[DOE] Minitab_经典培训资料
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Minitab培训
Minitab培训概述Minitab是一种统计分析软件，被广泛用于数据分析、质量管理和统计过程控制。
通过使用Minitab软件，用户能够快速分析数据、制定决策，并实施质量改良方法。
本文档旨在向用户提供有关Minitab 软件的详细培训，以帮助他们充分利用该软件的功能和特点。
目标通过本次培训，用户将能够掌握以下技能和知识：•Minitab软件的根本操作技巧•数据导入和整理•根本统计分析方法的应用•数据可视化和图表生成•质量管理方法的实践•假设检验和分析结果的解释环境搭建在开始学习和使用Minitab之前，用户需要确保他们的计算机符合以下最低要求：•操作系统：Windows 7或更高版本•内存：至少4GB RAM•硬盘空间：至少2GB可用空间•分辨率：1280x800或更高用户可以从Minitab官方网站上下载安装程序，并按照指示完成安装。
根本操作技巧在本节中，我们将介绍一些常用的Minitab操作技巧，以帮助用户快速上手。
界面导览当用户第一次翻开Minitab时，他们将看到以下几个主要组件：1.菜单栏：包含各种菜单项选择项，提供了许多功能和操作选项。
2.工具栏：包含常用工具按钮，方便用户快速访问某些功能。
3.Session窗口：显示用户的操作历史记录，包括输入的命令和输出结果。
4.Worksheet窗口：用于显示和编辑数据。
5.Graph窗口：用于显示绘图结果。
数据导入和整理在Minitab中导入数据是一个根本的操作。
用户可以从Excel、CSV或其他常见格式的文件中导入数据。
以下是一个简单的步骤例如：1.单击菜单栏中的。
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)PPT课件
.
16
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
17
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
.
18
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
.
14
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
Hale Waihona Puke .15DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
2
1
0
-1.00 -0.75 -0.50 -0.25 -0.00 0.25 0.50 0.75 1.00
Residual
.
26
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
.
27
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
.
4
DOE基础知识
实验计划法概要
实验计划顺序
问题的定义
输出变量及输入变量的选定
Analyze阶段
Minitab教材：Minitab培训资料
数值把变量属性变更为数值变量后不能输入文字。 删除 Data : 把相关 cell 用鼠标 drag 后按 Del 键
相关 cell 的内容被删除掉，并且下端的 cell 向上移动。
练习)在 AUTO.MTW上 1) 删除 4,5 Row后把 C4, C5的 DATA 变更为 234 2) 把 C2 Col 移动到 C5
优点
以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统计知识便 可使用。图表支持良好，特别是与Six-sigma有关联的部分陆续地在完善之中。
什么是 Minitab ?
一般统计
- 基础统计 -回归分析 - 分散分析 - TABLE(行列) - 探索性 资料(数据)分析
- 多变量分析
Minitab
Minitab
把 Minitab安装到电脑时，开始菜单 及 Minitab 公文包里生成Minitab的 运行图标。运行Minitab的方法有利用开始菜单及选择运行图标两种。
方法 1. 利用开始菜单 运行 Minitab 的方法
方法 2. 利用 Minitab 图标 运行的方法
Minitab 初始画面
Minitab
- First quartile:1/4数 - Third quartile : 3/4数 - Interquartile range : Q3-Q1 - Skewness : 歪度分布的对称性 ,越接近0
越满足对称性 - Kurtosis : 添度分布的尖的程度为
0时正态分布, 负数为完满, 正数时 比正态分布尖 - MSSD :把前后数据差的乘方除以2
Minitab 菜单(File)
Minitab
¾ 打开
新建 : File -> New(project, worksheet) 打开保存的 Project : File -> Open project 打开保存的 Worksheet : File -> Open Worksheet 打开保存的 Graph : File -> Open Graph 用ODBC打开 : File -> Quary Database 打开TXT : File -> Others file -> Import special txt
相关 cell 的内容被删除掉，并且下端的 cell 向上移动。
练习)在 AUTO.MTW上 1) 删除 4,5 Row后把 C4, C5的 DATA 变更为 234 2) 把 C2 Col 移动到 C5
优点
以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统计知识便 可使用。图表支持良好，特别是与Six-sigma有关联的部分陆续地在完善之中。
什么是 Minitab ?
