Minitab全面经典教程：统计分析

输入上下规格界限
结果输出
•请依照直方图分析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
2006/1 2006/2 2006/3 2006/4 2006/5 2006/6 2006/7 2006/8 2006/9
填好各项需要的参数
结果输出 : Cause-and-Effect Diagram
Measuremen Material Personnel
不够熟练 培训不够 仪器R & R 太高 原料含s , p 太高 监督不够 仪器偏差太大 原料没有检查
没有进行点检 湿度太低 抽样方式不合理 设备不常清扫 温度太高 没有设定标准化 方法 设备没有保养
1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机 器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着 测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产 品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志. b.产品质量的变异具有统计规律性. 产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通 常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
Minitab全面经典教程
------- Minitab统计分析
2012.02.01
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。
上 午 特性要因图 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图
4）组间/组内能力分析 5）Weibull能力分析 基础统计和假设检验 1)描述统计 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)正态分布 方差分析 1)单因数和双因数方差分析 回归分析 1)简单回归 2)逐步回归 MSA测量系统分析 1)测量重复和再现性 (交叉Crossed、嵌套Nested) 2)测量走势图 3)测量线性研究 4)属性测量R&R 研究（计数）
编码 规则
编码结果
Minitab之常用图形
QC手法常用的图形如下:
特性要因图 控制图(参见SPC部分) 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图
特性要因图
决定特性Y 头脑风暴找出可能的要因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 培训 不够 监督 不够
为什么 有缺陷 产生
Environmen
Methods
Machines
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
1 2 3 4 5
缺陷项
虚焊 漏焊 强度不够 外观受损 其它
数量
500 300 200 150 160
输入数据
•Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart
零件重量
60.6 61.3 60.7 60.9 61.5 60.6 61.7 61.1 60.3 61.6 61.2 60.8 60.0 61.6 61.1 60.6 61.0 61.2 60.9 61.7 61.1 60.5 61.0 61.1 60.6 61.9 61.0 61.0 62.5 60.8 62.0 60.8 60.6 61.7 59.8 61.0 61.6 60.7 61.1 60.4 60.9 61.2 60.1 61.1 61.5 61.0 60.7 61.1 61.4 62.1 61.1 61.6 61.2 61.0 60.3 61.0 60.6 61.4 61.0 61.7 60.6 60.2 62.1 60.4 62.3 60.9 60.7 60.8 61.1 60.6 60.7 60.7 61.1 61.4 60.5
工具栏的介绍
打开文件 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
报告便栈 打开相关文件 显示因子设计
session窗口
当前数据窗口
剪切 复制 粘贴 恢复 重做 编辑最近对话框
状态向导 显示session窗口折叠 显示worksheets折叠 显示GRAPH折叠 项目窗口 历史记录
输入新工作表的位置
可以输入注解列
转置结果
连接（Concatenate）
• Select: Data > Concatenate
原始数据
输入需要连 接的数据列
输入新数据 列的位置
连接结果
编码（Code）
• Select: Data > code>Numeric to Text
原始数据 被编码的 变量 存储编码值的栏
转换后数据存放列， 可以是原来的数据列
数据类型的转换结果
数据的堆栈（Stack&Unstack）
•Select: Data > Stack > columns
原始数据 输入需要堆栈的列，如 果由前后顺序，按前后 顺序进行输入
输入堆栈后存 放列的位置
注解可以用来区 分数据的来源
数据的堆栈结果
数据块的堆栈(Stack Blocks)
填好各项参数
输入缺陷列 输入频数列 在此指定 “95%” 将使 余下的图示为 “Others” 。 设置X轴,Y轴标签 可以对柏拉图进行命名
结果输出
下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析
不良项目 摩擦痕 辊印 污染 划伤 线形裂纹 异物压入 斑痕 微细裂纹 垫纸压入 轧机垫纸印痕 合计 不良数 7.78 2.44 2.27 2.22 1.97 1.33 1.11 0.77 0.68 0.51 21.08 不良率 0.37 0.12 0.11 0.11 0.09 0.06 0.05 0.04 0.03 0.02 累计不良率 0.37 0.48 0.59 0.70 0.79 0.85 0.91 0.94 0.98 1.00
190 180 170 销售量 160 150 140 130 120 2006/1
2006/2
2006/3
2006/4
2006/5 时间
2006/6
2006/7
2006/8
2006/9
•依此状况来判定未定的销售趋势。 •依此状况来判定未定的销售趋势。
Minitab的SPC使用
一.控制图原理
•控 制 图
Minitab界面和基本操作介绍
Minitab界面
主菜单
Session Window: •分析结果输出窗口
Data Window: •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
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
项目管理窗口 关闭所有图形窗口 插入单元格 插入行 插入列 移除列
数据的生成
(Make Random Data)
例：生成一组男 生身高的数据， 要求：平均身高 175cm，标准偏 差5cm，数据个 数100.
