minitab应用实例
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
minitab doe案例
minitab doe案例
以下是一个使用Minitab进行DOE（实验设计）的案例：
案例：PCB板的镀铜线质量优化
1. 确定每个因子的高低水平，例如温度、时间、电流等。
2. 打开Minitab软件，创建一个新的DOE计划。
3. 选择合适的因子数、区组中心点数、角点仿行数和区组数，以满足实验需求。
4. 生成正交试验矩阵，并按照计划进行实验。
5. 将实验数据复制到Minitab中进行DOE分析。
6. 选择因子和响应，进行效应图和方差分析。
7. 根据分析结果，优化因子水平，以提高镀铜线的质量。
通过以上步骤，可以使用Minitab进行DOE，优化PCB板的镀铜线质量。
minitab19 excel 实例
Minitab 19 Excel实例是一个用于数据分析的软件工具，它提供了多种数据导入选项，包括直接从Excel中导入数据、从数据库导入数据以及从其他数据文件格式导入数据等。
一旦数据导入完成，接下来的一步是对数据进行清洗。
Minitab 19 Excel实例提供了多种数据清洗工具，如去除空值、去除重复值、纠正数据格式等。
通过使用这些工具，可以确保数据完全准确且适合进行后续的分析。
在Minitab 19 Excel实例中，可以进行基本统计分析。
Minitab 19 Excel实例提供了广泛的统计分析工具，包括描述性统计、频率分析、方差分析等。
通过使用这些工具，可以获得数据的基本统计特征，如中位数、平均数、标准差等。
此外，Minitab 19 Excel实例还提供了图形和图表功能，可以帮助用户更好地理解和解释数据。
例如，可以使用柱状图、折线图、散点图等来展示数据的分布和趋势。
总之，Minitab 19 Excel实例是一个功能强大的数据分析工具，可以帮助用户更好地管理和分析数据，为决策提供支持。
八种控制图应用实例(minitab)
八种控制图应用实例(minitab)1、试作均值极差控制图S a m p l eS a m p l e M e a n25232119171513119753140302010__X=29.86UCL=45.27LCL=14.46S a m p l eS a m p l e R a n g e252321191715131197531604530150_R=26.70UCL=56.47LCL=0Xbar-R Chart of C1S a m p l eS a m p l e M e a n25232119171513119753140302010__X=29.86UCL=45.27LCL=14.46S a m p l eS a m p l e S t D e v25232119171513119753120151050_S=10.79UCL=22.54LCL=0Xbar-S Chart of C13、试作移动极差控制图O b s e r v a t i o nI n d i v i d u a l V a l u e25232119171513119753168.067.567.066.566.0_X=67.036UCL=67.657LCL=66.416O b s e r v a t i o nM o v i n g R a n g e2523211917151311975310.80.60.40.20.0__MR=0.2333UCL=0.7624LCL=0111111I-MR Chart of C14、试作样本大小n 相等时的p 控制图SampleP r o p o r t i o n2523211917151311975310.300.250.200.150.100.050.00_P=0.1496UCL=0.3009LCL=0P Chart of C15、试作样本大小n 相等时的pn 控制图SampleS a m p l e C o u n t252321191715131197531108642__NP=3.76UCL=9.49LCL=0NP Chart of C66. 试作样本大小n 不相等时的p 控制图〔案例〕某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据表，试作分析用控制图。
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
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简单应用
Minitab简单应用1. 引言Minitab是一款流行的统计分析软件，广泛应用于工业、教育和研究领域。
Minitab提供了丰富的统计工具和数据分析功能，能够帮助用户更好地理解和处理数据。
本文将介绍Minitab的简单应用，包括数据导入、数据分析和结果可视化。