一般统计
- 基础统计 -回归分析 - 分散分析 - TABLE(行列) - 探索性 资料(数据)分析
- 多变量分析
Minitab
Minitab
把 Minitab安装到电脑时，开始菜单 及 Minitab 公文包里生成Minitab的 运行图标。运行Minitab的方法有利用开始菜单及选择运行图标两种。
方法 1. 利用开始菜单 运行 Minitab 的方法
方法 2. 利用 Minitab 图标 运行的方法
Minitab 初始画面
Minitab
- First quartile:1/4数 - Third quartile : 3/4数 - Interquartile range : Q3-Q1 - Skewness : 歪度分布的对称性 ,越接近0
越满足对称性 - Kurtosis : 添度分布的尖的程度为
0时正态分布, 负数为完满, 正数时 比正态分布尖 - MSSD :把前后数据差的乘方除以2
Minitab 菜单(File)
Minitab
¾ 打开
新建 : File -> New(project, worksheet) 打开保存的 Project : File -> Open project 打开保存的 Worksheet : File -> Open Worksheet 打开保存的 Graph : File -> Open Graph 用ODBC打开 : File -> Quary Database 打开TXT : File -> Others file -> Import special txt
DOE及Minitab使用初级知识(下)
水平
-
+
15
18
1.2m/min 1.4m/min
60mm
80mm
240℃ 60 ℃
255 ℃ 80 ℃
0.780g/ml 0.820g/ml
100 ℃
120 ℃
2-100
2-200
DOE
33
试验方案选择
改善小组经过讨论，
认为目前只是凭经验对波峰 炉焊接因素有粗略认识，从 未经过证实，无法确认哪个 因素影响大。故决定通过8因 素筛选试验来验证以前的经 验并为后续改善打好基础， 为节约时间，小组决定用8因 素筛选试验的最少组合数12 种组合。用Minitab生成的8因 素试验方案如下：
建立试验目标
本试验的目标是将外滑轨的内部尺寸保证在目标以内并使偏差最小。
（内外轨的尺寸配合决定滑动力的大小）。
DOE
4
实验设计计划表
DOE
5
可控因素表
DOE
6
噪声因素表
DOE
7
水平设置表
实验表
全因子试验表
DOE
8
主因子效应分析表
因素C对输出变量均值的影响最大。因素A的影响也较大。 因素B对输出变量均值的影响很大。
1
0.0
0 -0.10 -0.05 0.00 0.05 0.10 0.15
Residual
-0.1 12345678 Observation Order
Frequency
DOE
19
回归分析
DOE
20
调优运算
DOE
21
分布因子实验
• 特点：
– 同时可评估许多因素，因为大大减少了试验组合， 可同时的因素数大增。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解-(带目录)Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
minitab培训教程完整版(2024)
残差分析
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过绘制残 差图可以检查模型是否满足线性回归的假设，如误差项的 独立性、同方差性等。
多重共线性诊断
当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不 准确。可以使用Minitab中的VIF（方差膨胀因子）或条件 指数等方法来诊断多重共线性问题。
模型优化
Minitab是一款功能强大的统计分析和数据可视 化软件，广泛应用于质量管理、学术研究、市场 调研等领域。
易于使用且功能丰富
Minitab提供直观的操作界面和丰富的统计功能 ，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和可 视化。
广泛的应用领域
3
Minitab在制造业、医疗、金融、教育等多个行 业都有广泛的应用，帮助用户做出基于数据的决 策。
2024/1/24
4
Minitab界面与功能
主界面介绍
Minitab的主界面包括菜单栏、工具 栏、项目管理器、数据窗口和图形窗 口等部分，方便用户进行各种操作。
基本功能概述
高级功能介绍
除了基本功能外，Minitab还提供多 变量分析、时间序列分析、非参数检 验等高级功能，帮助用户进行更深入 的数据分析。
2024/1/24
数据清洗
提供数据去重、缺失值处 理、异常值检测与处理等 功能，确保数据质量。
数据整理
支持数据排序、筛选、分 组等操作，方便用户对数 据进行初步整理。
8
数据可视化技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 ，选择合适的图表类型进 行可视化展示。
2024/1/24
图表美化
提供丰富的图表样式和配 色方案，支持自定义图表 元素，如标题、坐标轴、 图例等。
如果发现模型存在问题，如拟合不足或过拟合，可以通过 添加或删除自变量、使用交互项或非线性变换等方法来优 化模型。
Minitab全面培训教程精讲
