1、minitab数据处理分析培数据处理分析培训教程训教程2022-11-5minitab数据处理分析培训教程目目 錄錄1.1.GraphGraph直方圖柏拉圖管制圖Cpk 檢定2.2.檢定檢定2-sample t 檢定(常態檢定,變異數檢定)Anova 檢定2-Proportions3.3.MSAMSAGate R&R(計量)Gate R&R(計數)4.4.DOEDOEFactorial DOE5.5.範例範例minitab数据处理分析培训教程操作介面操作介面指令區指令區結果區結果區數據區數據區欄位名稱欄位名稱minitab数据处理分析培训教程1.1 Histogram(直方圖直方圖)選擇選擇
2、Graph Histogram選選擇項目可以多擇項目可以多個個minitab数据处理分析培训教程1.2 Pareto Chart(柏拉圖柏拉圖)選擇選擇 Stat Quality tools Pareto ChartLabels in:設定為defect modeFrequencies is:設定為ppm dataminitab数据处理分析培训教程1.3 Xbar-R(管制圖管制圖)選擇選擇 Stat Control Charts Variables Charts for Subgroups Xbar-R每群組sample sizeminitab数据处理分析培训教程1.4 Process Ca
3、pability(制程能力分析制程能力分析)選擇選擇 Stat Quality Tools Capability Analysis Normal規格下規格下限限規格上規格上限限minitab数据处理分析培训教程2.1.1 2-sample T Test(Normality Test)選擇選擇 Stat Basic Statistics Normality Test F1 P-value0.05,為非常態分佈為非常態分佈,F2之之P-value0.05,為常態分佈為常態分佈先檢定先檢定F1之常態之常態,再選擇另外一項目再選擇另外一項目minitab数据处理分析培训教程2.1.2 2-sample
4、 T Test(Variances Test)選擇選擇 Stat Basic Statistics 2 Variances變異數分佈比對變異數分佈比對若二者都是常態則看若二者都是常態則看F-Test判判定定,否則看否則看Levenes Test判定判定:F1 P-value 0.05,變異數有差變異數有差異異,F2之變異數檢定無差異之變異數檢定無差異minitab数据处理分析培训教程2.1.3 2-sample T Test 選擇選擇 Stat Basic Statistics 2-Sample TestP-value 0.05,二者無差異二者無差異,表示改善前後表示改善前後比對沒有差異比對沒
5、有差異變異數相等變異數相等則打勾則打勾minitab数据处理分析培训教程2.2.1 ANOVA Test 選擇選擇 Stat ANOVA One-way單因子多變數用單因子多變數用ANOVA one-way分析分析 P-value0.05,ANOVA檢定並無顯著差異檢定並無顯著差異minitab数据处理分析培训教程2.2.2 ANOVA Test 選擇選擇 Stat ANOVA Two-way兩因子多變數用兩因子多變數用ANOVA Two-way分析分析Temp.and item P-value均均 0.05,表明表明這兩個因子並非顯著的因子這兩個因子並非顯著的因子Interaction 交互
6、作用比對交互作用比對,P-value 0.05為有交互作用的影響為有交互作用的影響minitab数据处理分析培训教程2.3 2-Proportions 選擇選擇 Stat Basic Statistics 2-Proportions P-value 0.05,二者有差異二者有差異,表示此兩表示此兩組數據有差異組數據有差異Trials:sample size,Events:Ng pcsminitab数据处理分析培训教程2.4.1 ANOVA two-way 範例範例取同批產品取同批產品FQC留樣及留樣及Tapping後產品，分別于酒精清洗前后做後產品，分別于酒精清洗前后做Wetting Bala
