MINITAB数据分析

1、1Minitab!雷艳2MinitabvMinitab基本操作vMinitab基本界面和操作介绍v常用图形v因果关系图v散布图v直方图v箱图v茎叶图vSPC图表使用v工序能力分析v基本统计分析v数据描述v方差分析3第一部分：Minitab简介4Minitab的功能v计算功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算5Minitab的功能v数据分析功能数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析 时间序列 列联表 非参数估计 EDA(探索性数据分析 ) 概率与样本容量6Minitab的功能v图形分析图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图

2、 三维图 点图 饼图 边际图 概率图 茎叶图 因果图7Minitab界面和基本操作介绍8各MINITAB 窗口作用：v会话窗口会话窗口（Session window）显示诸如统计报表之类的输出文本 。v数据窗口数据窗口（Data windows）在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数据列。v信息窗口信息窗口（Info window） 概括了每个打开的工作表。可以从下拉列表框中选择要查看的工作表。v历史窗口历史窗口（History window ）记录了所用过的命令。v图形窗口图形窗口（Graph windows） 显示各种图形。一次最多只能打开15个图形窗口 。会话窗口数据窗口状态条图形窗

3、口快捷菜单历史窗口信息窗口工具条9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10Minitab界面数据类型. 数值型(numeric )、文本型(text)、日期/时间型(date/time)v数值型数据由数字构成，如：1，2，3，5。v文本型数据由以下几种构成:字母、数字、空格和特殊字母如“Test number

4、4”v日期/时间型数据可以是日期（如Jan-1-2000 或者3/13/1999），时间（例如：09:30:22AM),也可以是二者均有（如：5/13/2000 09:30:25 AM).MINITAB 将日期 和时间以数字的形式存储，但是可以选择任意一种格式来显示。 输入数据时，该列的数据会自动格式化。列 代 码日 期 /时 间 型文 本 型数 值 型列名称11Minitab 菜单菜单(File)打开打开新建 : File - New(project, worksheet)打开保存的 Project : File - Open project打开保存的 Worksheet : File -

5、Open Worksheet打开保存的 Graph : File - Open Graph用ODBC打开 : File - Quary Database打开TXT : File - Others file - Import special txt 保存保存保存为当前文件名 : File - Save(project, worksheet)另存为 : File - Save as(project, worksheet)TXT保存: File - Other file - Export special txt注注) Open Graph 下方的下方的 Save as 为根据选择的为根据选择的窗口可

6、更改保存内容。窗口可更改保存内容。打印打印打印当前选择 window : File - Print12数据的堆积（Stack&Unstack） Select: Data Stack/Unstack Stack输入需要堆积的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆积后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源原始数据13数据块的堆积（Stack Blocks） Select: Data Stack/Unstack Stack Blocks原始数据在对话框中输入25列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置14Minitab常用图形15常用的图形如下v因果图v柏拉图v散布图v直方图v茎叶

7、图16因果图决定Y头脑风暴找出可能的X将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形17 因果图三个显著的基本特征v是对所观察的效应或考察的现象有影响的原因的直观的表示v这些可能的原因的内在关系被清晰地显示出来v内在关系一般是定性的和假定的18数据记录19输入表中 Select: Stat Quality tools Cause and effect20结果输出increasecutter toollifeEnvironmentMeasurementsprocessMaterialtoollubricantsystemlubricant injection method(C)lu

8、bricant break(C)lubricant flowrate(C)chamfer angle(C)cutter material(C)roughness of back surface(C)cutter geometry angle(C)hardness(N)cutting speed(C)feedrate(C)chip control(C)vibration(N)C C a a u u s s e e - - a a n n d d - - E E f f f f e e c c t t D D i i a a g g r r a a m m显示出结果特性和引发原因之间关系的图形。-

