【8A文】minitab经典案例及分析.ppt

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Minitab的使用Minitab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。

Minitab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的功能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Minitab的功能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概率与样本容量Minitab的功能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三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图课程内容安排由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：

课程内容安排第一天上午Minitab基本界面和操作介绍基本界面和操作介绍常用图形的常用图形的Minitab操作操作特性要因图柏拉图散布图直方图时间序列图课程内容安排第一天下午SPC的的Minitab操作操作1）Box-Cox转换数据为正态2）Xbar-RChart3）Xbar-SChart4）I-MR-R/SChart5）PChart6）NPChart7）CChart课程内容安排第二天上午能力分析能力分析1）正态分布图能力分析2）泊松分布图能力分析3）组间/组内能力分析4）Weibull能力分析基本统计1）描述统计课程内容安排第二天下午基础统计基础统计2）单样本Z测试3）单样本T测试4）双样本T测试5）成对T测试6）1比率测试7）2比率测试8）相关分析9）正态分布MSAMSA测量系统分析测量系统分析1）测量重复性和再现性（交叉Crossed）2）测量重复性和再现性（嵌套Nested）3）测量走势图4）测量线性研究5）属性测量R&R研究（计数）第三天上午多元變異圖單因子ANOVA因子ANOVA卡方獨立性檢定迴歸分析下午田口DOE疑問解答Minitab界面和基本操作介绍Minitab界面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主菜单SessionWindow:

分析结果输出窗口Minitab界面同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.不同的要求选择不同的保存命令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数据类型的转换（ChangeDataType）Select:

DataChangeDataTypeTexttoNumeric需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列数据的堆积（Stack&Unstack）Select:

DataStackStackColumns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数据块的堆积（StackBlocks）Select:

DataStackStackBlocksofColumns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:

DataTransposeColumns连接（Concatenate）Select:

DataConcatenate输入需要连接的数据列输入新数据列的位置原始数据编码（Code）Select:

Datacode原始数据编码规则被编码的变量Minitab之常用图形QC7手法常用的图形如下特性要因图控制图（参见minitab控制图教材）柏拉图散布图直方图时间序列图特性要因图决定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中输出结果图形练习人机料法环测不够熟练设备没有保养原料没有检查没有设定标准化方法温度太高仪器偏差太大培训不够设备不常清扫原料含水太高抽样方式不合理湿度太高仪器R&R太高监督不够没有进行首模验收输入表中注意输入格式Select:

StatQualitytoolsCauseandeffect填好各项需要的参数结果输出柏拉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特性练习项次缺陷项数量1虚焊5002漏焊3003强度不够2004外观受损1505其它160输入数据Select:

StatQualitytoolsParetoChart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结果输出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之间的关系练习YX65800668106582066830678406785068860688706789068900输入数据Select:

GraghScatterPlots输入参数可以选择不同的输出表现形式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输出图形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练习请打开EXCEL档案的计量型部份Select:

GraghHistogram填入参数可以同时为几个变量作直方图结果输出请依照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。

时间序列图决定你所关心的Y或X收集Y或X的数据输入MINITAB表MINITAB绘出时间序列图进行判定练习时间销售量2003/11502003/21262003/31352003/41652003/51902003/61702003/71752003/81802003/9176输入数据Select:

GraghTimeSeriesPlots填入参数时间刻度设置结果输出依此状况来判定未定的销售趋势。

Minitab的SPC使用Minitab可提供的图形计量型Xbar-RXbar-sI-MRI-MR-sZ-MR计数型PNpCUXbar-R做法Xbar-R是用于计量型判稳准则：

连续二十五点没有超出控制界限。

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。

Xbar-R做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施Xbar-R练习打开下列档案Select:

StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-R输入参数根据不同的输入方式选择不同的分析方法若数据输入在一列中，则确定出每组的样本数决定控制用控制图的控制界限输入稳定条件下的平均值和标准差，即确定出控制用控制图的控制界限。