2. 数据导入Minitab支持多种数据导入方式，包括Excel、CSV等格式。
用户可以直接在Minitab中翻开这些文件，或者通过拖放功能将文件拖到Minitab窗口中。
Minitab还提供了数据编辑功能，可以对数据进行添加、删除和修改。
数据导入后，用户可以开始进行数据分析。
Minitab提供了丰富的统计分析工具，能够满足不同用户的需求。
以下是Minitab中常用的数据分析功能：3.1 描述统计Minitab可以计算数据的平均值、中位数、标准差等统计量，并生成描述统计表和图表。
用户可以使用Minitab的描述统计功能来了解数据的根本情况。
3.2 t检验Minitab可以进行一样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。
用户可以使用Minitab的t检验功能来比拟两个样本之间的差异是否显著。
Minitab支持单因子方差分析和多因子方差分析。
用户可以使用Minitab的方差分析功能来比拟不同因素对数据的影响是否显著。
3.4 回归分析Minitab可以进行简单线性回归和多元线性回归分析。
用户可以使用Minitab的回归分析功能来建立模型并预测未来的结果。
3.5 质量工具Minitab提供了多种质量工具，如散点图、直方图和控制图等。
这些工具可以帮助用户分析过程中的变异情况，识别异常点和改良过程。
4. 结果可视化Minitab提供了丰富的结果可视化功能，用户可以将分析结果以图表的形式展示出来。
Minitab支持各种图表类型，如柱状图、线图、散点图和饼图等。
用户可以根据自己的需求选择适宜的图表类型，并自定义图表的样式。
5. 结论Minitab是一款强大的统计分析软件，可以帮助用户更好地理解和处理数据。
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
minitab 分类模型案例
minitab 分类模型案例Minitab是一种常用的统计分析软件，它可以用于各种分类模型的建立和分析。
下面列举了10个基于Minitab的分类模型案例，来说明其在实际应用中的作用和效果。
1. 疾病诊断模型：医院收集了大量患者的临床数据和诊断结果，利用Minitab建立了一个疾病诊断模型。
该模型可以根据患者的临床指标，如血压、血糖、血脂等，预测患者是否患有某种疾病，并给出相应的诊断建议。
2. 信用评分模型：银行通过Minitab分析了大量客户的信用记录和还款情况，建立了一个信用评分模型。
该模型可以根据客户的个人信息、财务状况和信用历史等因素，预测客户的还款能力和风险等级，并据此决定是否给予贷款。
3. 市场细分模型：一家电商公司利用Minitab分析了大量用户的购物行为和偏好数据，建立了一个市场细分模型。
该模型可以根据用户的购买记录、浏览行为和兴趣标签等，将用户分为不同的市场细分群体，并据此进行个性化推荐和营销策略。
4. 员工离职预测模型：一家公司利用Minitab分析了员工的离职记录和个人信息，建立了一个员工离职预测模型。
该模型可以根据员工的职位、工龄、绩效等因素，预测员工是否有离职倾向，并据此采取相应的人力资源管理措施。
5. 欺诈检测模型：一家保险公司利用Minitab分析了保单的理赔记录和客户信息，建立了一个欺诈检测模型。
该模型可以根据保单的理赔金额、申请时间、客户的历史记录等因素，预测保单是否存在欺诈嫌疑，并据此采取相应的调查和处理措施。
6. 产品质量分类模型：一家制造公司利用Minitab分析了产品的质量数据和生产参数，建立了一个产品质量分类模型。
该模型可以根据产品的生产批次、工艺参数、质量指标等因素，预测产品的合格率和质量等级，并据此进行质量控制和改进。
7. 股票市场预测模型：一家投资公司利用Minitab分析了股票市场的历史数据和宏观经济指标，建立了一个股票市场预测模型。
该模型可以根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等因素，预测股票的涨跌趋势，并据此进行投资决策和风险管理。
minitab应用实例
Minitab应用实例引言Minitab是一款流行的统计分析软件，可用于数据分析、质量管理和过程改进。
它提供了广泛的功能和工具，使用户能够轻松地进行数据探索、统计分析和报告生成。
本文将通过介绍几个实际应用实例，展示Minitab的一些主要功能和应用场景。
这些实例将涵盖数据探索、假设检验、回归分析和质量控制等方面。
数据探索数据探索是数据分析的第一步，它可以帮助我们了解数据的特征和结构。
Minitab提供了多种方式来进行数据探索，包括数据摘要、描述性统计、数据可视化等。
例如，我们有一组销售数据，想要了解销售额的分布和趋势。
我们可以使用Minitab的柱状图和直方图功能，绘制销售额的分布图。
这样可以直观地看到销售额在哪个区间的数据更多，是否存在异常值等。
