MINITAB的实际操作及其解析

Minitab的实际操作及理解6σ(MFG)第一页，共四十七页。1.测定System的分析第二页，共四十七页。4.1精密度4.3重现性4.5%P/TRatio4.2反复性4.4%R&RScreen工程中所使用的荧光体药品的粘性度对荧光屏的品质起着较大的影响,因此Screen工程每交班时间都要测定管理药品的粘性度.

Screen工程的拉长或组长,科长为了评价测定荧光体药品粘性的粘度计信赖度,让3位交班班长各测定3个药品试料,反复测定各三次并记录其测定结果.荧光体药品的粘度规格范围为24±2.例题

测定人:3名(金班长,李班长,

朴班长)

药品试料:3个(1号试料,2号试料,3号试料)

测定次数:3次

总测定次数:27次(=3名×3名×3次)WorksheetSTATMENU第三页，共四十七页。Stat▶QualityTools▶GageR&RStudy(Crossed)...路径STATMENU第四页，共四十七页。③测定值⑤输入规格的公差②测定者④点击Options①样本编号⑥OK⑦OK

规格的范围

-上面的例题中点度规格范围是24±2,公差是±2,即为4.-如果规格范围是40±3,则公差是±3,即为6.

Dialog窗口STATMENU第五页，共四十七页。分析结果4.4%R&R4.1精密度4.2反复性4.3再现性4.5P/T

%R&R,P/T:

评价精密度的计测能力指数

▶%R&R:表示测量散布在总散布中所占的比率

→%R&R<30%的时候意味该计测器可以信赖.

▶P/T:表示测量散布在规格公差中所占的比率

→P/T<30%的时候意味该计测器可以信赖.4.44.5

精密度

(测量的散布程度)

▶对精密度的评价方法是通过%R&R,P/T.

→精密度有反复性和再现性的区分.

4.1

反复性

▶测定机的散布程度4.2

再现性

▶测定者间的散布程度4.3Session窗口第六页，共四十七页。Graph窗口(1)第七页，共四十七页。4.1精密度4.2反复性4.3再现性4.4%R&R4.5P/T

ComponentsofVariation

▶通过画柱状图来表示Session窗口上的分析结果,

柱状图通过%R&R,P/T的基准来表示各个精密度,反复性,再现性.

▶精密度,反复性,再现性

的柱子高度越低越好.Graph窗口(2)第八页，共四十七页。

RChartby测量者

-每点表示某一个测量者对同一个产品反复测定几次时,其中的最大值与最小值的差值(称为极差),

用R值表示.-所有点应该处于管理上下限以内.-对测量者别进行评价的时候,R值越小表示某个测量者

反复测量的越精密.

本例中的白班长所测量的三次R值相比其他人要小,

因此可说明白班长较其他人测量要精密些.

XbarChartby测量者

-每个点表示某个测定者对同一产品的反复测量几次时,

几个测量值的平均值.-管理上下限的幅度表示测量散布的大小.-希望所有的点都在管理上下限以外,并且呈现出有规律的

形态.

即,希望产品间的散布比测量的散布要大.Graph窗口(3)第九页，共四十七页。

By样本编号

-表示各样本所有测量值的平均及其散布的程度.-对于每个样本来说,我们希望反复几次测量的所有值其散布的程度越小.

By测量者

-表示各测量者所有测量值的平均及其散布的程度.-理论上对于各个测量者所有的测量值的平均值应相等.

By测量者*样本编号

Interaction

-表示按照样本别各测量者之间的测量值.-理论上各条线应该平行或重合,假设线之间有交叉,

我们可以认为测量者与样本之间有交互作用.Graph窗口(4)第十页，共四十七页。2.BasicStatistics(统计基础)第十一页，共四十七页。Stat▶BasicStatistics▶DisplayDescriptiveStatisticsWorksheet为观察A工程的品质特性－产品长度的分布与统计量，抽出一定量的样本（Sample)的数据。路径STATMENU第十二页，共四十七页。Dialog窗口①指定

变数②选定

Graphs

③选定Graphicalsummary④OK⑤OKSTATMENU第十三页，共四十七页。Session窗口1.1算术平均1.2标准偏差1.4中央值1.5最小值1.6最大值

四分位数:将Data依序排列后，重新区分开来

-Q1:依序排列Data时，列在25%位置的数字-Median:依序排列Data时，

列在50%位置的数字-Q3:依序排列

Data时，排列在75%位置的数字

平均的标准误差=σ/nSTATMENU第十四页，共四十七页。Graph窗口1.1算术平均1.2标准偏差1.4中央值1.5最小值1.6最大值1.3分散1.8标准偏差的信赖区间1.7平均的信赖区间1.9中央值的信赖区间1.10验证正规性

正规性验证

(注意水平

α=0.05)