Xbar-ROptions选项可以在这里选择判异准则Box-Cox正态转换进行正态性转换Storage项输出数据的平均值和标准差图形输出判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图Xbar-s做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施Xbar-s练习打开下列档案Select:

StatControlChartVariablesChartsforsubgroupXbar-s输入参数解释与Xbar-R图相同图形输出判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图I-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施I-MR练习打开下列档案，用其来进行I-MR图练习Select:

StatControlChartVariablesChartsforindividualsI-MR输入参数输入变量控制用控制图的控制界限如果是控制用控制图请输入数据图形输出判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图I-MR-R图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施I-MR-R练习打开下列档案，用其来进行I-MR-R图练习Select:

StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR输入参数输入变量和样本数图形输出判图请判定前图是否有异常请问本图为解析用图或是控制用图Z-MR图做法决定要研究或控制的Y或X特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施Z-MR练习打开下列档案，用其来进行Z-MR图练习Select:

StatControlChartVariablesChartsforindividualsZ-MR输入参数输入变量输入自变量决定估计选择标准差的估计方法图形输出p图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施p练习P图只能适用在二项分布的质量特性性。

在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。

输入数据请打开数据文档Select:

StatControlChartAttributesChartsP输入参数输入样本数输入变量决定判异准则选择判异准则计数型的判异准则与计量型的不太一样保存P值保存根据数据计算所得到的总的不良率图形输出np图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施np练习np图只能适用在二项分布的质量特性性。

在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。

Np图要求的每组的样本数必须是一样的。

输入数据请打开数据文档Select:

StatControlChartAttributesChartsNP输入参数输入样本数输入变量图形输出c图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施C图练习c图只能适用在卜氏分布的质量特性上。

在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。

另外就是基本上c图的样本要一定才可以。

如果样本数不一样，则应当使用u图。

输入数据请打开数据文档Select:

StatControlChartAttributesChartsC输入参数输入变量决定判异准则判异准则同P图一样图形输出u图做法决定要研究或控制的Y特性收集数据输入minitab中用minitab绘图及分析判定及采取措施u图练习u图只能适用在卜氏分布的质量特性上。

在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。

输入数据请打开数据文档Select:

StatControlChartAttributesChartsU输入参数输入变量输入样本量图形输出MINITAB之制程能力分析制程能力之分类计量型（基于正态分布）计数型（基于二项分布）计数型（基于卜氏项分布）MINITAB能力分析的选项（计量型）CapabilityAnalysis（Normal）CapabilityAnalysis（Between/Within）CapabilityAnalysis（Weibull）CapabilitySixpack（Normal）CapabilitySixpack（Between/Within）CapabilitySixpack（Weibull）CapabilityAnalysis（Normal）该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。

输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。

CapabilityAnalysis（Between/Within）该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。

该命令适用于子组间存在较大变差的场合。

输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间子组内和总体能力统计。

CapabilityAnalysis（Weibull）该命会会划出带韦伯曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从韦伯分布。

输出报告中还包含总体过程总能力统计制程能力分析做法决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明STEP1决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明Y特性一般是指客户所关心所重视的特性。

Y要先能量化，尽量以定量数据为主。

Y要事先了解其规格界限，是单边规格，还是双边规格。

目标值是在中心，或则不在中心测量系统的分析要先做好。

STEP2决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明在收集Y特性时要注意层别和分组。

各项的数据要按时间顺序做好相应的整理STEP3决定Y特性决定Y特性收集Y特性数据输入MINITAB数据表进行分析结果说明将数据输入MINTAB中，或则在EXCEL中都可以。

