1、1Minitab实务应用Ver.012008.4.62Minitab介绍 Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。3Minitab与6 Sigma的关系 在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥；6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。4Minitab界
2、面和基本操作介绍5Minitab界面Data Window:Data Window:输入数据的窗口 每一列的名字可以写在最前面的列 每一列的数据性质是一致的主菜单主菜单Session Window:Session Window:分析结果输出窗口6Minitab界面 同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令7工具栏的介绍打开文件打开文件保存文件保存文件打印窗口打印窗口剪切剪切复制复制粘贴粘贴恢复恢复插入单元格插入单元格插入行插入行插入列插入列移动列移动列剪切单元格剪切单元格最后一次对话框最后一次对话框程序窗口程序窗口上一次记忆刷上一次记忆刷下一次记忆刷下一次
3、记忆刷数据窗口数据窗口管理图形管理图形撤销撤销帮助帮助关闭图形关闭图形8档案9PROJECT 项目，是一个宏观的，其可以包含了数据工作表、图形、报告等。如果你想要存下所有的数据那么应当是使用PROJECT的格式。MINITAB有个优点可以做PROJECT档案的说明。10PROJECT说明11贮存时的选项12想存什么内容13安全性的密码设定14打开PROJECT时的状况 此时可能需要输入密码才能打开。另外也可以事先预览，不一定要先打开才知道。也可以先看一下说来了解档案的一些内容。15打开项目16预览17按下预览18WORKSHEET 一般就是和EXCEL一样，就只会保留数据而已。这是最基本的贮存
4、内容，就是要有数据留下来。19打开工作表20打开工作表有二个方式 合并：合并是将第二个要打开的工作表内的内容直接并到前一个工作表中，所以就是在一个工作表中有二个工作表的内容。打开就是直接再打开一个工作表而已，也就21合并图示说明C1为原有内容此为合并进来的内容。22Minitab也可以打开其它型文件 Minitab也可以打开其它类型的文件。一般比较常见的就是excel格式的文件。23打开其它格式的档案注意选成excel的格式24可以按下选项做调整25贮存工作表26工作表也可以做相应的说明27也可以存成其它格式的档案注意存成excel的格式28按下选项可以决定是否存变量名29GRAPH 也可以把
5、图形存下来。图形也可以有相应的说明。一般我都是直接贴到WORD或POWERPOINT中。30可以将图形存成.mgf or jpeg格式31编辑32编辑 此部份的功能和大部份的OFFICE软件都一样，所以可以不用说明。33编辑的命令列34数据35划分子集您已经收集了关于一组大学生的静息脉搏率（脉搏 1）和运动后的脉搏率（脉搏 2）的数据，您希望检查脉搏率变化最大的学生的数据。您决定创建一个新的工作表，其中只包含脉搏率变化超过 20 的学生的数据。?注注要子集化工作表，可以使用数据数据 子集化工作表子集化工作表或数据数据 复制复制 列到列列到列 划分数据子集划分数据子集。该示例使用数据数据 子集化
6、工作表子集化工作表，但两种方法的对话框项是相同的。1 打开工作表“脉搏.MTW”。(pulse.mtw)2 选择数据 子集化工作表。3在包括或不包括下，选择指定要包括的行。4在指定要包括的行下，选择匹配的行。单击条件。5在条件中，输入 脉搏 2 脉搏 1 20。在每个对话框中单击确定。注注此命令不会在“会话”窗口中产生输出。要查看结果，请在数据窗口中查看。Minitab 将创建一个有 13 行数据的新工作表。对于每一行，脉搏 2-脉搏 1 大于 20。36操作接口1按下条件，决定子集条件37操作接口238结果 结果就将脉搏 2 脉搏 1 20的一些数据另成一个工作表的档案。39拆分工作表 当你
7、想要对某个工作表的内容进行拆分时，可以利用此命令。“销售人员 2.MTW”的拆分为例，如果你想针对四个商店分开其数据，此时可以利用此命令。40按商店来拆分数据成四个档案41结果 原来的一个档案就被拆分成四个档案，按商店来区分。42合并工作表 就是将二个工作表合并成一个工作表。43合并工作表4445按列：二边一样的信息并起来4647包括列：是新的工作表要包含那些列，比较常用的一种合并方式48复制 其实就是copy，基本上用ctrl+C 和ctrl+V会更方便一些。49拆分列 假设您希望查看您在波士顿、丹佛和西雅图的商店的销售数据。要将合并的销售数据拆分成对应每个商店的单独列，请执行下列操作：1打
