Minitab-QC七工具制作方法课件

Minitab15的使用QC7工具常用图形的制作p12010-10-27Minitab15的使用QC7工具常用图形的制作p1CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp3Minitab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。p3Minitab介绍Minitab是众多统计软件当中比较简p4Minitab的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基本统计时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量图形分析直方图散布图时间序列图条形图饼图边际图概率图茎叶图特征图箱图矩阵图轮廓图三维图点图p4Minitab的功能计算功能数据分析功能多变量分析图形分CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp6Minitab界面工作表: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会话:分析结果输出窗口p6Minitab界面工作表:主菜单会话:同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.p7Minitab界面不同的要求选择不同的保存命令同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.p7Minp8数据类型的转换（ChangeDataType）Select:数据>更改数据类型>需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列p8数据类型的转换（ChangeDataType）Selp9数据的堆叠（Stack&Unstack）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堆叠数据Select:数据>堆叠>列/行p9数据的堆叠（Stack&Unstack）输入需要堆积的列p10数据块的堆叠（StackBlocks）原始数据在对话框中输入2~5列数据，及注解列输入新工作表或注解的位置输出数据

Select:数据>堆叠>列的区组p10数据块的堆叠（StackBlocks）原始数据在对话原始数据p11转置栏（TransposeColumns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列

Select:数据>转置列输出数据原始数据p11转置栏（TransposeColumns）输p12合并（Concatenate）输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据输出数据

Select:数据>合并p12合并（Concatenate）输入需要连接的数据列输入p13编码（Code）原始数据编码规则被编码的变量

Select:数据>编码>输出数据p13编码（Code）原始数据编码规则被编码的变量SeleCONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp15QC新旧七工具常用的图形如下特性要因图柏拉图散布图直方图控制图层别图查检表关联图系统图亲和图矩阵图PDPC法箭条图矩阵数据解析法QC旧七工具QC新七工具p15QC新旧七工具常用的图形如下特性要因图关联图QC旧七工p16例子操作人员设备物料方法环境信息管理者能源/资源精制操作错误收集器试剂精制流程不合理空气结净度不达标参考文献过于陈旧工作安排不合理突然停电新员工冰箱菌体保存缓冲液不合理低温室温度异常SOP不完备资料读取不足突然停水树脂保存条件不合理指示错误特性要因图为何某酶的活性异常p16例子操作人员设备物料方法环境信息管理者能源/资源精制操p17输入表中Select:统计>质量工具>因果图注意输入格式特性要因图p17输入表中Select:统计>质量工具>因p18填好各项需要的参数特性要因图p18填好各项需要的参数特性要因图p19结果输出特性要因图p19结果输出特性要因图p20例子项次NC类型NC数量1VendorError92PackagingError43QCFailure34LabelError25AliquotingError26ExpirationDate27ImproperHandling2柏拉图2010年NC发生类型分析p20例子项次NC类型NC数量1VendorError92p21输入数据Select:统计>质量工具>Pareto图柏拉图p21输入数据Select:统计>质量工具>Pp22填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率柏拉图p22填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其p23结果输出柏拉图p23结果输出柏拉图p24例子YX65800668106582066830678406785068860688706789068900散布图p24例子YX65800668106582066830678p25输入数据Select:图形>散点图散布图p25输入数据Select:图形>散点图散布图p26输入参数散布图p26输入参数散布图p27输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析散布图p27输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。散布图p28例子Select:图形>直方图直方图p28例子Select:图形>直方图直方图p29填入参数可以同时为几个变量作直方图直方图p29填入参数可以同时为几个直方图p30结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。直方图创建直方图后，可以使用选择条形>编辑条形>区间来自定义区间的数量和位置。p30结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定直方图控制图分类

