MINITAB教程(奇美)

1、Minitab實(shí)務(wù)應(yīng)用Ver.012008.4.61Minitab介紹Minitab是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡(jiǎn)單易懂的軟件之一；相對(duì)來(lái)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。2Minitab與6 Sigma的關(guān)系在上個(gè)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(jì)算都可以都通過(guò)Minitab簡(jiǎn)單的完成；即使是對(duì)統(tǒng)計(jì)的知識(shí)不怎么熟悉，也同樣可以運(yùn)用Minitab很好的完成各項(xiàng)分析。3Minitab界面和基

2、本操作介紹4Minitab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5Minitab界面同一時(shí)間只能激活一個(gè)窗口.每一個(gè)窗口可以單獨(dú)儲(chǔ)存.不同的要求選擇不同的保存命令6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(dòng)列剪切單元格最后一次對(duì)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7檔案8PROJECT項(xiàng)目，是一個(gè)宏觀的，其可以包含了數(shù)據(jù)工作表、圖形、報(bào)告等。如果你想要存下所有的數(shù)據(jù)那么應(yīng)當(dāng)是使用PROJECT的格式。MINITAB有個(gè)

3、優(yōu)點(diǎn)可以做PROJECT檔案的說(shuō)明。9PROJECT說(shuō)明10貯存時(shí)的選項(xiàng)11想存什么內(nèi)容12安全性的密碼設(shè)定13打開PROJECT時(shí)的狀況此時(shí)可能需要輸入密碼才能打開。另外也可以事先預(yù)覽，不一定要先打開才知道。也可以先看一下說(shuō)來(lái)了解檔案的一些內(nèi)容。14打開項(xiàng)目15預(yù)覽16按下預(yù)覽17WORKSHEET一般就是和EXCEL一樣，就只會(huì)保留數(shù)據(jù)而已。這是最基本的貯存內(nèi)容，就是要有數(shù)據(jù)留下來(lái)。18打開工作表19打開工作表有二個(gè)方式合并：合并是將第二個(gè)要打開的工作表內(nèi)的內(nèi)容直接并到前一個(gè)工作表中，所以就是在一個(gè)工作表中有二個(gè)工作表的內(nèi)容。打開就是直接再打開一個(gè)工作表而已，也就20合并圖示說(shuō)明C1為原有

4、內(nèi)容此為合并進(jìn)來(lái)的內(nèi)容。21Minitab也可以打開其它型文件Minitab也可以打開其它類型的文件。一般比較常見的就是excel格式的文件。22打開其它格式的檔案注意選成excel的格式23可以按下選項(xiàng)做調(diào)整24貯存工作表25工作表也可以做相應(yīng)的說(shuō)明26也可以存成其它格式的檔案注意存成excel的格式27按下選項(xiàng)可以決定是否存變量名28GRAPH也可以把圖形存下來(lái)。圖形也可以有相應(yīng)的說(shuō)明。一般我都是直接貼到WORD或POWERPOINT中。29可以將圖形存成.mgf or jpeg格式30編輯31編輯此部份的功能和大部份的OFFICE軟件都一樣，所以可以不用說(shuō)明。32編輯的命令列33數(shù)據(jù)34

5、劃分子集您已經(jīng)收集了關(guān)于一組大學(xué)生的靜息脈搏率（脈搏 1）和運(yùn)動(dòng)后的脈搏率（脈搏 2）的數(shù)據(jù)，您希望檢查脈搏率變化最大的學(xué)生的數(shù)據(jù)。您決定創(chuàng)建一個(gè)新的工作表，其中只包含脈搏率變化超過(guò) 20 的學(xué)生的數(shù)據(jù)。?注要子集化工作表，可以使用數(shù)據(jù) 子集化工作表或數(shù)據(jù) 復(fù)制 列到列 劃分?jǐn)?shù)據(jù)子集。該示例使用數(shù)據(jù) 子集化工作表，但兩種方法的對(duì)話框項(xiàng)是相同的。1 打開工作表“脈搏.MTW”。 (pulse.mtw)2 選擇數(shù)據(jù) 子集化工作表。3在包括或不包括下，選擇指定要包括的行。4在指定要包括的行下，選擇匹配的行。單擊條件。5在條件中，輸入 脈搏 2 脈搏 1 20。在每個(gè)對(duì)話框中單擊確定。注此命令不會(huì)在“

6、會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。Minitab 將創(chuàng)建一個(gè)有 13 行數(shù)據(jù)的新工作表。對(duì)于每一行，脈搏 2 - 脈搏 1 大于 20。35操作接口1按下條件，決定子集條件36操作接口237結(jié)果結(jié)果就將脈搏 2 脈搏 1 20的一些數(shù)據(jù)另成一個(gè)工作表的檔案。38拆分工作表當(dāng)你想要對(duì)某個(gè)工作表的內(nèi)容進(jìn)行拆分時(shí)，可以利用此命令?！颁N售人員 2.MTW”的拆分為例，如果你想針對(duì)四個(gè)商店分開其數(shù)據(jù)，此時(shí)可以利用此命令。39按商店來(lái)拆分?jǐn)?shù)據(jù)成四個(gè)檔案40結(jié)果原來(lái)的一個(gè)檔案就被拆分成四個(gè)檔案，按商店來(lái)區(qū)分。41合并工作表就是將二個(gè)工作表合并成一個(gè)工作表。42合并工作表4344按列：二邊

