Minitab-基礎(chǔ)操作培訓(xùn)

Minitab根底操作培訓(xùn)QualitySternZhouMinitab與6Sigma的關(guān)系在上個(gè)世紀(jì)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(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。Minitab界面SessionWindow:分析結(jié)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(jì)圖形測(cè)量系統(tǒng)分析控制圖過(guò)程能力分析試驗(yàn)設(shè)計(jì)假設(shè)檢驗(yàn)簡(jiǎn)單的線性相關(guān)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(gè)數(shù)據(jù)取消幫助顯示因子設(shè)計(jì)當(dāng)前數(shù)據(jù)窗口session窗口剪切復(fù)制粘貼恢復(fù)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(guān)閉所有圖形窗口重做編輯最近對(duì)話框歷史記錄報(bào)告便棧翻開相關(guān)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(yàn)正態(tài)性正態(tài)性檢驗(yàn)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(jì)算法1.正態(tài)分布

3/17/20241-1檢驗(yàn)正態(tài)性

3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→根本統(tǒng)計(jì)量→正態(tài)性檢驗(yàn)”正態(tài)性檢驗(yàn)是檢驗(yàn)一組樣本數(shù)據(jù)是否來(lái)自服從正態(tài)分布的總體。如果數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布的總體，數(shù)據(jù)點(diǎn)應(yīng)該緊密靠在擬合線上如果數(shù)據(jù)不是來(lái)自正態(tài)分布的總體，數(shù)據(jù)點(diǎn)遠(yuǎn)離擬合線。正態(tài)性檢驗(yàn)是假設(shè)檢驗(yàn)的一種P＞0.05無(wú)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(yàn)正態(tài)性

3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→根本統(tǒng)計(jì)量→圖形化匯總”P＞0.05無(wú)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(yàn)正態(tài)性

“圖形→概率圖”P＞0.05無(wú)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(jì)→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(jì)→控制圖→Box-cox變換”Box-cox變換，再進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)3/17/20242、常用統(tǒng)計(jì)圖形2.常用統(tǒng)計(jì)圖形

3/17/2024直方圖箱體圖時(shí)間序列圖魚刺圖柏拉圖散點(diǎn)圖3/17/20242.常用統(tǒng)計(jì)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(diǎn)，中位點(diǎn)，四分之三點(diǎn)，均值點(diǎn)，異常點(diǎn)2-3時(shí)間序列圖

3/17/2024“圖形→時(shí)間序列圖”2-3時(shí)間序列圖

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

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

3/17/20242-6散點(diǎn)圖

3/17/2024“圖形→散點(diǎn)圖”散點(diǎn)圖只考察兩變量之間的關(guān)系可以是線性相關(guān)，平方相關(guān)或立方相關(guān)進(jìn)行相關(guān)分析或回歸分析的根底。2-6散點(diǎn)圖

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

3/17/2024計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)-重復(fù)性和再現(xiàn)性計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)-Kappa值3/17/20243-1計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)-重復(fù)性和再現(xiàn)性3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→質(zhì)量工具→量具研究→量具R&R研究〔交叉〕”3/17/20243-1計(jì)量型測(cè)量系統(tǒng)-重復(fù)性和再現(xiàn)性SV/Toler測(cè)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(yùn)行圖3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→質(zhì)量工具→量具研究→量具運(yùn)行圖”3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→質(zhì)量工具→屬性一致性分析”3-2計(jì)數(shù)型測(cè)量系統(tǒng)-Kappa值顧客之間的Kappa值κκ測(cè)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(cè)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(jì)→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(guò)程能力分析3/17/20245.過(guò)程能力分析

5.過(guò)程能力分析

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

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

3/17/20243/17/20246、試驗(yàn)設(shè)計(jì)6.試驗(yàn)設(shè)計(jì)

3/17/20242因子2水平設(shè)計(jì)主效應(yīng)圖過(guò)程X1X2X3X4Y1Y2Y3因子響應(yīng)6-1.2因子2水平設(shè)計(jì)

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

主效應(yīng)圖

3因子3水平：因子1〕注射時(shí)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(yīng)變量承載力取值最大。3/17/20247、假設(shè)檢驗(yàn)7.假設(shè)檢驗(yàn)

3/17/2024比較兩個(gè)樣本的均值比較兩個(gè)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差比較兩個(gè)以上樣本的均值比較兩個(gè)以上樣本的標(biāo)準(zhǔn)差3/17/20247.假設(shè)檢驗(yàn)

7-1比較兩個(gè)樣本的均值

3/17/20243/17/20247-2比較兩個(gè)樣本的標(biāo)準(zhǔn)差

7-3比較兩個(gè)以上樣本的均值

3/17/2024

3/17/20247-4比較兩個(gè)以上樣本的標(biāo)準(zhǔn)差

3/17/20248、簡(jiǎn)單的線性相關(guān)和回歸

8.簡(jiǎn)單線性回歸

3/17/2024相關(guān)分析是用一定的數(shù)量指標(biāo)度量變量之間的聯(lián)系方向和程度，如正向強(qiáng)相關(guān)，負(fù)向強(qiáng)相關(guān)，中等正相關(guān)，無(wú)相關(guān)。不區(qū)分自變量和因變量，相關(guān)的變量不一定有因果關(guān)系。散點(diǎn)圖回歸分析是尋求變量之間聯(lián)系的具體表達(dá)式，根據(jù)自變量的固定值去估計(jì)和預(yù)測(cè)因變量。必須明確劃分自變量和因變量。相關(guān)和回歸的區(qū)別3/17/2024回歸3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→回歸→擬合線條”當(dāng)確定兩個(gè)變量間存在線性相關(guān)關(guān)系時(shí)，希望建立兩者間的定量關(guān)系表達(dá)式，就是兩個(gè)變量間的一元線性回歸方程。3/17/2024“統(tǒng)計(jì)→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(diǎn)文本轉(zhuǎn)換為數(shù)字生成隨