菜單 復(fù)制、粘貼、剪切、刪除單元格等的操作的菜單將數(shù)據(jù)集分離、合并、排序、堆棧，轉(zhuǎn)換等操作的菜單 數(shù)據(jù)的計算，隨機(jī)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及與概率函數(shù)有關(guān)的菜單使用頻率最高的菜單，檢驗、推斷 及實驗計劃法等主菜單以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)繪畫出各種圖表有關(guān)的菜單變換處理窗體的模式，或變化字體的菜單工具 ：一些Windows常用工具切換菜單 窗口 :選擇窗口及MINITAB畫面處理相關(guān)的菜單 對MINITAB中使用的主要術(shù)語的解釋等菜單文件 :編輯 :數(shù)據(jù) :計算 :統(tǒng)計 :圖形 :編輯器 :幫助:Six sigma Minitab Training-11項目包括會話窗口的輸出, 圖形,

6、 工作表等內(nèi)容.工作表包括列, 常數(shù)，及矩陣等所有數(shù)據(jù).在一個項目中可打開多個工作表.打開項目時，可以使用最后保存時項目中的所有工作表.保存項目, 工作表自動保存在項目文件中.目的首先熟悉以下使用MINITAB時最基本的項目，工作表，圖形的定義，及各自打開文件，保存，打印等基本操作。文件菜單介紹概述注：這里的項目是指的由圖形，文 字信息，多個工作表等組成的整體 工作表指的就是單一的一個工作表 圖形指的單獨的圖形 保存后后綴分別如下：項目：MPJ工作表：MTW 或 MTP 圖形：MGFSix sigma Minitab Training-12文件 管理打印管理文件菜單介紹打印管理Six sigm

7、a Minitab Training-13新建：新建一個項目或者一個工作表文件菜單介紹路徑：文件 新建（N）Six sigma Minitab Training-14路徑：文件 打開項目（O）項目：打開或保存會話, 工作表, 圖形等窗口的一系列操作內(nèi)容時使用. 其擴(kuò)展名為MPJ.文件菜單介紹Six sigma Minitab Training-15路徑：文件 打開工作表（W）文件菜單介紹工作表： 只打開或保存有數(shù)據(jù)的工作表窗口時使用. 其擴(kuò)展名為 mtw .Six sigma Minitab Training-16文件菜單介紹路徑：文件 打開工作表（W）JAZ2.MTWSix sigma Mi

8、nitab Training-17路徑：文件 打開圖形（G）圖形：單獨打開或保存各自的圖形 時的窗口，擴(kuò)展名為MGF.文件菜單介紹4321-4-3-2-10C 199.999995805020510.01百分比均值 -0.01873標(biāo)準(zhǔn)差 NADP 值1.01210000.6920.071C 1 的概率圖正態(tài) - 95% 置信區(qū)間Six sigma Minitab Training-18概述輸入數(shù)據(jù)，拷貝或其它連接中粘貼. 為了方便于在各單元格中修改，分析數(shù)據(jù)可重新整理行和列. 而且隨意選擇，刪除，插入，移動單元格/行/列. 行的格式有以下幾種方式. (Numeric/Date/Time/Te

9、xt, etc.)Six sigma Minitab Training-19目的熟悉將數(shù)據(jù)輸入到MINITAB 工作表后，為了分析其內(nèi)容而修改單元格/行/列， 選擇數(shù)據(jù)的格式, 及選擇/刪除/移動等操作的方法.編輯菜單介紹單元格管理選擇最后運(yùn)行窗口及命令編輯器Six sigma Minitab Training-20編輯菜單介紹行(Row)DATA 輸入方向變數(shù)(列, 列)變數(shù)名Cell數(shù)據(jù)Data)根據(jù)變數(shù)的類型數(shù)據(jù)形式: C1文本形式: C1-T編輯菜單介紹工作表介紹Six sigma Minitab Training-21再執(zhí)行最近使用的對話框窗口 (是一個非常有用的操作)編輯菜單介紹路

10、徑：編輯 編輯最后一個對話框（I）這些操作和EXCEL等軟件操作基本 一致，這里就不講解了Six sigma Minitab Training-22目的本章學(xué)習(xí)合并兩個不同的工作表 中的數(shù)據(jù)，或一個工作表 分離成兩個工作表 的方法，并學(xué)習(xí)行與列中數(shù)據(jù) 堆疊/拆分，排序，轉(zhuǎn)換的方法等 如何將數(shù)據(jù)便于分析而操作的MINITAB 主菜單。概述從活動的工作表中粘貼數(shù)據(jù)制作子工作表. 多個列中的數(shù)據(jù)合并成一個列。 替換行與列的位置，幾個列中的文本數(shù)據(jù)并為一個列 。 變更數(shù)據(jù)的屬性，將數(shù)據(jù)顯示在會話窗口中。數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-23工作表關(guān)聯(lián)單元格列關(guān)聯(lián)排序關(guān)聯(lián)

11、屬性轉(zhuǎn)換等關(guān)聯(lián)會話顯示數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-24打開工作表 : Bear.mtw數(shù)據(jù)菜單介紹路徑：數(shù)據(jù) 子集化工作表（B）用于將指定行從活動工作表復(fù)制到新的工作表中?？梢灾?定基于行號、圖形上的被刷點 或某個條件的子集。指定要新生成的子工作表的位置Six sigma Minitab Training-25結(jié)果生成 16 行的子工作表.-下面工作表是本來可以和上面的 工作表單獨制作,也可以與上面的 工作表匹配生成.數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-26路徑：數(shù)據(jù) 子集化工作表（B）-從活動工作表已特定變數(shù)為基準(zhǔn)分離新的工