7、一樣的信息并起來(lái)4546包括列：是新的工作表要包含那些列，比較常用的一種合并方式47復(fù)制其實(shí)就是copy，基本上用ctrl+C 和ctrl+V會(huì)更方便一些。48拆分列假設(shè)您希望查看您在波士頓、丹佛和西雅圖的商店的銷售數(shù)據(jù)。要將合并的銷售數(shù)據(jù)拆分成對(duì)應(yīng)每個(gè)商店的單獨(dú)列，請(qǐng)執(zhí)行下列操作：1打開工作表“銷售人員 2.MTW” (Sales2.mtw)2選擇數(shù)據(jù) 拆分列。3在拆分的數(shù)據(jù)在中，輸入銷售數(shù)據(jù)。4在使用的下標(biāo)在中，輸入商店。5在存儲(chǔ)拆分的數(shù)據(jù)下，選擇在最后使用的一列之后將拆分的列放在當(dāng)前工作表的商店列之后。6選中命名包含未堆疊存放數(shù)據(jù)的列，然后單擊確定。注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。

8、要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口49操作接口50拆分結(jié)果51堆棧假定您積累了丹佛、波士頓和西雅圖商店的季度銷售數(shù)據(jù)。現(xiàn)在，您要堆疊銷售數(shù)據(jù)的區(qū)組。1打開工作表“銷售人員.MTW”。(Sales.mtw)2選擇數(shù)據(jù) 堆疊 列的區(qū)組。3在將兩個(gè)或以上的列區(qū)組互相在頂部堆疊中，在第一個(gè)框內(nèi)輸入丹佛季度，在第二個(gè)框內(nèi)輸入波士頓季度，在第三個(gè)框內(nèi)輸入西雅圖季度。4選擇當(dāng)前工作表的列，然后輸入銷售季度?以指出新堆疊數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)位置。5在將下標(biāo)存儲(chǔ)在中，輸入商店 以標(biāo)識(shí)將包含下標(biāo)的列。6選中在下標(biāo)列中使用變量名，然后單擊確定。注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)凇皵?shù)據(jù)”窗口中查看。5

9、2操作接口53結(jié)果54轉(zhuǎn)置列的示例 - 將列轉(zhuǎn)換為行假設(shè)您正在根據(jù)體操課上學(xué)生所進(jìn)行的體操項(xiàng)目的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。當(dāng)前數(shù)據(jù)按學(xué)生排列在列中，但您需要按照您的學(xué)生所做體操項(xiàng)目的類型重新排列這些列。1打開工作表“練習(xí).MTW”。2選擇數(shù)據(jù) 轉(zhuǎn)置列。3在轉(zhuǎn)置以下列中，輸入 Lyn ?Bill ?Sam ?Marie。4在存儲(chǔ)轉(zhuǎn)置下，選擇在最后使用的一列之后。5在使用列創(chuàng)建變量名中，輸入任務(wù)。單擊確定。55操作方式56轉(zhuǎn)置后的結(jié)果57排序的做法1 將下列數(shù)據(jù)輸入到一個(gè)新工作表中：C1:2 3 1 4 5C2:10 11 12 13 142 選擇數(shù)據(jù) 排序。3在需排序的列中，輸入 C1 C2。4在第一個(gè)

10、按列中，輸入 C1。5在將排序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中，選擇當(dāng)前工作表的列，然后輸入 C3 C4。單擊確定。注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口解釋結(jié)果C1 和 C2 包含原始數(shù)據(jù)；C3 和 C4 包含按 C1 排序的數(shù)據(jù)（以升序排列）。58操作接口59排序的結(jié)果C1, C2是原始數(shù)據(jù)，C3, C4是排序完的結(jié)果60排秩以下是將排秩分值分配給列中的值的說(shuō)明。1打開工作表“市場(chǎng)數(shù)據(jù).MTW”。(market.mtw)2選擇數(shù)據(jù) 排秩。3在排秩數(shù)據(jù)在中，輸入銷售人員。4在將秩存儲(chǔ)在中，輸入排秩。單擊確定。注此命令不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中

11、查看。數(shù)據(jù)窗口針對(duì)“銷售人員”的排秩分配存儲(chǔ)在新列“排秩”中。61操作接口62結(jié)果63刪除行、刪除變量此選項(xiàng)建議直接利用del鍵可能會(huì)更直觀一些。64編碼的應(yīng)用數(shù)字到數(shù)字對(duì)于考試分?jǐn)?shù)，從 91 到 100 編碼為 4（等級(jí) A），從 81 到 90 編碼為 3（等級(jí) B），從 71 到 80 編碼為 2（等級(jí) C），從 61 到 70 編碼為 1（等級(jí) D），60 或 60 以下編碼為 0（等級(jí) F）-99 到 *（缺失值符號(hào)）的所有出現(xiàn)次數(shù)數(shù)字到文本對(duì)于考試分?jǐn)?shù)，從 91 到 100 編碼為 A，從 81 到 90 編碼為 B，從 71 到 80 編碼為 C，從 61 到 70 編碼為 D，