另外，Minitab还提供了箱线图、散点图等图表类型，可以帮助我们分析数据间的相关性和趋势。
假设检验假设检验是统计学中常用的技术，用于验证关于总体参数的假设。
Minitab提供了多种假设检验的功能，可以帮助我们进行参数估计和假设检验。
举个例子，我们有一份某公司员工的薪资数据，我们想要检验该公司的平均薪资是否高于行业平均水平。
我们可以使用Minitab的t检验功能来进行假设检验，得出结论是否拒绝原假设。
除了t检验，Minitab还支持多种其他假设检验方法，如方差分析、卡方检验等。
回归分析回归分析是用于建立因果关系模型的一种统计技术。
Minitab提供了强大的回归分析功能，可以帮助我们建立和评估回归模型。
例如，我们有一份汽车销售数据，想要预测汽车销售量与价格、广告费用和促销活动等变量之间的关系。
我们可以使用Minitab的多元线性回归功能来建立回归模型，并通过分析回归系数和显著性水平来评估模型的拟合优度。
此外，Minitab还提供了其他回归分析方法，如逐步回归、逻辑回归等。
质量控制质量控制是制造业中重要的环节，用于监控和改善产品的质量。
Minitab提供了一系列用于质量控制的统计工具和方法。
Minitab应用及使用
多因素方差分析
扩展双因素方差分析，考虑多个分类变量对连续变量的影响。
质量控制工具
控制图
用于监控过程稳定性和检测异常波动，包括均值标准差控制图、均值-极差控制图等。
过程能力分析
评估过程在满足规格要求下的潜在能力，计算过 程能力指数。
实验设计
通过合理安排实验来优化产品或过程的性能，如 响应曲面法、正交试验等。
06
Minitab的未来发展与展 望
人工智能与机器学习
集成更多机器学习算法
Minitab将进一步集成人工智能和机器学习算法，为用户提供更智能的数据分析工具。
自动化预测和优化
通过机器学习技术，Minitab将能够自动进行预测和优化分析，帮助用户更好地理解数据和制定决策 。
数据科学和大数据支持
增强大数据处理能力
详细描述
SAS是企业级数据分析的标准软件，广泛应用于学术和 商业领域。Minitab主要集中在质量改善和可靠性工程。
总结词
编程与定制性
详细描述
SAS具有强大的编程能力，适合高级用户进行定制。 Minitab则更注重于非编程用户，提供了预设方法和图 形。
总结词
学习资源与社区
详细描述
SAS有庞大的用户社区和丰富的在线学习资源。 Minitab也有丰富的教程和培训材料，但社区规模相对 较小。
随着Minitab的不断发展，它逐渐成为 全球广泛使用的统计软件，广泛应用 于质量改善、可靠性工程、数据分析 等领域。
Minitab的主要功能与特点
01
02
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Minitab提供了丰富的统计功 能，包括描述性统计、回归分 析、方差分析、质量控制图等
。
Minitab具有直观的用户界面 ，使得用户可以轻松地执行各 种统计分析，而无需编写复杂
《minitab实例》课件
介绍如何使用Minitab进行质量控制分析，包括数据输入、选择合适的质量控制工具、运行分析和解 读结果等步骤。
图表制作实例
总结词
展示Minitab在图表制作方面的功能，包括散点图、柱状图、饼图和箱线图等 。
详细描述
介绍如何使用Minitab制作各种图表，包括数据输入、选择合适的图表类型、设 置图表参数、生成图表和解读图表等步骤。
Minitab的发展趋势与展望
人工智能与机器学习集成
大数据处理能力提升
定制化与个性化服务
随着人工智能和机器学习技术的快速 发展，Minitab将进一步集成这些技 术，提供更加智能化的数据分析解决 方案。
随着大数据时代的来临，Minitab将 加强其大数据处理能力，提高大规模 数据的分析效率。
为了满足不同行业和用户的需求， Minitab将提供更加定制化和个性化 的服务，为用户提供更加贴合需求的 解决方案。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行假设检验， 包括数据输入、选择合适的检验方法 、设置参数、运行检验和解读结果等 步骤。
方差分析实例
总结词
展示Minitab在方差分析中的应用， 包括单因素和多因素方差分析、协方 差分析和回归分析等。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行方差分析 ，包括数据输入、选择合适的分析方 法、设置参数、运行分析和解读结果 等步骤。
Minitab的新功能与更新
统计功能增强
Minitab将继续升级其统计功能， 提供更高级的统计分析方法和模 型，以满足不断变化的数据分析 需求。
界面优化
随着用户对易用性和交互性的要 求提高，Minitab将改进其用户界 面，使其更加直观、易用，提高 用户的工作效率。
八种控制图应用实例(minitab)
1、试作均值极差控制图
