MSA_SPC_MINITAB使用方法

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Minitab的操作

Minitab的操作
简介
Minitab是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于数据分析、六西格玛工程和质量管理等领域。

它提供了多种统计分析方法和可视化工具，使用户能够轻松地进行数据探索、假设检验和模型建立等工作。

本文将介绍Minitab的一些根本操作，帮助用户快速上手使用该软件。

安装与启动
首先，我们需要下载并安装Minitab软件。

在官方网站上下载安装程序，并按照指示进行安装。

安装完成后，可以在计算机的应用程序列表中找到Minitab并启动它。

数据导入
在Minitab中，我们可以通过多种方式将数据导入软件中进行分析。

常见的数据导入方法包括从Excel文件中导入、从文本文件中导入以及直接手动输入数据。

1. 从Excel文件导入数据
如果我们的数据已经保存在Excel文件中，可以通过以下步骤将数
据导入Minitab中：
1.在Minitab菜单栏中选择。

Minitab软件操作手册

Minitab软件操作手册简介Minitab是一款强大的统计分析软件，广泛用于工业、制造和学术领域。

本操作手册将介绍Minitab软件的基本操作和常用功能，帮助用户快速上手并进行数据分析。

目录1.安装和启动2.数据导入3.数据编辑4.描述性统计5.统计图表6.假设检验7.回归分析8.方差分析9.品质控制图10.数据拟合与预测11.数据转化和运算12.报告输出13.快捷键1. 安装和启动请到Minitab官方网站下载安装软件，并按照安装向导进行安装。

安装完成后，通过双击桌面上的图标来启动Minitab软件。

2. 数据导入Minitab支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV和文本文件等。

在菜单栏中选择“File > Open”选项，然后选择要导入的文件。

确认数据导入选项后，点击“OK”按钮即可将数据导入Minitab。

3. 数据编辑在Minitab软件中，可以对导入的数据进行编辑和整理。

通过选择菜单栏中的“Editor”选项，可以打开数据编辑器界面。

在编辑器中，可以修改数据值、添加新的列或行，并进行其他数据处理操作。

4. 描述性统计Minitab提供了一系列描述性统计工具，以帮助用户了解数据的基本特征。

在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics”选项，然后选择要进行统计分析的变量。

Minitab将显示出数据的平均值、标准差、最小值、最大值等统计结果。

5. 统计图表Minitab支持生成各种统计图表，包括直方图、散点图、饼图等。

在菜单栏中选择“Graph”选项，然后选择要生成的图表类型和变量。

Minitab将绘制出相应的统计图表，并提供丰富的自定义选项。

6. 假设检验Minitab可以进行各种假设检验，如单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。

在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics > t-Test”选项，然后选择要进行假设检验的变量和检验类型。

Minitab软件操作教程

Minitab软件操作教程1. 介绍Minitab是一款流行且功能强大的统计软件包，广泛用于数据分析和质量管理。

它提供了丰富的统计方法和图表工具，帮助用户快速分析数据、发现趋势和模式，并做出有用的决策。

本教程将带你逐步了解Minitab软件的基本操作。

2. 安装和启动Minitab首先，您需要安装Minitab软件。

请按照官方网站上的说明进行安装，并确保您拥有有效的许可证。

安装完成后，您可以在开始菜单或应用程序目录中找到Minitab的快捷方式。

点击Minitab图标启动软件。

在Minitab启动界面上，您可以选择新建项目或打开现有项目。

如果您是第一次使用Minitab，选择新建项目开始。

3. 创建数据集在Minitab中，数据集是您将要分析的数据的集合。

要创建一个新的数据集，请选择“Worksheet”选项卡并点击“New Worksheet”。

您可以手动输入数据或从外部文件中导入数据。

如果您选择手动输入数据，请注意确保数据按照正确的格式分列。

如果您选择导入数据，请确保数据文件格式与Minitab兼容。

4. 数据分析Minitab提供了丰富的数据分析方法，可以帮助您探索数据、找出异常值、计算统计量和生成图表。

以下是一些常用的数据分析方法：描述性统计：•平均值：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的平均值。

•方差和标准差：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的方差和标准差。

•百分位数：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Descriptive Statistics”计算数据列的百分位数。

假设检验：•单样本T检验：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“1-Sample t”执行单样本T检验，检验样本均值是否与给定值相等。