8、开工作表“销售人员 2.MTW”(Sales2.mtw)2选择数据 拆分列。3在拆分的数据在中，输入销售数据。4在使用的下标在中，输入商店。5在存储拆分的数据下，选择在最后使用的一列之后将拆分的列放在当前工作表的商店列之后。6选中命名包含未堆叠存放数据的列，然后单击确定。注注此命令不会在“会话”窗口中产生输出。要查看结果，请在数据窗口中查看。数据窗口50操作接口51拆分结果52堆栈 假定您积累了丹佛、波士顿和西雅图商店的季度销售数据。现在，您要堆叠销售数据的区组。1打开工作表“销售人员.MTW”。(Sales.mtw)2选择数据 堆叠 列的区组。3在将两个或以上的列区组互相在顶部堆叠中，在第一
9、个框内输入丹佛季度，在第二个框内输入波士顿季度，在第三个框内输入西雅图季度。4选择当前工作表的列，然后输入销售季度?以指出新堆叠数据的存储位置。5在将下标存储在中，输入商店 以标识将包含下标的列。6选中在下标列中使用变量名，然后单击确定。注注此命令不会在“会话”窗口中产生输出。要查看结果，请在“数据”窗口中查看。53操作接口54结果55转置列的示例-将列转换为行 假设您正在根据体操课上学生所进行的体操项目的相关数据进行分析。当前数据按学生排列在列中，但您需要按照您的学生所做体操项目的类型重新排列这些列。1打开工作表“练习.MTW”。2选择数据 转置列。3在转置以下列中，输入 Lyn?Bill?
10、Sam?Marie。4在存储转置下，选择在最后使用的一列之后。5在使用列创建变量名中，输入任务。单击确定。56操作方式57转置后的结果58排序的做法1 将下列数据输入到一个新工作表中：C1:2 3 1 4 5 C2:10 11 12 13 14 2 选择数据 排序。3在需排序的列中，输入 C1 C2。4在第一个按列中，输入 C1。5在将排序数据存储在中，选择当前工作表的列，然后在将排序数据存储在中，选择当前工作表的列，然后输入输入 C3 C4。单击确定。单击确定。注此命令不会在注此命令不会在“会话会话”窗口中产生输出。要查看结窗口中产生输出。要查看结果，请在数据窗口中查看。数据窗口果，请在数据
11、窗口中查看。数据窗口 解释结果解释结果 C1 和和 C2 包含原始数据；包含原始数据；C3 和和 C4 包含按包含按 C1 排序的排序的数据（以升序排列）。数据（以升序排列）。59操作接口60排序的结果C1,C2是原始数据，C3,C4是排序完的结果61排秩 以下是将排秩分值分配给列中的值的说明。1打开工作表“市场数据.MTW”。(market.mtw)2选择数据 排秩。3在排秩数据在中，输入销售人员。4在将秩存储在中，输入排秩。单击确定。注注此命令不会在“会话”窗口中产生输出。要查看结果，请在数据窗口中查看。数据窗口 针对“销售人员”的排秩分配存储在新列“排秩”中。62操作接口63结果64删除
12、行、删除变量 此选项建议直接利用del键可能会更直观一些。65编码的应用数字到数字对于考试分数，从 91 到 100 编码为 4（等级 A），从 81 到 90 编码为 3（等级 B），从 71 到 80 编码为 2（等级 C），从 61 到 70 编码为 1（等级 D），60 或 60 以下编码为 0（等级 F）-99 到*（缺失值符号）的所有出现次数数字到文本对于考试分数，从 91 到 100 编码为 A，从 81 到 90 编码为 B，从 71 到 80 编码为 C，从 61 到 70 编码为 D，60 或 60 以下编码为 F。数字到日期/时间人们的身份证号编码为他们的生日；例如 45
13、234 编码为 11/15/75；45235 编码为 12/4/65；等等。文本到文本田纳西州编码为 TN，北卡罗来纳州编码为 NC，阿拉巴马州编码为 AL，佐治亚州编码为 GA。66编码的应用文本到数字字母等级 A 编码为 4，B 编码为 3，C 编码为 2，D 编码为 1，F 编码为 0。文本到日期/时间将月份名称编码为日期。例如，将一月编码为 1/1/02，二月编码为 02/01/02，等等。日期/时间到日期/时间January 2002 中的所有日期编码为 January 1,2002。日期/时间到数字在一月和三月之间的所有日期编码为 1 表示第一季度。日期/时间到文本在一月内的所有日
14、期编码为“一月”。67数据编码 假设您有一个班级的学生的平均成绩等级（从 0 到 100），您希望将数字平均成绩编码为字母等级 A、B、C、D 和 F。1将下列数据输入到新工作表中的一列中：91 92 77 83 95 69 78 85 81 88?2在列名称单元格中，输入平均成绩。3选择数据 编码 数字到文本。4在列中的编码数据中，输入平均成绩。5在在列中存储编码数据中，输入字母等级。在在列中存储编码数据中，输入字母等级。6在第一个原始值框中，输入在第一个原始值框中，输入 91:100，在第一个新值框，在第一个新值框中，输入中，输入 A。在第二行中，输入。在第二行中，输入 81:90 和和
15、B。在第三行。在第三行中，输入中，输入 71:80 和和 C。在第四行中，输入。在第四行中，输入 61:70 和和 D。在第五行中，输入在第五行中，输入 0:60 和和 F。单击确定。单击确定。68操作接口69编码结果70更改数据类型 Minitab和excel一样，都有不同的数据类型，最典型的有文本类型和数据类型。而一般只有数据类型才能进行计算。所以有时我们需要更改数据类型。71更改数据类型如此之下就可以将文字的类型改成数据的类型72从日期提取到文本 假设您希望从名称为“日期”的一列中提取数据（如下所示）。1选择数据 从日期/时间提取 到文本。2在从日期/时间列提取中，输入日期。在将文本列存