12、60 或 60 以下編碼為 F。數(shù)字到日期/時(shí)間人們的身份證號(hào)編碼為他們的生日；例如 45234 編碼為 11/15/75；45235 編碼為 12/4/65；等等。文本到文本田納西州編碼為 TN，北卡羅來(lái)納州編碼為 NC，阿拉巴馬州編碼為 AL，佐治亞州編碼為 GA。65編碼的應(yīng)用文本到數(shù)字字母等級(jí) A 編碼為 4，B 編碼為 3，C 編碼為 2，D 編碼為 1，F(xiàn) 編碼為 0。文本到日期/時(shí)間將月份名稱編碼為日期。例如，將一月編碼為 1/1/02，二月編碼為 02/01/02，等等。日期/時(shí)間到日期/時(shí)間January 2002 中的所有日期編碼為 January 1, 2002。日期/時(shí)

13、間到數(shù)字在一月和三月之間的所有日期編碼為 1 表示第一季度。日期/時(shí)間到文本在一月內(nèi)的所有日期編碼為“一月”。66數(shù)據(jù)編碼假設(shè)您有一個(gè)班級(jí)的學(xué)生的平均成績(jī)等級(jí)（從 0 到 100），您希望將數(shù)字平均成績(jī)編碼為字母等級(jí) A、B、C、D 和 F。1將下列數(shù)據(jù)輸入到新工作表中的一列中：91 92 77 83 95 69 78 85 81 88?2在列名稱單元格中，輸入平均成績(jī)。3選擇數(shù)據(jù) 編碼 數(shù)字到文本。4在列中的編碼數(shù)據(jù)中，輸入平均成績(jī)。5在在列中存儲(chǔ)編碼數(shù)據(jù)中，輸入字母等級(jí)。6在第一個(gè)原始值框中，輸入 91:100，在第一個(gè)新值框中，輸入 A。在第二行中，輸入 81:90 和 B。在第三行中，

14、輸入 71:80 和 C。在第四行中，輸入 61:70 和 D。在第五行中，輸入 0:60 和 F。單擊確定。67操作接口68編碼結(jié)果69更改數(shù)據(jù)類型Minitab和excel一樣，都有不同的數(shù)據(jù)類型，最典型的有文本類型和數(shù)據(jù)類型。而一般只有數(shù)據(jù)類型才能進(jìn)行計(jì)算。所以有時(shí)我們需要更改數(shù)據(jù)類型。70更改數(shù)據(jù)類型如此之下就可以將文字的類型改成數(shù)據(jù)的類型71從日期提取到文本假設(shè)您希望從名稱為“日期”的一列中提取數(shù)據(jù)（如下所示）。1選擇數(shù)據(jù) 從日期/時(shí)間提取 到文本。2在從日期/時(shí)間列提取中，輸入日期。在將文本列存儲(chǔ)在中，輸入 季度年。3選中季度和年。在年的下方，選擇兩位數(shù)。單擊確定。注此命令不會(huì)在“

15、會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。要查看結(jié)果，請(qǐng)?jiān)跀?shù)據(jù)窗口中查看。數(shù)據(jù)窗口C1-DC2-T日期季度年C1 包含原始數(shù)據(jù)。C2 包含新列季度年。72操作接口73結(jié)果74合并合并兩個(gè)文本列的示例假設(shè)您已經(jīng)創(chuàng)建了一個(gè)工作表，其中包含有班級(jí)中學(xué)生的特定數(shù)據(jù)。學(xué)生的姓名當(dāng)前分布在兩列中 - 姓氏和名字 - 但您希望將每位學(xué)生的完整姓名顯示在一列中。1打開工作表“學(xué)生.MTW”。(student.mtw)2選擇數(shù)據(jù) 合并。3在合并文本列中，輸入名字和姓氏。4在將結(jié)果存儲(chǔ)在中，輸入學(xué)生。單擊確定。75操作接口76合并結(jié)果77計(jì)算涂順章78計(jì)算的功能計(jì)算器行統(tǒng)計(jì)量列統(tǒng)計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)化79計(jì)算器80計(jì)算器示例設(shè)定公式以自動(dòng)計(jì)算歷

16、時(shí)時(shí)間的示例假設(shè)某家書店要跟蹤從收到在線訂單到從倉(cāng)庫(kù)發(fā)出圖書所經(jīng)歷的時(shí)間。他們?yōu)楣ぷ鞅碇械囊涣性O(shè)定了一個(gè)公式，以便在添加新的訂單日期和發(fā)運(yùn)日期時(shí)，讓 Minitab 自動(dòng)計(jì)算歷時(shí)時(shí)間。1打開工作表“訂單.MTW”。2在列標(biāo)題 C4 下的單元格中，鍵入歷時(shí)天數(shù)。3單擊列標(biāo)題 C4 以選定該列。選擇編輯器 公式 對(duì)列設(shè)定公式。4在表達(dá)式中，輸入 C3 - C2。單擊確定。5選擇編輯器 公式，確保已選中“自動(dòng)計(jì)算所有公式”。如果未選中該項(xiàng)，請(qǐng)選中它。 ?6在列 C2 與行 12 的交叉處，輸入日期 10-18-2005。在列 c3 與行 12 的交叉處，輸入日期 10-21-2005。81操作接口8