MINITAB使用方法MSA

MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。

在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。

以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。

1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。

确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。

2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。

3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。

可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。

5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。

以下是进行MSA分析的一些重要步骤。

a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。

c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。

d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。

标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。

6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。

根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。

MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。

以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。

MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。

使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。

MINITAB使用教程

MINITAB使用教程一、MINITAB的基本功能1. 数据输入与导入：可以通过手动输入数据或导入外部数据文件的方式将数据导入MINITAB中进行分析。

支持各种数据格式，如Excel、CSV等。

2.数据探索：可以对数据进行数据摘要、数据可视化、相关分析等操作，帮助用户了解数据的基本特征和结构。

3.统计分析：MINITAB提供了各种统计分析方法，如假设检验、方差分析、回归分析等，帮助用户进行数据分析和模型建立。

4.实验设计：MINITAB支持各种实验设计方法，如因子设计、响应面设计等，帮助用户设计高效的实验方案并分析实验结果。

5.质量控制：MINITAB提供了质量控制图、能力指数分析等功能，帮助用户监控生产过程的质量并制定改进措施。

6. 报告输出：MINITAB可以生成各种报告和图表，帮助用户清晰地展示分析结果，并支持将结果导出为Excel、Word等格式。

二、MINITAB的常用操作方法1.数据输入与导入（1）手动输入数据：打开MINITAB软件，选择“Worksheet”窗口，在工作表中逐行输入数据，可以使用Tab键在不同列之间切换。

（2）导入外部数据文件：选择“File”菜单中的“Import Data”选项，然后选择要导入的数据文件，设置数据导入的参数，最后点击“OK”按钮即可完成数据导入。

2.数据探索（1）数据摘要：选择“Stat”菜单中的“Basic Statistics”选项，设置需要统计的变量，MINITAB将显示各个变量的基本统计量，如均值、标准差等。

（2）数据可视化：在工作表中选中需要可视化的数据，选择“Graph”菜单中的“Graphical Summary”选项，选择合适的图表类型进行数据可视化。

3.统计分析（1）假设检验：选择“Stat”菜单中的“Basic Statistics”选项，设置需要进行假设检验的变量和检验类型，MINITAB将输出检验结果和显著性水平。

（2）方差分析：选择“Stat”菜单中的“ANOVA”选项，设置自变量和因变量，MINITAB将输出方差分析表和显著性水平。

minitab使用教程

minitab使用教程Minitab是一款统计分析软件，主要用于数据分析、统计推断和质量控制。

本教程将向您介绍如何使用Minitab进行一些基本的数据分析和图形绘制。

一、导入数据1. 打开Minitab软件。

2. 在菜单栏中选择"文件"，然后选择"导入数据"。

3. 在弹出的窗口中选择您要导入的数据文件，并点击"打开"。

4. 在"导入文本向导"中选择适当的选项，如数据分隔符和变量格式。

5. 点击"完成"以导入数据。

二、数据分析1. 描述统计a. 在"Stat"菜单下选择"基本统计"。

b. 选择"统计量"，然后选择您想要分析的变量。

c. 点击"OK"以生成描述统计结果。

2. 假设检验a. 在"Stat"菜单下选择"假设检验"。

b. 选择适当的假设检验方法，如"单样本t检验"或"配对样本t 检验"。

c. 选择要检验的变量，并设置显著性水平。

d. 点击"OK"以进行假设检验。

3. 回归分析a. 在"Stat"菜单下选择"回归"。

b. 选择"回归"，然后选择自变量和因变量。

c. 点击"OK"以进行回归分析。

三、图形绘制1. 直方图a. 在"Graph"菜单下选择"直方图"。

b. 选择要绘制直方图的变量。

c. 点击"OK"以生成直方图。

2. 散点图a. 在"Graph"菜单下选择"散点图"。

b. 选择自变量和因变量。

c. 点击"OK"以生成散点图。

MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文

数值应该在控制限内
应多数值在控制限外
在控制限外表示过程实际的变差大，同时表明测量能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可以对7#、10#进行分析。
所有点落在管理界限内－>良好
大部分点落在管理界限外－>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动－>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析：离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育；检查者3需要追加训练； (反复性)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关资料
注：其他选项若无要求，选择默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析：（1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－正态性检验： >

MINITAB使用教程

MINITAB使用教程MINITAB是一款流行的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据可视化和统计建模等领域。