STEP4决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITABSTATQUALITYTOOLCAPABILITYANALYSISNORMALSTEP5决定Y特性決定Y特性收集Y特性數據輸入MINITAB數據表進行分析結果說明利用MINITAB的各项图形来进行结果说明练习样本X1X2X3X4X5199.7098.72100.24101.28101.20299.32100.97100.8799.2498.21399.8999.83101.4899.56100.90499.1599.7199.1799.3098.80599.66100.80101.06101.16100.45697.7498.8299.2498.6498.737101.18100.2499.6299.3399.918101.54100.96100.62100.67100.499101.49100.6799.36100.38102.101097.1698.2697.59100.0999.78输入数据注意输入方式Select:

StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNormal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选择标准差的估计方法一般选择复合的标准差估计方式选项的输入如果需要计算Cpm则需要输入目标值过程能力表现形式的选择以Cpk,Ppk结果的输出以Zbench方式输出结果说明请学员按此图形来说明该制程状况CapabilityAnalysis（Between/Within）CapabilityAnalysis（Weibull）此项的分析是用在当制程不是呈现正态分布时所使用。

因为如果制程不是正态分布硬用正态分布来分析时，容易产生误差，所以此时可以使用韦氏分布来进行分析，会更贴近真实现像。

练习请使用同前之数据来进行分析。

上规格：

103下规格：

97规格中心：

100输入相关参数Select:

StatQualityToolsCapabiltyAnalysisNonnormal填入选项要求韦氏分布的参数估计结果图形正态分布适用性的判定可以使用Statbasicstatisticnormalitytest但数据要放到同一个column中，所以必须针对前面的数据进行一下处理数据调整进行数据的堆积填写选项输入变量输入作为参考的概率线结果输出结果输出（加标0.5概率）计量型制程能力分析总结一般的正态分布使用CapabilityAnalysis（Normal）如果是正态分布且其组内和组间差异较大时可用CapabilityAnalysis（Between/Within）当非正态分布时则可以使用CapabilityAnalysis（Weibull）CapabilitySixpack（Normal）复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布（plot）直方图正态分布检定CPK,PPK练习请以前面的数据来进行相应的CapabilitySixpack（Normal）练习Select:

StatQualityToolsCapabiltySixpackNormal输入各项参数输入规格选定判异准则选择判异准则选择标准差估计方法默认值是复合标准差计算公式考虑可选择项如果希望计算Cpm,则输入目标值结果输出CapabilitySixpack（Between/Within）复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK同前练习及结果CapabilitySixpack（Weibull）复合了以下的六个图形XbarR原始数据分布直方图正态分布检定CPK,PPK结果输出二项分布制程能力分析二项分布只适合用在好，不好过，不过好，坏不可以用在0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。

示例数据在excel档案中Select:

StatQualityToolsCapabiltyAnalysisBinomial填好各项的参数输入样本数输入历史的不良率选好控制图的判异准则结果及输出卜氏分布制程能力分析卜分布只适合用在计数型，有二个以上的选择时例如可以用在外观检验，但非关键项部份0,1,2,3等二项以的选择，此种状况必须使用卜氏分布。

示例数据在excel档案中Select:

StatQualityToolsCapabiltyAnalysisPoisson填好各项的参数结果及输出基基础统计描述性统计一些参加统计学课程的学生做了一个简单的试验。

每个学生被要求记录下自己的每分钟脉搏跳动次数。

下面我们对他们脉搏跳动的数据进行简单的分析。

描述性统计1OpentheworksheetPULSE.MTW.2ChooseStatBasicStatisticsGraphicalSummary.3InVariables,enterPulse1.ClickOK.结果输出Z检验例例某零件，其厚度在正常生产下服从N（0.13，0.0152）。

某日在生产的产品中抽查了10次，其观测值为：

0.112，0.130，0.129，0.152，0.138，0.118，0.151，0.128，0.158，0.142。

发现平均厚度已稍增大至0.136，如果标准差不变，试问生产是否正常？

（取0.05）Z检验检验nH0：

0.13，H1：

0.13n由于已知，故用z检验由MINITAB计算，StatBasicStatistics1SampleZTestofmu=0.13vsnot=0.13Theassumedstandarddeviation=0.015VariableNMeanStDevSEMean95%CIZPC1100.1358000.0151060.004743（0.126503,0.145097）1.220.221t检验例例某宾馆六西格玛团队评定某项服务的等级，最大可能的级别为10。