▶P-Value≥0.05时

→可以认为

Data的散布遵循正规分布的规则。

▶P-Value＜0.05인경우

→Data的分布没有遵循正规分布的规则。1.10

Histogram,正规分布曲线

BoxPlotSTATMENU第十五页，共四十七页。3.CapabilityStudy(工程能力)第十六页，共四十七页。实习)求工程能力Stat▶QualityTools▶CapabilityAnalysis(Normal)...观察B工程品质特性之一的产品重量工程能力时,

每8个小时抽样5个样品并收集其数据,产品重量的规格(Spec.)为10±1g.例题

子群

子群

Worksheet路径STATMENU第十七页，共四十七页。③规格下限⑤OK②子群的大小④规格上限①指定变数

子群的大小

-上述例题中,

B工程每8小时抽出样品,即群的数量为5.

或者有因分为时间段在C3中可输入时间变数.

个别Data时输入“1”.

规格的上,下限

-上述例题中,因B工程做出的产品重量的规格为10±1g,规格下限为9,规格上限11.Dialog窗口STATMENU第十八页，共四十七页。

规格上限

规格下限算术平均

抽样数

群内标准偏差

全体标准偏差Graph窗口(1)STATMENU第十九页，共四十七页。

群内工程能力:

(潜在工程能力:假设群间无变动的条件下的工程能力)

▶Cp:在不考虑偏差,数据的平均与目标一致的假设下的工程能力

→基本假设:无平均偏差,

无群间变动

▶Cpk:考虑偏差的工程能力

→基本假设:

无群见假设

3.1Graph窗口(2)STATMENU第二十页，共四十七页。

全体工程能力

(实际的工程能力)

▶Pp:不考虑偏差,Data平均与目标一致假设下的工程能力

→基本假设:无平均偏差

▶Ppk:考虑偏差的工程能力

→基本假设:

无3.2Graph窗口(3)STATMENU第二十一页，共四十七页。3.3观测的不良率3.4群内预想不良率3.5全体预想不良率

PPM<LSL

-脱离规格下限的不良率

PPM>USL

-脱离规格上限的不良率

PPMTotal

-全体不良率

PPM

-1,000,000(百万)个中不良数

把PPM为%

-PPM除以10,000.

例如,30,000ppm时,不良率为3%.Graph窗口(4)STATMENU第二十二页，共四十七页。4.Chi-Square检验第二十三页，共四十七页。Chi-SquaretestX(原因变数)Y(结果变数)记数值计量值记数值计量值Chi-SquaretestLogisticRegressiont-testOne-WayANOVA回归分析相关分析STATMENU第二十四页，共四十七页。独立性检验Stat▶Tables▶Chi-SquareTestS公司的职位分布参考右表,想知道部门别人力的职位比率是

否相同.例题[1]Worksheet路径STATMENU第二十五页，共四十七页。Dialog창②点击OK①变数指定Dialog窗口STATMENU第二十六页，共四十七页。分析结果

P-value值

▶P-Value≥0.05的时候

→各变数相互独立.

▶P-Value＜0.05인경우→各变数相互从属.

-上例中的

P-Value=0.606,比0.05要大,职位比率和部门没有相关,是独立性变数.

即,可以推定部门别人力比率相同.Session窗口STATMENU第二十七页，共四十七页。5.T-Test第二十八页，共四十七页。t-test1-SampleZ2-Samplet1-SampletPairedtt-test的选择

1-SampleZ

▶在当我们想评价样本Data的平均和母集团(全体集团)的平均是否相同的时候...

且当母集团的平均和标准偏差已知的时候适用.

→为了观察从D电子购买的部品的平均重量,随机抽取10个样本并对其重量进行测量.

我们希望部品的重量为40g,到目前为止生产的部品的母标准偏差为3g.1-Samplet

▶在当我们想评价样本Data的平均和母集团(全体集团)的平均是否相同的时候...且当母集团的平均已知而标准偏差未知的时候适用.

→为了观察从D电子购买的部品的平均重量,随机抽取10个样本并对其重量进行测量.

我们希望部品的重量为40g,而部品的母标准偏差未知.

2-Samplet

▶在当我们想评价从两个相互不同的集团中取出的样本Data的平均是否相同的时候适用...

→

为了评价从D公司和E公司购买的部品的平均重量是相同还是不同,从各公司购买的部品中各随机抽取10个并测量其重量.

Pairedt

▶在当我们想评价两个互相成对的样本Data的平均是否的时候适用...