它的界面简洁直观，功能强大，适合从初学者到专业人士的使用者。

本篇教程将介绍MINITAB的基本功能和使用方法，帮助读者快速上手。

第一部分：安装和设置2.打开MINITAB，首次运行会提示用户进行许可证注册。

按照提示填写相应信息完成注册。

3. 进入MINITAB主界面后，点击"Tools"（工具）选项，再点击"Options"（选项），可以对软件进行个性化设置，如界面语言、数值格式等。

第二部分：数据导入和管理1. 导入数据：点击菜单栏的"File"（文件），选择"Open Worksheet"（打开工作表），选择数据文件并导入。

2. 数据管理：MINITAB提供了丰富的数据管理功能，如数据排序、筛选、拆分等。

这些功能可以通过菜单栏的"Data"（数据）选项来实现。

第三部分：统计分析1. 单变量统计分析：选择要分析的变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如描述性统计、分布统计、控制图等。

2. 双变量统计分析：选择两个变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如相关性分析、回归分析等。

3. 多变量统计分析：选择多个变量，点击菜单栏的"Stat"（统计）选项，选择需要的统计方法，如主成分分析、聚类分析等。

第四部分：数据可视化1. 单变量可视化：选择要可视化的变量，点击菜单栏的"Graph"（图表）选项，选择需要的图表类型，如直方图、饼图等。

2. 双变量可视化：选择两个变量，点击菜单栏的"Graph"（图表）选项，选择需要的图表类型，如散点图、箱线图等。

MINITAB使用方法 MSA

反复性散布为 3.90%, 再现性散布为 2.14%，
因此可以说因作业者之间的变动比反复引起的差异更大。
%Study Var为 24.58%，大于基准值10%，但
小于基准值30%。
StdDev Source (SD) Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
要是超过R Chart的界限，就得调查其原因，并重新测定。
P10-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—样本是否如实反映工程散布
如果这些值均匀，意味标本没能如实反映工程的散布。
对应标本10， 3 位操作者测试的值。
P11-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—操作员的差异
P06-P55
测定系统分析(MSA) —计量型选项
文字描述
公差USL-LSL
用来计算 % Tolerance
不显示“%Contribution” 不显示“%Study Variation”
单图单页显示
P07-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析
P08-P55
32.03
32.03
32.03
32.03
32.04
32.03
32.04
32.04
32.04
将测量DATA转化为MINITAB所用! ( 活用Stack和Make Patterned Data ! )MINITAB操作路径:
DATA\STACK\ROWS 上述DATA为测量 Flat-cable的长度规格: 32±0.25mm
P05-P55

Minitab在SPC和MSA上的应用

数据类型名称使用场合优缺点计量型（计量型数据是连续型随机变量）如：机械零件的尺寸、酒精的纯度、钢筋的抗拉强度等平均值—标准差控制图适用于产品批量较大，且稳定、正常的工序，子组数量大于等于10计算最复杂，精度高；但不适合现场作业单值—移动极差控制图适用于因各种原因(时间、费用等）每次只能得到一个数据或希望尽快发现并消除异常因素的场合，适用于均质产品而无需抽取多个试样。

如一炉钢的成份简便省事，并能及时判断工序是否处于稳定状态，缺点是不易发现工序分布中心的变化计数型（计数型数据（包括计件和计点）是离散型随机变量）如：合格和不合格、单位缺陷数量不合格品率控制图（P）分析不合格率的推移样本数量可以不相等缺陷数控制图（C）缺陷总数量的推移样本数量相等单位缺陷数控制数（U）单位缺陷数量的推移分析样本数量可以不等不合格品数控制图（NP）样本数相等场合，分析不合格数的推移样本数量必须相等Minitab在过程控制上的应用平均值—极差控制图适用于产品批量较大，且稳定、正常的工序，子组数量小于10最常用，判断工序是否正常的效果好，但计算工作量大Minitab分析方法统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-R(B)统计>控制图>子组的变量控制图>Xbar-S(A)统计>控制图>单值的变量控制图>I-MR统计>控制图>属性控制图>NP统计>控制图>属性控制图>P统计>控制图>属性控制图>C)C统计>控制图>属性控制图>U（U）。

MSA用Mintab进行测量系统分析的操作指南

量具 R&R 研究 - 方差分析法
11、形成MINITAB分析数据输出如下
测量数据的量具 R&R
量具名称: 研究日期: 报表人: 公差: 其他:
游标卡尺 2013.2.25 肖爱娟 0.01mm
包含交互作用的双因子方差分析表
来源部件操作员部件 * 操作员重复性合计
自由度
SS
MS
9 0.0094489 0.0010499
，
如下图：
7、选择量具研究(量具R&R研究（交叉）(G))后，出现“对话框” 在下图输入所示信息
选择部件号栏
选择操作员栏
选择Xbar和R(x)
选择测量数据值栏
8、点击”量具信息” ，在出现的对话框中输入下图所示信息
输入量具名称
输入日期
输入制作者姓名输入量具的分辨率
9、信息输入完后，点击 “确认” 后，再点击“选项” 键，在出现的对话框输入下图所示信息
研究变异 %研究变
%公差
(6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
0.0179267 26.77
11.95
0.0177735 26.54
11.85
0.0023388
3.49
1.56
0.0023388
3.49
1.56
0.0645322 96.35
43.02
0.0669759 100.00
44.65
6.19
6.2
6.2
6.2
6.2
6.17
6.19
6.18
6.19
6.19
6.19
2、将数据复制到Mintable工作表中，如下图

