Minitab的基本操作及实例运用.ppt

Minitab的基本操作及實例運用 Name 徐寧超 MichaelXuJobFunction Eng ProductRev 29th Oct 2010 MINITAB Mini Tabulator 小型 计算机Minitab是一個非常好的質量管理和質量設計的工具軟件 更是持續質量改進的良好的工具軟件 一般统计 基础统计 回归分析 分散分析 多变量分析 非母数分析 TABLE 行列 探索性资料 数据 分析 品质管理 品质管理工具 测定系统分析 计量值数据分析 计数值数据分析 管理图分析 工程能力分析 信赖性及数据分析 分布分析 数据的回归分析 受益分析 实验计划 要因实验计划 反应表面实验计划 混合实验计划 Robust实验计划 簡介 在Minitab里進行數據分析時 需要使用各種窗口和工具 下面是Minitab環境下各部份簡介 會話窗口 SessionWindow 顯示諸如統計報表之類的輸出文本數據窗口 DataWindow 在此可輸入 修改和查看每個工作表的數據列信息窗口 InfoWindow 概括了每個打開的工作表 可以從下拉列表框中選擇要查看的工作表歷史窗口 HistoryWindow 記錄所有用過的命令圖形窗口 GraphWindow 顯示各種圖形 一次最多只能打開15個窗口 簡介 數據管理概要 一個工作表可以包括三種數據類型 數值型 numeric 文本型 text 和日期 時間型 date time 輸入數據時 該列的數據會自動格式化 Minitab會給該列分配一種數據類型 數值型 文本型 日期 時間型 三種數據類型可在 數據 更改數據類型中轉換 與數據有關的三個窗口A 數據窗口 Datawindow 數據窗口中內容即為工作表中的數據列 當打開了多個工作表時 每個工作表都有其自己的數據窗口 在每個數據窗口中可以 察看處於工作表中的各列數據 輸入數值並以多種方式修改 對數據列進行多種操作 包括 改變格式 字體 名字 寬度 注解和列的位置 注意 數據窗口不是電子表格儘管數據窗口有行有列 但他與Excel表格不同 他的單元格數量是有限的而且單元格中的數值只能手工輸入或者有命令生成 他不能包含有方程式 所以他的值不會隨其他單元格值的變化而變化 例如 想要C3 C1 C2 首先必須用內部計算器計算C1 C2的值 若改變C1的值 若不用計算器重新計算的話 C3值不會改變 數據管理概要 B 信息窗口 Infowindow 此窗口對當前活動工作表的數據 數據列 常量 矩陣 進行了概括 可以對這些數據進行修改 C 會話窗口 Sessionwindow 此窗口對當前活動工作表數據 數據列 常量 矩陣 進行了概括 最大的特點是變量列表框 變量列表框一般顯示的是一些變量列明 常量或矩陣 其優點是可以準確無誤的選擇變量名 數據管理概要 一 在數據窗口中輸入數據1 輸入列數據 點擊數據方向箭頭使之向下 如圖A 2 輸入行數據 點擊數據方向箭頭使之朝右 如圖B 數據管理概要 圖A 圖B 二 生成規則數據可以按照一定的規則生成數據 如 按順序生成一簡單數據集或按字母順序生成一列數據 也可以生成規則的日期 時間型數據 1 生成簡單的數字集 1 選擇菜單 Calc MakePatterned simpleSetofNumbers 如右圖2 在Storepatterneddatain的文本框中 輸入數據列名 既可是新列 也可以是已經存在的列 此列用來保存所生成的數據 3 在Fromfirstvalue 起始值 Tolastvalue 最終值 和Instepsof 步長 即增量 文本框中輸入數字 4 若有必要 也可以在Listeachvalue 每個值顯示的次數 和Listthewholesequence 顯示整個編列的次數 文本框中輸入一個數字 數據管理概要 歸類并生成相應的子工作表數據集裏面 經常需要對一組數據進行分析或生成圖形 操作和計算數據 按條件分類 可以基於一個或多個條件對數據分類 如按兩種已給條件創造子集 平時加班大於10小時並且週末加班小於10小時 符合這兩個條件的數據行將複製到一個新工作表 原來工作表沒有變動 例如 打開File OpenWorksheet Data Eng product加班 模擬 A選擇數據 子集化工作表 如右圖 B在指定要包括的行下面 選擇匹配的行 然後點擊條件 彈出對話框C在條件一欄 輸入條件方程式 如 想要創建平常加班大於10小時 只要輸入 平常加班 10 可以根據條件選擇所需數學函數 注 當然也可以將數據按條件進行拆分或合併 在數據 拆分工作表或數據 合併工作表中即可實現 使用計算器使用計算器可以快速的進行基本的算術運算和複雜的數學函數計算 結果可以保存在某一列中 操作和計算數據 使用計算器A 選擇計算 計算器B 