16、储在中，输入 季度年。3选中季度和年。在年的下方，选择两位数。选中季度和年。在年的下方，选择两位数。单击确定。单击确定。注此命令不会在注此命令不会在“会话会话”窗口中产生输出。要窗口中产生输出。要查看结果，请在数据窗口中查看。数据窗口查看结果，请在数据窗口中查看。数据窗口 C1-DC2-T日期季度年日期季度年C1 包含原始数据。包含原始数据。C2 包含新列季度年。包含新列季度年。73操作接口74结果75合并 合并两个文本列的示例合并两个文本列的示例 假设您已经创建了一个工作表，其中包含有班级中学生的特定数据。学生的姓名当前分布在两列中-姓氏和名字-但您希望将每位学生的完整姓名显示在一列中。1打
17、开工作表“学生.MTW”。(student.mtw)2选择数据 合并。3在合并文本列中，输入名字和姓氏。4在将结果存储在中，输入学生。单击确定。76操作接口77合并结果78计算涂顺章79计算的功能 计算器 行统计量 列统计量 标准化80计算器81计算器示例设定公式以自动计算历时时间的示例设定公式以自动计算历时时间的示例假设某家书店要跟踪从收到在线订单到从仓库发出图书所经历的时间。他们为工作表中的一列设定了一个公式，以便在添加新的订单日期和发运日期时，让 Minitab 自动计算历时时间。1打开工作表“订单.MTW”。2在列标题 C4 下的单元格中，键入历时天数。3单击列标题 C4 以选定该列。
18、选择编辑器 公式 对列设定公式。4在表达式中，输入 C3-C2。单击确定。5选择编辑器 公式，确保已选中“自动计算所有公式”。如果未选中该项，请选中它。?6在列 C2 与行 12 的交叉处，输入日期 10-18-2005。在列 c3 与行 12 的交叉处，输入日期 10-21-2005。82操作接口83结果84列统计量85行统计量86标准化87产生模板化数据简单数集 简单示例简单示例 要使用菜单创建名称为 ID、包含数字 1、2、3、.、100 的一列，请执行下列步骤：1选择计算 产生模板化数据 简单数集。2在将模板数据存储在中，输入 ID。3在从第一个值中，输入 1。在至最后一个值中，输入
19、100。单击确定。88产生模板化数据简单数集89任意数集90文本值91日期时间的简单数集92产生网格数据计算 产生网格数据创建正规(x,y)网格 以用作等值线图 和 3D 曲面和线框图 的数据输入，同时带有使用函数创建 z 变量的选项。使用“产生网格数据”最简单的方法是指定 X 和 Y 列，并使用这些列的默认设置。如果还没有 z 列，可指定该列，并从提供的函数列表中选择所需函数。对话框项对话框项产生产生 X 和和 Y 网格变量：网格变量：7 到 15 个点之间的网格为等值线图、曲面图和线框图提供了性能和分辨率的良好结合。X：这些设置允许您指定网格的 x 位置。存储在：存储在：为生成的 x 值输
20、入一个存储列。从：输入起始从：输入起始 x 值。值。至：输入结束至：输入结束 x 值。值。位置数：位置数：最多可以指定 101 个位置。位置越多网格越精细，但绘图的时间也越长。Y：这些设置允许您指定网格的 y 位置。存储在：存储在：为生成的 y 值输入一个存储列。从：从：输入起始 y 值。至：至：输入结束 y 值。位置数：位置数：最多可以指定 101 个位置。位置越多网格越精细，但绘图的时间也越长。Z 作为作为 X 和和 Y 的一个函数的可选计算的一个函数的可选计算将将 Z 变量存储在：为生成的变量存储在：为生成的 z 值输入一个存储列。值输入一个存储列。使用函数示例：使用函数示例：用于选择一
21、个函数示例。如果使用由此对话框生成的 x、y 和 z 值创建一个 3D 图形，该图形看起来好像是选择了任何一个函数。请参见示例函数和参数。使用函数编号：使用函数编号：选择该项可使用已添加到 MACROS 文件夹下的 USERFUNC.MAC 文件中的您自己的函数。请参见创建您自己的函数。函数参数（可选）：函数参数（可选）：为所选的函数输入自定义参数，用空格分隔。请参见示例函数和参93操作接口94立体图形5-100-510-55C C1 15 5C C1 14 4C C1 13 3C C1 15 5 与与 C C1 14 4,C C1 13 3 的的曲曲面面图图95指示变量您正在执行公司日销售额
22、数据的回归分析。根据您对市场的了解，您决定在模型中包括季节，这是一个类别变量。季节有四个不同的类别：春季、夏季、秋季和冬季。为了在回归模型中包括类别信息，必须首先创建指示变量。1 打开“季节性销售.MTW”。Sales2.mtw2 选择计算 产生指示变量。3 在需要指示变量的列中，选择季节。4 在将指示变量存储于列中，查看表格中的可区分值和默认的指示变量名称。5 单击确定。注产生指示变量功能不会在注产生指示变量功能不会在“会话会话”窗口中产生输出。窗口中产生输出。?而是将而是将列存储在工作表中。列存储在工作表中。96操作接口97结果 解释结果解释结果 Minitab 创建了四个指示变量，因为季