2、试作均值极差控制图、中位数极差控制图和均值标准差控制图
3、试作移动极差控制图
4、试作样本大小n 相等时的p
控制图
5、试作样本大小n 相等时的pn
控制图
6. 试作样本大小n不相等时的p控制图
〔案例〕
某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1
小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据
表，试作分析用控制图。
7. 试作C控制图
某电线生产过程中，每隔一定时间对100m导线进行检查，检查的结果如表所示，试作C控制图。
8. 试作U控制图
某电子产品检查的结果如表所示，试作U控制图。
Minitab_的基本操作及实例运用 (2)
Minitab自动生成， 可随意改动
例如：打开 File ▶Open Worksheet ▶ Data ▶ Eng-product 加班(模拟) A 选择 数据 ▶ 子集化工作表（如右图） B 在指定要包括的行下面，选择匹配的行，然后点击条件，弹出对话框 C 在条件一栏，输入条件方程式，如：想要创建平常加班大于10小时， 只要输入'平常加班' > 10
数据管理概要 1）生成简单的数字集
1、选择菜单：Calc ▶ Make Patterned ▶ simple Set of Numbers，如 右图 2、在Store patterned data in的文本框中，输入数据列名（既可是新列， 也可以是已经存在的列），此列用来保存所生成的数据。
3、在From first value（起始值），To last value(最终值)和In steps of(步长，即增量)文本框中输入数字。
4、若有必要，也可以在List each value（每个值显示的次数）和List the whole sequence（显示整个编列的次数）文本框中输入一个数 字
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操作和计算数据
归类并生成相应的子工作表 数据集里面，经常需要对一组数据进行分析或生成图形。
按条件分类： 可以基于一个或多个条件对数据分类，如按两种已给条件创 造子集—平时加班大于10小时并且周末加班小于10小时， 符合这两个条件的数据行将复制到一个新工作表，原来 工作表没有变动。
结果解释：P值等于0，表明体重是身 高的一个显着性因子，R2等于 61.6%表明此模型在反应值中所占 的比率。
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使用数据分析和质量工具
5)分散分析(ANOVA)
分散分析（ANOVA)把比较两样本总体均值的T-test扩充到比较多于两个均值的test。MINITAB的ANOVA包括一 次、二次或者更为复杂的ANOVA模型、等变量检验等。当按照单个变量进行分类时，一个一次ANOVA检验 总体均值的相等性。 下面我们举一个例子，说明当反应值数据在一列而区分总体的水平值在另一列时，怎样进行数据分析。如果 你在工作表中将每个总体的数据置于不同的列，可以运用单因子命令。 例子：1.打开文件PULSE.MTW 2.选择统计 ▶方差分析 ▶单因子 3.在反应值响应中，输入体重，在因子中，输入性别。 4.点击图形。 5.选中数据线箱图和残差正态图。 点击确认
msa minitab例题详解
msa minitab例题详解MSA（Measurement System Analysis）是对测量系统进行全面评估的一种统计技术，主要用于确定测量系统测量的准确性、重复性和再现性。
在质量控制领域，MSA是确保测量数据准确性的重要手段。
以下是一个使用MINITAB软件进行MSA分析的示例：1. 假设我们要分析一个测量设备在测量长度方面的准确性，首先需要收集数据。
可以请3名检验员使用该设备对同一个部件进行多次测量，得到一系列的测量值。
将这些数据记录在表格中，包括检验员编号、部件编号、测量长度等。
2. 将数据输入MINITAB软件中，选择“质量工具”-“量具研究”-“量具R&R研究（交叉）”。
3. 在弹出的对话框中，输入检验员编号、部件编号和测量长度等变量，并指定部件号和检验员作为分类变量。
点击“确定”开始分析。
4. MINITAB软件会自动进行方差分析，计算测量系统的重复性和再现性。
分析结果会显示量具的R&R值、P/T值、可区分类别数等指标。
5. 根据分析结果，可以对测量系统进行评估。
如果R&R值和P/T值都大于30%，则说明测量系统的重复性和再现性较差，需要采取措施改进。
如果可区分类别数小于5，则说明测量系统的分辨力较低，也需要进行改进。
6. 如果需要进一步了解方差的构成，可以在MINITAB中选择“方差分量”，软件会分别计算重复性和再现性的方差分量，以及合计量具R&R的方差分量。
这些信息有助于了解测量系统各组成部分对总变异的贡献。