可靠性建模方法
详细讲解可靠性建模的流程和方法，包括数据收集、模型选择、参 数估计等步骤。
可靠性预测技术
深入剖析可靠性预测的方法和技术，如寿命分布拟合、加速寿命试验 设计等，帮助学员准确预测产品可靠性水平。
2024/1/24
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高级功能拓展与应用实例
2024/1/24
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宏命令编写和自动化处理流程
用于比较两个独立样本或配对样本的 均值是否有显著差异。
2024/1/24
方差分析（ANOVA）
用于比较多组数据的均值是否有显著 差异，并可进一步进行多重比较。
卡方检验
用于比较实际观测频数与理论期望频 数是否有显著差异，常用于分类数据 的独立性或拟合优度检验。
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方差分析与回归分析
2024/1/24
01
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导入数据
支持多种格式的数据导入 ，如Excel、CSV、TXT等 。
2024/1/24
导出数据
可将处理后的数据导出为 Excel、CSV、TXT等格式 ，方便数据共享和交流。
格式转换
提供数据格式转换功能， 如将日期格式转换为数值 型、将文本型数据转换为 数值型等。
8
数据清洗与预处理
缺失值处理
宏命令基本概念
介绍Minitab中宏命令的定义、作用及优势。
编写宏命令
详细讲解如何编写Minitab宏命令，包括语法规则 、参数设置等。
自动化处理流程
通过实例演示如何使用宏命令实现数据处理的自 动化，提高工作效率。
2024/1/24
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自定义函数实现特定功能需求
自定义函数概述
简要介绍Minitab中自定义函数的概念和作用。
Minitab操作培训 (经典培训课件)
37
38
1，生成有规律的数据 ，
2，数据的堆叠 ，
怎样区分三个Stack下 面的三个命令的功能 ？
3，数据的编码 ，
4，改变数据类型 ，
三、Minitab图形的制作：
Minitab常用图形的制作 常用图形的制作: 常用图形的制作
散点图: 散点图 提供分布图– 用于了解‘Y’ 和潜在‘X’之间是否存在关系 直方图: 直方图 提供频数图– 用于提供分布状态形状的图形(是否为正态?) 条形图表: 条形图表 提供条形图– 用于绘制‘Y’和几个‘X’的对比图。允许数据成组 时间序列图: 时间序列图 提供运行图–用于了解‘Y’随时间的变化情况 箱图: 箱图 提供‘Y’在‘X’的不同水平或不同类别上的取值的图形 (例如， 设备1与2、炉膛1 与2 和3对比等等) 基本统计/正态检验 基本统计 正态检验 ：
现在，图表和统计数据告诉我们现有机器和新机器之间 存在差异。我们仍然需要找出原因. . .
6，直方图： ，直方图：
这个图表告诉我们可能的事实！ 这个图表告诉我们可能的事实！
• 新型设备总是能够生产较厚的塑料片 • 无论什么设备，塑料片总是在12:00p 和6:00pm时较厚. 如何解释这种工艺表现？
四、 Minitab中的其它功能：
期待我们接下来的课程里面学习…. 期待我们接下来的课程里面学习
36
思路总结： 思路总结：
在测量阶段， 在测量阶段，Minitab为六个西格玛分析提供两个不 为六个西格玛分析提供两个不 同层次的方法： 同层次的方法： 1. 图表 2. 基本统计数据
首先看看图表，让它们告诉您事实。 生成统计数据，让它来支持您在图表中看到的结果。
在边际图中直方图显示界限内 数据的个数(频数图)!
DOE实验设计培训教材(经典完整版)Minitab
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
S IGMA
用Minitab设计实验
Minitab 命令： STAT->DOE-> CREATE FACTORIAL DESIGN
显示可用的设计
S IGMA
用Minitab设计实验
Y省略的变量（X） Y缺少的值或观察数据 Y包含数据惧错误
• 流程变量通常是有相互关系的 • 重要变量可能没有变化得足够充分到能了解
它 们的影响的程度
• 通常来就，必要数据不是立刻可得到的，获 得 正确数据是非常必要的。
识别关键变 (Ident量ify key variables)
S IGMA
历史方法(history method)
全因
数
S IGMA
用MINITAB设计实验23范例
设计一个全因数23实验
S IGMA
• 一个全因数设计能检验所有标准上的全部因素。
Y 它使用整个设计空间 Y 它检测所有标准上的全部因素以及它们的相互影响
• 23范例
Y 2是每个因素（变量）的标准数 Y 3是因素的数量
23
因素的数量=3
因素的标准=2
练习：确定最佳关键变量 设 置-历史方法
S IGMA
• 练习： • 流程中的关键变量是：
Y原料卖主。（A，B，C） Y原料放进混合桶中的温度。（高，中，低） Y在混合桶顶部的温度。 （高，中，低） Y在混合桶底部的温度。 （高，中，低） Y混合桶中的压力。（高，中，低） Y桶中的原料量。（20,50,100,150公吨） Y原料拿离混合桶的温度。（高，中，低）