23、节有四个可区分类别。对于每个观测值（行），如果为真则 Minitab 存储值 1，如果为假则存储值 0。对于季节销售数据的示例，Minitab 将创建变量“季节_春季”，并在每个春季观测值的行中存储值 1，在所有非春季观测值的行中存储值 0。剩余季节将重复这一过程。下面是一个样本。?周期季节_春季季节_夏季季节_秋季季节_冬季春季1000夏季0100秋季0010冬季000198设置基数计算计算 设置基数设置基数可以设置 Minitab 的随机数生成元的起始点。当您希望选择相同的随机样本 或多次生成相同的随机数据集合时，该选项十分有用。Minitab 有一长串可用的随机数。如果 Minitab
24、始终从列表的开头开始，您将始终得到相同的数据。为避免出现这一情况，Minitab 使用当天的时间（精确到秒或小数秒）来选择字符串中的“随机”起始点。设置基数可以告诉随机数生成元在何处开始。生成元将从其停止的点处继续读取，除非指定一个新的基数。要每次都生成完全相同的随机数集合，可在每次选择随机样本或生成随机数据时设置相同的基数。注注如果在不同的平台上或不同版本的 Minitab 上使用相同的基数，则可能得不到相同的随机数序列。对话框项对话框项将随机数据生成元的基数设置为：将随机数据生成元的基数设置为：输入希望指定为随机数序列的开始的整数。?99随机数据 随机是minitab依据各项的统计分析来产
25、生随机数据，可以在教学上使用或则在模拟上使用。这在后面的课堂上会陆续使用到再进行一些说明。100例如要产生随机的正态分布101概率分布 是用来计算各项统计分布的 概率密度 累积概率 逆累积概率的102编辑器103转到104修改数字格式105列设定列宽106列可以补充列说明107列可以取除隐藏列108可以设定列的宽度109可以对某一column设定公式110工具111选项112文件安全性 可以针对project来设定好相应的密码，以及是否为只读。113窗口114窗口115Minitab的SPC使用116Minitab可提供的图形 计量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-M
26、R 计数型 P Np C U117Xbar-R做法 Xbar-R是用于计量型 判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。118Xbar-R做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施119Xbar-R练习 打开下列档案Select:Stat Control Chart Variables Charts for Select:Stat Control Chart Variables Charts for subgroup subgroup Xb
27、arXbar-R-R120输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法若数据输入在一列中，则确定出每组的样本数121决定控制用控制图的控制界限输入稳定条件下的平均值和标准差，即确定出控制用控制图的控制界限。122Xbar-R Options选项可以在这里选择判异准则123Box-Cox正态转换进行正态性转换124Storage项输出数据的平均值和标准差125图形输出252015105Subgroup0604603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.1LCL=597.41050Sample RangeR=3.872UCL=8.833LCL
28、=0Xbar/R Chart for Supp2126判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图127Xbar-s做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施128Xbar-s练习 打开下列档案Select:Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbar-s129输入参数解释与Xbar-R图相同130图形输出252015105Subgroup0603602601600599598597Sample MeanMean=600.2UCL=603.0LCL=597.44
29、3210Sample StDevS=1.722UCL=3.902LCL=0Xbar/S Chart for Supp2131判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图132I-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施133I-MR练习 打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select:Stat Control Chart Variables Charts for individuals I-MR134输入参数输入变量135控制用控制图的控制界限如果是控制用控制图请输入数据136图形输出302010Subgrou