7、nce實驗，實驗數據如下表實驗，實驗數據如下表用用ANOVA方法分析留樣品與方法分析留樣品與Tapping後產品清洗前後是否有差異後產品清洗前後是否有差異minitab数据处理分析培训教程2.4 ANOVA two-way 範例範例取樣取樣P 0.05，為顯著因子，為顯著因子處理處理P0.05，非顯著因子，非顯著因子Interaction P0.05,沒有交互影響作沒有交互影響作用用F1、F2判定方法同判定方法同T2/3minitab数据处理分析培训教程3.1 MSA(計量分析計量分析)選擇選擇 Stat Quality Tool Gage Study Gage R&R Study(Cross
8、ed)Total Gate R&R 之判定之判定1.30 為不能接受之量測系統為不能接受之量測系統minitab数据处理分析培训教程3.2 MSA(計數分析計數分析)選擇選擇 Stat Quality Tool Attribute Agreement AnalysisTotal Gate R&R 之判定方式之判定方式1.=90%為可接受之量測系統為可接受之量測系統2.=80%為接受度為接受度,但須改進但須改進3.80%為不能接受之量測系統為不能接受之量測系統minitab数据处理分析培训教程4.1 DOE 選擇選擇 Stat DOE Factorial Create Factorial Des
9、ign按直交表因子填上按直交表因子填上實驗結果實驗結果重複次數重複次數因子因子數數minitab数据处理分析培训教程4.2 DOE 選擇選擇 Stat DOE Factorial Analyze Factorial Design超過此線為顯著因子紅色點為顯著因子minitab数据处理分析培训教程4.3 DOE 選擇選擇 Stat DOE Factorial Factorial Plots圖形結果見下頁說明圖形結果見下頁說明主效應圖主效應圖交互作用圖交互作用圖minitab数据处理分析培训教程4.4 DOE 選擇選擇 Stat DOE Factorial Factorial Plots主效應圖為
10、望小特性,故17A,1.9um,790度為較佳的條件,兩條線平行無交互作用,不平行直線則可能有交互作用minitab数据处理分析培训教程4.4.1 DOE 二因子範例二因子範例三種不同材料在三種不同使用環境下量測電池壽命，每一種處理三種不同材料在三種不同使用環境下量測電池壽命，每一種處理各重復四次，共實驗各重復四次，共實驗36次次,實驗數據請見下表實驗數據請見下表材料種材料種類類(M)溫度溫度(T)1515sum7070sum125125sumyb.A A130155539344022920702309987418080758258B B1501886231361224792570198130
11、01591261061155845C C1381105761741205819610434215011681601501398260ya.173812917703799minitab数据处理分析培训教程實驗結果紀錄入實驗結果紀錄入 Result4.4.2 DOE 二因子範例二因子範例選擇選擇3 Levels重覆四次重覆四次minitab数据处理分析培训教程選擇選擇ANOVA TableANOVA 分析結果溫度與材料兩因子,P值均0.05為顯著的因子,且有交互作用的影響4.4.3 DOE 二因子範例二因子範例minitab数据处理分析培训教程根據望大特性根據望大特性,溫度溫度15,第第 3 種種
12、材料是最佳因子條件材料是最佳因子條件3條線彼此相交條線彼此相交,說明有交互影響說明有交互影響作用作用4.4.4 DOE 二因子範二因子範例例minitab数据处理分析培训教程1.Improved NPO Cap drop 2.2.Curing Curing 升溫升溫1010度前後度前後WBWB結果比對結果比對範範 例例minitab数据处理分析培训教程測試題目一測試題目一請用請用ANOVA 與與DOE分析改善前後與溫度分析改善前後與溫度之間的差異之間的差異item215度225度改善前0.750.77改善前0.680.77改善前0.710.8改善前0.710.82改善前0.580.76改善前0.720.79改善前0.740.77改善前0.680.82改善前0.70.77改善前0.70.84改善後0.80.82改善後0.860.79改善後0.90.84改善後0.930.76改善後0.910.86改善後0.910.86改善後0.880.8改善後0.930.84改善後0.960.8改善後0.90.81minitab数据处理分析培训教程2022-11-5minitab数据处理分析培训教程