9、 在Minitab中只能画出一次 level21找找 原原 因因为为何何交交货货延延迟迟22柏拉图( 排列图）收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中MINITAB绘出图形找出关键的Y特性23输入数据 Select: Stat Quality tools Pareto Chart24填好各项参数25结果输出26散布图决定你所关心的Y决定和Y有可能的X收集Y和X的数据输入MINITAB绘出图形判定Y和X之间的关系27散散布图的研究与分析布图的研究与分析v散布图的研判一來般來说有六种形态.v1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的正相关,如下图所示:YX0282.散布图点

10、的分布较广但是有向上的倾向,这个时候X增加,一般Y也会增加,但非相对性,也就是就X除了受Y的因素影响外,可能还有其他因素影响着X,有必要进行其他要因再调查, 这种形态叫做似有正相关称为弱正相关。YX029 3.当X增加,Y反而减少,而且形态呈现一直线发展的现象,这叫做完全负相关.如下图所示:Y0X30v 4.当X增加,Y减少的幅度不是很明显,这时的X除了受Y的影响外,尚有其他因素影响X,这种形态叫作非显著性负相关,如下图所示:31v5.如果散布点的分布呈现杂乱,沒有任何倾向时,称为无相关，也就是说X与Y之间没有任何的关系,这时应再一次先将数据层別化之后再分析,如下图所示:32v6.假设X增大,

11、Y也随之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而开始减少,因此产生散布图点的分布有曲线倾向的形态,称为曲线相关,如下图所示:33输入数据 Select: Gragh ScatterPlot34输入参数35输出图形36直方图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出直方图进行判定37录入数据v Select: Gragh Histogram38填入参数39结果输出40如何依据图案的分布状态判断1. 理想型理想型显示中间高,两边低,有集中的趋势,表示规格.重量等计量值的相关特性都处于安全的状态之下,制品工程状况良好.如下图所示:41 2、缺缺齿齿形形图形的柱形高低不一呈

12、现缺齿状态,这种情形一般就来大都是制作直方图的方法或数据收集(测量)方法不正确所产生.如下图所示:42 3、绝绝壁形壁形另外一边拖着尾巴,這种偏态型在理论上是規格值无法取得某一数值以下所产生之故,在品质特性上並沒有问题, 例治工具的松动或磨损也会出現拖尾巴的情形.如下图所示:43 4.双双峰型峰型有两种分配相混合,例如两台机器或两种不同原料间有差异时,会出現此种情形,因测定值受不同的原因影响.44 5.离离散型散型测定有错误,工程调节错误或使用不同原材所引起,一定有异常原存在,只要去除,即可制造出合规格的制品45 6.高原型高原型不同平均值的分配混合在一起,应层別之 后再作直方图46箱图决定你

13、所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出箱图进行判定47输入数据 Select: Gragh BOXPLOT48填入参数49结果输出D Da at ta a处理后Y处理前X0.40.30.20.10.0B Bo ox xp pl lo ot t o of f 处处理理前前X X, , 处处理理后后Y Y从图中看出处理前后都较为对称,但是处理前的数据分散性比处理后的大一些,而处理后的明显低于处理前的:图中处理前的矩形高于处理后的,处理前的中位数高于处理后的.50茎叶图要对同一指标的两组数据进行比较时要对同一指标的两组数据进行比较时,可以使用背靠背茎叶图可以使用背靠背茎

14、叶图 从图中看两个班的数据都比较对称,但日班的产量较夜班高一些,此外,日班的数据也更为集中,说明波动小一些.51Minitab的SPC使用52Minitab可提供的图形v计量型Xbar-RXbar-sZ-MRv计数型P (不合格品率控制图）nP （不合格品数控制图）C （不合格数控制图）U （单位不合格数）53Xbar-R(平均值-极差)vXbar-R是用于计量型v判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。v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。54Xbar-RvID 直径数据55输入参数56决定控制界限和测试要求决定控制界限可以在这里选