30、p01051041031021011009998979695Individual Value302010sample2Mean=99.78UCL=104.2LCL=95.376543210Moving Range1R=1.656UCL=5.411LCL=0I and MR Chart for reading137判图 请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图138p图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施139p练习 P图只能适用在二项分布的质量特性性。在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意
31、义。140输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart Attributes Charts PSelect:Stat Control Chart Attributes Charts P141输入参数输入样本数输入变量142决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样143保存P值保存根据数据计算所得到的总的不良率144图形输出25201510500.040.030.020.010.00Sample NumberProportionP Chart for 不合格數P=0.01165UCL=0.03029LCL=0145np图做法决定要研究或控制的Y特性
32、收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施146np练习 np图只能适用在二项分布的质量特性性。在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。Np图要求的每组的样本数必须是一样的。147输入数据 请打开数据文档 Select:Stat Control Chart Select:Stat Control Chart Attributes Charts NPAttributes Charts NP148输入参数输入样本数输入变量149图形输出150c图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采
33、取措施151C图练习 c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。152输入数据 请打开数据文档Select:Stat Control Chart Select:Stat Control Chart Attributes Charts Attributes Charts C C153输入参数输入变量154决定判异准则判异准则同P图一样155图形输出25201510509876543210Sample NumberSample CountC C
34、hart for 缺陷數C=2.88UCL=7.971LCL=0156u图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施157u图练习 u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。158输入数据 请打开数据文档 Select:Stat Control Chart Select:Stat Control Chart Attributes Charts Attributes Charts U U159输入参数输入变量输入样本量160图形输出25201510500.03
35、0.020.010.00Sample NumberSample CountU Chart for 缺陷數U=0.009855UCL=0.02971LCL=0161MINITAB之制程能力分析162制程能力之分类计量型(基于正态分布)计数型(基于二项分布)计数型(基于卜氏项分布)163MINITAB 能力分析的选项(计量型)Capability Analysis(Normal)Capability Analysis(Between/Within)Capability Analysis(Weibull)Capability Sixpack(Normal)Capability Sixpack(Bet
36、ween/Within)Capability Sixpack(Weibull)164Capability Analysis(Normal)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。165Capability Analysis(Between/Within)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。该命令适用于子组间存在较大变差的场合。输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。166Capability Analysis(Weibull)该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直观