在將結果儲存在變量中 輸入保存結果的列 C 在表達式中選擇變量和各自的函數 也可以通過手動輸入表達式 例子 使用計算器對列進行計算1 例 文件 打開工作表 數據 pulse MTW2 選擇計算 計算器3 在將結果儲存在變量中 輸入PulseDif4 在表達式中 輸入算式Pulse2 Pulse1 一 概要在工作中我們經常需要對產品數據進行分析和統計 MINITAB提供了许多统计和图表技法来进行数据分析 常用的方法有 基本统计量 回归 方差分析 实验计划法 管理图 质量工具 可靠度 残差分析 多变量分析 时间序列 表 非参数分析 探测数据分析 使用数据分析和质量工具 1 基本統計量MINITAB提供了两条命令 統計 基本統計量 顯示描述性統計和存儲描述性統計 这两条命令对每一列进行了计算并且将统计结果存储下来了 这些结果可以从会话窗口中显示出来 使用数据分析和质量工具 例子 假如想要对参加脉搏测试的男 sex 1 女 sex 2 学生进行统计 1 打开文件 pulse mtw 2 选择統計 基本統計量 顯示描述性統計3 在變量一栏 输入體重 在變量中 输入想要进行分析统计的数据列 4 选中按變量输入性別 然后OK 结果如下 从结果可以看出 男生体重平均值大于女生体重平均值 注意 1 按變量的意思是对每个关键值 如男和女 分别进行统计计算 2 圖表按钮的作用是以图形 直方图 正态曲线的直方图 点图 盒式图 boxplot 的方式表示统计结果 2 置信区间和平均值测试 使用数据分析和质量工具 Minitab提供了一些命令计算一样本或雙样本的置信区间以及进行平均值检验 工序能力包括單樣本Z 一样本t 雙样本t和配对t 当你不知道所收集的数据是否服从正态分布时 MINITAB又提供了计算置信区间和对中央值进行假设检测的方法 下面是一样本t置信区间和平均值假设检验 假设服从正态分布 的一个例子 1 计算t置信区间和平均值检验的步驟 A 选择統計 基本統計量 一样本tB 在變量文本框中 输入包含样本的列 Minitab将对样本的每一列进行单个分析 C 以下二者中任选一项 若计算平均值的置信区间 选中選項 置信水平 若进行假设检验 选中假設均值 D 若想更进一步 还可以使用下面的选项 为置信区间指定一个置信度 缺省值为95 指定一个原假设检验值 缺省值为 0 通过选择小于 不等于 定义选择性假设 2 舉例 假如想要对参加脉搏测试的男 sex 1 女 sex 2 学生进行统计 假设根据测得的样本数据 脉搏测验 想要得到平均值95 的t置信区间 1 打开文件PULSE MTW 2 选择統計 基本統計量 一样本t3 在變量文本框中 输入Pulse1 点击OK 使用数据分析和质量工具 结果解释根据输出结果 估计其平均值为72 87 有95 的把握认为真值落在区间 70 95 75 15 3 相關 correlation 使用数据分析和质量工具 使用相關对成对变量计算相关系数和相关性 相关系数是衡量两个变量之间线性关系的程度 其值介于 1与 1之间 如果这两个变量同时增加或同时减小 那么相关系数为正 反之亦然 例子 假设要分析学生身高与体重的关系 1 打开文件PULSE MTW 2 选择統計 基本統計量 相關3 在變量文本框中 输入高度和體重 点击確定 结果解释根据输出结果 相关值 r 0 785 P Value 0 000 表明身高与体重正相关 P Value 犯一种错误的概率的推定值 比留意水准大时为正态性 4 回归 regression 使用数据分析和质量工具 回归分析用于找出反应值 Y 与一个或者多个预测值 X 之间的关系 線性回歸是利用數理統計中的回歸分析 來確定兩種或兩種以上變量相互依賴的定量關係的一種統計分析方法之一 運用十分廣泛 例子 运行一个简单线性回归的例子 假设想要找出体重与身高的关系1 打开文件PULSE MTW2 选择統計 回歸 回歸3 在響應文本框中 输入體重 在預測變量中 输入高度 然后確認 结果解释 P值等于0 表明体重是身高的一个显著性因子 R2等于61 6 表明此模型在反应值中所占的比率 5 分散分析 ANOVA 使用数据分析和质量工具 分散分析 ANOVA 把比较两样本总体均值的T test扩充到比较多于两个均值的test MINITAB的ANOVA包括一次 二次或者更为复杂的ANOVA模型 等变量检验等 当按照单个变量进行分类时 一个一次ANOVA检验总体均值的相等性 下面我们举一个例子 说明当反应值数据在一列而区分总体的水平值在另一列时 怎样进行数据分析 如果你在工作表中将每个总体的数据置于不同的列 可以运用單因子命令 例子 1 打开文件PULSE MTW2 选择統計 方差分析 單因子3 在反应值響應中 输入體重 在因子中 输入性別 4 点击圖形 5 选中數據線箱圖和殘差正態圖 