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
适合特性化/最适合化的阶段
通过相对少的实验获取因子的全部资料并掌握因子的特性和符合最适合化
分析相对简单
DOE基础知识
完全要因实验的特性
实验因子的所有组合 可以对主效果和交互作用效果全部评价 在定义的实验领域内所有可能点上可以推断输出（反应）
值 实验的误差（偏差）可在反复中获取
（Screening DOE） （Fractional
（Full factorial
Factorial Design） Dssign）
反应表面实验
（Response Surface
Methodology）
因子（X）数
6以上
4-10
1-5
2-3
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段1 实际问题记述 阶段2 记述关心的要因和水准,使用MINITAB来制订实验数据表,尽
可能把所有的反应值在一列中记录,所有的输入变量(要因)的水准记入 记录已知道的值的列中。
Stat/DOE/Create Factorial Design
阶段3 决定适当的标本的大小
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
通过相对少的实验获取因子的全部资料并掌握因子的特性和符合最适合化
分析相对简单
DOE基础知识
完全要因实验的特性
实验因子的所有组合 可以对主效果和交互作用效果全部评价 在定义的实验领域内所有可能点上可以推断输出（反应）
值 实验的误差（偏差）可在反复中获取
（Screening DOE） （Fractional
（Full factorial
Factorial Design） Dssign）
反应表面实验
（Response Surface
Methodology）
因子（X）数
6以上
4-10
1-5
2-3
目的
重要因子的识别
局部交互作用
因子之间关系 因子间最适条件 的设定
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段1 实际问题记述 阶段2 记述关心的要因和水准,使用MINITAB来制订实验数据表,尽
可能把所有的反应值在一列中记录,所有的输入变量(要因)的水准记入 记录已知道的值的列中。
Stat/DOE/Create Factorial Design
阶段3 决定适当的标本的大小
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
MINITAB入门培训手册
系）以便识别变化因数 (X)。 2) 相关系数的值 (r) 和 r 图中的值可比较以确定其间是否存在显著关系。（如果计算出的
相关系数 r 小于 r 图中的相应值则可认为存在相关性。）
个人资料 仅供参考---
18
Kyle
———— MINITAB 入门手册 ————
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
一台机器的热流量 (Heat flux) 和多种条件数据。
2) 分析操作
图表
做图
分散绘图有助于用图表方式确定两种变量间是否存在相关性。相关性越强，包围分散点数据的 椭圆的半主轴和半次轴的比值就越大。升向右侧分布被称为正相关，升向左侧的分布被称为负 相关。
目的：检查变量间的相关性（关系）。 作用： 1) 两个变量如因和果、输入和输出或三个或更多变量均可做图以检查正比关系（或反比关
决定 CTQ 特征值 [FMEA, 因果图 (鱼骨图), 巴累托图, QFD]
- 1 – 库存月份 = 库存量 (价格)/生产总量
CTQ 特征值
=
库存月份
反应变量 (Y) 对 CTQ 缺陷
Y
- 2 – 何种类型的产品出现问题?
巴累托图
- 3 – 确认库存规格 = 小于 0.15 个月
确定测量 Y 的方法 (库存月份)
历史记录窗口 (命令保存屏幕) 信息窗口 (工作单清单屏幕)
以下是一般操作流程。 在数据窗口输入并设定数据 从命令菜单选择命令 在对话框中输入分析条 件 在阶段窗口中显示分析数值 在图表窗口显示分析结果图表
个人资料 仅供参考---
7
Kyle
———— MINITAB 入门手册 ————
打开文件
个人资料 仅供参考---
相关系数 r 小于 r 图中的相应值则可认为存在相关性。）
个人资料 仅供参考---
18
Kyle
———— MINITAB 入门手册 ————
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
一台机器的热流量 (Heat flux) 和多种条件数据。
2) 分析操作
图表
做图
分散绘图有助于用图表方式确定两种变量间是否存在相关性。相关性越强，包围分散点数据的 椭圆的半主轴和半次轴的比值就越大。升向右侧分布被称为正相关，升向左侧的分布被称为负 相关。
目的：检查变量间的相关性（关系）。 作用： 1) 两个变量如因和果、输入和输出或三个或更多变量均可做图以检查正比关系（或反比关
决定 CTQ 特征值 [FMEA, 因果图 (鱼骨图), 巴累托图, QFD]
- 1 – 库存月份 = 库存量 (价格)/生产总量
CTQ 特征值
=
库存月份
反应变量 (Y) 对 CTQ 缺陷
Y
- 2 – 何种类型的产品出现问题?