12、作表以SEX變量列為基準(zhǔn)分離工作表數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-27路徑：數(shù)據(jù) 拆分工作表（P）結(jié)果SEX變數(shù)為基準(zhǔn)分離成兩個工作表的結(jié)果數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-28路徑：數(shù)據(jù) 拆分工作表（P）-多個工作表合并為一個工作表已分離的工作表重新合并成一個工作表數(shù)據(jù)菜單介紹路徑：數(shù)據(jù) 合并工作表（M）Six sigma Minitab Training-29結(jié)果SEX變數(shù)為基準(zhǔn)分離過的工作表從新組合為新工作表的 結(jié)果數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-30路徑：數(shù)據(jù) 合并工作表（M）-可選擇部

13、分?jǐn)?shù)據(jù)粘貼在另一個列中.制定復(fù)制的列位置制定已保存的列位置數(shù)據(jù)菜單介紹路徑：數(shù)據(jù) 復(fù)制（C）其他方式類似，這里不再舉例Six sigma Minitab Training-31在一個列數(shù)據(jù)中，根據(jù)需要將數(shù)據(jù)分到另一個列中。在Age 列中按管理者名為條件分離新的工作表的例子。數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-32路徑：數(shù)據(jù) 拆分列（U）-50-結(jié)果-新生成管理者別年齡段的工作表 人名別(Name)數(shù)據(jù)拆分 無數(shù)據(jù)的各自表示為 “ *” 。根據(jù)需要以管理者名為基準(zhǔn)把數(shù)據(jù)分到另外列的結(jié)果數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-33分散在幾個列

14、中的數(shù)據(jù)根據(jù)需要并在一個列中時應(yīng)用。名為“ID”, “Age”, “Month”的列在新的工作表中合并并顯示以 便數(shù)據(jù)分析更容易。路徑：數(shù)據(jù) 堆疊（T） 列（C）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-34結(jié)果數(shù)據(jù)被堆疊在一個列的結(jié)果路徑：數(shù)據(jù) 堆疊（T） 列（C）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-35記錄在列中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為行數(shù)據(jù)的操作。根據(jù)實際要求調(diào)整數(shù)據(jù)后指定因素名。路徑：數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)置列（A）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-36結(jié)果路徑：數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)置列（A）Six sigma Minitab Train

15、ing-37數(shù)據(jù)菜單介紹列中記錄的數(shù)據(jù)可根據(jù)特定因子遞增或遞減的順序重新整理。路徑：數(shù)據(jù) 排序（S）變量“Name”按照“ID”進(jìn)行排序數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-38路徑：數(shù)據(jù) 排秩（S）您可以向列中的值分配排秩分值：1 分配給該列中最 小的值，2 分配給第二小的值，以此類推。為結(jié)分配 該值的平均秩。缺失值保留為缺失。數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-39路徑：數(shù)據(jù) 刪除行（D）在特定列中選擇要刪除的行的范圍Name列中刪除 110行。Six sigma Minitab Training-40數(shù)據(jù)菜單介紹制定要刪除的特定

16、列, 常數(shù), 行列。刪除名為ID, Age, Month的列。路徑：數(shù)據(jù) 刪除變量（E）Six sigma Minitab Training-41數(shù)據(jù)菜單介紹在指定列中數(shù)字形數(shù)據(jù)改變?yōu)槲谋拘问降臄?shù)據(jù)。將1, 2數(shù)字形數(shù)據(jù)變?yōu)槟? 女 文本型數(shù)據(jù)。路徑：數(shù)據(jù) 編碼（O）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-42Six sigma Minitab Training-43路徑：數(shù)據(jù) 編碼（O）數(shù)據(jù)菜單介紹結(jié)果變?yōu)槟? 女文本數(shù)據(jù)后的結(jié)果路徑：數(shù)據(jù) 更改數(shù)據(jù)類型（H）數(shù)字到文本（N）特定 列中把數(shù)字形數(shù)據(jù)變?yōu)槲谋緮?shù)據(jù)的結(jié)果數(shù)字形數(shù)據(jù)變?yōu)槲谋拘问綌?shù)據(jù)。數(shù)據(jù)菜單介紹Six si

17、gma Minitab Training-44RESULT轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)的結(jié)果(顯示的是數(shù)字但其性質(zhì)為文本形式)路徑：數(shù)據(jù) 更改數(shù)據(jù)類型（H）數(shù)字到文本（N）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-45路徑：數(shù)據(jù) 從日期/時間提?。╔）到數(shù)字（N）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-46路徑：數(shù)據(jù) 合并（N）使用“合并”將兩個或多個文本 列并列合并在一起，并將它們存 儲在一個新的更寬的列中。數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-47使工作表的指定 列 顯示在 會話窗口.名為Name, Obs. No, Weig