→为了评价从D公司购买的部品的左侧厚度和右侧厚度的平均是相同还是不同,随机抽取

10个并测量其左侧和右侧厚度.第二十九页，共四十七页。2-Samplet为了评价从D公司和E公司购买的部品的平均重量是否相同,从各公司购买的部品中各随机抽取10个并测量其重量.예제

StackedData

D公司部品的重量

E公司部品的重量

WorksheetSTATMENU第三十页，共四十七页。Stat▶BasicStatistics▶2-Samplet路径STATMENU第三十一页，共四十七页。③点击Assumeequalvariances

StackedData

①变数指定

(选择测量的Data列)⑤点击Boxplotsofdata⑥点击OK⑦点击OK④点击Graphs②变数指定(选择条件输入的列)Dialog窗口STATMENU第三十二页，共四十七页。分析结果

样本数

算术平均

标准偏差95.0%CI:两个集团平均差异的95%信赖区间

-上例中两个集团平均差异的95%信赖区间(-3.87,1.77),0在这个95%信赖区间以内.

即,(D公司部品平均重量

–

E公司部品平均重量=0)可以成立.

从这两个集团中分别收集的Data的平均可以相等的意思.

所以,从D公司购买的部品的平均重量和E公司购买的部品的平均重量可以相等.

P-Value▶P-Value≥0.05的时候→可以推断出两个集团的Data平均相同.▶P-Value＜0.05的时候→可以推断出两个集团的Data平均不相同.

上例中的P-Value=0.445,比0.05大,可说明

从D公司购买的部品的平均重量和从E公司购买的部品的平均重量相同.

两个集团平均的差异

Session窗口STATMENU第三十三页，共四十七页。

中央值(Median)

算术平均Graph窗口STATMENU第三十四页，共四十七页。6.ANOVA(分散分析)第三十五页，共四十七页。One-wayANOVA(一元分散分析)1平均差检验散布差检验平均差检验使用的Tool

2-Samplet(两个集团或条件时)

▶在当我们想评价从两个互相不同的集团中抽取的样本Data的平均是否相同的时候适用...

→为了评价从D公司购买的部品平均重量和从E公司购买的部品平均重量是否相同,从各个公司

购买的产品中各随机抽取10个并测量其重量.

One-wayANOVA(三个以上集团或条件时)

▶在当我们想评价从互相不同的三个以上集团中抽取的样本Data的平均是相同还是不同的时候适用...

→在E工程生产的部品其HoleSize是最重要的品质.而E工程生产该部品起用了3台设备,

为了评价设备别生产的部品

HoleSize的平均是否相同,按照设备别生产的部品各随机抽样5个,

并测量其HoleSize.

STATMENU第三十六页，共四十七页。平均差检验在E工程生产的部品其HoleSize是最重要的品质.而E工程生产该部品起用了3台设备,为了评价设备别生产的部品HoleSize的平均是否相同,按照设备别生产的部品各随机抽样5个,并测量其HoleSize.假设HoleSize的目标值是25.0mm.例题

UnstackedData

StackedData1号设备部品的HoleSize

2号设备部品的HoleSize

3号设备部品的HoleSize

WorksheetSTATMENU第三十七页，共四十七页。Stat▶ANOVA▶One-way

StackedData路径STATMENU第三十八页，共四十七页。Dialog창

StackedData

①变数指定

(选择测量的Data列)⑥OK③点击Graphs②变数指定(选择条件输入的列)④点击Boxplotsofdata⑤OKDialog窗口第三十九页，共四十七页。分析结果

样本数

算术平均

标准偏差

设备的评价

-上例中的P-Value=0.009,比0.05小,可说明三个设备中中至少有一个设备生产的产品的HoleSize平均与其它不同.-HoleSize的目标值为25.0mm,平均的信赖区间中包含25.0mm,可推断出其中的1号设备和2号设备是较好的设备,而3号设备不好.-如果,P-Value比0.05大时,不能确定设备别生产的产品的HoleSize的平均有不同，从而评价三个设备这也是没有

太大的意义.

条件别平均的95%信赖区间

P:P-Value

▶P-Value≥0.05的时候

→可推断出各集团间Data平均相同.

▶P-Value＜0.05的时候

→可得知至少有一个集团Data平均与其它不同.-上例中的P-Value=0.009,比0.05小,可说明三个

设备中至少有一个设备生产的产品的HoleSize平均与其它设备不同.

25.0mm:HoleSize目标值

设备名Session窗口第四十页，共四十七页。

Boxplots-

可看出各设备别中心和散布的程度.Graph窗口STATMENU第四十一页，共四十七页。7.StatisticalProcessControl(管理图)1.1U管理图P管理图I-MR管理图C管理图NP管理图1.21.31.41.51.6X-R管理图第四十二页，共四十七页。X-R管理图U管理图P管理图I-MR管理图C管理图NP管理图理度的选择C管理图Data의유형计量值计数值Data的类型Data의유형是不是不良品数量？是否是具体的缺陷?已收集的Data是否是个别的？是否组成群数据？抽样数是否是一定量？抽样数是否是一定量？U管理图NP管理图P管理图I-MR管理图X-R管理图个别

DataData群

不良数缺陷数否是否是