17、2結(jié)果83列統(tǒng)計(jì)量84行統(tǒng)計(jì)量85標(biāo)準(zhǔn)化86產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單數(shù)集簡(jiǎn)單示例要使用菜單創(chuàng)建名稱為 ID、包含數(shù)字 1、2、3、.、100 的一列，請(qǐng)執(zhí)行下列步驟：1選擇計(jì)算 產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù) 簡(jiǎn)單數(shù)集。2在將模板數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在中，輸入 ID。3在從第一個(gè)值中，輸入 1。在至最后一個(gè)值中，輸入 100。單擊確定。87產(chǎn)生模板化數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單數(shù)集88任意數(shù)集89文本值90日期時(shí)間的簡(jiǎn)單數(shù)集91產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)計(jì)算 產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)創(chuàng)建正規(guī) (x,y) 網(wǎng)格 以用作等值線圖 和 3D 曲面和線框圖 的數(shù)據(jù)輸入，同時(shí)帶有使用函數(shù)創(chuàng)建 z 變量的選項(xiàng)。使用“產(chǎn)生網(wǎng)格數(shù)據(jù)”最簡(jiǎn)單的方法是指定 X 和 Y 列，并使用這些列的默認(rèn)

18、設(shè)置。如果還沒(méi)有 z 列，可指定該列，并從提供的函數(shù)列表中選擇所需函數(shù)。對(duì)話框項(xiàng)產(chǎn)生 X 和 Y 網(wǎng)格變量：7 到 15 個(gè)點(diǎn)之間的網(wǎng)格為等值線圖、曲面圖和線框圖提供了性能和分辨率的良好結(jié)合。X：這些設(shè)置允許您指定網(wǎng)格的 x 位置。存儲(chǔ)在：為生成的 x 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。從：輸入起始 x 值。至：輸入結(jié)束 x 值。位置數(shù)：最多可以指定 101 個(gè)位置。位置越多網(wǎng)格越精細(xì)，但繪圖的時(shí)間也越長(zhǎng)。Y：這些設(shè)置允許您指定網(wǎng)格的 y 位置。存儲(chǔ)在：為生成的 y 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。從：輸入起始 y 值。至：輸入結(jié)束 y 值。位置數(shù)：最多可以指定 101 個(gè)位置。位置越多網(wǎng)格越精細(xì)，但繪圖的時(shí)間也越長(zhǎng)。Z

19、作為 X 和 Y 的一個(gè)函數(shù)的可選計(jì)算將 Z 變量存儲(chǔ)在：為生成的 z 值輸入一個(gè)存儲(chǔ)列。使用函數(shù)示例：用于選擇一個(gè)函數(shù)示例。如果使用由此對(duì)話框生成的 x、y 和 z 值創(chuàng)建一個(gè) 3D 圖形，該圖形看起來(lái)好像是選擇了任何一個(gè)函數(shù)。請(qǐng)參見示例函數(shù)和參數(shù)。使用函數(shù)編號(hào)：選擇該項(xiàng)可使用已添加到 MACROS 文件夾下的 USERFUNC.MAC 文件中的您自己的函數(shù)。請(qǐng)參見創(chuàng)建您自己的函數(shù)。 函數(shù)參數(shù)（可選）：為所選的函數(shù)輸入自定義參數(shù)，用空格分隔。請(qǐng)參見示例函數(shù)和參92操作接口93立體圖形94指示變量您正在執(zhí)行公司日銷售額數(shù)據(jù)的回歸分析 。根據(jù)您對(duì)市場(chǎng)的了解，您決定在模型中包括季節(jié)，這是一個(gè)類別變

20、量。季節(jié)有四個(gè)不同的類別：春季、夏季、秋季和冬季。為了在回歸模型中包括類別信息，必須首先創(chuàng)建指示變量。1 打開“季節(jié)性銷售.MTW”。Sales2.mtw2 選擇計(jì)算 產(chǎn)生指示變量。3 在需要指示變量的列中，選擇季節(jié)。4 在將指示變量存儲(chǔ)于列中，查看表格中的可區(qū)分值和默認(rèn)的指示變量名稱。5 單擊確定。注產(chǎn)生指示變量功能不會(huì)在“會(huì)話”窗口中產(chǎn)生輸出。?而是將列存儲(chǔ)在工作表中。95操作接口96結(jié)果解釋結(jié)果Minitab 創(chuàng)建了四個(gè)指示變量，因?yàn)榧竟?jié)有四個(gè)可區(qū)分類別。對(duì)于每個(gè)觀測(cè)值（行），如果為真則 Minitab 存儲(chǔ)值 1，如果為假則存儲(chǔ)值 0。 對(duì)于季節(jié)銷售數(shù)據(jù)的示例，Minitab 將創(chuàng)建變