18、ht 的工作表 上的 數(shù)據(jù) 顯示在 會話 窗口。路徑：數(shù)據(jù) 顯示數(shù)據(jù)（I）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-48結(jié)果表示在 會話窗口上的工作表上的數(shù)據(jù)路徑：數(shù)據(jù) 顯示數(shù)據(jù)（I）數(shù)據(jù)菜單介紹Six sigma Minitab Training-49Minitab學(xué)習(xí)Six sigma Minitab Training-50應(yīng)用版本：Minitab簡體中文版第二部分概述可作數(shù)學(xué)方式的表現(xiàn)及變換。 以行與列為單位可算出各種統(tǒng)計量。 對于行與列執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化變換。 生成有規(guī)則的數(shù)據(jù)，也可產(chǎn)生回歸分析中所用的指示因子。 產(chǎn)生根據(jù)分布函數(shù)的隨機(jī)數(shù)據(jù), 將其另存。目的 本章節(jié)學(xué)習(xí)

19、有關(guān)行與列的簡單計算方法，及關(guān)于分布函數(shù) 及其生成所需隨機(jī)數(shù)據(jù)并利用的方法。計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-51打開工作表“Oxygen”“Piece Oxygen” 的數(shù)據(jù)另存在 C4列中路徑：計算 計算器（L）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-52結(jié)果“Piece Oxygen”自動算出路徑：計算 計算器（L）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-53Oxygen的平均值另存在 C5 列中路徑：計算 計算器（L）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-54計算 Oxyge

20、n 列的平均值路徑：計算 列統(tǒng)計量（C）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-55路徑：計算 行統(tǒng)計量（O）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-56路徑：計算 標(biāo)準(zhǔn)化（S）計算 Oxygen 列的標(biāo)準(zhǔn)值并另存在 C4 列中- 減去平均并除以標(biāo)準(zhǔn)差計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-57產(chǎn)生具有一定規(guī)律的數(shù)據(jù)，要仔細(xì)的觀察一下。路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-58路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）簡單數(shù)集（S）111222333444555111

21、222333444555要形成如下規(guī)律的數(shù)據(jù)如何操作？每個數(shù)字的反復(fù)次數(shù)整體反復(fù)次數(shù)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-59路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）簡單數(shù)集（S）結(jié)果Six sigma Minitab Training-60計算菜單介紹路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）任意數(shù)集（A）給任意選擇的數(shù)字予以一定的規(guī)律， 無初始值/最后值/步長 等規(guī)律。 要形成如下規(guī)律的數(shù)據(jù)如何操作？22995566882299556688每個數(shù)字的反復(fù)次數(shù)整體反復(fù)次數(shù)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-61路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）任意數(shù)集（

22、A）結(jié)果22995566882299556688對照一下Six sigma Minitab Training-62計算菜單介紹路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）文本值（A）給任意選擇的數(shù)據(jù)（數(shù)字/文本）予以一定的規(guī)律，無初始值/最后值/步長 等規(guī)律。 要形成如下規(guī)律的數(shù)據(jù)如何操作？Fred Fred Joe Joe Ralph Ralph Fred Fred Joe Joe Ralph Ralph每個數(shù)字的反復(fù)次數(shù)整體反復(fù)次數(shù)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-63結(jié)果對照一下Six sigma Minitab Training-64路徑：計算 產(chǎn)生模塊化數(shù)據(jù)（P）

23、文本值（A）Fred Fred Joe Joe Ralph RalphFred Fred Joe Joe Ralph Ralph計算菜單介紹新生成為畫出3D 曲面圖, 等值線圖, 輪廓圖像的數(shù) 據(jù)。路徑：計算 產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)（H）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-65結(jié)果根據(jù)X 與 變數(shù) Y 各11個數(shù)據(jù)， 產(chǎn)生 121個的 z 值路徑：計算 產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)（H）Six sigma Minitab Training-66計算菜單介紹圖形菜單圖形 3D 線框圖5Six sigma Minitab Training-670024-560-55C 3C 2C 1C 3 與

24、 C 2 , C 1 的曲面圖計算菜單介紹X: -1010, Y:-1010X Y點數(shù)據(jù)各 30個 作出鞍馬型數(shù)據(jù) ， 畫出3D曲面圖Six sigma Minitab Training-68實習(xí)路徑：計算 產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)（H）計算菜單介紹結(jié)果圖形菜單圖形 3D 曲面圖計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-69路徑：計算 產(chǎn)生指示變量（I）數(shù)據(jù)變換成指示變數(shù)用于為選定的類別變量創(chuàng)建指示變量。Minitab 可為 類別變量的每個水平創(chuàng)建一個指示變量，并為每個觀 測值分配合適的二進(jìn)制值（0 或 1）。如下輸入文本數(shù)據(jù)Six sigma Minitab Training-7

25、0計算菜單介紹路徑：計算 產(chǎn)生指示變量（I）Six sigma Minitab Training-71目的：在回歸模型中，需要將類別變量轉(zhuǎn)換為 指示變量，以便將它們包括在回歸模型中 指示變量通常稱作虛擬變量或二進(jìn)制變量計算菜單介紹路徑：計算 設(shè)置基數(shù)（B）可以設(shè)置 Minitab 的隨機(jī)數(shù)生成元的起始點。當(dāng)您希望 選擇相同的隨機(jī)樣本 或多次生成相同的隨機(jī)數(shù)據(jù)集合時， 該選項十分有用。Minitab 有一長串可用的隨機(jī)數(shù)。如果 Minitab 始終 從列表的開頭開始，您將始終得到相同的數(shù)據(jù)。為避免出 現(xiàn)這一情況，Minitab 使用當(dāng)天的時間（精確到秒或小數(shù) 秒）來選擇字符串中的“隨機(jī)”起始點。