MSA_SPC_MINITAB使用方法

要是超过R Chart的界限，就得调查其原因，并重新测定。
P10-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—样本是否如实反映工程散布
如果这些值均匀，意味标本没能如实反映工程的散布。
对应标本10， 3 位操作者测试的值。
P11-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—操作员的差异
反复性散布为 3.90%, 再现性散布为 2.14%，
因此可以说因作业者之间的变动比反复引起的差异更大。
%Study Var为 24.58%，大于基准值10%，但
小于基准值30%。
StdDev Source (SD) Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
24.58 19.76 14.62 6.78 12.96
7.15 5.75 4.25 1.97 3.77
辨别范周为 6，小于基准值 10 ，但大于基准
值 4。
总的来看，考虑与费用所需的精密度来决定是
Part-To-Part
Total Variation
2.74E-02
2.82E-02
0.140915
Two-Way ANOVA Table With Interaction Source part-no operator operator*part-no Repeatability Total DF 9 2 18 60 89 SS 0.0612844 0.0003622 0.0012822 0.0018667 0.0647956 MS 0.0068094 0.0001811 0.0000712 0.0000311 F 95.5910 2.5425 2.2897 P 0.00000 <0.05 0.10654 >0.05 0.00873 <0.05

MSA之minitab操作步骤

MSA之minitab操作步骤偏移操作步骤如下：选择实际测量值输⼊基准值1.P值⼩于0.05说明偏移有问题2.95%的置信区间并未包含基准值，说明偏移有问题线性操作步骤如下：按照此案例把数据输⼊⾄minitab1.第⼀列输⼊需要研究线性的产品编号（如需要研究⼏个尺⼨，分别对其进⾏编号；如果只研究⼀个尺⼨，需要把规格上下限包含）2.第⼆列输⼊每个尺⼨（规格）的基准值（真值）3.第三列输⼊对每个尺⼨的实测值4.AIAG⼿册建议重复测量12次1.线性百分⽐⼩于5%可以接收，否则不接受。

2.偏移=0线应包含在95%置信区间内。

同时满⾜以上两个条件，说明线性能够接受稳定性分析步骤：按照固定频次（如每天）同⼀⼈使⽤同⼀量具测量同⼀特性3-5次，按照此⽅法把测量数据输⼊minitab，以下就以⼀次测量5个数据为范例进⾏分析：依据⼀天连续测量数据（⼀般为4‐5个）*25，建议为100‐125个数据输⼊CTQ的规格中⼼值或者标准块的基准值（要接近CTQ的中⼼值）输⼊产品标准差的3‐10分之⼀此数据的⼩数点位数应和量具精度对应（如卡尺只能出现两位⼩数；千分尺出现3位）此⼩数点位数应与量具最⼩精度对应应与前⾯设置连续抽样的数量对应不能出现红点，出现红点说明违反判读规则；由此反馈出量具的稳定性是不够的。

反之，未出现红点，说明量具稳定性具备。

以上判读规则均适合平均数和极差控制图GRR之minitab操作步骤解析：C1列回合指重复次数（⼀般为重复三次）C2列花⽣编号指产品编号（⼀般选择10个样本，这⼗个样本必须覆盖控制上下限之数据）C3测试者指测试⼈员（⼀般选择三个，此三⼈为测试同⼀CTQ⼈员；如：成品检验、出货检验、实验室⼈员，不能选择测试CTQ⽆关⼈员）C4列按照实际测量数值输⼊（此输⼊⼈员为MSA计划⼈员）；选择测试样本应该随机选择，不能让测试⼈员有记忆（盲测）；可重复测量选择交叉不可重复测量（破坏性测量）选择嵌套⽅差分析可识别⼈员和量具之间的交互作⽤。