21、量“季節(jié)_春季”，并在每個(gè)春季觀測(cè)值的行中存儲(chǔ)值 1，在所有非春季觀測(cè)值的行中存儲(chǔ)值 0。剩余季節(jié)將重復(fù)這一過(guò)程。下面是一個(gè)樣本。 ?周期季節(jié)_春季季節(jié)_夏季季節(jié)_秋季季節(jié)_冬季春季1000夏季0100秋季0010冬季000197設(shè)置基數(shù)計(jì)算 設(shè)置基數(shù)可以設(shè)置 Minitab 的隨機(jī)數(shù)生成元的起始點(diǎn)。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(shí)，該選項(xiàng)十分有用。Minitab 有一長(zhǎng)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(shí)間（精確到秒或小數(shù)秒）來(lái)選擇字符串中的“隨機(jī)”起始點(diǎn)。設(shè)置基數(shù)可以告

22、訴隨機(jī)數(shù)生成元在何處開始。生成元將從其停止的點(diǎn)處繼續(xù)讀取，除非指定一個(gè)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(shí)設(shè)置相同的基數(shù)。注如果在不同的平臺(tái)上或不同版本的 Minitab 上使用相同的基數(shù)，則可能得不到相同的隨機(jī)數(shù)序列。對(duì)話框項(xiàng)將隨機(jī)數(shù)據(jù)生成元的基數(shù)設(shè)置為：輸入希望指定為隨機(jī)數(shù)序列的開始的整數(shù)。?98隨機(jī)數(shù)據(jù)隨機(jī)是minitab依據(jù)各項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)分析來(lái)產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)據(jù)，可以在教學(xué)上使用或則在模擬上使用。這在后面的課堂上會(huì)陸續(xù)使用到再進(jìn)行一些說(shuō)明。99例如要產(chǎn)生隨機(jī)的正態(tài)分布100概率分布是用來(lái)計(jì)算各項(xiàng)統(tǒng)計(jì)分布的概率密度累積概率逆累積概率的101編輯器102轉(zhuǎn)

23、到103修改數(shù)字格式104列設(shè)定列寬105列可以補(bǔ)充列說(shuō)明106列可以取除隱藏列107可以設(shè)定列的寬度108可以對(duì)某一column設(shè)定公式109工具110選項(xiàng)111文件安全性可以針對(duì)project來(lái)設(shè)定好相應(yīng)的密碼，以及是否為只讀。112窗口113窗口114Minitab的SPC使用115Minitab可提供的圖形計(jì)量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR計(jì)數(shù)型PNpCU116Xbar-R做法Xbar-R是用于計(jì)量型判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點(diǎn)沒(méi)有超出控制界限。判異準(zhǔn)則：一點(diǎn)超出控制界限連續(xù)六點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè)不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒(méi)有集中在中心線。117Xbar-R做法決定要

24、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118Xbar-R練習(xí)打開下列檔案Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-R119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)120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。121Xbar-R Options選項(xiàng)可以在這里選擇判異準(zhǔn)則122Box-Cox正態(tài)轉(zhuǎn)換進(jìn)行正態(tài)性轉(zhuǎn)換123Storage項(xiàng)輸出數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差124圖形輸出1

25、25判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖126Xbar-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127Xbar-s練習(xí)打開下列檔案Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-s128輸入?yún)?shù)解釋與Xbar-R圖相同129圖形輸出130判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖131I-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132I-MR練習(xí)打開下列檔案，用其

26、來(lái)進(jìn)行I-MR圖練習(xí)Select: Stat Control Chart Variables Charts for individuals I-MR133輸入?yún)?shù)輸入變量134控制用控制圖的控制界限如果是控制用控制圖請(qǐng)輸入數(shù)據(jù)135圖形輸出136判圖請(qǐng)判定前圖是否有異常請(qǐng)問(wèn)本圖為解析用圖或是控制用圖137p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138p練習(xí)P圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做p圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到1/p5/p，如此之下的圖才比較具有意義。139輸入數(shù)據(jù) 請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select: Stat Control

27、 Chart Attributes Charts P140輸入?yún)?shù)輸入樣本數(shù)輸入變量141決定判異準(zhǔn)則選擇判異準(zhǔn)則計(jì)數(shù)型的判異準(zhǔn)則與計(jì)量型的不太一樣142保存P值保存根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算所得到的總的不良率143圖形輸出144np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145np練習(xí)np圖只能適用在二項(xiàng)分布的質(zhì)量特性性。在做np圖時(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)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。146輸入數(shù)據(jù) 請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Cha

28、rts NP147輸入?yún)?shù)輸入樣本數(shù)輸入變量148圖形輸出149c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150C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(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)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。151輸入數(shù)據(jù) 請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔Select: Stat Control Chart Attributes Charts C152輸入?yún)?shù)輸入變量153決定判異準(zhǔn)則判異準(zhǔn)則同P圖一樣154圖形輸出155u圖做法決定要研究或控制

29、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156u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(shí)，要注意其樣本數(shù)必須達(dá)到取樣時(shí)至少包含一個(gè)缺陷以上，如此之下的圖才比較具有意義。157輸入數(shù)據(jù) 請(qǐng)打開數(shù)據(jù)文檔 Select: Stat Control Chart Attributes Charts U158輸入?yún)?shù)輸入變量輸入樣本量159圖形輸出160MINITAB之制程能力分析161制程能力之分類計(jì)量型(基于正態(tài)分布)計(jì)數(shù)型(基于二項(xiàng)分布)計(jì)數(shù)型(基于卜氏項(xiàng)分布)162MINITAB 能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型)Capability Analysis (No