7. 除了方差分析外，还可以使用线性回归分析等方法对测量系统进行分析，以评估其准确性和可靠性。
例如，可以请更高一级别的测量设备对同一部件进行多次测量，取其平均值作为真值，然后将该值与被评估设备的测量值进行线性回归分析，以评估被评估设备的准确性。
8. 在完成MSA分析后，可以根据分析结果采取相应的措施，如对设备进行校准、培训检验员等，以提高测量系统的准确性和可靠性。
minitab 实例操作
minitab 实例操作使用Minitab进行数据分析的实例操作Minitab是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于各个领域的数据分析中。
本文将以实例操作的方式，演示如何使用Minitab进行数据分析。
我们假设有一家电商公司希望分析其在线销售数据，以便优化运营策略。
我们将使用Minitab来对该公司的销售数据进行分析。
第一步，导入数据。
我们首先需要将公司的销售数据导入到Minitab中。
在Minitab的主界面上，点击"File"，然后选择"Open Worksheet"，导入数据文件。
在导入数据之前，我们可以先查看数据的结构和格式，以确保数据的准确性。
第二步，数据清洗。
一般来说，导入的数据可能存在一些缺失值、异常值或错误值，需要进行清洗。
在Minitab中，可以使用"Data"菜单下的"Code"功能来对数据进行清洗。
例如，我们可以将缺失值替换为平均值或中位数，排除异常值等。
第三步，描述性统计。
在数据清洗完毕后，我们可以使用Minitab 进行描述性统计分析。
在"Stat"菜单下，选择"Basic Statistics"，然后选择"Display Descriptive Statistics"。
这将显示数据的均值、中位数、标准差、最小值和最大值等统计指标。
通过这些指标，我们可以对数据的分布和变异程度有一个初步的了解。
第四步，数据可视化。
数据可视化是数据分析的重要环节之一。
在Minitab中，可以使用"Graph"菜单下的各种功能来对数据进行可视化。
例如，我们可以绘制直方图、散点图、线图等，以便更直观地观察数据的分布和趋势。
第五步，假设检验。
在数据分析中，我们常常需要进行假设检验来验证某些假设是否成立。
Minitab提供了多种假设检验的功能，例如t检验、方差分析、相关性分析等。
minitab实例分析(1)
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差：sigma＝10
A—假设测定－决定标本大小：
(2)：1-sample T（未知u）
<统计－功效和样本数量－ 1-sample t： >
背景：Ha～N（30，100/25） H0～ N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小
H0: u1=u2=…=un
Ha: 至少一个不等；
背景：确认三根弹簧弹力比较？
P-Value < 0.05 → Ha → u不等，有差异；
信赖区间都重叠 －> u无有意差； 1和2可以说无有意差，1和3有有意差；
A—ANOVA（分散分析）： 两个以上母集团的平均是否相等；
(1)： Two-way A（2因子多水平数）
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW
应用一： 测定频度数的同质性：
(5)： Chi-Square t（离散－单样本）
H0: P1=P2=…=Pn Ha: 至少一个不等；
背景：确认4个不同条件下，某不良是否有差异？
P-Value > 0.05
→ Ho →P1 = P2＝…（无差异）
A—假设测定： Chi-Square-2.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)
个人与标准的一致性 （再现性？）
两数据不能相差较大， 否则说明检查者一致的 判定与标准有一定差异
M--测量系统分析： 离散型案例（顺序型）：散文.Mtw 背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
minitab应用实例
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
1 - 没有经验 3 - 经验丰富 2 - 经验一般 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3
客户类型
1-小 2 - 中等 3-大 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
销售拜访
24 35 25 23 32 22 30 22 36 27 26 33 24 32 27 39 36 38 40 28 35 30 42 38 37 45 30 40
抽取样本!
