Minitab-基礎操作培訓

Minitab根底操作培訓QualitySternZhouMinitab與6Sigma的關系在上個世紀80年代Motolora開始在公司內(nèi)推行6Sigma，并開始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的發(fā)揮；6Sigma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。Minitab界面SessionWindow:分析結果輸出窗口DataWindow: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)是一致的主菜單正態(tài)分布常用統(tǒng)計圖形測量系統(tǒng)分析控制圖過程能力分析試驗設計假設檢驗簡單的線性相關和回歸其他小功能Outline大綱3/17/2024不同的要求選擇不同的保存命令Minitab界面翻開文件保存文件打印窗口之前之后命令查找數(shù)據(jù)查找下一個數(shù)據(jù)取消幫助顯示因子設計當前數(shù)據(jù)窗口session窗口剪切復制粘貼恢復顯示worksheets折疊顯示GRAPH折疊狀態(tài)向?qū)э@示session窗口折疊工程窗口關閉所有圖形窗口重做編輯最近對話框歷史記錄報告便棧翻開相關文件工程管理窗口插入單元格插入行插入列移除列工具欄的介紹1、正態(tài)分布3/17/2024檢驗正態(tài)性正態(tài)性檢驗圖形化匯總概率圖非正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布Johnson變換法Box-cox變換法非參數(shù)計算法1.正態(tài)分布

3/17/20241-1檢驗正態(tài)性

3/17/2024“統(tǒng)計→根本統(tǒng)計量→正態(tài)性檢驗”正態(tài)性檢驗是檢驗一組樣本數(shù)據(jù)是否來自服從正態(tài)分布的總體。如果數(shù)據(jù)來自正態(tài)分布的總體，數(shù)據(jù)點應該緊密靠在擬合線上如果數(shù)據(jù)不是來自正態(tài)分布的總體，數(shù)據(jù)點遠離擬合線。正態(tài)性檢驗是假設檢驗的一種P＞0.05無顯著區(qū)別正態(tài)分布P＜0.05 顯著區(qū)別非正態(tài)分布顯著性水平α=0.051-1檢驗正態(tài)性

3/17/2024“統(tǒng)計→根本統(tǒng)計量→圖形化匯總”P＞0.05無顯著區(qū)別正態(tài)分布P＜0.05 顯著區(qū)別非正態(tài)分布顯著性水平α=0.053/17/20241-1檢驗正態(tài)性

“圖形→概率圖”P＞0.05無顯著區(qū)別正態(tài)分布P＜0.05 顯著區(qū)別非正態(tài)分布顯著性水平α=0.051-2非正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布

3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→Johnson變換”變換失敗1-2非正態(tài)分布轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布

3/17/2024“統(tǒng)計→控制圖→Box-cox變換”Box-cox變換，再進行正態(tài)性檢驗3/17/20242、常用統(tǒng)計圖形2.常用統(tǒng)計圖形

3/17/2024直方圖箱體圖時間序列圖魚刺圖柏拉圖散點圖3/17/20242.常用統(tǒng)計圖形

2-1直方圖3/17/2024“圖形→直方圖”2-2箱體圖

3/17/2024“圖形→箱線圖”2-2箱體圖

3/17/2024直觀的了解數(shù)據(jù)分布，以及四分之一點，中位點，四分之三點，均值點，異常點2-3時間序列圖

3/17/2024“圖形→時間序列圖”2-3時間序列圖

3/17/2024結論：上半年波動范圍較大，下半年呈顯著遞減趨勢，說明某種積極因素在發(fā)揮作用。2-4魚刺圖

3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→因果”2-4魚刺圖

3/17/20242-5柏拉圖

3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→Pareto圖”2-5柏拉圖

3/17/20242-6散點圖

3/17/2024“圖形→散點圖”散點圖只考察兩變量之間的關系可以是線性相關，平方相關或立方相關進行相關分析或回歸分析的根底。2-6散點圖

3/17/2024可以用直接方式判定，有正相關的傾向。更詳細的說明可以參見回歸分析3/17/20243、測量系統(tǒng)分析3.測量系統(tǒng)分析

3/17/2024計量型測量系統(tǒng)-重復性和再現(xiàn)性計數(shù)型測量系統(tǒng)-Kappa值3/17/20243-1計量型測量系統(tǒng)-重復性和再現(xiàn)性3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→量具研究→量具R&R研究〔交叉〕”3/17/20243-1計量型測量系統(tǒng)-重復性和再現(xiàn)性SV/Toler測量系統(tǒng)能力<10可接收10-30帶條件接收>30不可接受量具運行圖3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→量具研究→量具運行圖”3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→屬性一致性分析”3-2計數(shù)型測量系統(tǒng)-Kappa值顧客之間的Kappa值κκ測量系統(tǒng)能力1兩者完全一致0.9-1良好0.7-0.9可接受0-0.7不合格0一致程度不比偶然猜測好-1兩者截然相反3/17/20244、控制圖3/17/20244.控制圖

4.控制圖

3/17/2024“統(tǒng)計→控制圖→子組的變量控制圖→Xbar-R”+1σ+2σ-2σ-1σ-3σ+3σ3/17/20244.控制圖

3/17/20245、過程能力分析3/17/20245.過程能力分析

5.過程能力分析

3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→能力分析→正態(tài)”5.過程能力分析

3/17/2024“統(tǒng)計→質(zhì)量工具→CapabilitySixpack→正態(tài)”5.過程能力分析

3/17/20243/17/20246、試驗設計6.試驗設計

3/17/20242因子2水平設計主效應圖過程X1X2X3X4Y1Y2Y3因子響應6-1.2因子2水平設計

3/17/2024“統(tǒng)計→DOE→因子→創(chuàng)立因子設計”3/17/2024“統(tǒng)計→方差分析→主效應圖”6-2.

主效應圖

3因子3水平：因子1〕注射時間取高水平1.8秒，因子2〕模具溫度取中水平75℃，因子3〕注射壓力取中水平520帕，將使響應變量承載力取值最大。3/17/20247、假設檢驗7.假設檢驗

3/17/2024比較兩個樣本的均值比較兩個樣本的標準差比較兩個以上樣本的均值比較兩個以上樣本的標準差3/17/20247.假設檢驗

7-1比較兩個樣本的均值

3/17/20243/17/20247-2比較兩個樣本的標準差

7-3比較兩個以上樣本的均值

3/17/2024

3/17/20247-4比較兩個以上樣本的標準差

3/17/20248、簡單的線性相關和回歸

8.簡單線性回歸

3/17/2024相關分析是用一定的數(shù)量指標度量變量之間的聯(lián)系方向和程度，如正向強相關，負向強相關，中等正相關，無相關。不區(qū)分自變量和因變量，相關的變量不一定有因果關系。散點圖回歸分析是尋求變量之間聯(lián)系的具體表達式，根據(jù)自變量的固定值去估計和預測因變量。必須明確劃分自變量和因變量。相關和回歸的區(qū)別3/17/2024回歸3/17/2024“統(tǒng)計→回歸→擬合線條”當確定兩個變量間存在線性相關關系時，希望建立兩者間的定量關系表達式，就是兩個變量間的一元線性回歸方程。3/17/2024“統(tǒng)計→回歸→回歸”回歸3/17/20249、其他小功能9.其他小功能

3/17/2024去除異常點文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字生成隨