15、择判异准则57决定标准差的估计方法选择标准差的估算方法对非正态数据进行变换58图形输出59X-R图分析:监控过程位置和分布的变化vI. 数据超出R图控制上限的可能原因：v （1）测量系统变化；v （2） 测量系统分辨力不足；vII. 控制界限内的图形趋势的可能原因：v （1）测量系统变化；v （2）质量特性分布发生变化；v （3）抽样数据可能来自完全不同的两个总体；vIII. 必须先分析R稳定后在分析X，如果R受控而X不受控，则说明过程中存在造成过程位置变异的特殊原因:vA. 超出UCL、LCL可能的原因：v（1）测量系统发生变化；（2）过程发生变化；vB. 控制界限内的趋势可能原因：v（1）

16、测量系统变化；（2）过程位置发生变化； v（3）抽样来自完全不同的两个总体。_60X-R图分析：监控过程位置和分布的变化vX-R控制界限更换的原因：v1. 过程中发生变化：v（1）过程流程发生变化；v（2）使用了新的设备；v（3）现有流程失控，经改善过程重新受控；v（4）对流程的普通原因进行改善后v2. 子组容量发生变化_-61MINITAB 过程能力分析的选项(计量型)62过程能力分析有一组ID尺寸：63输入数据注意输入方式 Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Normal)64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

17、65选择标准差的估计方法选择标准差估计方式选择存储项66选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入标准过程能力表现形式的选择67结果输出Cpk 指数表明工序能否在公差范围内进行生产。如果Cpk指数为 1，意味着工序恰好符合规格；小于 1 说明超出规格。理想情况下，希望 Cpk 远大于 1，因为这个指数越大，表明工序越好。68第二部分统计分析数据描述方差齐性检验平均值检验比例检验方差分析69描述性统计选择需要分析的 Col(变量)使用集团(Gvoup)变量计算基础统计量70描述性统计输出结果:数据形状参数偏态系数(skewness):衡量对称性, skewness=0,对称 skewness 0,偏

18、右峰度系数(kurtosis)Kurtosis0,数据较陡峭KurtosisANOVATest for Equal Variance72结果输出P-VALUE大于0.05，则数据组之间的方差相等。L LX X G Gr ri in nd de er r9 95 5% % B Bo on nf fe er rr ro on ni i C Co on nf fi id de en nc ce e I In nt te er rv va al ls s f fo or r S St tD De ev vs sG64G63G48G47G46G45G34G33G32G31G181201101009080

19、70605040Bartletts Test0.308Test Statistic4.34P-Value0.931Levenes TestTest Statistic1.17P-ValueT Te es st t f fo or r E Eq qu ua al l V Va ar ri ia an nc ce es s f fo or r D DU UB BO OF FF F73平均值检验：74平均值检验：Select: Stat Basic Statistics 2 Sample t75平均值检验：Select: Stat Basic Statistics 2 -Sample t选择图形输出

20、选项：比较方式和置性水平设定信赖水准设定对立假设检定对象值(检定时指定)76结果输出P-VALUE大于 5% 有益水准，故选择归属假设，即两个母平均在95% 信赖区间无差异.D Da at ta aG31G18450400350300250200150100B Bo ox xp pl lo ot t o of f G G1 18 8, , G G3 31 177比例检验：Select: Stat Basic Statistics 1P/2P选择图形输出比例检验78比率检定（2P）选项：比较方式和置性水平IDOD目检物料的缺陷率79比率检定（1P/2P）输出结果P-VALUE小于0.05，则两种缺陷率之间有显著区别，正常物料的缺陷率要明显小。80 MINITAB 方差分析单因素试验的方差分析 StatANOVAOne-way(Unstacked) （单因素各水平下的试验数据各放一列，而不在同一列时） StatANOVAOne-way （单因素各水平下的试验数据放在同一列时）双因素试验的方差分析无交互作用双因素试验的方差分析 StatANOVATwo-way 有交互作用双因素试验的方差分析