控制图类型功能标准差σ估算方法（默认）计量值控制图单值变量控制图单值控制图I控制图跟踪过程水平移动极差的平均值来估计σ移动极差控制图MR控制图跟踪过程变异移动极差的平均值来估计σ单值-移动极差控制图I-MR控制图同时跟踪过程水平和过程变异移动极差的平均值来估计σ子组变量控制图子组平均值控制图Xbar控制图跟踪过程水平使用合并标准差来估计σ子组极差控制图R控制图跟踪大小为8或更小的样本的过程变异根据子组极差的平均值来估计σ子组标准差控制图S控制图跟踪大小为9或更大的样本的过程变异根据子组标准差的平均值来估计σ子组平均值-极差控制图Xbar-R控制图同时跟踪大小为8或更小的样本过程水平和过程变异子组极差的平均值来估计σ子组平均值-标准差控制图Xbar-S控制图同时跟踪大小为9或更大的样本过程水平和过程变异根据子组标准差的平均值来估计σ计数值控制图

不合格率控制图P控制图监测每个子组中的不合格率

不合格品数控制图C控制图监测每个子组中的不合格品数

p31控制图分类控制图类型功能标准差σ估单值控制图单值控制图标绘变量数据在一段时间内的单个观测值。使用此控制图可以在难以或不可能将测量值分成子组时监控过程中心。这种情况通常在测量费用高昂、生产量偏低或产品生产周期很长时发生。单值控制图也称为I控制图。使用单值控制图来跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因。单值控制图使用移动极差的平均值来估计过程变异σ（标准差）。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。标准差公式：p32单值控制图单值控制图标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量单值控制图-绘制与分析出荷到CLI的制品，在干冰运输条件下，对其运输过程的温度进行跟踪监测，每小时取一个温度值，做其单值控制图，并进行质量分析。选择：统计>控制图>单值的变量控制图>单值。在变量中，输入温度。单击单值控制图选项，然后单击阶段选项卡，输入外部环境单击S限制选项卡，输入显示控制限在标准差的倍数：6单击存储选项卡，选择均值和标准差。单击检验选项卡，执行选定的特殊原因检验。单击确定p33单值控制图-绘制与分析出荷到CLI的制品，在干冰运输条件下，输出结果分析：检验1。1个点，距离中心线超过6.00个标准差。检验出下列点不合格:1,27,49,75,76,117,118。单值控制图-绘制与分析单值控制图显示控制限制范围之外有7个点，这7个点基本都处于运输箱转移到下一运输线时。p34输出结果分析：单值控制图-绘制与分析单值控制图显示控制限制范均值Xbar控制图-制作与分析X控制图子组平均值的控制图。使用X控制图可以跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因。默认情况下，Minitab的X控制图使用合并标准差估计过程变异σ。合并标准差是所有数据点在其组平均值（不是总体平均值）附近的平均展开幅度。它是每个组的标准差的加权平均值。加权使更大组对总体估计值产生更大比例的影响。例如，您的研究有以下四个组：

组平均值标准差N

1

9.7

2.5

50

2

12.1

2.9

50

3

14.5

3.2

50

4

17.3

6.8

200合并标准差=5.486p35均值Xbar控制图-制作与分析X控制图合并标准差是所有均值Xbar控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，利用子组均值Xbar控制图检测分注过程是否稳定。操作步骤：1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入分注体积。3

在子组大小中，输入分组。4单击存储选项卡，选择均值和标准差。5

单击Xbar选项，然后单击检验选项卡。6

选择执行所有的特殊原因检验。7

单击S限制选项卡。8

在显示控制限在下的标准差的这些倍数中输入3。在每个对话框中单击确定。p36均值Xbar控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据均值Xbar控制图-制作与分析检测结果检验8.行内连续8点距离中心线超过1个标准差（中心线的上方和下方）检验出下列点不合格:8p37均值Xbar控制图-制作与分析检测结果p37极差R控制图和标准差S控制图子组极差的控制图。使用R控制图可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原因。R控制图通常用于跟踪大小为8或更小的样本的过程变异。默认情况下，R控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。子组标准差的控制图。使用S控制图可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原因。S控制图通常用于跟踪大小为9或更大的样本的过程变异。默认情况下，S控制图根据子组标准差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ

的历史值。p38极差R控制图和标准差S控制图子组极差的控制图。使用R控标准差S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，检测过程是否变异。由于每组含9-13个检测数据，所以使用S控制图，每组的测量次数有所不同，因此数据中的子组大小不等，要使用合并标准差估计σ。1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>S。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入体积。3

在子组大小中，输入分组。5

在每个对话框中单击确定。p39标准差S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行标准差S控制图-制作与分析解释结果检验1。1个点，距离中心线超过3.00个标准差。检验出下列点不合格:6,7p40标准差S控制图-制作与分析解释结果p40Xbar-R控制图-Xbar-S控制图在同一个图形窗口中显示子组平均值控制图（Xbar控制图）和子组极差控制图（R控制图）。Xbar控制图绘制在屏幕的上半部分，R控制图绘制在下半部分。通过同时查看这两个控制图，可以同时跟踪过程水平和过程变异，以及检测是否存在特殊原因。Xbar和R控制图通常用于跟踪大小为8或更小的样本的过程水平和过程变异，而Xbar和S控制图用于较大的样本。默认情况下，Xbar-R控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。在同一个图形窗口中显示子组平均值控制图（Xbar控制图）和子组标准差控制图（S控制图）。Xbar控制图绘制在屏幕的上半部分，S控制图绘制在下半部分。通过同时查看这两个控制图，可以同时跟踪过程水平和过程变异，以及检测是否存在特殊原因。默认情况下，Xbar-S控制图根据子组标准差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。p41Xbar-R控制图-Xbar-S控制图在同一个图形窗口中显示Xbar-S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，检测过程是否变异。由于每组含9-13个检测数据，所以使用Xbar-S控制图，每组的测量次数有所不同，因此数据中的子组大小不等，要使用合并标准差估计σ。1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-S。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入分注体积。3

在子组大小中，输入

分注者。单击确定。4在Xbar-S选项中估计选项卡中选择合并标准差p42Xbar-S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据Xbar-S控制图-制作与分析解释结果由S控制图检测出第6、7组分注体积的标准差落于控制限制范围外。虽然Xbar控制图中6、7组分注体积平均值落于控制限制范围内，但是S控制图不受控，所以Xbar控制图的控制限制就不准确了。p43Xbar-S控制图-制作与分析解释结果p43属性控制图属性控制图结构上类似于变量控制图，只不过它们是根据计数数据而不是测量数据绘制统计图。例如，可将产品与标准进行比较，并将其归类为有缺陷产品或无缺陷产品。也可以根据产品的缺陷数为产品归类。缺陷品控制图您可以将产品与标准进行比较，并将其归类为有缺陷产品或无缺陷产品。缺陷品控制图有：

P控制图，该控制图绘制每个子组中缺陷品的比率。

NP控制图，该控制图绘制每个子组中缺陷品的数量。缺陷控制图如果产品非常复杂，则某一缺陷并不一定会导致缺陷产品。根据产品的缺陷数将产品归类有时会更加方便。缺陷控制图有：

C控制图，该控制图绘制每个子组中的缺陷数。当子组大小固定时，请使用C控制图。

U控制图，该控制图绘制在每个子组中抽取的每单位样本的缺陷数。当子组大小不固定时，请使用U控制图。p44属性控制图属性控制图结构上类似于变量控制图，只不过它们是根据属性控制图属性控制图控制界限计算p