巴累托图
- 3 – 确认库存规格 = 小于 0.15 个月
确定测量 Y 的方法 (库存月份)
历史记录窗口 (命令保存屏幕) 信息窗口 (工作单清单屏幕)
以下是一般操作流程。 在数据窗口输入并设定数据 从命令菜单选择命令 在对话框中输入分析条 件 在阶段窗口中显示分析数值 在图表窗口显示分析结果图表
个人资料 仅供参考---
7
Kyle
———— MINITAB 入门手册 ————
打开文件
个人资料 仅供参考---
DOE基础知识(minitab软件操作实例讲解DOE)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
p-值不有意的结果，或者 阶段4的“效果图表”中显现为低效果 由上图分析，可对A*B*C，B*C两交互作用排除再进行分析
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段6去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
阶段3 决定适当的标本的大小 随意化数据表的实验顺序后执行实验
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作事例
阶段3 Stat/DOE/Create Factorial Design菜单
阶段5 制订完全模型（Full mode I）的ANOVA表
stat/DOE/Analyze Factorial(or Custom) Design Graphs/Effects Plots(normal or pareto)
DOE基础知识
完全要因实验使用Minitab操作步骤
阶段6 去除以下内容后，求缩小模型（Reduced model）
--依据2因子以上的特定因子水准的组合而引起的效果
DOE基础知识
实验计划法概要
实验的类型
● 试行与事故试验（Trial and Error） ● 一次一个的要因（One-Factor-at-a Time：OFAT） ● 部份要因实验（ Fractionl Factorial Designs ） ● 完全要因实验（ Full Factorial Designs ） ● 反应表面实验（Response Surface Methodology） ● EVOP调优试验设计 （Evolutionary Operation）
Minitab培训教程大全
Minitab培训教程大全1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件。
它以其强大的功能和简便的操作受到众多用户的一致好评。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，本文将为您详细介绍Minitab的各项功能，并提供详细的操作步骤和实际案例。
2.Minitab基础知识2.1Minitab界面介绍Minitab界面主要包括菜单栏、工具栏、工作表视图、项目管理器、输出窗口和状态栏等部分。
用户可以通过菜单栏选择不同的功能，使用工具栏中的图标进行快速操作，工作表视图用于显示数据，项目管理器用于管理项目文件，输出窗口用于显示分析结果，状态栏用于显示当前状态信息。
2.2Minitab数据类型Minitab支持多种数据类型，包括数值型、字符型和日期型等。
数值型数据可以进行计算和统计分析，字符型数据用于表示文字信息，日期型数据用于表示日期和时间。
用户可以根据实际需求选择合适的数据类型。
3.Minitab统计分析功能3.1描述性统计分析描述性统计分析用于描述数据的集中趋势和离散程度。
Minitab 提供了均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量。
用户可以通过选择“统计”→“基本统计量”→“描述性统计”进行操作。
3.2假设检验假设检验用于判断样本数据是否具有显著性差异。
Minitab提供了t检验、方差分析、卡方检验等假设检验方法。
用户可以通过选择“统计”→“假设检验”进行操作。
3.3相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，回归分析用于预测一个变量与一个或多个自变量的关系。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、多元回归等分析方法。
用户可以通过选择“统计”→“相关与回归”进行操作。
3.4方差分析方差分析（ANOVA）用于研究多个样本均值是否存在显著性差异。
Minitab提供了单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析等方法。
Minitab最全面培训教程
1 2
统计分析与数据可视化工具
Minitab是一款强大的统计分析软件，提供丰富 的数据分析工具和可视化图表，帮助用户更好地 理解数据。
广泛的应用领域
Minitab被广泛应用于质量管理、六西格玛、学 术研究、市场调研等领域，支持多种数据类型和 分析方法。
易于学习和使用
3
Minitab具有直观的用户界面和丰富的在线资源 ，使得用户可以快速上手并高效地进行数据分析 。
假设检验基本概念
介绍假设检验的定义、原理和步 骤，包括原假设和备择假设的设
立、检验统计量的选择等。
2024/1/30
常见假设检验方法
讲解单样本t检验、双样本t检验、 配对样本t检验、卡方检验等常见 假设检验方法的原理和应用场景。
实例演示与操作
通过实例演示，讲解如何在Minitab 中进行假设检验操作，包括数据导 入、检验方法选择、结果解读等。
宏命令执行错误
分析宏命令执行错误的原因，并提供相应的 修正建议。
2024/1/30
数据丢失或损坏
介绍如何预防数据丢失或损坏，并给出相应 的恢复方法。
自定义函数或过程调用失败
针对自定义函数或过程调用失败的情况，给 出排查和解决方案。
32
THANKS
感谢观看
2024/1/30
33
Minitab最全面 培训教程
2024/1/30
1
目 录
2024/1/30
• 入门与基础操作 • 统计分析与数据处理 • 实验设计与优化方法 • 质量控制工具应用实践 • 可靠性分析与生存模型构建 • 高级功能拓展与自定义设置
2
2024/1/30
01
CATALOGUE
入门与基础操作
DOE-&-Minitab-经典培训资料
实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3…(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验）
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、
粘度等。
望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。
决定因子
➢选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ：
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供应商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化
- 反复实验
DOE处方-3.陈述因子和水平
a)实验限制条件 b)实验设计方法 c)噪声变量 d)随机化和分组 e)重复和反复 f)样本容量
考虑实验的目的和预算等选择DOE
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
工艺研发
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善 计量
1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验）
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、
粘度等。
望小特性：目标的极端值是(值愈小愈好)，例如磨耗、收缩、劣化、杂音水准等 望大特性：目标值为无限大(值愈大愈好)，例如强度、寿命、燃料效率等。
决定因子
➢选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ：
- 因果图
- 头脑风暴法
- 流程图
- 专家意见
- 供应商输入
- 竞争性分析
- 分析阶段结果
宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化
- 反复实验
DOE处方-3.陈述因子和水平
a)实验限制条件 b)实验设计方法 c)噪声变量 d)随机化和分组 e)重复和反复 f)样本容量
考虑实验的目的和预算等选择DOE
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。 •实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。 •决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
工艺研发
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善 计量
1、解决问题 2、明了变量及过程之关系 3、进行过程能力研究 4、设备及方法比较
1、进行测量系统研究 2、判定误差的主要来源 3、最小测量误差
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▶ 响应变量的定义
- 改善的目的是什么? [目标值(平均)/散布水准(标准偏差)]
- 响应变量随着时间变吗? 响应变量是否具备正态分布? - 希望能发现出多大的响应变量的变化程度? - MSA（测量分析系统）是否可靠? - 希望得到多个输出响应变量吗?