团队规定服务等级的总体均值“达到7”的服务项目可以接受，总体均值“超过7”的认为有提高。

随机调查12位顾客，要求他们对此项服务评定等级，得到12个级别数据为：

7，8，10，8，6，9，6，7，7，8，9和8。

假设总体级别近似服从正态分布，在显著性水平0.05的情况下，问服务项目确实比规定可接受标准有提高吗？

t检验检验n建立假设H0：

7，H1：

7n未知，且n7是小样本，故选用t检验。

下面是MINITAB软件计算的结果：

Testofmu=7vs7VariableNMeanStDevSEMean95%LowerBoundTPC1127.750001.215430.350867.119892.140.0281P检验检验例例某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合某厂规定产品必须经过检验合格后才能出厂，某不合格品率格品率pp00不得超过不得超过55。

现从一批产品中随机抽取。

现从一批产品中随机抽取5050个进行个进行检验，发现有检验，发现有44个不合格品，问该批产品能否出厂？

个不合格品，问该批产品能否出厂？

（取（取0.050.05）1P检验检验用MINITAB软件计算，StatBasicStatistics1ProportionTestandCIforOneProportionTestofp=0.05vsp0.05SampleXNSamplep95%LowerBoundExactP-Value14500.0800000.0277880.2402P检验检验例例用用AA与与BB两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的两种不同的方法制造某种零件，从各自制造的零件中分别随机抽取零件中分别随机抽取100100个，其中个，其中AA有有1010个废品，个废品，BB有有33个废个废品。

在品。

在0.050.05水平上，能否认为废品率与方法有关？

水平上，能否认为废品率与方法有关？

2P检验检验用MINITAB软件计算，StatBasicStatistics2ProportionTestandCIforTwoProportionsSampleXNSamplep1101000.100000231000.030000Difference=p

（1）-p

（2）Estimatefordifference:

0.0795%CIfordifference:

（0.00235994,0.137640）Testfordifference=0（vsnot=0）:

Z=2.03P-Value=0.043标准差的检验标准差的检验例例在改革工艺前后，各测量了若干钢条的抗剪强度，数据如下：

改革后：

525，531，518，533，546，524，521，533，545，540改革前：

521，525，533，525，517，514，526，519设改革后钢条的抗剪强度，改革前为问：

可以认为改革工艺后钢条的抗剪强度标准差有改变吗？

标准差的检验标准差的检验设用MINITAB软件，StatBasicStatistics2VariancesMSA测量系统分析MSA的目的了解测量系统是否有足够的能力来侦测出产品或制程参数的变更。

MSA分析的对像只要控制计划当中所提出的测量系统就必须进行分析。

包含产品特性包含过程特性MSA分析方法的分类MSA计量型计数型破坏型计量型MSA计量型位置分析离散分析稳定性分析偏倚分析线性分析重复性分析再现性分析稳定性分析计数型MSA计量型风险分析法信号分析法数据解析法破坏性MSA计量型偏倚分析变异分析稳定性分析法偏移（Bias）真值观测平均值偏倚偏倚偏倚：

是测量结果的观测平均值与基准值的差值。

真值的取得可以通过采用更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值而定之。

重复性（Repeatability）重复性重复性是由一个评价人，采用一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值变差。

再现性（Reproducibility）再现性是由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。

再现性稳定性（Stability）稳定性时间1时间2稳定性（或飘移），是测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差。

线性（Linearity）量程基准值观测平均值基准值线性是在量具预期的工作范围内，偏倚值的差值线性（Linearity）观测平均值基准值无偏倚有偏倚Casestudy（你喜欢什么类型仪器）基准值观测平均值基准值观测平均值基准值观测平均值稳定性分析的做法n自控