Minitab-基础操作培训

Minitab根底操作培训QualitySternZhouMinitab与6Sigma的关系在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6Sigma，并开始借助Minitab使6Sigma得以最大限度的发挥；6Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。Minitab界面SessionWindow:分析结果输出窗口DataWindow: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正态分布常用统计图形测量系统分析控制图过程能力分析试验设计假设检验简单的线性相关和回归其他小功能Outline大纲3/17/2024不同的要求选择不同的保存命令Minitab界面翻开文件保存文件打印窗口之前之后命令查找数据查找下一个数据取消帮助显示因子设计当前数据窗口session窗口剪切复制粘贴恢复显示worksheets折叠显示GRAPH折叠状态向导显示session窗口折叠工程窗口关闭所有图形窗口重做编辑最近对话框历史记录报告便栈翻开相关文件工程管理窗口插入单元格插入行插入列移除列工具栏的介绍1、正态分布3/17/2024检验正态性正态性检验图形化汇总概率图非正态分布转换为正态分布Johnson变换法Box-cox变换法非参数计算法1.正态分布

3/17/20241-1检验正态性

3/17/2024“统计→根本统计量→正态性检验”正态性检验是检验一组样本数据是否来自服从正态分布的总体。如果数据来自正态分布的总体，数据点应该紧密靠在拟合线上如果数据不是来自正态分布的总体，数据点远离拟合线。正态性检验是假设检验的一种P＞0.05无显著区别正态分布P＜0.05 显著区别非正态分布显著性水平α=0.051-1检验正态性

3/17/2024“统计→根本统计量→图形化汇总”P＞0.05无显著区别正态分布P＜0.05 显著区别非正态分布显著性水平α=0.053/17/20241-1检验正态性

“图形→概率图”P＞0.05无显著区别正态分布P＜0.05 显著区别非正态分布显著性水平α=0.051-2非正态分布转换为正态分布

3/17/2024“统计→质量工具→Johnson变换”变换失败1-2非正态分布转换为正态分布

3/17/2024“统计→控制图→Box-cox变换”Box-cox变换，再进行正态性检验3/17/20242、常用统计图形2.常用统计图形

3/17/2024直方图箱体图时间序列图鱼刺图柏拉图散点图3/17/20242.常用统计图形

2-1直方图3/17/2024“图形→直方图”2-2箱体图

3/17/2024“图形→箱线图”2-2箱体图

3/17/2024直观的了解数据分布，以及四分之一点，中位点，四分之三点，均值点，异常点2-3时间序列图

3/17/2024“图形→时间序列图”2-3时间序列图

3/17/2024结论：上半年波动范围较大，下半年呈显著递减趋势，说明某种积极因素在发挥作用。2-4鱼刺图

3/17/2024“统计→质量工具→因果”2-4鱼刺图

3/17/20242-5柏拉图

3/17/2024“统计→质量工具→Pareto图”2-5柏拉图

3/17/20242-6散点图

3/17/2024“图形→散点图”散点图只考察两变量之间的关系可以是线性相关，平方相关或立方相关进行相关分析或回归分析的根底。2-6散点图

3/17/2024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3/17/20243、测量系统分析3.测量系统分析

3/17/2024计量型测量系统-重复性和再现性计数型测量系统-Kappa值3/17/20243-1计量型测量系统-重复性和再现性3/17/2024“统计→质量工具→量具研究→量具R&R研究〔交叉〕”3/17/20243-1计量型测量系统-重复性和再现性SV/Toler测量系统能力<10可接收10-30带条件接收>30不可接受量具运行图3/17/2024“统计→质量工具→量具研究→量具运行图”3/17/2024“统计→质量工具→属性一致性分析”3-2计数型测量系统-Kappa值顾客之间的Kappa值κκ测量系统能力1两者完全一致0.9-1良好0.7-0.9可接受0-0.7不合格0一致程度不比偶然猜测好-1两者截然相反3/17/20244、控制图3/17/20244.控制图

4.控制图

3/17/2024“统计→控制图→子组的变量控制图→Xbar-R”+1σ+2σ-2σ-1σ-3σ+3σ3/17/20244.控制图

3/17/20245、过程能力分析3/17/20245.过程能力分析

5.过程能力分析

3/17/2024“统计→质量工具→能力分析→正态”5.过程能力分析

3/17/2024“统计→质量工具→CapabilitySixpack→正态”5.过程能力分析

3/17/20243/17/20246、试验设计6.试验设计

3/17/20242因子2水平设计主效应图过程X1X2X3X4Y1Y2Y3因子响应6-1.2因子2水平设计

3/17/2024“统计→DOE→因子→创立因子设计”3/17/2024“统计→方差分析→主效应图”6-2.

主效应图

3因子3水平：因子1〕注射时间取高水平1.8秒，因子2〕模具温度取中水平75℃，因子3〕注射压力取中水平520帕，将使响应变量承载力取值最大。3/17/20247、假设检验7.假设检验

3/17/2024比较两个样本的均值比较两个样本的标准差比较两个以上样本的均值比较两个以上样本的标准差3/17/20247.假设检验

7-1比较两个样本的均值

3/17/20243/17/20247-2比较两个样本的标准差

7-3比较两个以上样本的均值

3/17/2024

3/17/20247-4比较两个以上样本的标准差

3/17/20248、简单的线性相关和回归

8.简单线性回归

3/17/2024相关分析是用一定的数量指标度量变量之间的联系方向和程度，如正向强相关，负向强相关，中等正相关，无相关。不区分自变量和因变量，相关的变量不一定有因果关系。散点图回归分析是寻求变量之间联系的具体表达式，根据自变量的固定值去估计和预测因变量。必须明确划分自变量和因变量。相关和回归的区别3/17/2024回归3/17/2024“统计→回归→拟合线条”当确定两个变量间存在线性相关关系时，希望建立两者间的定量关系表达式，就是两个变量间的一元线性回归方程。3/17/2024“统计→回归→回归”回归3/17/20249、其他小功能9.其他小功能

3/17/2024去除异常点文本转换为数字生成随