图n)p-(1p3

p±np

图

)p-(1pn3

pn±c

图c3

c±u

图

au3

u±p45属性控制图属性控制图控制界限计算p图n)p-(1p3pP控制图-制作与分析对2010年出荷到CLI的制品按claim

kit

rate制作控制图，观察每个月的claim

rate，以监测质量控制是否稳定。1

选择统计>控制图>属性控制图>P。3

在变量中，输入ClaimkitQty。4

在子组大小中，输入QtyofKitShipped。单击确定。P控制图跟踪缺陷品比率并检测是否存在特殊原因。p46P控制图-制作与分析对2010年出荷到CLI的制品按claiP控制图-制作与分析检验1。1个点，距离中心线超过3.00个标准差。检验出下列点不合格:10解释结果10月份claim

rate超出控制上限。p47P控制图-制作与分析检验1。1个点，距离中心线超过3.C控制图-制作与分析C控制图跟踪缺陷数并检测是否存在特殊原因。指定列中的每个条目都包含一个子组的缺陷数。假定您供职于一家亚麻制品厂。每100平方码的织物可以有一定数量的瑕疵，超过该数量，便会被拒收。为了保证质量，您需要在若干天时间内跟踪每100平方码织物的瑕疵数，以便弄清楚生产过程是否按预期运行。您希望控制图在中心线上下1、2和3个标准差处显示控制限制。1

打开工作表“质量控制示例.MTW”。2

选择统计>控制图>属性控制图>C。3

在变量中，输入污点。4

单击C控制图选项，然后单击S限制选项卡。5

在显示控制限在下的标准差的这些倍数中输入123。6

在设置控制限边界下，选中控制限下界并输入0。7

在每个对话框中单击确定。p48C控制图-制作与分析C控制图跟踪缺陷数并检测是否存在特殊原因C控制图-制作与分析解释结果因为点落在随机图案内，且位于3σ

控制限制的边界内，所以您推断过程按预期运行并且受控制。p49C控制图-制作与分析解释结果p49选择控制图个别点界限看起来是否合适？尝试变换是数据成正态界限看起来是否合适？尝试单值控制图P图np图u图c图Xbar图，R图Xbar图，S图单值图、MR相等的样本大小？具有某种属性的项目相等的机会？事件发生次数子组大小？开始数据类型？计算具有属性的项目或计算事件发生次数？计数型个别点或子组测量？计值型子组否是否是≤8≥9是是否否p50选择控制图个别点界限看起来是否合适？尝试变换是数据成正态界限矩阵数据分析法p51通过创建一个散点图阵列来同时评估许多变量对之间的关系。图的矩阵每个Y与每个X这种矩阵最多接受20个变量，为每个可能的组合创建一个图。如果有很多变量，并且希望查看变量对之间的关系，则使用图的矩阵会很有效。有时称为窗格图或窗扉显示，这种矩阵接受Y和X轴变量，然后为每个可能的XY组合创建一个图。如果您只关注特定变量对之间的关系，则这种类型的矩阵会很有效。矩阵数据分析法p51通过创建一个散点图阵列来同时评估许多变量矩阵数据分析法以SGS讲师提供的案例为例进行说明。1

选择图形>矩阵图>图的矩阵>包含平滑期2

在对话框的图形变量中输入

文件、管理、质量和技术。3

矩阵选项里，确定矩阵显示和变量标签位置。5

单击确定，输出图形。矩阵数据分析法以SGS讲师提供的案例为例进行说明。谢谢！培训资料保存在：\\tbd-s04\SharedTBD-S04\CLI_Project_Paper\QA\record_maitain_QA\140-部门培训记录example\部门其他培训-example\QA\QC七工具谢谢！培训资料保存在：\\tbd-s04\SharedTBDMinitab15的使用QC7工具常用图形的制作p542010-10-27Minitab15的使用QC7工具常用图形的制作p1CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp56Minitab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。p3Minitab介绍Minitab是众多统计软件当中比较简p57Minitab的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基本统计时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量图形分析直方图散布图时间序列图条形图饼图边际图概率图茎叶图特征图箱图矩阵图轮廓图三维图点图p4Minitab的功能计算功能数据分析功能多变量分析图形分CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp59Minitab界面工作表: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会话:分析结果输出窗口p6Minitab界面工作表:主菜单会话:同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.p60Minitab界面不同的要求选择不同的保存命令同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.p7Minp61数据类型的转换（ChangeDataType）Select:数据>更改数据类型>需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列p8数据类型的转换（ChangeDataType）Selp62数据的堆叠（Stack&Unstack）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堆叠数据Select:数据>堆叠>列/行p9数据的堆叠（Stack&Unstack）输入需要堆积的列p63数据块的堆叠（StackBlocks）原始数据在对话框中输入2~5列数据，及注解列输入新工作表或注解的位置输出数据