抽样
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
观察少数 . . . 以估计总体
第1步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
收集数据的目标或期望结果是什么? 一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据? 为收集数据，你将监测什么过程和产品？
3. 每盘白炽灯灯丝的长度偏差
a. 美国的所有人 b. 俄亥俄州的所有学生 c. 俄亥俄州的所有人
a. 所有的GEL C&I 客户 b. 所有的 GEL SPAs c. 所有的 GEL C&I SPAs
a. 荧光灯灯丝盘 b. 60瓦白炽灯灯丝盘 c. 所有的白炽灯灯丝盘
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从一个分类总体中抽样
加 工 的 直 径
加工的轴 2组的样本
总体
样本
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
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抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
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应采取什么方法从总体或过程抽样?
大多数的统计工具需要使用随机的和有代表性的数据。不论你是从一个过程 还是从一个总体收集数据，你必须选定正确的抽样方法，以确保你的样本从 统计角度看是有效的。
总体
过程
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
一直关注数据! 哪些 KPIV 在驱动 KPOV? 从统计 角度讲, 你需要检查什么?
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直方图
过程居中，分散及形状
为什么使用直方图?
•汇总一定时间内收集的数据. •用图形显示出数据的频率分布.
如何使用?
运用直方图显示数据的频率分布
直方图有什么作用?
•体现数据分布频率 •揭示数据的居中，偏差及形状 •显示数据的分布。 •作为预测未来过程表现的工具 •帮助确定过程变化 •帮助回答如下问题: “该过程的能力是否能满足我的客户的需求?” •用来显示大量数据的简单有用的工具
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2020/11/2
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什么是总体?
“总体” 代表着. . .所有的信息 (人员， 物品，事件，活动，等.)
它构成一个我们感兴趣或关心的特定
的集合。
在这个世界上，并不 是每个人都如此！
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“如果我想了解 . . .”
“我的总体是 . . .” 1. 俄亥俄州的学生平均阅读水平
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样本必须具有代表性。 在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确地反应一个总体 或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程 的某一特定区域。
样本必须是随机的。 在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等 的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时 间和顺序，操作员，或数据收集员。
1 - 没有经验 3 - 经验丰富 2 - 经验一般 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3
客户类型
1-小 2 - 中等 3-大 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
销售拜访
24 35 25 23 32 22 30 22 36 27 26 33 24 32 27 39 36 38 40 28 35 30 42 38 37 45 30 40
拜访l # 日期 1 1/3/98
2 1/3/98 3 1/3/98
4 1/4/98 5 1/3/98
客户 Wal-Mart
K Mart Light World Wal-Mart Kmart
客户 类型
3
3 3
3 3
拜访摘要 Promo presentation
Promo presentation Promo presentation Fillrate discussion/price increase Fillrate discussion/price increase
• 问题宏观陈述: 每周销售拜访的平均数低于要求的35个以上，造成LLC丢 失销售机会和客户。
•输出变量 & 单位: 每周销售拜访数
• 数据来源: 销售拜访登记簿
• 问题的具体化:
– 情况: 根据客户调查，销售拜访在月初时很少，且间隔很长；而在月末时戏剧性地 增加很多。
– 程度: 至少有3个客户由于LLC缺乏与他们的联系而降低了交易量，并主要由此原 因将生意转给了其竞争对手。
• 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中 起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y 或X.