26、設(shè)置基數(shù)可以告訴隨機(jī)數(shù)生成元在何處開始。生成元將從 其停止的點處繼續(xù)讀取，除非指定一個新的基數(shù)。要每次 都生成完全相同的隨機(jī)數(shù)集合，可在每次選擇隨機(jī)樣本或 生成隨機(jī)數(shù)據(jù)時設(shè)置相同的基數(shù)。-說明來源MINITAB幫助文件計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-72路徑：計算 隨機(jī)數(shù)據(jù)（R）使用這些命令可獲取隨機(jī)樣本 ，生成隨機(jī)數(shù)據(jù)和計算不同分布的概率。進(jìn)行隨機(jī)取樣各類分布的隨機(jī) 數(shù)據(jù)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-73各個數(shù)字的反復(fù)次數(shù)路徑：計算 隨機(jī)數(shù)據(jù)（R） 來自列的樣本（C）Six sigma Minitab Training-7

27、4計算菜單介紹路徑：計算 隨機(jī)數(shù)據(jù)（R） 來自列的樣本（C）結(jié)果Six sigma Minitab Training-75計算菜單介紹路徑：計算 隨機(jī)數(shù)據(jù)（R） 卡方分布（Q）1612840-46543210C 4頻 率均值 6.149標(biāo)準(zhǔn)差 4.629N20C 4 的直方圖正態(tài)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-76路徑：計算 隨機(jī)數(shù)據(jù)（R） 正態(tài)分布（Q）6543C 6210403020100頻 率均值 2.958標(biāo)準(zhǔn)差 1.076N200C6 的直方圖正態(tài)計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-77路徑：計算 概率分布（D）Six

28、sigma Minitab Training-78計算菜單介紹關(guān)于概率分布對于從菜單中選擇的分布，您可以計算數(shù)據(jù)的概率密度函數(shù)、累積分布函數(shù)或逆累積概率的值。概率密度函數(shù) (pdf) 是該分布的曲線。 例如，pdf 可以描述一片新生林中樹木直徑的分布。任意值 x 的累積分布函數(shù) (cdf) 給出了與一個概率分布函數(shù)相關(guān)聯(lián)的累積概率。cdf 還特別給出了 pdf 下直到指定值的累積區(qū)域。例如，cdf 可以告訴您這片新生林中直徑在 10 英寸以上的樹木所占的比例。逆累積概率（逆 cdf）是與一個區(qū)域相關(guān)聯(lián)的值。它是 cdf 的反函數(shù)，cdf 是與一個值相關(guān)聯(lián)的區(qū)域。例如，逆累積概率可以告訴您 75

29、% 的樹木的寬度是多少。-說明資料來源于MINITAB幫助文件Six sigma Minitab Training-79計算菜單介紹路徑：計算 概率分布（D）調(diào)查Oxygen數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計量Six sigma Minitab Training-80打開工作表“Oxygen”計算菜單介紹路徑：計算 概率分布（D）計算菜單介紹Six sigma Minitab Training-81路徑：計算 矩陣（M）Minitab 矩陣 （指定為 M1、M2、M3、.）以您使用計算 矩陣 讀取命令指定的 格式存在于工作表中，或通過 分析命令存儲在工作表中。具 有 n 個條目的一個工作表列 可以用作一個 n x

30、 1 矩陣。 一個常量可以用作一個 1 x 1 矩陣。Minitab 工作表最多可包含100 個矩陣。Six sigma Minitab Training-82計算菜單介紹2.數(shù)據(jù) 顯示數(shù)據(jù)（I）路徑：計算 矩陣（M）讀?。≧）1. 把數(shù)據(jù)用鍵盤輸入到會話窗口。注：在進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取時，注意編輯器中的啟動命令器，在軟件默認(rèn)狀態(tài)下，會話窗口中的輸入命令是禁止的Six sigma Minitab Training-83計算菜單介紹Minitab學(xué)習(xí)Six sigma Minitab Training-84應(yīng)用版本：Minitab簡體中文版第三部分2基本統(tǒng)計過程能力分布統(tǒng)計過程控制多變量分析345178

31、9106測量系統(tǒng)分析卡方檢驗方差分析均值檢驗實驗設(shè)計DOE相關(guān)/回歸統(tǒng)計菜單介紹我們先學(xué)習(xí)這一些Six sigma Minitab Training-85概述數(shù)據(jù)中算出基本的統(tǒng)計量(Basic Statistic)。 驗證從不同總體中得出的數(shù)據(jù)平均值，在統(tǒng)計的理論上是否相同。 掌握本工程的能力水平，分析測出數(shù)據(jù)的測定儀信賴度。 進(jìn)行改善試驗時，可明確具體的計劃與分析方法。 管理與解釋工程中的數(shù)據(jù)，收集需要的信息，再根據(jù)此信息有效地管理工程散布， 并利用多種格式的管理圖。Six sigma Minitab Training-86目的本章主要學(xué)習(xí)，有關(guān)為了從分析出來的數(shù)據(jù)中，重新賦予統(tǒng)計意義的幾種