Select:数据>堆叠>列的区组p10数据块的堆叠（StackBlocks）原始数据在对话原始数据p64转置栏（TransposeColumns）输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列

Select:数据>转置列输出数据原始数据p11转置栏（TransposeColumns）输p65合并（Concatenate）输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据输出数据

Select:数据>合并p12合并（Concatenate）输入需要连接的数据列输入p66编码（Code）原始数据编码规则被编码的变量

Select:数据>编码>输出数据p13编码（Code）原始数据编码规则被编码的变量SeleCONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitab界面和基本操作介绍2Minitab用于QC7工具常用图形的制作3CONTENTSMinitab软件和基本功能简介1Minitp68QC新旧七工具常用的图形如下特性要因图柏拉图散布图直方图控制图层别图查检表关联图系统图亲和图矩阵图PDPC法箭条图矩阵数据解析法QC旧七工具QC新七工具p15QC新旧七工具常用的图形如下特性要因图关联图QC旧七工p69例子操作人员设备物料方法环境信息管理者能源/资源精制操作错误收集器试剂精制流程不合理空气结净度不达标参考文献过于陈旧工作安排不合理突然停电新员工冰箱菌体保存缓冲液不合理低温室温度异常SOP不完备资料读取不足突然停水树脂保存条件不合理指示错误特性要因图为何某酶的活性异常p16例子操作人员设备物料方法环境信息管理者能源/资源精制操p70输入表中Select:统计>质量工具>因果图注意输入格式特性要因图p17输入表中Select:统计>质量工具>因p71填好各项需要的参数特性要因图p18填好各项需要的参数特性要因图p72结果输出特性要因图p19结果输出特性要因图p73例子项次NC类型NC数量1VendorError92PackagingError43QCFailure34LabelError25AliquotingError26ExpirationDate27ImproperHandling2柏拉图2010年NC发生类型分析p20例子项次NC类型NC数量1VendorError92p74输入数据Select:统计>质量工具>Pareto图柏拉图p21输入数据Select:统计>质量工具>Pp75填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其他项所占的比率柏拉图p22填好各项参数可以对柏拉图进行命名输入缺陷列输入频数列其p76结果输出柏拉图p23结果输出柏拉图p77例子YX65800668106582066830678406785068860688706789068900散布图p24例子YX65800668106582066830678p78输入数据Select:图形>散点图散布图p25输入数据Select:图形>散点图散布图p79输入参数散布图p26输入参数散布图p80输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。更详细的说明可以参见回归分析散布图p27输出图形可以用直接方式判定，有正相关的倾向。散布图p81例子Select:图形>直方图直方图p28例子Select:图形>直方图直方图p82填入参数可以同时为几个变量作直方图直方图p29填入参数可以同时为几个直方图p83结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定更深入的分析可以参见制程能力分析部份。直方图创建直方图后，可以使用选择条形>编辑条形>区间来自定义区间的数量和位置。p30结果输出请依照QC7的方法来进行图形分析和判定直方图控制图分类