30、rmal)Capability Analysis (Between/Within)Capability Analysis (Weibull)Capability Sixpack (Normal)Capability Sixpack (Between/Within)Capability Sixpack (Weibull)163Capability Analysis (Normal)該命令會(huì)劃出帶理論正態(tài)曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)的正態(tài)性。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。164Capability Analysis (Between/Within)該命令會(huì)劃出帶理論正

31、態(tài)曲線的直方圖，可以直觀評(píng)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(chǎng)合。輸出報(bào)告中還包含過(guò)程能力統(tǒng)計(jì)表，包括子組間子組內(nèi)和總體能力統(tǒng)計(jì)。165Capability Analysis (Weibull)該命會(huì)會(huì)劃出帶韋伯曲線的直方圖，這可直觀評(píng)估數(shù)據(jù)是否服從韋伯分布。輸出報(bào)告中還包含總體過(guò)程總能力統(tǒng)計(jì)166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(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明167STEP1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(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)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，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

32、規(guī)格。目標(biāo)值是在中心，或則不在中心測(cè)量系統(tǒng)的分析要先做好。168STEP2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(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明在收集Y特性時(shí)要注意層別和分組。各項(xiàng)的數(shù)據(jù)要按時(shí)間順序做好相應(yīng)的整理169STEP3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(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明將數(shù)據(jù)輸入MINTAB中，或則在EXCEL中都可以。170STEP4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(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明利用MINITABSTATQUALITY TOOLCAPABILITY ANALYSIS NORMAL171STEP5決定Y特性決定Y特性收集Y特性數(shù)據(jù)

33、輸入MINITAB數(shù)據(jù)表進(jìn)行分析結(jié)果說(shuō)明利用MINITAB的各項(xiàng)圖形來(lái)進(jìn)行結(jié)果說(shuō)明172練習(xí)樣本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.

34、36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78173輸入數(shù)據(jù)注意輸入方式 Select: Stat Quality Tools Capabilty AnalysisNormal174輸入選項(xiàng)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175選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法一般選擇復(fù)合的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式176選項(xiàng)的輸入如果需要計(jì)算Cpm則需要輸入目標(biāo)值過(guò)程能力表現(xiàn)形式的選擇177以Cpk, Ppk結(jié)果的輸出178以Zbench方式輸出179結(jié)果說(shuō)明請(qǐng)學(xué)員按此圖形來(lái)說(shuō)明該制程狀況180Capability Analysis (Between/Within)181Cap

35、ability Analysis (Weibull)此項(xiàng)的分析是用在當(dāng)制程不是呈現(xiàn)正態(tài)分布時(shí)所使用。因?yàn)槿绻瞥滩皇钦龖B(tài)分布硬用正態(tài)分布來(lái)分析時(shí)，容易產(chǎn)生誤差，所以此時(shí)可以使用韋氏分布來(lái)進(jìn)行分析，會(huì)更貼近真實(shí)現(xiàn)像。182練習(xí)請(qǐng)使用同前之?dāng)?shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行分析。上規(guī)格：103下規(guī)格：97規(guī)格中心：100183輸入相關(guān)參數(shù) Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Nonnormal184填入選項(xiàng)要求韋氏分布的參數(shù)估計(jì)185結(jié)果圖形186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(gè)colu

36、mn中，所以必須針對(duì)前面的數(shù)據(jù)進(jìn)行一下處理187數(shù)據(jù)調(diào)整進(jìn)行數(shù)據(jù)的堆積188填寫選項(xiàng)輸入變量輸入作為參考的概率線189結(jié)果輸出190結(jié)果輸出(加標(biāo)0.5概率)191計(jì)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)分布且其組內(nèi)和組間差異較大時(shí)可用Capability Analysis (Between/Within)當(dāng)非正態(tài)分布時(shí)則可以使用Capability Analysis (Weibull)192二項(xiàng)分布制程能力分析二項(xiàng)分布只適合用在好，不好過(guò)，不過(guò)好，壞不可以用在0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。193示例數(shù)

37、據(jù)在excel檔案中Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Binomial194填好各項(xiàng)的參數(shù)輸入樣本數(shù)輸入歷史的不良率195選好控制圖的判異準(zhǔn)則196結(jié)果及輸出197卜氏分布制程能力分析卜分布只適合用在計(jì)數(shù)型，有二個(gè)以上的選擇時(shí)例如可以用在外觀檢驗(yàn)，但非關(guān)鍵項(xiàng)部份0,1,2,3等二項(xiàng)以的選擇，此種狀況必須使用卜氏分布。198示例數(shù)據(jù)在excel檔案中Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis Poisson199填好各項(xiàng)的參數(shù)200結(jié)果及輸出201基 礎(chǔ) 統(tǒng) 計(jì)202描述性統(tǒng)計(jì)一些參加統(tǒng)計(jì)學(xué)