32、MINITAB中經(jīng)常 使用的統(tǒng)計方法。統(tǒng)計菜單介紹路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 顯示描述性統(tǒng)計（D）為觀察 A 工程的品質(zhì)特性產(chǎn)品長度的分布與統(tǒng)計量，抽出一定量（10個）的樣本（Sample)的數(shù)據(jù)。接著下一頁這里指的就上一按某一變量來劃分調(diào)查， 比如按時間，第一天和第二天測的數(shù)據(jù) 分開調(diào)查統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-87路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 顯示描述性統(tǒng)計（D）-選擇你想要調(diào)查的統(tǒng)計量名稱-選擇你想要用的圖表體現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征75%接著下一頁90%50%25%統(tǒng)計菜單介紹10%Six sigma Minitab Training-88四分位數(shù) : 將

33、數(shù)據(jù)依序排列后，重新區(qū)分開來- 下四分位數(shù)（Q1） : 依序排列數(shù)據(jù)時，列在25%位置的數(shù)字- 中央值 : 依序排列數(shù)據(jù)時， 列在50%位置的數(shù)字- 上四分位數(shù)（Q3） : 依序排列數(shù)據(jù)時，排列在75%位置的數(shù)字平均的標(biāo)準(zhǔn)誤差= / n路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 顯示描述性統(tǒng)計（D）Six sigma Minitab Training-89統(tǒng)計菜單介紹路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 存儲描述性統(tǒng)計（S）統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-90路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 圖形化匯總（G）統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-91正態(tài)性驗

34、證 ( = 0.05 ) P-Value 0.05 時可以認(rèn)為數(shù)據(jù)遵循正態(tài)分布的規(guī)則 P-Value 0.05 時數(shù)據(jù)沒有遵循正態(tài)分布的規(guī)則。統(tǒng)計量調(diào)查結(jié)果均值/中位數(shù)/標(biāo)準(zhǔn)偏差95%的置信區(qū)間調(diào)查路徑：統(tǒng)計 基本統(tǒng)計量（B） 圖形化匯總（G）直方圖，正態(tài)分布曲線箱線圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-92基本統(tǒng)計量介紹平均值設(shè)有n個觀察樣本 x1, x2, . . . , xn, 則樣本均值為平均值是最常用的衡量位置或數(shù)據(jù)中心的量.中位數(shù)(Median)把樣本x1, x2, . . . , xn 從小到大重新排列得 x (1), x(2), . . . , x

35、(n) ,則樣本中位數(shù)(sample median)定義為nni1 xix1 x2 xnxn中位數(shù)的一個優(yōu)點是具有穩(wěn)健性, 受極值的影響不大.眾數(shù)(Mode)眾數(shù)是指樣本中出現(xiàn)次數(shù)最多的觀察值.眾數(shù)可以是唯一的, 也可以有多個, 也可以不存在.Six sigma Minitab Training-93x( n / 2) x(n / 21 xx(n1 / 2)if n is even2if n is odd如果n是奇數(shù)如果n是偶數(shù)統(tǒng)計菜單介紹A算術(shù)平均 (Mean)眾數(shù)（Mode)中央值 (Median)BC20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 40,

36、40, 40, 40, 40, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 200, 480 1,380萬元/23名 = 60萬元20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 40, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 200, 480 中間(第12個) 數(shù)據(jù) = 40萬元20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 40, 40, 40, 40, 40, 50, 50, 50, 50, 50, 50, 200, 480 頻率最高的 數(shù)據(jù) = 20萬元12th 數(shù)據(jù)個數(shù)N = 2

37、3個,數(shù)據(jù)和= 1,380分析結(jié)果Six sigma Minitab Training-94基本統(tǒng)計量介紹統(tǒng)計菜單介紹x x2n 1s2ix x2n 1sni1i2統(tǒng)計菜單介紹基本統(tǒng)計量介紹方差 (Variance) 和 標(biāo)準(zhǔn)差 (Standard Deviation)Six sigma Minitab Training-95是 n 個樣本觀察值, 則樣本方差(sample variance)ni1設(shè) x1, x2, . . . , xn定義為而樣本標(biāo)準(zhǔn)差( sample standard deviation)則定義為樣本方差的開方根, 即基本統(tǒng)計量介紹極差(Range)樣本極差是指最大樣本與

38、最小樣本之差.r = x(max) x(min)樣本極差是反映數(shù)據(jù)離散或變化的最簡單的統(tǒng)計量,但它忽視了中間樣本的所有信息.四分位數(shù)(Quartiles)當(dāng)一個有序數(shù)據(jù)集被劃分為四個相等的部分, 則劃分點就稱為四分位點(quartiles).第一分位點（或下分位點）q1 指小于它的觀察值約占25%的點.第二分位點（或中位數(shù)） q2 指小于它的觀察值約占50%的點.第三分位點（或上分位點）q3 指小于它的觀察值約占75%的點.Six sigma Minitab Training-96統(tǒng)計菜單介紹例題C航空公司發(fā)現(xiàn)，預(yù)約機(jī)票的客人中有15的人沒有在規(guī)定 時間內(nèi)到達(dá)機(jī)場，或者變更機(jī)票。該航空公司為了