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
DOE处方
DOE方法演示
●统计>DOE>因子>分析因子设计 -
图形
6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手
●统计>DOE>因子>因子图„ ●统计>方差分析>交互作用图„ 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) ●统计>DOE>因子>因子图„
●统计>方差分析>交互作用图„
6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -1-
DOE的关键因素
a)确定实验限制条件 b)设计实验--确定实验设计方法
●统计>DOE>因子>创建因子设计„
c)噪声变量 d)分组与随机化 e)重复与再现 f)确定样本容量
6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计„ 6b.用简化模型重新分析实验 6c.进行残值诊断，保证模型适合 ●统计>回归>回归„
则称A与B有交互作用。
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -8-
DOE常见术语3
实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3„(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验）
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -17-
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(2)
4b)设计实验--确定实验设计方法
DOE 种类
因子数量 目的 作用 效果
筛选实验
6以上
选别重要因子
区分主效果
低
部分因子实验
全因子实验 田口设计 响应曲面实验
4~10
1~5 2~13 2~3
选别重要因子
收集实验结果的数据
分析实验结果
运用Minitab进行实验数据分析
结论和计划
制定改善方案
必要时重复实验
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -11-
DOE处方-1.陈述实际问题和实验目的
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
首先要明白实验的目的到底要什么？
▶ 把握Vital Few X’s(少数关键X）的影响程度
当设计一个实验时，要考虑如下关 键因素„
a)实验限制条件 b)实验设计方法 c)噪声变量 d)随机化和分组 e)重复和反复 f)样本容量
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
考虑实验的目的和预算等选择DOE
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -16-
DOE处方-4.选择DOE
合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）
再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）
主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
决定因子
选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ： - 因果图 - 头脑风暴法 - 专家意见 - 竞争性分析
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
- 流程图 - 供应商输入 - 分析阶段结果 宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化 - 反复实验
DOE:即实验设计(Design of Experimental)--是对实验方案进行优化设计、 以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的 一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。
Minitab软件：是为DOE、质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和 服务的先导。MINITAB 被许多世界一流的公司与四千多所院校所采用。
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
Roc.Luo 2011.01.26
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Trainin
DOE的一般模式 DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语
1.陈述问题和实验目标
2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
▶ 把握选定的重要X之间的交互作用
▶ 建立X和Y的预测模型 ▶ 决定Y最佳化的X的条件:
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -12-
DOE处方-2.选择“Y”响应变量
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
选择响应变量“Y”(特性值)
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理；
应用直交表使变异最小；
最低成本
田口试验是运用 最多的好方法
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -6-
DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。
•实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。
•决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善
工艺研发 1 、变量研究
2、变量的优化设置 3、建立可靠公差 4、发现降低成本的解决办 法
DOE的意义1
为什么需要试验设计
1、优化设计的必要性
提高产量； 减少变异性，与额定值或 目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本；
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -4-
DOE的意义2
2、实验设计的作用
基本研究 1、发现相关问题
2、明了技术要点
工艺研发
产品设计 1、灵敏度分析
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -14-
DOE处方-3.陈述因子和水平
陈述问题和实验目的 选择”Y”—响应变量
决定因子的水平
▶按因子数及影响的特性选择水平数
- 因子多时,用2水平 - 只有线形影响时,用2水平 - 估计有曲线影响时,用3水平
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
我们假定过程的结果当中， y1，y2，y3„„是我们关心 的输出变量，这些我们常常 称之为响应（response）
可控因子X
可控因子是影 响过程最终结 果（响应）的 输入变量。
响应Y
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些 不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2„„,他 们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变 量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。
DOE Training -10-
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的
选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等 如温度(100℃,150℃),重量(20,30,40kg)
选择DOE 实施实验及收集数据
全因子实验, 田口设计, 2K因子实验或响 应曲面设计等
有关DOE与定义
爱迪生的 汗水
爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。” 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。 天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -2-
DOE的一般模式
因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
<工程或系统的一般模型>
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -3-
每个因子存在不同的水平(level) 观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和 Y的关系.