38、課程的學(xué)生做了一個(gè)簡(jiǎn)單的試驗(yàn)。每個(gè)學(xué)生被要求記錄下自己的每分鐘脈搏跳動(dòng)次數(shù)。下面我們對(duì)他們脈搏跳動(dòng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的分析。203描述性統(tǒng)計(jì)1Open the worksheet PULSE.MTW.2Choose Stat Basic Statistics Graphical Summary.3In Variables, enter Pulse1. Click OK.204結(jié)果輸出205Z檢驗(yàn)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(cè)值為：0.112，0.130，0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0

39、.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(wèn)生產(chǎn)是否正常？（取0.05）206Z檢驗(yàn) H0： 0.13 ，H1： 0.13 由于已知，故用z檢驗(yàn)由MINITAB計(jì)算，StatBasic Statistics1 Sample ZTest of mu = 0.13 vs not = 0.13The assumed standard deviation = 0.015Variable N Mean StDev SE Mean 95% CI Z P C1 10 0.135800 0.015106 0.004743 (0.126503, 0.145097) 1.22 0.

40、221207t檢驗(yàn)例 某賓館六西格瑪團(tuán)隊(duì)評(píng)定某項(xiàng)服務(wù)的等級(jí)，最大可能的級(jí)別為10。團(tuán)隊(duì)規(guī)定服務(wù)等級(jí)的總體均值“達(dá)到7”的服務(wù)項(xiàng)目可以接受，總體均值“超過(guò)7”的認(rèn)為有提高。隨機(jī)調(diào)查12位顧客，要求他們對(duì)此項(xiàng)服務(wù)評(píng)定等級(jí)，得到12個(gè)級(jí)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(jí)別近似服從正態(tài)分布，在顯著性水平0.05的情況下，問(wèn)服務(wù)項(xiàng)目確實(shí)比規(guī)定可接受標(biāo)準(zhǔn)有提高嗎？208t檢驗(yàn) 建立假設(shè) H0： 7 ，H1： 7未知，且n7是小樣本，故選用 t 檢驗(yàn)。下面是MINITAB軟件計(jì)算的結(jié)果：Test of mu = 7 vs 7 Variable N Mean StDev S

41、E Mean 95% Lower Bound T P C1 12 7.75000 1.21543 0.35086 7.11989 2.14 0.0282091P檢驗(yàn)例 某廠規(guī)定產(chǎn)品必須經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)合格后才能出廠，某不合格品率p0不得超過(guò)5?，F(xiàn)從一批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取50個(gè)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)有4個(gè)不合格品，問(wèn)該批產(chǎn)品能否出廠？ （取0.05）2101P檢驗(yàn)用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasic Statistics1 ProportionTest and CI for One Proportion Test of p = 0.05 vs p 0.05 Sample X N Sample p 95% L

42、ower Bound Exact P-Value 1 4 50 0.080000 0.027788 0.2402112P檢驗(yàn)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(jī)抽取100個(gè)，其中A有10個(gè)廢品，B有3個(gè)廢品。在0.05水平上，能否認(rèn)為廢品率與方法有關(guān)？2122P檢驗(yàn)用MINITAB軟件計(jì)算，StatBasic Statistics2 ProportionTest and CI for Two Proportions Sample X N Sample p 1 10 100 0.100000 2 3 100 0.030000Difference = p (1) -

43、p (2)Estimate for difference: 0.0795% CI for difference: (0.00235994, 0.137640)Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 2.03 P-Value = 0.043213標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗(yàn)例 在改革工藝前后，各測(cè)量了若干鋼條的抗剪強(qiáng)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(qiáng)度 ，改革前為 問(wèn)：可以認(rèn)為改革工藝后鋼條的抗剪強(qiáng)度標(biāo)準(zhǔn)差有

44、改變嗎？ 214標(biāo)準(zhǔn)差的檢驗(yàn)設(shè) 用MINITAB軟件，StatBasic Statistics2 Variances215單因子變異數(shù)分析涂順章216例題您設(shè)計(jì)了一項(xiàng)試驗(yàn)來(lái)評(píng)估四種試驗(yàn)性地毯產(chǎn)品的耐用性。您將這些地毯產(chǎn)品中每種的一個(gè)樣本分別鋪在四個(gè)家庭，并在 60 天后測(cè)量其耐用性。由于您要檢驗(yàn)平均值是否相等并評(píng)估平均值之間的差異，因此您使用包含多重比較的單因子方差分析過(guò)程（堆疊形式的數(shù)據(jù)）。通常，您會(huì)選擇適用于數(shù)據(jù)的一種多重比較方法。但是，此處選擇了兩種方法來(lái)展示 Minitab 的功能 217操作步驟1打開工作表“方差分析示例.MTW”。Exh_aov.mtw2選擇統(tǒng)計(jì) 方差分析 單因子。

45、3在響應(yīng)中，輸入耐用性。在因子中，輸入地毯。4單擊比較。選中 Tukey，全族誤差率。選中許氏 MCB，全族誤差率并輸入 10。 5 在每個(gè)對(duì)話框中單擊確定。218操作方法219按下多重比較以及圖形220輸出結(jié)果One-way ANOVA: Durability versus Carpet Source DF SS MS F PCarpet 3 146.4 48.8 3.58 0.047Error 12 163.5 13.6Total 15 309.9S = 3.691 R-Sq = 47.24% R-Sq(adj) = 34.05% Individual 95% CIs For Mean B