39、減少剩余座位的損失，在有200個座位的飛機(jī)接收230位客人的預(yù)約。 事先預(yù)約機(jī)票，要登機(jī)的所有客人 全都能登上飛機(jī)的概率有多高？Six sigma Minitab Training-97練習(xí)該題的答案是 0.821352.大約為 82% 。練習(xí)Six sigma Minitab Training-98例題某事業(yè)部的生產(chǎn)的產(chǎn)品中 5%是不良品 。 在該事業(yè)部生產(chǎn)的產(chǎn)品中隨意抽出(Random) 200個產(chǎn)品并進(jìn)行檢查時 有12個及以上不良品的概率是多少？Six sigma Minitab Training-99練習(xí)分析結(jié)果練習(xí)這里求出來的P(X 控制圖(C)子組的變量控制圖(G) Xbar-R(

40、B)統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-103分析結(jié)果X-R 管理圖 Xbar 管理圖 管理群內(nèi)的 數(shù)據(jù)的平均 (管理分布的中心) R 管理圖 管理群的范圍 (管理分布的散布)因異常原因的工程脫離87654321140130120 110100LCL=94.60樣 本 均 值樣 本1_X =119.42UCL=144.23876543211007550250樣 本樣 本 極 差_ R=43.0UCL=91.0LCL=0溫 度 的 X b a r - R 控 制 圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-104例題在B工程中做出的產(chǎn)品的重量

41、每4個小時抽樣1個進(jìn)行測量，對該工程進(jìn)行管理 判斷使用什么圖:重量參數(shù)是計量值,子群容量為1,所以使用I-MR圖 路徑：統(tǒng)計 控制圖(C)單值的變量控制圖(I) I-MR(R)統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-105分析結(jié)果I-MR 管理圖 I 管理圖 數(shù)據(jù)移動的管理 (管理分布圖中心移動) MR 管理圖 管理數(shù)據(jù)移動范圍(管理分布圖的散布)MR(Moving Range)-意味著相鄰兩個數(shù)據(jù)的移動的差. 例如, 前面的 數(shù)據(jù)的測定值為8, 后一個數(shù)據(jù)為12時, MR: 4 (= 8-12 )2825221916觀 測 值1310741210200190 180

42、170單獨值_X =188.93UCL=211.68LCL=166.192825221916觀 測 值Six sigma Minitab Training-10613107413020100移動極差_ MR=8.55UCL=27.94LCL=0重 量 的 I - M R 控 制 圖統(tǒng)計菜單介紹例題對某事業(yè)部每天的產(chǎn)量及不良數(shù)進(jìn)行記錄,共30天數(shù)據(jù),對每日不良率情況進(jìn)行管理判斷使用什么圖:不良數(shù)是計數(shù)值,產(chǎn)量不一致,所以使用P管理圖路徑：統(tǒng)計 控制圖(C)屬性控制圖(A) P圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-107282522191316樣本14710使用不相等

43、樣本量進(jìn)行的檢驗0.0450.0400.035 _0.0300.0250.020比率P=0.03382UCL=0.04547LCL=0.022171不良數(shù) 的 P 控制圖分析結(jié)果LCL (管理下限)- P, NP, U, C管理圖的管理下限總是大于等于0.即, 不良率,不良數(shù),缺陷率,缺陷數(shù)總大于等于0.UCL (管理上限)- 在P管理圖與U管理圖中,下限線跟著 樣本的大小形成曲線(幅度差).- 樣本量大時 : 幅度小- 樣本量小時 : 幅度大統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-108練習(xí)) 求過程能力分析例 題在B工程加熱的爐溫參數(shù)特性,品質(zhì)工程師每1天進(jìn)行5次

44、進(jìn)行測量，對該工程進(jìn)行管理,共測試了8天的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析 。 規(guī)格是:12020 統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-109135.0127.5120.0112.5105.0LSLUSLLSL目標(biāo) USL樣本均值 樣本 N標(biāo)準(zhǔn)差（組內(nèi)） 標(biāo)準(zhǔn)差（整體）100* 140119.912404.558284.52445過程數(shù)據(jù)Cp1.46CPL 1.46CPU 1.47Cpk 1.46整體能力Pp1.47PPL 1.47PPU 1.48Ppk 1.47Cpm*潛在（組內(nèi)）能力實測性能PPM USL 0.00 PPM 合計 0.00PPM USLPPM 合計6.265.24

45、11.50預(yù)期組內(nèi)性能PPM USLPPM 合計5.394.509.89預(yù)期整體性能組內(nèi) 整體溫度 的過程能力統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-110例題Screen工程中所使用的熒光體藥品的粘性度對熒光屏的品質(zhì) 起著較大的影響,因此Screen工程每交班時間都要測定管理 藥品的粘性度. Screen工程的拉長或組長,科長為了評價 測定熒光體藥品粘性的粘度計信賴度,讓3位交班班長各測定 3個藥品試料,反復(fù)測定各三次并記錄其測定結(jié)果. 熒光體藥品的粘度規(guī)格范圍為242.測 定 人: 3名 (王班長, 李班長, 張班長) 藥品試料 : 3個 (1號試料, 2號試料,