好、更好、最好、不合格、不合格品数等。
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -9-
- 改善的目的是什么? [目标值(平均)/散布水准(标准偏差)]
- 响应变量随着时间变吗? 响应变量是否具备正态分布? - 希望能发现出多大的响应变量的变化程度? - MSA（测量分析系统）是否可靠? - 希望得到多个输出响应变量吗?
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
DOE处方
DOE方法演示
●统计>DOE>因子>分析因子设计 -
图形
6d.研究显著的交互作用（P-值<0.05)-首先从高阶入手
●统计>DOE>因子>因子图„ ●统计>方差分析>交互作用图„ 6e.研究显著的主效果（P-值<0.05) ●统计>DOE>因子>因子图„
●统计>方差分析>交互作用图„
6f.获得的数学模型Y=f(X),计算%SS的影响和评估实际的重要性 深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -1-
DOE的关键因素
a)确定实验限制条件 b)设计实验--确定实验设计方法
●统计>DOE>因子>创建因子设计„
c)噪声变量 d)分组与随机化 e)重复与再现 f)确定样本容量
6a.为整个模型建立方差分析表 ●统计>DOE>因子>分析因子设计„ 6b.用简化模型重新分析实验 6c.进行残值诊断，保证模型适合 ●统计>回归>回归„
则称A与B有交互作用。
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -8-
DOE常见术语3
实验次数:多水平实验次数=K1*K2*K3„(K1,K2,K3为第K个因子的水平数）。
两水平实验次数=2K;三水平实验次数=3K。 计量特性的种类（田口试验）
望目特性：此特性具有一特定的目标值(愈近目标值愈好)，例如尺寸、换档压力、 间隙、
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -17-
DOE处方-4.选择DOE
实验设计的关键因素(2)
4b)设计实验--确定实验设计方法
DOE 种类
因子数量 目的 作用 效果
筛选实验
6以上
选别重要因子
区分主效果
低
部分因子实验
全因子实验 田口设计 响应曲面实验
4~10
1~5 2~13 2~3
选别重要因子
收集实验结果的数据
分析实验结果
运用Minitab进行实验数据分析
结论和计划
制定改善方案
必要时重复实验
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -11-
DOE处方-1.陈述实际问题和实验目的
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
首先要明白实验的目的到底要什么？
▶ 把握Vital Few X’s(少数关键X）的影响程度
当设计一个实验时，要考虑如下关 键因素„
a)实验限制条件 b)实验设计方法 c)噪声变量 d)随机化和分组 e)重复和反复 f)样本容量
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
考虑实验的目的和预算等选择DOE
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -16-
DOE处方-4.选择DOE
合条件下测试数个样品（揭示短期有效性）
再现(Replication): 以随机的次序重复整个实验，而不是按同样的次序把实验再做一次。
（降低系统误差和随机误差）。也即在一个时间序列上重做整个实验（揭示长期有效性）
主效果（Main Effect):对单个因子而言，从一个水平到另一个水平的变化对输出的平均影响 交互作用（Interaction):即一个因子A对Y的影响的影响，依赖于因子B所处的水平。
决定因子
选择“X”因子，尽量为计量型，可以从以下来 ： - 因果图 - 头脑风暴法 - 专家意见 - 竞争性分析
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
- 流程图 - 供应商输入 - 分析阶段结果 宁缺毋滥！
▶处理噪音变量（不可控因子）的方法
- 利用随机化 - 试图把噪音变量维持为常数的方法 - 利用Block化 - 反复实验
DOE:即实验设计(Design of Experimental)--是对实验方案进行优化设计、 以降低实验误差和生产费用，减少实验工作量并对实验结果进行科学分析的 一种科学研究方法；是一种藉用实验的手段来决定最佳设计或生产的方法。
Minitab软件：是为DOE、质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和 服务的先导。MINITAB 被许多世界一流的公司与四千多所院校所采用。
DOE（实验设计） 与Minitab 培训