MSA_SPC_MINITAB使用方法

MSA_SPC_MINITAB使用方法MSA (Measurement Systems Analysis) 是一种用于评估测量系统能力和可靠性的统计分析方法。

而 SPC (Statistical Process Control) 是一种用于监控和改进过程稳定性和产品质量的方法。

在本文中，我们将探讨如何使用 Minitab 进行 MSA 和 SPC 分析。

首先，我们将重点介绍 MSA 的使用方法。

MSA 旨在评估测量系统的准确度、重复性和再现性。

在 Minitab 中，可以使用 "Stat" 菜单下的"Quality Tools" 子菜单中的 "Gage Study" 来进行 MSA 分析。

该工具提供了各种选项，包括 Crossed Gage Study、Nested Gage Study 和Attribute Gage Study等。

用户可以根据实际情况选择适合的选项。

在进行 MSA 分析前，首先要准备好数据。

数据应该包括测量值以及测量的重复次数或操作员信息。

在 Minitab 中，可以使用电子表格或直接输入数据来进行分析。

一旦数据准备完毕，用户可以选择相应的 MSA 分析方法。

例如，对于连续性数据，可以选择 Crossed Gage Study，该模型可以评估测量系统的准确度、重复性和再现性。

对于离散数据，可以选择 Attribute Gage Study，该模型可以评估测量系统的一致性和可靠性。

在进行 MSA 分析时，Minitab 会生成各种图表和统计指标来帮助用户评估测量系统的能力。

例如，在 Crossed Gage Study 中，Minitab 会生成 Xbar-R 和 Xbar-S 控制图来显示测量系统的准确度和重复性。

用户可以使用这些图表来确定测量系统是否稳定，并进一步改进测量过程。

接下来，我们将讨论如何使用 Minitab 进行 SPC 分析。

MINITAB使用方法MSA资料

MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析和质量控制。

其中，MSA（测量系统分析）是MINITAB的重要功能之一，用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。

以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。

1.数据准备在进行任何分析之前，首先需要准备好所需的数据。

通常，MSA分析需要测量值和重复测量的数据。

确保数据的可靠性和准确性非常重要。

2.导入数据在MINITAB中，打开一个新的工作表，并将数据导入其中。

可以通过以下途径导入数据：直接输入数据，从文本文件中导入，从其他软件（如Excel）中复制粘贴数据。

3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中，选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study（Crossed Design）」来创建测量系统分析工作表。

4.定义变量在弹出的对话框中，选择要分析的测量变量和因子，并定义各个变量的类型。

对于连续型变量，选择「Continuous Data」；对于离散型变量，选择「Attribute」。

根据实际情况，可能还需要定义其他属性，如测量上限、下限、精度等。

5.输入数据在测量系统分析工作表中，输入数据。

确保按照所定义的变量类型正确输入数据。

6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮，开始运行测量系统分析。

MINITAB将根据提供的数据，进行分析并生成结果。

7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果，评估测量系统的性能，并提出可能的改进措施。

根据分析结果的可行性，决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。

9.保存和导出结果在完成分析后，可以选择将结果保存为MINITAB项目文件（.MTB）或导出为其他常用格式，如Excel文件或PDF文档。

总结：MINITAB是一款强大的统计分析软件，可用于执行多种数据分析任务，包括MSA（测量系统分析）。

用Minitab完成MSASPC分析解读

4.选择“量具R&R研究（交叉）” 后点击，将对应的名称选择到对应的栏位中，如下图：
点“量具信息”可以添加量具名称、研究日期、报表人等；点“选项”可以添加标题，规格上下限等一些信息。如没有特别要求时可以直接点确定。
如何用Minitab运算GR&R
5.分析方法，选择方差分析法，点确定后如下图：
如何用Minitab运算GR&R
6.数据分析：
测量值的量具 R & R ( 方差分析 )
量具名称: 研究日期:
变异分量
100
% 贡献 % 研究变异
由此图可知：
报表人: 公差: 其他:
测量值 x
10.5
1.测量系统很差，几乎所有的变差都来源于测量系统，人员重复性构成测量系统变差的主要来源,量具的再现行效果也不理想。（左上角图）
样本均值
10.0
平均
_ _ X =9.9634
10.0 9.8
6.作业员*部件图可以看出，作业员与部件间存在显著的交互作用。此线能重合最为理想，不重合也要尽量平行。（右下角图）9.6ຫໍສະໝຸດ LCL=9.62751
2
3
4
5 6 部件
7
8
9
10
量具 R&R
研究变异 %研究变来源标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) 合计量具 R&R 0.208269 1.24961 100.00 重复性 0.195213 1.17128 93.73 再现性 0.072580 0.43548 34.85 作业员 0.072580 0.43548 34.85 部件间 0.000000 0.00000 0.00 合计变异 0.208269 1.24961 100.00 可区分的类别数 = 1