• 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定 义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同 的理解.
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第3步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
Hale Waihona Puke minitab应用实例研究目标:
了解客户经理，经验，每月工作时间，客户类 型和销售区域对 每周销售拜访数量 的影响。
PIVs
客户经理 经验 每月工作时间 客户类型 销售区域
KPOV
} 每周销售拜访数量
小结一下这个“研究”是为了确保收集到正确的数据!
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如何测量拜访次数?
收集数据前...
检查单的作用是什么?
•达成对每种状况的一致认识和定义. •建立易懂的可以测量任何过程的数据. •建立对“事实”的更清晰的描述. •快速确定数据的模式.
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客户经理销售拜访登记表
客户经理: Sally Smith 销售经验: 10年
区域: 北方
FW: 1
面向同类客户经验: 5年
拜访总数: 35 GEL经验: 8年
样本
决定总体的特征
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总体
当从总体抽样时，运用随机或分组随机抽样法有助于确保获得一个 有效的数据系列或样本。在许多情况下，从一批中抽样可以被认为 是从总体中抽样，并且适用于同样的规则。随机抽样最适用于只包 含通常原因连续变量的总体。当一个总体具有明显的分类特征时， 应用分组随机抽样法，或分区抽样，可清晰地了解每一个类别的表 现。
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100 and nP5 50 25 20
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Minitab软件包简介和图表演示
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问题陈述
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
1
4 - George How
1
5 - Mike Sell
1
6 - Dan Dollar
1
7 - Jim Jones
1
1
2
2
2
3
2
4
2
5
2
6
2
7
2
1
3
2
3
3
3
4
3
5
3
6
3
7
3
1
4
2
4
3
4
4
4
5
4
6
4
7
4
销售拜访摘要单
销售区域
经验
1 - North 2 - South 3 - East 4 - West 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3
每个元素被选中的可能性相 等
系统随机抽样
每第 n 个元素
总体被分成若干组，在每组内随机选 择
子群抽样
过程在运动
在该点每小 时3个样品
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大约需要抽取多少样品来计算置信区间?
统计工具 平均值 标准偏差 缺陷率 (P) 直方图或柏拉图 散点图 控制图
最小样本尺寸 5-10 25-30
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如何绘制直方图
•计算 数据点的个数.
•确定整个数据系列的 范围 (R) (最大值 - 最小值) .
•用数据范围 除以 数据段数 (K) ( 数据段数在 5 到 20 之间, 由数据系列的大小决定)
•确定间距 (H) (H=R/K).
注意- 匹配好数据段数和数据段间距, 以得到最 好的图形效果
•确定每根轴上的边界 ( 第1点 = 最小值 + H).
•将数据点放入合适的边界内（上),建立频率表.
•直方图 是显示频率表的图形.
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绘制直方图 (在Minitab里)
Graph>Histogram
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绘制直方图 (在Minitab里)
点击 “Annotation”
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
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从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
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绘图!绘图!绘图!
-直方图 -时间序列图 -散点图 -盒子图 -主效应图
Calls/Week
280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180 Index
2
4
6
8
10
12
让数据说话! 让数据告诉你, KPIV对于 KPOV是否真的很关键!
诠释数据
– 现状: 测量单位是每周的拜访数量。以前我们只有来自客户经理们关于每周拜访数 的估计。这样，我们将需要收集数据以了解每周实际拜访数。
– 时间段: 每周的销售拜访数的历史记录一直不同。然而，客户抱怨在最近6个月内 一直在增加，并且客户在上个月已经采取了行动。
– 规范: 客户期望经常的和及时的销售联系。来自以前的绿带项目的数据显示，每个 客户经理要求销售员每周给每个客户至少35个拜访。