Roc.Luo 2011.01.26
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Trainin
DOE的一般模式 DOE的意义 DOE的分类 DOE常见术语
1.陈述问题和实验目标
2.选择“Y”-响应变量 3.陈述因子和水平 4.选择DOE 5.实施实验及收据数据 6.分析实验结果 7.结论和计划
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
▶ 把握选定的重要X之间的交互作用
▶ 建立X和Y的预测模型 ▶ 决定Y最佳化的X的条件:
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -12-
DOE处方-2.选择“Y”响应变量
陈述问题和实验目的 选择“Y”—响应变量
选择响应变量“Y”(特性值)
过程参数设计优化
选择最佳的参数组合使产品对杂音最不敏感； 应用直交表进行原因检测和平均值的处理；
应用直交表使变异最小；
最低成本
田口试验是运用 最多的好方法
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -6-
DOE常见术语1
我们将影响响应的那些变量称为实验问题 中的因子。其中x1,x2,x3是人们在实验中 可以控制的因子，我们称为可控因子（ controlled factor）
实验设计的关键因素(1)
4a)确定实验限制条件
•确定实验可采用方案数与实验次数的限制条件。
•实验限制条件可以是时间，金钱，人力资源，物质限制等。
•决定你将做多少次实验。 •结合你的实验目的，选择最佳实验设计及你可以采用的最多的实验次数。
注意：
•1.不要在第一次实验中用完你所有的资源… •2.成功的DOE是一个反复的过程，不是一次实验就能完成的！
2、建立可靠性的公差 3、特征组件 4、特征结构 5、包括低成本组件 6、包括低等级物料 7、最小的变化 8、性能的改善
5、优化变化 6、改善过程中心 7、减少生产周期 8、降低坏品率 9、改善产品的可靠性
工艺改善
工艺研发 1 、变量研究
2、变量的优化设置 3、建立可靠公差 4、发现降低成本的解决办 法
DOE的意义1
为什么需要试验设计
1、优化设计的必要性
提高产量； 减少变异性，与额定值或 目标值更为一致； 减少开发时间； 减少总成本；
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -4-
DOE的意义2
2、实验设计的作用
基本研究 1、发现相关问题
2、明了技术要点
工艺研发
产品设计 1、灵敏度分析
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -14-
DOE处方-3.陈述因子和水平
陈述问题和实验目的 选择”Y”—响应变量
决定因子的水平
▶按因子数及影响的特性选择水平数
- 因子多时,用2水平 - 只有线形影响时,用2水平 - 估计有曲线影响时,用3水平
陈述因子和水平
选择DOE 实施实验及收集数据 分析实验结果 结论和计划
我们假定过程的结果当中， y1，y2，y3„„是我们关心 的输出变量，这些我们常常 称之为响应（response）
可控因子X
可控因子是影 响过程最终结 果（响应）的 输入变量。
响应Y
在影响过程和结果的因子中除了控制因子还包括一些 不可控因子（uncontrolled factor）：u1,u2„„,他 们通常包括环境、操作员、材料批次等，对于这些变 量我们通常很难把它们控制在某个精确值上。
DOE Training -10-
DOE的处方
陈述实际问题和实验目的
选择“Y”—响应变量 陈述因子和水平 通过DOE 想达到什么目的? Y是什么？计量型？计数型？ 如产出率, 作业时间, 清洁度等 如温度(100℃,150℃),重量(20,30,40kg)
选择DOE 实施实验及收集数据
全因子实验, 田口设计, 2K因子实验或响 应曲面设计等
有关DOE与定义
爱迪生的 汗水
爱迪生的助手尼古拉.特勒撒说：“我非常同情他的工作状况，如果有一点点理论和 计算能帮助他的话，就将节省他90%的精力。” 爱迪生是靠苦干拼出来的，他是在边试验边分析后确定下次试验该怎幺做的。这种 方法速度太慢，已经无法适应快速发展的需求了。 天才靠的是1%的灵感和99%的汗！ --Thomas Edison
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -2-
DOE的一般模式
因子的来源考虑: 因果图(鱼骨图), FMEA , 柏拉图, 头脑风暴法…
<工程或系统的一般模型>
深圳速浪数字技术有限公司 DOE Training -3-
每个因子存在不同的水平(level) 观测值可能受到噪音的影响,DOE 将通过不同的试验,以得到实际的X和 Y的关系.
好、更好、最好、不合格、不合格品数等。
深圳速浪数字技术有限公司
DOE Training -9-