37、评估数据是否服从韦伯分布。输出报告中还包含总体过程总能力统计167制程能力分析做法决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明168STEP1决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。Y要先能量化，尽量以定量数据为主。Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。169STEP2决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要注意层别和分组。各项的数据要按时间顺序做好相应的整理170STEP3决定Y特性决定Y
38、特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。171STEP4决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITABSTATQUALITY TOOLCAPABILITY ANALYSIS NORMAL172STEP5决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB的各项图形来进行结果说明173练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.
39、83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78174输入数据注意输入方式 Select:Stat Quality Tools Select:Stat Quality Tools CapabiltyCapabil
40、ty AnalysisNormal AnalysisNormal175输入选项输入上下规格界限根据不同的数据输入方式选择分析方法176选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式177选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入目标值过程能力表现形式的选择178以Cpk,Ppk结果的输出103.5102.5101.5100.599.598.597.596.5TargetUSLLSLProcess Capability Analysis for X1-X5PPM TotalPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USLPPM USL
41、PPM Quality Tools Select:Stat Quality Tools CapabiltyCapabilty Analysis Analysis NonnormalNonnormal185填入选项要求韦氏分布的参数估计186结果图形104102100989694USLLSLProcess Capability Analysis for X1-X5Calculations Based on Weibull Distribution ModelPPM TotalPPM USLPPM USLPPM basic statisticnormality test 但数据要放到同一个colu
42、mn中，所以必须针对前面的数据进行一下处理188数据调整进行数据的堆积189填写选项输入变量输入作为参考的概率线190结果输出P-Value:0.515A-Squared:0.324Anderson-Darling Normality TestN:50StDev:1.12483Average:99.9056102101100999897.999.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Plot191结果输出(加标0.5概率)P-Value:0.515A-Squared:0.324Anderson-Darling Norma
43、lity TestN:50StDev:1.12483Average:99.905610210110099989799.90560.50000.999.99.95.80.50.20.05.01.001Probabilityx1Normal Probability Plot192计量型制程能力分析总结 一般的正态分布使用 Capability Analysis(Normal)如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用 Capability Analysis(Between/Within)当非正态分布时则可以使用 Capability Analysis(Weibull)193二项分布制程能力分析 二