46、 3號試料) 測定次數(shù) : 3次總測定次數(shù): 27次 ( = 3名 3名 3次 )MSA (測量系統(tǒng)分析)Six sigma Minitab Training-111統(tǒng)計菜單介紹統(tǒng)計菜單介紹路徑：統(tǒng)計 質(zhì)量工具(Q)量具研究(G) 量具R&R研究(交叉)(G) Six sigma Minitab Training-112路徑：統(tǒng)計 質(zhì)量工具(Q)量具研究(G) 量具R&R研究(交叉)(G) 交互作用不顯著%R&RP/T比%R&R, P/T : 評價精密度的計測能力指數(shù) %R&R : 表示測量散布在總散布中所占的比率 %R&R 30% 的時候意味該計測器可以信賴. P/T: 表示測量散布在規(guī)格公

47、差中所占的比率P/T 時序圖1. 利用Minitab制作時序圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-117 分析結(jié)果 : 組裝時間隨著時間的推移有逐漸增加的趨勢且有一定的周期(cycle).1314121110987654321181614121086420指 數(shù)Six sigma Minitab Training-118M i n u t e sM i n u t e s的時間序列圖時序圖分析統(tǒng)計菜單介紹箱線圖分析路徑：圖形箱線圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-119 分析結(jié)果 : 可以知道日期別不同組裝時間有差異.2118161

48、4121086420D a ySix sigma Minitab Training-120M i n u t e sM i n u t e s的箱線圖日期箱線圖分析統(tǒng)計菜單介紹ZIP MODEL和組裝時間 分析結(jié)果 : ZIP MODEL不同組裝時間有差異,特別是G MODEL的散布較大GammaDeltaBetaAlpha1614121086420ZIP MODEL箱線圖分析M i n u t e s 的箱線圖18Six sigma Minitab Training-121Z i p M o d e lM i n u t e s統(tǒng)計菜單介紹 分析結(jié)果 : 各個組裝者的組裝時間有差異MikeH

49、elen181614121086420A s s e m b l e rSix sigma Minitab Training-122M i n u t e sM i n u t e s的箱 線圖組裝者箱線圖分析統(tǒng)計菜單介紹主效應(yīng)圖分析路徑：統(tǒng)計方差分析主效應(yīng)圖211210864GammaDeltaBetaAlphaMikeHelenAssembler1210864Day平均值Zip ModelM i n u t e s 主效應(yīng)圖數(shù)據(jù)平均值 分析結(jié)果: 日期,Zip Model,組裝者之間的組裝時間的差異較大,為了進(jìn)一步分析,對日期,組裝者進(jìn)行t-test, 對Zip Model實施ANOVA

50、分析Six sigma Minitab Training-123統(tǒng)計菜單介紹多變量分析統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-124打開例題“Zip.mtw”統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-125時序圖分析路徑：圖形時序圖1. 利用Minitab制作時序圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-126 分析結(jié)果 : 組裝時間隨著時間的推移有逐漸增加的趨勢且有一定的周期(cycle).1314121110987654321181614121086420指 數(shù)Six sigma Minitab Training-

51、127M i n u t e sM i n u t e s的時間序列圖時序圖分析統(tǒng)計菜單介紹箱線圖分析路徑：圖形箱線圖統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-128 分析結(jié)果 : 可以知道日期別不同組裝時間有差異.21181614121086420D a ySix sigma Minitab Training-129M i n u t e sM i n u t e s的箱線圖日期箱線圖分析統(tǒng)計菜單介紹ZIP MODEL和組裝時間 分析結(jié)果 : ZIP MODEL不同組裝時間有差異,特別是G MODEL的散布較大GammaDeltaBetaAlpha1614121086

52、420ZIP MODEL箱線圖分析M i n u t e s 的箱線圖18Six sigma Minitab Training-130Z i p M o d e lM i n u t e s統(tǒng)計菜單介紹 分析結(jié)果 : 各個組裝者的組裝時間有差異MikeHelen181614121086420A s s e m b l e rSix sigma Minitab Training-131M i n u t e sM i n u t e s的箱 線圖組裝者箱線圖分析統(tǒng)計菜單介紹主效應(yīng)圖分析路徑：統(tǒng)計方差分析主效應(yīng)圖211210864GammaDeltaBetaAlphaMikeHelenAssemb

53、ler1210864Day平均值Zip ModelM i n u t e s 主效應(yīng)圖數(shù)據(jù)平均值 分析結(jié)果: 日期,Zip Model,組裝者之間的組裝時間的差異較大,為了進(jìn)一步分析,對日期,組裝者進(jìn)行t-test, 對Zip Model實施ANOVA 分析Six sigma Minitab Training-132統(tǒng)計菜單介紹卡方檢驗統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-133Six sigma Minitab Training-134卡方檢驗統(tǒng)計菜單介紹X(原因變數(shù))記數(shù)值計量值Y(結(jié)果變數(shù))記 數(shù) 值計 量 值卡方檢驗邏輯回歸t-檢驗方差分析回歸分析相關(guān)分析卡

54、方檢驗例題 1某工程師想檢驗A，B，C三臺設(shè)備所生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量 水平等級(1級，2級，3級）是否有差異， 抽樣數(shù)據(jù)參考右表路徑：統(tǒng)計表格卡方檢驗Six sigma Minitab Training-135統(tǒng)計菜單介紹 點擊OK 變數(shù)指定路徑：統(tǒng)計表格卡方檢驗Six sigma Minitab Training-136統(tǒng)計菜單介紹P-value值 P-Value 0.05 的時候 P-Value 0.05 的時候 各變數(shù)相互獨立. 各變數(shù)相互從屬.- 上例中的 P-Value=0.000, 比0.05要小, 說明產(chǎn)品質(zhì)量水平等級比例與這三臺設(shè)備無關(guān)。路徑：統(tǒng)計表格卡方檢驗分析結(jié)果Six sigm