控制图类型功能标准差σ估算方法（默认）计量值控制图单值变量控制图单值控制图I控制图跟踪过程水平移动极差的平均值来估计σ移动极差控制图MR控制图跟踪过程变异移动极差的平均值来估计σ单值-移动极差控制图I-MR控制图同时跟踪过程水平和过程变异移动极差的平均值来估计σ子组变量控制图子组平均值控制图Xbar控制图跟踪过程水平使用合并标准差来估计σ子组极差控制图R控制图跟踪大小为8或更小的样本的过程变异根据子组极差的平均值来估计σ子组标准差控制图S控制图跟踪大小为9或更大的样本的过程变异根据子组标准差的平均值来估计σ子组平均值-极差控制图Xbar-R控制图同时跟踪大小为8或更小的样本过程水平和过程变异子组极差的平均值来估计σ子组平均值-标准差控制图Xbar-S控制图同时跟踪大小为9或更大的样本过程水平和过程变异根据子组标准差的平均值来估计σ计数值控制图

不合格率控制图P控制图监测每个子组中的不合格率

不合格品数控制图C控制图监测每个子组中的不合格品数

p84控制图分类控制图类型功能标准差σ估单值控制图单值控制图标绘变量数据在一段时间内的单个观测值。使用此控制图可以在难以或不可能将测量值分成子组时监控过程中心。这种情况通常在测量费用高昂、生产量偏低或产品生产周期很长时发生。单值控制图也称为I控制图。使用单值控制图来跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因。单值控制图使用移动极差的平均值来估计过程变异σ（标准差）。标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差，代表大部分数值和其平均值之间差异较大；一个较小的标准差，代表这些数值较接近平均值。标准差公式：p85单值控制图单值控制图标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量单值控制图-绘制与分析出荷到CLI的制品，在干冰运输条件下，对其运输过程的温度进行跟踪监测，每小时取一个温度值，做其单值控制图，并进行质量分析。选择：统计>控制图>单值的变量控制图>单值。在变量中，输入温度。单击单值控制图选项，然后单击阶段选项卡，输入外部环境单击S限制选项卡，输入显示控制限在标准差的倍数：6单击存储选项卡，选择均值和标准差。单击检验选项卡，执行选定的特殊原因检验。单击确定p86单值控制图-绘制与分析出荷到CLI的制品，在干冰运输条件下，输出结果分析：检验1。1个点，距离中心线超过6.00个标准差。检验出下列点不合格:1,27,49,75,76,117,118。单值控制图-绘制与分析单值控制图显示控制限制范围之外有7个点，这7个点基本都处于运输箱转移到下一运输线时。p87输出结果分析：单值控制图-绘制与分析单值控制图显示控制限制范均值Xbar控制图-制作与分析X控制图子组平均值的控制图。使用X控制图可以跟踪过程水平并检测是否存在特殊原因。默认情况下，Minitab的X控制图使用合并标准差估计过程变异σ。合并标准差是所有数据点在其组平均值（不是总体平均值）附近的平均展开幅度。它是每个组的标准差的加权平均值。加权使更大组对总体估计值产生更大比例的影响。例如，您的研究有以下四个组：

组平均值标准差N

1

9.7

2.5

50

2

12.1

2.9

50

3

14.5

3.2

50

4

17.3

6.8

200合并标准差=5.486p88均值Xbar控制图-制作与分析X控制图合并标准差是所有均值Xbar控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，利用子组均值Xbar控制图检测分注过程是否稳定。操作步骤：1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入分注体积。3

在子组大小中，输入分组。4单击存储选项卡，选择均值和标准差。5

单击Xbar选项，然后单击检验选项卡。6

选择执行所有的特殊原因检验。7

单击S限制选项卡。8

在显示控制限在下的标准差的这些倍数中输入3。在每个对话框中单击确定。p89均值Xbar控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据均值Xbar控制图-制作与分析检测结果检验8.行内连续8点距离中心线超过1个标准差（中心线的上方和下方）检验出下列点不合格:8p90均值Xbar控制图-制作与分析检测结果p37极差R控制图和标准差S控制图子组极差的控制图。使用R控制图可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原因。R控制图通常用于跟踪大小为8或更小的样本的过程变异。默认情况下，R控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。子组标准差的控制图。使用S控制图可以跟踪过程变异并检测是否存在特殊原因。S控制图通常用于跟踪大小为9或更大的样本的过程变异。默认情况下，S控制图根据子组标准差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ

的历史值。p91极差R控制图和标准差S控制图子组极差的控制图。使用R控标准差S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，检测过程是否变异。由于每组含9-13个检测数据，所以使用S控制图，每组的测量次数有所不同，因此数据中的子组大小不等，要使用合并标准差估计σ。1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>S。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入体积。3

在子组大小中，输入分组。5

在每个对话框中单击确定。p92标准差S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行标准差S控制图-制作与分析解释结果检验1。1个点，距离中心线超过3.00个标准差。检验出下列点不合格:6,7p93标准差S控制图-制作与分析解释结果p40Xbar-R控制图-Xbar-S控制图在同一个图形窗口中显示子组平均值控制图（Xbar控制图）和子组极差控制图（R控制图）。Xbar控制图绘制在屏幕的上半部分，R控制图绘制在下半部分。通过同时查看这两个控制图，可以同时跟踪过程水平和过程变异，以及检测是否存在特殊原因。Xbar和R控制图通常用于跟踪大小为8或更小的样本的过程水平和过程变异，而Xbar和S控制图用于较大的样本。默认情况下，Xbar-R控制图根据子组极差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。在同一个图形窗口中显示子组平均值控制图（Xbar控制图）和子组标准差控制图（S控制图）。Xbar控制图绘制在屏幕的上半部分，S控制图绘制在下半部分。通过同时查看这两个控制图，可以同时跟踪过程水平和过程变异，以及检测是否存在特殊原因。默认情况下，Xbar-S控制图根据子组标准差的平均值来估计过程变异σ。您还可以使用合并标准差，或输入σ的历史值。p94Xbar-R控制图-Xbar-S控制图在同一个图形窗口中显示Xbar-S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据进行分析：数据分为8组，每组包含9-13个数据，检测过程是否变异。由于每组含9-13个检测数据，所以使用Xbar-S控制图，每组的测量次数有所不同，因此数据中的子组大小不等，要使用合并标准差估计σ。1

选择统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-S。2

选择图表的所有观测值均在一列中，然后输入分注体积。3

在子组大小中，输入

分注者。单击确定。4在Xbar-S选项中估计选项卡中选择合并标准差p95Xbar-S控制图-制作与分析对业务部分注体积检测实验的数据Xbar-S控制图-制作与分析解释结果由S控制图检测出第6、7组分注体积的标准差落于控制限制范围外。虽然Xbar控制图中6、7组分注体积平均值落于控制限制范围内，但是S控制图不受控，所以Xbar控制图的控制限制就不准确了。p96Xbar-S控制图-制作与分析解释结果p43属性控制图属性控制图结构上类似于变量控制图，只不过它们是根据计数数据而不是测量数据绘制统计图。例如，可将产品与标准进行比较，并将其归类为有缺陷产品或无缺陷产品。也可以根据产品的缺陷数为产品归类。缺陷品控制图您可以将产品与标准进行比较，并将其归类为有缺陷产品或无缺陷产品。缺陷品控制图有：

P控制图，该控制图绘制每个子组中缺陷品的比率。

NP控制图，该控制图绘制每个子组中缺陷品的数量。缺陷控制图如果产品非常复杂，则某一缺陷并不一定会导致缺陷产品。根据产品的缺陷数将产品归类有时会更加方便。缺陷控制图有：

C控制图，该控制图绘制每个子组中的缺陷数。当子组大小固定时，请使用C控制图。

U控制图，该控制图绘制在每个子组中抽取的每单位样本的缺陷数。当子组大小不固定时，请使用U控制图。p97属性控制图属性控制图结构上类似于变量控制图，只不过它们是根据属性控制图属性控制图控制界限计算p

图n)p-(1p3