46、ased on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-+1 4 14.483 3.157 (-*-)2 4 9.735 3.566 (-*-)3 4 12.808 1.506 (-*-)4 4 18.115 5.435 (-*-) -+-+-+-+ 10.0 15.0 20.0 25.0Pooled StDev = 3.691221許氏比較結(jié)果Hsus MCB (Multiple Comparisons with the Best)Family error rate = 0.05Critical value = 2.29Intervals for leve

47、l mean minus largest of other level meansLevel Lower Center Upper -+-+-+-+-1 -9.602 -3.632 2.337 (-*-)2 -14.350 -8.380 0.000 (-*-)3 -11.277 -5.308 0.662 (-*-)4 -2.337 3.632 9.602 (-*-) -+-+-+-+- -12.0 -6.0 0.0 6.0222Turkey比較結(jié)果Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among

48、Levels of CarpetIndividual confidence level = 98.83%Carpet = 1 subtracted from:Carpet Lower Center Upper -+-+-+-+-2 -12.498 -4.748 3.003 (-*-)3 -9.426 -1.675 6.076 (-*-)4 -4.118 3.632 11.383 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20Carpet = 2 subtracted from:Carpet Lower Center Upper -+-+-+-+-3 -4.678 3.073 10.82

49、3 (-*-)4 0.629 8.380 16.131 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20Carpet = 3 subtracted from:Carpet Lower Center Upper -+-+-+-+-4 -2.443 5.308 13.058 (-*-) -+-+-+-+- -10 0 10 20223圖形224結(jié)果說(shuō)明在方差分析表 中，地毯的 p 值 (0.047) 表明，有足夠證據(jù)證明，當(dāng) alpha 設(shè)置為 0.05 時(shí)，并非所有平均值都相等。要研究平均值之間的差異，請(qǐng)檢查多重比較結(jié)果。許氏 MCB 比較許氏 MCB （與最佳值的多重比較）是將每個(gè)平均值

50、與其他平均值中的最佳值（最大值）進(jìn)行比較。Minitab 會(huì)將地毯 1、2、3 的平均值與地毯 4 的平均值進(jìn)行比較，因?yàn)榈靥?4 的平均值最大。地毯 1 或 4 可能是最佳的，因?yàn)閷?duì)應(yīng)的置信區(qū)間 包含正值。沒(méi)有證據(jù)表明地毯 2 或 3 是最佳的，因?yàn)樯蠀^(qū)間端點(diǎn)為 0，這是最小的可能值。注通過(guò)檢查上下置信區(qū)間，可以說(shuō)明任意最佳角逐者的潛在優(yōu)勢(shì)或不足。例如，如果地毯 1 是最佳的，則它優(yōu)于與其最接近的競(jìng)爭(zhēng)者的程度不會(huì)超過(guò) 1.246，它劣于其他水平平均值中最佳者的程度可能達(dá)到 8.511。 225Tukey 比較Tukey 檢驗(yàn)提供了 3 組多重比較置信區(qū)間 ： 地毯 1 平均值減自地毯 2、3

51、、4 平均值：第一組 Tukey 輸出的第一個(gè)區(qū)間 (-12.498, -4.748, 3.003) 給出了減自地毯 2 平均值的地毯 1 平均值的置信區(qū)間。通過(guò)顛倒區(qū)間值的順序和符號(hào)，可以輕松找到未包括在輸出中的項(xiàng)的置信區(qū)間。例如，地毯 1 的平均值減地毯 2 的平均值的置信區(qū)間為 (-3.003, 4.748, 12.498)。對(duì)于此組比較，由于所有置信區(qū)間都包括 0，因此沒(méi)有任何平均值在統(tǒng)計(jì)意義上不同。地毯 2 平均值減自地毯 3 和 4 平均值：地毯 2 和 4 平均值在統(tǒng)計(jì)意義上不同，因?yàn)榇似骄到M合的置信區(qū)間 (0.629, 8.380, 16.131) 不包括零。地毯 3 平均值

52、減自地毯 4 平均值：地毯 3 和 4 不存在統(tǒng)計(jì)意義上的不同，因?yàn)橹眯艆^(qū)間包括 0。通過(guò)不將 F 檢驗(yàn)作為條件，在全族誤差率 為 0.10 時(shí)，處理平均值中似乎出現(xiàn)了差異。如果許氏 MCB 方法對(duì)這些數(shù)據(jù)而言是個(gè)好的選擇，則可將地毯 2 和 3 從最佳選擇中排除。使用 Tukey 方法時(shí)，地毯 2 和 4 的平均耐用性似乎有所不同。226二因子變異數(shù)分析涂順章227變異數(shù)分析228圖形229數(shù)據(jù)結(jié)果Multi-Vari Chart for Strength by SinterTime - MetalType Two-way ANOVA: Strength versus SinterTime, MetalType Source DF SS MS F PSinterTime 2 8.222 4.1111 1.71 0.209MetalType 2 20.222 10.1111 4.20 0.032Interaction 4 46.222 11.5556 4.80 0.008Error 18 43.333 2.4074Total 26 118.000S = 1.