55、a Minitab Training-137統(tǒng)計菜單介紹T-Test統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-1381-Sample Z2-Sample t1-Sample tPaired tt-test的選擇1-Sample Z：單樣本Z檢驗 在當(dāng)我們想評價樣本數(shù)據(jù)的平均和總體的平均是否相同的時候. 且當(dāng)總體的平均和標(biāo)準(zhǔn)偏差已知的時候適用. 為了觀察從D電子購買的部品的平均重量,隨機(jī)抽取10個樣本并對其重量進(jìn)行測量.我們希望部品的重量為40g, 到目前為止生產(chǎn)的部品的母標(biāo)準(zhǔn)偏差為3g.Sample t：單樣本T檢驗 在當(dāng)我們想評價樣本數(shù)據(jù)的平均和總體(全體集團(tuán))的平均

56、是否相同的時候.且當(dāng)總體的平均已知而標(biāo)準(zhǔn)偏差未知的時候適用. 為了觀察從D電子購買的部品的平均重量,隨機(jī)抽取10個樣本并對其重量進(jìn)行測量. 我們希望部品的重量為40g, 而部品的母標(biāo)準(zhǔn)偏差未知.Sample t：雙樣本T檢驗 在當(dāng)我們想評價從兩個相互不同的集團(tuán)中取出的樣本數(shù)據(jù)的平均是否相同的時候適用. 為了評價從D公司和E公司購買的部品的平均重量是相同還是不同,從各公司購買的部品中各隨機(jī)抽取10個并測量其重量.Paired t：配對T檢驗 在當(dāng)我們想評價兩個互相成對的樣本數(shù)據(jù)的平均是否的時候適用. 為了評價從D公司購買的部品的左側(cè)厚度和右側(cè)厚度的平均是相同還是不同,隨機(jī)抽取 10個并測量其左側(cè)

57、和右側(cè)厚度.統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-139例 題為了評價從D公司和E公司購買的部品的平均重量是否相同, 從各公司購買的部品中各隨機(jī)抽取10個并測量其重量.D公司部品的重量E公司部品的重量路徑：統(tǒng)計基本統(tǒng)計量雙樣本T檢驗Six sigma Minitab Training-140統(tǒng)計菜單介紹路徑：統(tǒng)計基本統(tǒng)計量雙樣本T檢驗 選擇測量的數(shù)據(jù)列 選擇條件輸入的列Six sigma Minitab Training-141統(tǒng)計菜單介紹95.0% CI : 兩個總體平均差異的95%信賴區(qū)間- 上例中兩個總體平均差異的95% 信賴區(qū)間 ( -3.87, 1.77

58、) , 0在這個95% 信賴區(qū)間以內(nèi). 即,( D公司部品平均重量 E公司部品平均重量 = 0 )可以成立.從這兩個集團(tuán)中分別收集的數(shù)據(jù)的平均可以相等的意思.所以, 從D公司購買的部品的平均重量和E公司購買的部品的平均重量可以相等.分析結(jié)果P-Value P-Value 0.05 的時候 可以推斷出兩個總體的數(shù)據(jù) 平均相同. P-Value 0.05 的時候 可以推斷出兩個總體的數(shù)據(jù) 平均不相同.- 上例中的P-Value=0.445, 比0.05大,可說明 從D公司購買的部品的平均重量和從E公司 購買的部品的平均重量相同.統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-14

59、2E公司D公司C 1 的箱線圖44424038363432C 2C 1中央值 ( Median )算術(shù)平均箱線圖分析Six sigma Minitab Training-143統(tǒng)計菜單介紹ANOVA(方差分析)統(tǒng)計菜單介紹Six sigma Minitab Training-144平均差檢驗平均差檢驗使用的工具散布差檢驗2-Sample t ( 兩個集團(tuán)或條件時 ) 在當(dāng)我們想評價從兩個互相不同的總體中抽取的樣本數(shù)據(jù)的平均是否相同的時候適用. 為了評價從D公司購買的部品平均重量和從E公司購買的部品平均重量是否相同,從各個公司購買的產(chǎn)品中各隨機(jī)抽取10個并測量其重量.One-way ANOVA

60、( 三個以上集團(tuán)或條件時 ) 在當(dāng)我們想評價從互相不同的三個以上總體中抽取的樣本數(shù)據(jù)的平均是相同還是不同的時候適用. 在E工程生產(chǎn)的部品其孔部尺寸是最重要的品質(zhì). 而E工程生產(chǎn)該部品起用了3臺設(shè)備, 為了評價設(shè)備別生產(chǎn)的部品 孔部尺寸的平均是否相同,按照設(shè)備別生產(chǎn)的部品各隨機(jī)抽樣5個,并測量其孔部尺寸.路徑：統(tǒng)計方差分析單因素方差分析One-way ANOVA(單因素方差分析)Six sigma Minitab Training-145統(tǒng)計菜單介紹平均差檢驗在E工程生產(chǎn)的部品其孔部尺寸是最重要的品質(zhì). 而E工程生產(chǎn)該部品起用了3臺 設(shè)備,為了評價設(shè)備別生產(chǎn)的部品孔部尺寸的平均是否相同,按照設(shè)備