点击確認 解釋 分散分析输出结果和盒式图 boxplot 清楚地表明 女性和男性的体重差別 F统计值比较大而p值比较小 表明男女存在统计上显著性差异 女性体重平均值的95 置信区间介限于118和130之间但是对于男性而言 95 置信区间介于155和162之间 使用数据分析和质量工具 SS 乘方的和 SumofSquare MS 不偏分散 MeanofSquare F F 概率值P P value 留意概率 各点呈现直线状态时 意味着正态性 二 质量控制 使用数据分析和质量工具 Minitab提供了多种质量管理方法 管理图 质量计划工具 测量系统分析 工序能力和可信度 管理图可以对工序整个时间的变动进行分析 根据样本数据 这些图表生成了一些总的统计 下面是经常使用的X R图 从字面意思可知 此图表在一个图形窗口中通常有两个图 一个是子集平均值的管理图 X 一个是子集范围的管理图 R 同时查看这两个图 可以跟踪工序水平和工序变动 还可以看出特殊原因的表现 X R图的一个例子一制造车间制造金属固定件 需要估计其工序能力 目标值 2 4克 力求固件的重量变动最小 这些固件5个一包 随机选择20包画出X R图 估计他们的制造工序管理情况 1 打开文件金屬固定件重量 2 选择統計 控制圖 子集的變量控製圖 Xbar R3 在Singlecolumn中 输入重量 在子組大小中 输入5 4 在均值中输入2 4 点击OK 均值選項 结果解释特殊原因检验表明只有一包的平均重量处于规格下限以下 低于目标值3个标准偏差 3 但是又注意到许多点落在中心线以下 表明此工序生产的固件经常低于目标值 质量工程师还得进行另外的特殊原因检验或者重估此工序 使用数据分析和质量工具 1 CP CPK的製作 品質工具 製程準確度Ca CapabilityofAccuracy 制程能力指數Cpk Thecapabilityindexforastableprocess Cpk 1 Ca Cp 1 选择統計 質量工具 能力分析 正態2 选择單列 供應商1 3 选择子組大小 5 4 在規格下限中 输入598 5 在規格下限中 输入602 8 点確認 品質工具 使用数据分析和质量工具 2 GageR R 具量R R研究 GageRepeatability Reproducibility 量測人的身高並非可以直接進行 需要依靠一下媒介尺子 fixture 尺子可能會彎曲有些尺子并不准確量測的人 operator 眼睛視力作業員身高 身體條件被測者的因素 PART 是否穿鞋是否站直量測環境 正常人早晨較高結果 身高兩側結果可能有所影響 Gage量具 量測系統 能夠產生測量數據的設備Repeatability 在相同條件下 量具產生連續數據的能力Reproducibility 在不相同條件下 量具產生連續數據的能力環境條件可能包含作業員環境被測者 使用数据分析和质量工具 Terminologies Signal thetruevalueofameasurementNoise theoff setofameasurementfromitstruevaluePrecision thedatarangedeterminedbythemeasurements Inengineering theprecisionisequivalenttostandarddeviation Tolerance theexpecteddatarange Inengineering toleranceisequivalenttospecification 使用数据分析和质量工具 GageR R PrecisiontoToleranceRatio 精度 公差 P T 10 excellent10 30 unacceptableSignaltoNoiseRatio 信噪比 SNR 10 excellent5 SNR 10 adequate3 SNR 5 marginalIfSNR 3 unacceptable s 使用数据分析和质量工具 因素 被測者在整個樣本空間中選擇典型的10個被測者 需能保證反映特徵 在大量樣本中提前選擇是必須的 可以選擇 1 3個最靠近最大值2 3個最靠近最小值3 4個靠近中心值 因素 作業員和其他是否將作業員列為因素取決于治具的選取1 若治具是自動化或測試操作很簡單 作業員不是因素條件 這樣的話選1個作業員做GRR 2 若測試需要作業手法和智力要求 作業員是因素條件 這樣的話選3個不同經驗的作業員做GRR 注 在CPC PPP每個被測機台都需要gothroughGRR 所以就不把它當做條件因素 測試過程 若作業員不是條件因素 用一個作業員做以下步驟即可 Step1 測試10台被選機台 Step2 將機台亂序重做Step1兩次 若作業員是條件因素 