44、项分布只适合用在 好，不好 过，不过 好，坏 不可以用在 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。194示例 数据在excel档案中Select:Stat Quality Tools Capabilty Analysis Binomial195填好各项的参数输入样本数输入历史的不良率196选好控制图的判异准则197结果及输出198卜氏分布制程能力分析 卜分布只适合用在 计数型，有二个以上的选择时 例如可以用在 外观检验，但非关键项部份 0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。199示例 数据在excel档案中Select:Stat Quality Tools S
45、elect:Stat Quality Tools CapabiltyCapabilty Analysis Poisson Analysis Poisson200填好各项的参数201结果及输出202基基 础础 统统 计计203描述性统计 一些参加统计学课程的学生做了一个简单的试验。每个学生被要求记录下自己的每分钟脉搏跳动次数。下面我们对他们脉搏跳动的数据进行简单的分析。204描述性统计 1 Open the worksheet PULSE.MTW.2 Choose Stat Basic Statistics Graphical Summary.3 In Variables,enter Pulse
46、1.Click OK.205结果输出206Z检验检验例例 某零件，其厚度在正常生产下服从N(0.13，0.0152)。某日在生产的产品中抽查了10次，其观测值为：0.112，0.130，0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0.158，0.142。发现平均厚度已稍增大至0.136，如果标准差不变，试问生产是否正常？（取0.05）207Z检验检验n H0：0.13，H1：0.13n 由于已知，故用z检验由MINITAB计算，StatBasic Statistics1 Sample ZTest of mu=0.13 vs not=0.13The assumed s
47、tandard 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 0.221208t检验检验例例 某宾馆六西格玛团队评定某项服务的等级，最大可能的级别为10。团队规定服务等级的总体均值“达到7”的服务项目可以接受，总体均值“超过7”的认为有提高。随机调查12位顾客，要求他们对此项服务评定等级，得到12个级别数据为：7，8，10，8，6，9，6，7，7，8，9和8。假设总体级别近似服从正态分布，在显著性水平0.05的情况下，
48、问服务项目确实比规定可接受标准有提高吗？209t检验检验n 建立假设 H0：7，H1：7n未知，且n7是小样本，故选用 t 检验。下面是MINITAB软件计算的结果：Test of mu=7 vs 7 Variable N Mean StDev SE Mean 95%Lower Bound T P C1 12 7.75000 1.21543 0.35086 7.11989 2.14 0.0282101P检验检验例例 某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合格品率格品率p p0 0不得超过不得超过5 5。现从一批产品中随机抽取。现从一批产品中随
49、机抽取5050个进行个进行检验，发现有检验，发现有4 4个不合格品，问该批产品能否出厂？个不合格品，问该批产品能否出厂？（取（取0.050.05）2111P检验检验用MINITAB软件计算，StatBasic Statistics1 ProportionTest and CI for One Proportion Test and CI for One Proportion Test of p=0.05 vs p 0.05 Sample X N Sample p 95%Lower Bound Exact P-Value 1 4 50 0.080000 0.027788 0.2402122P检验
50、检验例例 用用A A与与B B两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的零件中分别随机抽取零件中分别随机抽取100100个，其中个，其中A A有有1010个废品，个废品，B B有有3 3个废个废品。在品。在0.050.05水平上，能否认为废品率与方法有关？水平上，能否认为废品率与方法有关？2132P检验检验用MINITAB软件计算，StatBasic Statistics2 ProportionTest and CI for Two Proportions Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample
