从变异源分析看JMP和Minitab的差异

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统计分析软件JMP和Minitab的对照说明

▪ 按照工程师的思路对分析工具进
行归类安排，适合于不具备太多统计学基础的技术人员
▪ 按照统计学家的思路将统计分
析工具罗列于菜单中，适合于具有一定统计学基础的专业人士
▪ 操作模式有两种：一是传统的“菜单-对话框” 模式，二是交互性很强的“鼠标拖拽与点击”模式； ▪ 同一数据表的分析结果统一地在同
相关性/回归分析
高级统计分析
D O E
控制图
所有输入变量 (30-50)
关键输入变量 (2-3)
质量管理和六西格玛中的常见问题
• “毕业这么多年，还要从头学习统计学，真是伤脑筋” • 定量分析结果晦涩艰深，令领导不知所云 • 质量数据类型那么多，关系那么复杂，到底哪种分析方法的结果才
是可信的？ • 数据量那么大，光数据分析就要花掉好多时间！ • 生产效率、工艺流程时好时坏，难以实现质的突破 • 六西格玛是那些“黑带”、 “专家”的事情，跟我们没关系 • “质量管理”永远是项目；项目结束了，“质量管理”也不见了 • 诞生了个别优秀人才，却无法带动整体层面的提高 • 培训、考试任务繁重，却好像和手头的工作没什么关系
2. 具备更多能帮助六西格玛降低风险和成本的实用功能
3. 既能为初学者所用，也能满足六西格玛黑带及黑带大师的需求
4. 能满足DFSS对于试验设计的更高要求
1. 分析速度快，能为工作人员节省时间
2. 能有效地对大量数据进行分析
3. 数据兼容性强
4. 具备完善的数据整理能力
1. 具备一定的项目管理能力
JMP和Minitab简单比较-II
比较大类
分析工具是否全面
比较项目常规统计方法
JMP特点
Minitab特点

Minitab与JMP比较表

Statistical Software
Minitab 17
Measurement System Analysis:

Gage R&R
Gage R&R worksheet design

generator
Variability Gage R&R: XBar, R

Variability Gage R&R: StdDev

Customize zone

Limits Precision

OC curve

Process capability: normal,

nonnormal
Process capability for multiple

variables
Individual Detail Reports

Within sigma capability

JMP 12

Variability Gage R&R: ANOVA

Variability Gage R&R: Crossed,

Nested
Variability Gage R&R: Crossed

then nested, nested then

Nonlinear regression

Polynomial regression

Logistic regression

Partial least squares (PLS)

JMP和Minitab的比较(帕累托图)

JMP和Minitab的比较（Pareto帕累托图）关键字：帕累托图品质管理工具六西格玛JMP Minitab最近在网上查阅资料，发现有些朋友常常在选择六西格玛软件时在JMP和Minitab之间犹豫良久。

正好我所在的公司刚刚选了六西格玛软件，当时选择的时候也遇到过同样的问题，后来我们专门对这两款软件进行了半年左右的试用和评估比较。

这里，我把其中的一部分比较结果整理了一下，供有类似困惑的朋友参考——因为比较的内容很多，就先以六西格玛中必用的Pareto帕累托图为例来说明吧，希望能抛砖引玉，对大家的工作有所帮助，共同开启六西格玛的成功之路。

我把把生产现场的数据“缺陷”、“数量”、“清洁”和“日期”四列数据分别输入到最新版的JMP和Minitab中，想用Pareto 帕累托图分析一下现在的质量情况。

比较项目一：操作的简便性。

JMP的操作路径为：主菜单Graph > Pareto Plot，确定“Y, Cause”为“缺陷”、“Freq”为“数量”后，即可得到如图一所示的报表；Minitab的操作路径为：主菜单Stat > Quality Tools > Pareto Chart，在“Chart defects table”中，确定“Labels in:”为“缺陷”、“Frequencies in:”为“数量”后，即可得到如图二所示的报表。

如果用的是未经汇总的原始数据，在JMP中只要确定“Y, Cause”为“缺陷”即可；在Minitab中则要切换到“Chart defects data in:”中，确定其为“缺陷”。

从操作层面上来看，JMP 操作的简便性稍占优势，其对话框结构也更符合我们平时解决问题的思路，很容易上手。

图一JMP制作的Pareto图图二Minitab制作的Pareto图比较项目二：图形效果及信息展示。

观察图一、图二可知，JMP和Minitab都能体现出排序柱状图和折线图的变化规律，JMP将对应数据在图形上直接标注，Minitab则将数据集中显示在图形下方。

如何使用数据统计软件JMP和Minitab有效分析数据

双样本 T检定
9.再选择“统计”“基本统计量”“双样本t”
10.将耐压测试前后的两组数据放入第一和第二组中
双样本 T检定 11.再点选“图形”，选择显示 “单值图”和“数据箱线图
12.绘制图形后，P值几乎为0，两组数据的平均值差异明显
双样本 T检定
练习: 利用Minitab分析Excel中改善前后的开关电源的耐压能力是否有变化？
可通过检推定预计每种模式正常的波动范围
Part 1:JMP
演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：一月份哪个部门对生产工时影响最大？如果每月情况
基本不变，二月份各部门正常对工时的影响范围是多少？
柏拉图制作 1. 打开 JMP 软件
2.选择“新建数据表”
3. 将需要分析的数据粘贴于表格内（按住Shift可以将第一行复制于标题栏）
Part 1:散布图
3. 单击“二元拟合” 红点弹出菜单，选择“密度椭圆”“0.95”
4. 单击“相关性”蓝点弹出相关性分析
Part 1:散布图
5.选择菜单栏“分析”“多元方法”“多元”
6.将所有数据放入“Y，列”
Part 1:散布图
7.分析数据
Part 1:散布图
练习: 绘制案例中的散布图，并描述每个条件与“锡厚度”的相关性。并说明如果产线需要改进效率，应从那方面着手？
柏拉图制作
4. 选择图形菜单下的“Pareto 图”
5. 将“责任部门”放入“Y,原因”，将“误工工时”放入“X，频数”
柏拉图制作 6.得出柏拉图
7. 单击红点弹出菜单，选择“计数分析”“按单位比率”
8.得出各部门比率波动范围，信心度为95%

JMP和Minitab的比较

JMP 和Minitab 的比较（系列之一：基本统计分析）JMP 和Minitab 是全球公认的两大的个人桌面统计分析软件，在质量管理、六西格玛领域都有广泛的应用。

近年来，国内对这个两个软件孰优孰劣的讨论愈来愈多。

在此，笔者以个人的实际使用经验为基础，从技术的角度对两者进行全面的分析和比较，力求做到¡公开、公平、公正¡。

首先，我们从最常用的¡基本统计分析¡入手。

假设需要对同一组数据进行统计分析，要求获得平均值、标准差等描述性统计量，常用样本统计量的区间估计以及与它们关系密切的直方图、箱线图等基本统计图形，并且希望这些结果能以一个简洁、统一的形式表现出来。

用目前最新版的JMP7和Minitab15分别来实现以上要求，顺便提一下，笔者目前已在使用JMP 中英文双语版和Minitab 英文版，为了便于比较，一下内容都基于英文界面进行。

JMP 的操作路径为：主菜单Analyze > Distribution 以及弹出菜单中的Display Options, Fit Distribution 等中的相关选项，得到的结果如图一所示；Minitab 的操作路径为：主菜单Stat > Basic Statistics > Graphical Summary ，得到的结果如图二所示。

图一 JMP 的输出结果图二 Minitab 的输出结果对比内容一：输出报表的整体效果。

总的来说，JMP 和Minitab都达到了简洁明了、图文并茂的效果。

如果观察得更仔细一些的话，会发现JMP内容排列的逻辑性更强一些，字体排版也更工整一些。

对比内容二：描述性统计量。

对于常用的平均值(Mean)、中位数(Median)、标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)等，JMP和Minitab都能够直接显示。

JMP和Minitab可靠性分析调查

JMP和Minitab可靠性分析调查可靠性分析是指运用数据分析的方法对产品和设备按照规定的标准在规定的时间内提供规定服务的能力进行量化分析或评估，它可以帮助企业降低产品故障和失效率，从源头上提升产品竞争力，乃至于提升顾客满意度。

出于不同的目的需要，越来越多的国内企业也开始重视起可靠性分析来。

我们公司是Apple 的PCB供应商，受客户影响，我们质量管理部门近几年来也可以编写可靠性分析报告。

这可是件技术活，没有专业的软件帮忙，那绝对是一件又苦又难的差事。

最近部门申请到一笔预算，总算可以购买正版的可靠性分析软件了，老板叫我调查一下相关软件。

目前在国内电子企业，用得最多的可靠性统计软件有两个：JMP和Minitab。

（本来还想比较另一个软件Weibull++的，但是它的基本功能很简单，如果要用其它可靠性分析功能，就得买其它模块，一个个模块加起来价格贵得惊人，就不考虑了。

）下面就把我花了大量心血整理的技术调查结果和各位分享一下。

一功能以下的软件菜单截图反映的是JMP和Minitab在可靠性分析方面的功能清单。

由于分别是两家公司开发的，所以名称上会有所不同，但都能够实现诸如右删失或任意删失的可靠性数据的分布识别及分布参数估计、单应力和多应力加速寿命试验的回归建模与预测、可修复性系统的可靠性分析、可靠性试验规模的规划等基本功能。

我仔细试用了一下两个软件的相关菜单，明显地感受到似乎JMP软件的功能更加强大。

比如JMP自带了19种概率分布模型，而Minitab只有11种概率分布模型；JMP支持两个加速因子的加速寿命试验设计（可包含交互作用），而Minitab只支持一个加速因子的加速寿命试验设计，等等。

此外，JMP软件还多了Minitab软件无法实现的三个分析平台：第一个是“退化”平台，它能够构建线性或非线性的产品老化模型，还可以用来进行稳定性检验和产品的破坏性退化分析；第二个是“拟合比例风险”平台，它能够构建Cox模型，Cox模型适合为找不到合适概率分布的寿命数据构建加速寿命回归建模；第三个是“可靠性增长”平台，它可以进行更复杂的 Crow-AMSAA 建模，通过计算可修复系统的平均故障间隔时间 MTBF以及多阶段系统的累积故障计数等参数，分析和展现新产品系统可靠性的改善状况。

JMP和Minitab的比较(简单回归分析)

JMP和Minitab的比较（简单回归分析）关键字：回归分析质量管理六西格玛 JMP Minitab上次看到有人以“基本统计分析”的应用为出发点对JMP和Minitab进行了真刀真枪的大PK，并且得出JMP在统计专业性和整体易用性方面远胜于Minitab的结论。

笔者对该作者实事求是的风格颇感认同，在此继续遵循这一原则，从另外一个常用统计工具“简单回归分析”的应用来再次比较JMP和Minitab到底孰优孰劣。

将相同的两列数据“X”和“Y”分别输入到最新版的JMP7和Minitab15中，想得到线性回归方程、含回归直线的散点图、回归检验报告以及回归直线的预测区间。

对比项目一：操作的便捷性。

JMP的操作路径为：主菜单Analyze > Fit Y By X，初始报告弹出菜单中的Fit Line，以及Linear Fit弹出报告中的Confid Curve Fit和Confid Curve Indiv等相关选项，得到的报表如图一所示；Minitab的操作路径为：主菜单Stat > Regression > Fitted Line Plot，Options中选择Display confidence interval和Display prediction interval，得到的报告和图形经整合后如图二所示。

操作实现的时间没有明显的差异，但JMP的操作模式让人意识到操作步骤之间层层递进的关系，逻辑性强，而Minitab的操作则纯粹是靠用户用记忆力连接起来的一组相对独立的机械动作。

图一 JMP的输出结果对比项目二：输出报表的整体效果。

JMP将统计分析结果和相关图形天然地整合在一起，用户查阅起来一目了然。

而Minitab的统计分析结果显示在Session窗口，而相关图形又显示在另一个独立的Graph窗口中，查阅起来平添了几分麻烦。

如果分析的数据、内容、次数一多，这种麻烦就更难忍受了。

对比项目三：统计分析的具体内容。

JMP与Minitab比较之方差分析

JMP与Minitab比较之方差分析关键字：JMP Minitab 方差分析Minitab和JMP是目前使用最广的两款质量管理统计软件，我两个都使用过，想从方差分析的角度比较一下两款软件，供大家参照。