• Select: Calc > Random Data > Normal
数据的生成结果
设备没有 原料没有 没有设定标 温度太 仪器偏差 保养 检查 准化方法 高 太大 设备不常 清扫 没有进行 点检 原料含 s,p太高 抽样方式不 湿度太 合理 低 仪器R&R 太高
输入表中
•Select: Stat > Quality tools> Cause - and - effect
注意输入格式
•Select: Data > Stack > Blocks of columns
原始数据
在对话框中输入2~5 列数据，注解列在前面
输入新工作表 和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
•Select: Data > Transpose Columns
输入需要转置的列
输入数据
Select: Gragh> Histogram 例:右表为某零件重量的数 据.试作(1)直方图 (2)计算均值x和标准差s (3)该特性值的下限是60.2 克,上限是62.6克,在直方图 中加入规格线并加以讨论.
填入参数
可以同时为几个 变量作直方图
可以选择不同的 输出表现形式
点击此选项
一.控制图原理
2.控制图的原理 a.计量值产品特性的正态分布
n (x ; μ , σ )
•控 制 图
0
μ
如果我们对某一计量 值产品的特性值(如:钢 卷厚度等）进行连续 测试,只要样本量足够 大,就可看到它们服从 正态分布的规律.
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：
区分
第一天
第二天
基本界面和操作介绍 65 190 170 175 180 176
输入数据
•Select: Gragh> Time Series Plot
时间刻度设置 时间刻度设置
填入参数
可以选择不同的 可以选择不同的 输出表现形式 输出表现形式
结果输出
Time Series Plot of 销售量
Minitab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
Minitab的功能
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
练习:
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
Y
65 66 65 66 67 67 68 68 67 68
X
800 810 820 830 840 850 860 870 890 900
输入数据
•Select: Gragh> Scatterplot
Minitab与6 Sigma的关系
在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推 行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得 以最大限度的发挥； 6 Sigma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。
输入参数
可以选择不同的 输出表现形式
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
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
序号
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 61.1 60.6 61.3 61.0 60.9 61.0 60.3 60.5 61.0 61.2 60.4 60.8 62.3 62.2 60.1 61.3 60.8 60.6 60.8 60.2 60.8 60.7 61.3 61.4 60.9 60.5 60.8 61.2 60.9 60.8 61.4 60.9 60.3 61.8 60.6 60.9 61.0 61.5 61.0 60.4 61.3 59.7 61.2 60.5 61.0
生成有规律的数据
• Select:Calc >Make Patterned Data >Simple Set of Number
结果输出
数据类型的转换
(Change Data Type)
• Select: Data > Change Data Type > Numeric to Text
需要转换的列
1)Xbar-R Chart 2)Xbar-S Chart 4)Z-MR Chart 下 3)I-MR Chart 5)I-MR-R/S Chart 午 6)P Chart 7)NP Chart 8)C Chart 9)U Chart
SPC的Minitab操作
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）二项分布图能力分析