讓三個作業員每個人做以上步驟一和二 使用数据分析和质量工具 例一 NEDDHeight Factors Repeat Part測試比較簡單所以作業員不是條件因素Repeat andPart被測目標 KY MC被測目標是KYorMC的NEDDtotheprintheadsurface的距離 SpecisUSL 1 8mm LSL 1 0mm 1 选择統計 質量工具 量具研究 量具R R研究 交叉 2 在部件號中输入parts 3 在測量數據中 输入KY 4 选择選項 在下限中輸入1 0 在上限中輸入1 8 註 量具R R研究 交叉 用於不可破壞式試驗量具R R研究 嵌套 用於破壞式試驗 使用数据分析和质量工具 StandardDeviationanalysisP TRatioiscalculatedfromStandardDeviation ors InMinitab P TisnamedSV Toler P T 10 isexcellent 使用数据分析和质量工具 因素 被測者在整個樣本空間中選擇典型的10個被測者 需能保證反映特徵 在大量樣本中提前選擇是必須的 可以選擇 1 3個最靠近最大值2 3個最靠近最小值3 4個靠近中心值 因素 作業員和其他是否將作業員列為因素取決于治具的選取1 若治具是自動化或測試操作很簡單 作業員不是因素條件 這樣的話選1個作業員做GRR 2 若測試需要作業手法和智力要求 作業員是因素條件 這樣的話選3個不同經驗的作業員做GRR 注 在CPC PPP每個被測機台都需要gothroughGRR 所以就不把它當做條件因素 測試過程 若作業員不是條件因素 用一個作業員做以下步驟即可 Step1 測試10台被選機台 Step2 將機台亂序重做Step1兩次 若作業員是條件因素 讓三個作業員每個人做以上步驟一和二 背景假設在汽車製造產線組裝部門工作 其中有一個組件是凸輪軸 長度規格是600 2mm 長期以來一直存在一個問題 凸輪軸的長度總是超出規格 由此導致組裝線合格率下降 機台磨損和重工率上升 作为管理者 需要通过X和R图来监控这些特性 对凸轮轴的长度数据以每5个为一组进行了收集 質量管理和改善 步骤一 生成一个新的Project 步骤二 打开一个工作表 在DATA子目录下选择CAMSHAFT MTW 如右圖 解釋 上圖就是一个月里所收集到的数据 注意到第一列 它包含了100个观测值 20个样本 每样本5个数据 单位是毫米 1 选择統計 控製圖 子組的變量控製圖 R 2 在Singlecolumn中输入長度 3 在子組大小中 输入5 点击OK 解釋 此R图所显示出并没有任何点超出规格 注意到中心线在2 72mm处 比所给的最大值 2要大得多 说明工序存在很大的变动 質量管理和改善 步骤三 用R图检查一下范围 首先生成一个管理图看看样本数据里凸轮轴的长度范围情况 我们希望样本数据的范围离中心值 估计的平均值 不要太远以免出现大的变动 質量管理和改善 步骤四 用Xbar图对特殊原因测试 生成一个X bar图看看凸轮轴长度是否存在超出规格的问题 另外 使用Minitab的 對特殊原因進行所有檢驗 命令来找出变动的特殊原因 解釋 此X bar图表明工序超出规格 尤其是有一点在Test1时出错 有两点在Test6时出错 在会话窗口中 说明了这些检验表示的意思 7 选取會話窗口 解釋 此工序有一点离中心线超出3個標準差 4 5的点离中心线1個標準之外 在中心线的一边 既然问题已经确实存在 下面应当找出原因和解决的办法 不幸的是 抽样计划并没有对问题精确的在哪里 什么时候发生作出具体的说明 因为每个班次只抽取了一个样本 好的计划应当是在问题的解决阶段每个班次多抽取几个样本 在特殊原因找到并解决之后再转换到监控阶段 因此 从这些数据可以知道能得到什么了 1 选择統計 控製圖 子組的變量控製圖 X bar2 在Singlecolumn中输入長度 3 在子組大小中 输入5 点击OK4 点击Xbar選項 5 在檢驗頁中選擇對特殊原因進行所有檢驗 6 確定 質量管理和改善 解釋 我们希望Length这样的变量服从正态分布 在这里所生成的直方图当然不是很好的 实际上 从598 599 601高峰开始呈现出两个独立的 明显不同的分布 检查记录清单发现凸轮轴供应商有两家 现在开始明白为什么会出现这样奇怪的直方图了 所以决定从两家供应商获得测定值并对每批数据单独运行X和R图 每家供应商的数据都保存在供應商1列和供應商2列中 步骤五 生成正态曲线的直方图 直方图的正态曲线是一种检查变量分布的有用方法 1 选择統計 基本統計量 顯示描述性統計2 在變量中 输入長度 3 点击圖形 出现一个对话框 4 选中數據直方圖 包含正態曲綫 5 確認 質量管理和改善 另外 对供應商2进行估算 操作步骤同上