Minitab和JMP是目前使用最广的两款质量管理统计软件，我两个都使用过，想从方差分析的角度比较一下两款软件，供大家参照。

假设我们要研究A、B、C三种不同药物对人体引起的疼痛效果是否存在显著差异，在最新版的Minitab15和JMP7中输入“疼痛”和“药物”两列数据，想得到方差分析的结果。

对比项目一：操作的便捷性JMP的操作路径为：主菜单Analyze > Fit Y By X，确定“Y”为“疼痛”、“X”为“药物”后，从红三角的下拉菜单中选择“Means/Anova”，即可得到如图一所示的报表；Minitab的操作路径为：主菜单Stat > ANOVA > One-Way，确定“Response”为“疼痛”、“Factor”为“药物”后，即可得到如图二所示的报表。

如果需要输出统计图形，还要点击“Graph”按钮，在选项内做一些设定。

从操作层面上来看，两者的便捷性差不多。

对比项目二：统计分析的具体内容方差分析的最重要输出结果就是那张“ANOVA Table方差分析表”，JMP和Minitab都做到了。

其他内容，诸如判定系数R-square、子组均值的置信区间等等，两者也都有涉及，只是形式略有不同，看不出孰高孰低。

不过JMP自由灵活的“输出报表定制化”这一特点，我觉得是很值得称道的，使用起来非常灵活。

对比项目三：统计图形对分析结果的展现图三是用JMP软件制作而成的统计图形，A、B、C三种不同药物之间的差异程度可以分别通过单值图Individual Value Plot、箱线图Boxplot、置信菱形图Mean Confidence Diamond Plot和直方图Histogram四种不同形式的统计图形表达方式在一个画面上同时展现出来，感觉非常强大，而且还可以自由控制输出的类型和数量，感觉很友好。

如何使用数据统计软件JMP和Minitab有效分析数据

Part 1:散布图
3. 单击“二元拟合” 红点弹出菜单，选择“密度椭圆”“0.95”
4. 单击“相关性”蓝点弹出相关性分析
Part 1:散布图
5.选择菜单栏“分析”“多元方法”“多元”
6.将所有数据放入“Y，列”
Part 1:散布图
7.分析数据
Part 1:散布图
练习: 绘制案例中的散布图，并描述每个条件与“锡厚度”的相关性。并说明如果产线需要改进效率，应从那方面着手？
93.8
8.1
供应商3 机器A 30
93.6
12.1
供应商3 机器B
30
93.3
11.7
Hale Waihona Puke 供应商3 机器C 3093.38
16.44
1.供应商1的原材料产品硬度低 2供应商3的原材料最大与最小差值大因此建议用供应商2的原材料生产
模拟事件小李回复：每个搭配30组数据如下表
1.供应商1的原材料产品硬度均值低 2供应商3的原材料最大与最小差值大因此建议用供应商2的原材料生产
模拟事件
小林回复：不同机器与供应商材料搭配的数据整理如下表：
原材料供应商
生产机器
测量数量
测量平均值
最大-最小
供应商1 机器A 30
88.4
5.4
供应商1 机器B
30
89.6
5.2
供应商1 机器C 30
88.9
7.2
供应商2 机器A 30
93.4
6.3
供应商2 机器B
30
93.2
5.8
供应商2 机器C 30
管制图制作
3.从X-Rm管制图来看，现阶段2分PE管正常外径落在6.20到6.55mm之间，连续测量两点变化不应该超过0.21

JMP和Minitab的比较

JMP 和Minitab 的比较（系列之一：基本统计分析）JMP 和Minitab 是全球公认的两大的个人桌面统计分析软件，在质量管理、六西格玛领域都有广泛的应用。

近年来，国内对这个两个软件孰优孰劣的讨论愈来愈多。

在此，笔者以个人的实际使用经验为基础，从技术的角度对两者进行全面的分析和比较，力求做到¡公开、公平、公正¡。

首先，我们从最常用的¡基本统计分析¡入手。

图一 JMP 的输出结果图二 Minitab 的输出结果对比内容一：输出报表的整体效果。

总的来说，JMP 和Minitab都达到了简洁明了、图文并茂的效果。

如果观察得更仔细一些的话，会发现JMP内容排列的逻辑性更强一些，字体排版也更工整一些。

对比内容二：描述性统计量。

对于常用的平均值(Mean)、中位数(Median)、标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)等，JMP和Minitab都能够直接显示。

JMP与Minitab比较之方差分析

Minitab和JMP是目前使用最广的两款质量管理统计软件，我两个都使用过，想从方差分析的角度比较一下两款软件，供大家参照。

如果需要输出统计图形，还要点击“Graph”按钮，在选项内做一些设定。

从操作层面上来看，两者的便捷性差不多。

对比项目二：统计分析的具体内容方差分析的最重要输出结果就是那张“ANOVA Table方差分析表”，JMP和Minitab都做到了。

其他内容，诸如判定系数R-square、子组均值的置信区间等等，两者也都有涉及，只是形式略有不同，看不出孰高孰低。

不过JMP自由灵活的“输出报表定制化”这一特点，我觉得是很值得称道的，使用起来非常灵活。

从统计过程SPC看Minitab和JMP的区别

从统计过程控制SPC看JMP和Minitab的差异统计过程控制SPC是指应用统计技术对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定的要求的一种质量管理技术。

做过质量管理或者持续改善工作的人都知道，无论是在六西格玛项目，还是在日常工作中，SPC的使用频率都远高于试验设计等高级统计分析工具。

在实现SPC的过程中，软件工具必不可少。

一般情况下，大部分企业不会选择专门的SPC软件（太贵），也不会选择自行开发（太麻烦），而是会从现有成熟的综合统计软件工具包中选择一个最合适的产品。

目前，国内主流的统计软件有两个：JMP和Minitab。

二者都来自美国公司，JMP是SAS公司的产品，MINITAB则来自于MINITAB公司。

SAS是全球统计分析领域的领导者，在统计算法和行业应用方面实力雄厚。

我们公司以前用Minitab，现在因为和苹果公司的业务关系，有JMP也有段时间了。

以下是我和工程部的两位同事近两个月来仔细研究后汇总的技术材料，分别从“工具的完整性”、“操作的灵活性”、“输出报告的可编辑性”和“相关的扩展功能”四个方面进行了对比，供大家参考。

一、工具的完整性从JMP和Minitab在SPC方面主菜单的显示来看，虽然叫法不同，但双方提供的控制图类型非常近似，都能提供所有常用的控制图工具，归纳起来可以分为四类：连续型数据控制图（包括单值-移动极差、均值-极差、均值-标准差等），离散型数据控制图（包括P、NP、C、U），时间加权类控制图（包括EWMA、CUSUM 等）和多元控制图。

另外，经实际使用确认：两种软件都能根据用户要求分别绘制分析用和控制用控制图，都能实现常见的8条判异准则的自定义检验，JMP还能实现比较少见的Westgard规则检验。

二、操作的灵活性Minitab的操作模式只有一种，即传统的“菜单-对话框”模式，只能实现SPC监控流程稳定的作用。

JMP的操作模式有两种，一是传统的“菜单-对话框”模式，二是人机交互性很强的“鼠标拖拽（Drag & Drop）”模式。

如何用JMP和Minitab来制作鱼骨图

如何用JMP和Minitab来制作鱼骨图?一年前，听Intel的朋友说JMP比Minitab易用，功能又强大很多，当时我一点感觉都没有，因为我当时只会用Minitab，不会用JMP。

前不久参加了一个客户的培训，用的是JMP，在网上又看到很多比较两者的材料，所以我也想跟大家分享一下我的一些体会。

就以常用的鱼骨图为例吧，它是早年大名鼎鼎的QC七工具之一，现在无论是做六西格玛项目，还是开展QC小组活动，它都是必用的方法！假设我们现在从人Man、机Machine、料Material、法Method、环Environment、测量Measure六个方面分析一个质量问题Quality Problem，我们分别用JMP和Minitab来制作一个鱼骨图看看……对比一：数据格式JMP有两种数据输入模式。

第一种的数据格式如图一所示。

总共有2列，分别为Parent 父项和Child子项。

这里的父项是指effect结果，子项是指cause原因，上一级的原因很可能成为下一级的结果，按上下层次结构逐行描述清楚，一共31行，正好等于所有大小鱼骨、鱼刺的总数量。

第二种输入模式不需要事先在表格里输入数据，先作图就行，待图形完成后，可以将图形中的文字内容转换为表格。

Minitab只有一种数据输入模式。

它的数据格式如图二所示。

总共有9列，分别为Man、Machine、Material、Method、Measure、Environment、Training、Speed、Micrometers，即构成整个鱼骨架的9个鱼骨分支，每列的行数等于它所对应的effect结果所包含的cause原因的数量。

JMP的第一种数据输入模式与Minitab遵循不同的逻辑思路，操作起来感觉都不错。

我觉得JMP先作图，然后将图形转化成数据表的方式很实用，毕竟在做头脑风暴或问题讨论的时候，不可能有事前准备好的数据表，用这种方式可以一边讨论一边优化鱼骨图，等讨论完毕后再将图形转化成数据表，进而可以做其他深入的分析。

Minitab软件介绍与应用

方差分析
总结词
方差分析是Minitab软件中用于比较不同组间数据差异的方法。
VS
详细描述
通过分析不同组间的变异来源，判断各组间是否存在显著差异。Minitab提供了多种方差分析方法，如单因素方差分析、双因素方差分析等，并可进行多重比较和协方差分析。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
回归分析
总结词
回归分析是Minitab软件中用于探索变量间关系和预测未来趋势的方法。
详细描述
通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，Minitab可以帮助用户了解数据的分布、集中趋势和离散程度。此外，Minitab 还提供了箱线图、直方图等可视化工具，帮助用户直观地了解数据分布情况。
假设检验
总结词
假设检验是Minitab软件中用于验证某一假设是否成立的方法。
详细描述
用户可以设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，并根据Minitab提供的p值判断假设是否成立。常见的假设检验包括t检验、卡方检验、Z检验等。
总结词
变量与因子管理是Minitab软件中重要的操作之一，它涉及到对变量和因子的创建、编辑和管理。
详细描述
在Minitab软件中，用户可以创建和管理多个变量和因子，并对其进行命名、分类和属性设置。此外，还可以对变量和因子进行变换和编码，以满足不同分析的需求。
图形绘制
总结词
图形绘制是Minitab软件中直观展示数据和分析结果的重要工具之一。
minitab软件介绍与应用
• Minitab软件概述 • Minitab软件基础操作 • Minitab软件统计分析功能 • Minitab软件在质量控制中的应用 • Minitab软件案例分享

Minitab两因素方差分析

Minitab两因素方差分析简介Minitab是常用的统计分析软件之一。

方差分析〔ANOVA〕是一种常见的统计方法，用于比拟不同因素对变量的影响程度。

在Minitab 中，可以使用两因素方差分析来分析两个因素对变量的影响，并确定它们之间是否存在显著差异。

本文将介绍如何在Minitab中进行两因素方差分析。

首先，会讲解方差分析的根本概念和假设条件。

然后，会详细说明Minitab中进行两因素方差分析的步骤和操作。

最后，会解释如何解读分析结果和进行后续的统计推断。

方差分析的根本概念方差分析是一种用于比拟多个组之间差异的统计方法。

它通过计算组内变异和组间变异的比值来确定组间的差异是否显著。

在两因素方差分析中，需要考虑两个因素对变量的影响，并确定它们之间是否存在交互作用。

在两因素方差分析中，有两个主要的变量：一个是因变量〔也称为响应变量〕，另一个是自变量〔也称为处理变量〕。

通常，自变量被分为两个或更多的水平或组，而因变量是一个连续的变量。

方差分析的根本假设包括：•各组数据满足正态分布；•各组数据的方差相等；•各组数据之间独立。

满足这些假设条件后，可以继续使用Minitab进行分析。

Minitab中进行两因素方差分析的步骤步骤1：准备数据首先，需要准备好两因素方差分析所需的数据。

数据应该是一个表格形式，其中每一列代表一个变量〔包括因变量和自变量〕，每一行代表一个观察值。

确保数据满足方差分析的假设条件。

步骤2：翻开Minitab并加载数据翻开Minitab软件并加载准备好的数据。

可以通过导入文件或手动输入数据的方式加载数据。

步骤3：进行两因素方差分析在Minitab的菜单栏中，选择。

Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比

Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比FrankZhang一个是"六西格玛时代的统计分析大师"，一个是大众六西格玛名牌，我们就要来看看两个工具到底谁更厉害！1。

首先看数据处理能力。

jmp能够处理高达42亿行，65535列数据，转换成数据库数据大概有TB级别了吧？Minitab能够支持的数据量比较少：不到千万行数据级别而已（不知道MINITAB的设计值是多少，测试过程中数据量大了MINITAB会死机）对于普通六西格玛应用，好像并没有这么大的数据量要分析，因此，JMP的这个优势似乎有点没必要。

只是，我们很好奇，两个软件都只有一张光盘就可以容纳：而且都不到200M的安装文件，居然在软件工程层面有这么大的差距....看来大公司的研发水平是要厉害不少。

2.处理速度我们做了个测试，在同样的笔记本电脑（1G内存，3G主频，windowsxp平台），对同样的500万行数据做直方图：JMP需要3秒，Minitab需要300秒（本来以为又死机了，出去抽棵烟回来，同事告诉我没问题了...)3.统计工具集成两者的统计工具都很全，对于普通六西格玛(DMAIC)来说基本够用了。

对于DFSS，似乎JMP 口碑要好一些。

DFSS需要的统计工具中，DOE应该是比较高级的统计应用了，我们重点比较了DOE能力，发现：A JMP除了传统的DOE工具（田口，混料，完全和部分因子）外，还提供目前市面上几乎别的软件都不提供的高端DOE方法和工具，比如定制，球填充，非线性；而MINITAB只有传统的因子设计上还可以称得上是个像样的DOE工具，对于稍微复杂一些的，如田口设计，实现起来就非常复杂，几乎失去了DOE软件化的优势，重新回到手工作坊的时代。

真不知道是让Minitab服侍人，还是让人服侍Minitab，因此说JMP在DOE工具层面远远超过MINITAB;B 模拟能力。

minitab用户需要购买模拟软件CRYSTALBALL,因为minitab本身自带的模拟仿真功能实在太低级了。

STATISTICA JMP与MINITAB软件统计控制图应用(三)3-2-1

2
xij is the jth measurement in the ith subgroup, with j = 1, 2, 3,... ni is the sample size of the ith subgroup k is the number of subgroups Xw is the weighted average of subgroup means 3．EWMA 控制图的标准差估计选项 EWMA 控制图也可以分别适用于单个质控测定数据和分组数据，这两种数据绘制输出 EWMA 控制图时，要预先选择设置标准差估计方法，可以参考附图 0-1-1 分别选择。附图 0-1-1
STATISTICA、JMP、MINITAB 软件统计控制图应用简介（三）3-2
1
STATISTICA、JMP 与 MINITAB 软件统计控制图应用（三）第三篇移动均值（MA）、指数加权移动均值（EWMA）和累计和（CUSUM）控制图其二指数加权移动均值（EWMA）控制图
赵炳华
00 EWMA 控制图统计基础简要描述 ............................................................................................................... 1 01 EWMA 控制图 ............................................................................................................................................... 1 02 两点提示 ......................................................................................................................................................... 2 1 单值数据 EWMA 控制图 ................................................................................................................................ 2 1.2 先看常规单值控制图 .................................................................................................................................... 2 1.3 EWMA 控制图观测与思考 .......................................................................................................................... 3 2 分组数据 EWMA 控制图 ................................................................................................................................ 4 2.1 先看常规均值控制图和 Zone 图 .................................................................................................................. 4 2.2 Zone—图 Zone Score（区域得分）及其含义 ............................................................................................. 4 2.3 EWMA 控制图 .............................................................................................................................................. 6 EWMA 控制图统计基础简要描述正如上文所述：EWMA 图和 CUSUM 图是用于检测过程含有小漂移（small shifts）的有效方法。本文先简要讲解 EWMA 图。 01 EWMA 控制图 1．名称中文全称是指数移动均值控制图，英文全称是 Exponentially Weighted Moving Averages （EWMA） chart，缩写为 EWMA 图；也有直接称为指数移动均值图，即：Exponential Moving Average（EMA）chart，或者称为几何移动均值控制图，即：Geometric Moving Average (GMA) chart。查看文献时，遇有以上的“不同名称”就会想到这三种叫法的意思都是相同的。 2．EWMA 控制图监测过程均值（1）统计过程控制在执行的实践中，遇有长期的小漂移时，休哈特计量控制图时时显得不甚敏感，难以识别这种小波动。基于 EWMA 控制图采用指数加权累计移动均值设置控制线，因而可以不受正态假定的限定、加之图上的每个点包含着前面所有子组的信息，具有检出过程均值小漂移的敏感性。（2）用子组均值为例，看看 EWMA 的指数加权移动平均数： 00

应用Minitab进行测量系统分析及评价

测量系统是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，是用来获得测量结果的整个过程。 1.2 测量系统的统计特性
在实际的生产和测量过程中是不存在理想的测量系统的，但是在进行测量系统评价前，一些基本的统计特性必须满足要求，这是做测量系统分析的前提条件，主要有以下 3 点：
人员，分别对 10 件零件用检定合格的影像仪测量尺寸 1.74依要求，说明测量系统满足要求。
0.04 mm。3 名检测人员均应受过专业培训，且 3 名检测人员在
（4）测量值伊零件编号：显示零件的主效应，用于比较零件间
测量这 10 个零件时，均不能看到零件的编号，且每个测量人员的差异。从图中可以看出：1#、3# 的 9 个测量值相差不大，4# 零件
（1）变异分量：主要以柱形图呈现，表示量具的重复性和再现性（R&R）、重复性、再现性和各部件所占的百分比。从图中可以看出，量具的再现性比重复性好。
图 2 测量值的量具 R&R（方差分析）报告
4 结论通过使用 Minitab 软件对影像仪进行测量系统分析，依据测
量结果进行测量系统分析，最终得出影像仪的量具重复性和再现性满足要求。希望此案例分析过程对其他测量系统的分析评价提供参考和借鉴。
（1）测量系统的分辨率。测量系统可以被检测出并可以如实显示出被测特性的最小变化量。分辨率有很多不同的叫法，如最小示值、最小刻度和最小测量单位等。测量系统的分辨率不够，会影响测量数据的准确性，不能有效地检查出测量系统的过程变差，这样的分辨率不能用于过程分析，必须进行改进。
（2）测量系统必须受控。在分析测量系统时，必须在系统受控的前提下进行，测量系统的过程变差只能由一般原因或者不可避免的原因产生，如两个测量人员使用同一个测具，使用相同的方法，测量结果有差异，这种差异就是不可避免的原因。

Minitab单因素方差分析

现选定绿茶，这是一种因子，用A表达。
又选定四个产地旳绿茶，记为A1, A2, A3, A4，它是因子A旳四个水平。
为测定试验误差，需要反复。
我们选用水平反复数不等旳不平衡设计，即共有A12, 4A个2, 样A3品, A等4分待别测制试作。了7,5,6,6个样品，
单原因方差分析
Minitab
•采用随机化试验措施，填写试验成果.
•判断诸水平均值 1, 2 ,, r 间有无显著差异； •给出诸水平均值 i 的无偏估计和1 置信区间； •给出方差 2 的无偏估计．
多重比较
多重比较
Minitab
• r个水平均值 1,是2否,彼,此相r 等？
用方差分析措施．
• 假如r个均值不全相等，哪些均值间旳差别是主要旳？用多重比较．
2
．
A3.随机性。全部数据yij都相互独立．
单因子试验所涉及旳多种正态总体
单原因方差分析单因子试验旳统计模型
Minitab
单因子试验旳三项基本假定用到试验数据yij上去，可得到如下统计模型：
yij
i
，
ij
i 1,2,, r，j 1,2,, mi
其中
yij 是因子A旳第i个水平下第j次试验成果；
• 从方差分析表上还可以获得 2 的无偏估计 ˆ 2 =2.09 ， ˆ 2.09 =1.45．
单原因方差分析诸均值旳参数估计
•诸 i 的点估计： ˆ i yi ， i 1,2,, r ．
Minitab
•诸 i 的1 区间，可利用 t 分布获得，具体如下：
y 1 r n i1
mi
yij
j 1
1 n

r