Minitab培训教材
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minitab培训教材-精品课件
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10、市场销售中最重要的字就是“问”。19:36:0319:36:0319:368/15/2021 7:36:03 PM
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11、现今，每个人都在谈论着创意，坦白讲，我害怕我们会假创意之名犯下一切过失。21.8.1519:36:0319:36Aug-2115-Aug-21
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12、在购买时，你可以用任何语言；但在销售时，你必须使用购买者的语言。19:36:0319:36:0319:36Sunday, August 15, 2021
17、利人为利已的根基，市场营销上老是为自己着想，而不顾及到他人，他人也不会顾及你。下午7时36分3秒下午7时36分19:36:0321.8.15
- 非母数分析
品质管理
- 品质管理工具 - 计数值数据分析
- 测定系统分析 - 管理图分析
- 计量值数据分析 - 工程能力分析
信赖性 及 数据分析
- 分布分析
- 数据的合 实验计划
- 反应表面 实验计划 - Robust 实验计划
Minitab 操作
1. Minitab 的操作
什么是 Minitab ?
MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 计算机
Minitab
介绍
于1972年，美国宾夕法尼亚 州立大学用来作统计分析、教育用而开发，目前已 出版 Window 用版本 Vesion12.2，并且已在工学、社会学等所有领域被广泛 使用。特别是与Six-sigma关联，在GE、AlliedSignal等公司已作为基本的程序 而使用。
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。
Minitab培训教材1
Scatterplot of X
71 70 69 68 67 66 65 800 820 840 860 880 Y
数据点
X
பைடு நூலகம்
90
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
Y = 1000
Fitted Line Plo
- 1094 + 29.17
950
Y
900
850
800 65 66 67 68 X 69
基本介绍
常用图表制作
常用品质控制图
制程能力分析
MSA 测量系统分析
柏拉图
质量管控作用：
一般在鱼骨图后，区分“少数重点因素”和 “大量微细因素”，采用2-8原则，抓重点， 优先解决主要问题点；
350 300 250
Count
Pareto Cha
制作注意事项：
百分比为累加型，最终值应为100%； 因素项目不要过多，一般不良项目占比超 出95%范围的因素可合并展示，默认为相 对小概率事件； 百分比线的起始点从第一个柱状顶端开始；
实例二
直方图：数值区域数量分布
Histogram of Sample
12
点图：同直方图
Dotplot of Group 1, Grou
10
8
Frequency
Group 1
6 Group 2 Group 3 Group 4 0 5.4 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 Sample 8.1 8.2 8.3 6.3 7.2 8.1
控制图——常用计数型
P Chart：
样本量可变，单体以OK/NG判定； 单点显示为不合格率；
U Chart：
71 70 69 68 67 66 65 800 820 840 860 880 Y
数据点
X
பைடு நூலகம்
90
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
Y = 1000
Fitted Line Plo
- 1094 + 29.17
950
Y
900
850
800 65 66 67 68 X 69
基本介绍
常用图表制作
常用品质控制图
制程能力分析
MSA 测量系统分析
柏拉图
质量管控作用：
一般在鱼骨图后，区分“少数重点因素”和 “大量微细因素”，采用2-8原则，抓重点， 优先解决主要问题点；
350 300 250
Count
Pareto Cha
制作注意事项：
百分比为累加型，最终值应为100%； 因素项目不要过多，一般不良项目占比超 出95%范围的因素可合并展示，默认为相 对小概率事件； 百分比线的起始点从第一个柱状顶端开始；
实例二
直方图：数值区域数量分布
Histogram of Sample
12
点图：同直方图
Dotplot of Group 1, Grou
10
8
Frequency
Group 1
6 Group 2 Group 3 Group 4 0 5.4 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 Sample 8.1 8.2 8.3 6.3 7.2 8.1
控制图——常用计数型
P Chart：
样本量可变，单体以OK/NG判定； 单点显示为不合格率；
U Chart：
培训课程Minitab
2024/1/25
11
描述性统计分析
2024/1/25
数据整理和可视化
01
通过图表、图形和数字摘要等方式整理和展示数据，以便更好
地理解和解释数据。
集中趋势度量
02
计算均值、中位数和众数等，以衡量数据的中心位置或典型值
。
离散程度度量
03
计算标准差、方差和四分位数间距等，以衡量数据的离散程度
或波动范围。
20
控制图原理的基本原理、作用及分类，如计量值 控制图和计数值控制图。
2 3
控制图的绘制与解读
详细讲解控制图的绘制方法，包括数据收集、计 算控制限、描点等步骤，并解读控制图中的异常 信号。
控制图在质量控制中的应用
通过案例分析，展示控制图在产品质量控制、过 程监控等方面的应用。
18
05 质量控制与改进
2024/1/25
19
过程能力评估
2024/1/25
过程能力指数
介绍过程能力指数的概念、计算方法和应用，包括Cp、Cpk等指 标。
过程稳定性分析
通过控制图等工具分析过程的稳定性，识别过程中的异常波动。
过程能力改善
针对过程能力不足的问题，提出改善措施，如调整设备参数、优化 工艺流程等。
12
假设检验原理及应用
假设检验的基本思想
通过设定原假设和备择假设， 构造检验统计量，并根据显著 性水平进行决策，以判断原假
设是否成立。
2024/1/25
单样本t检验
用于比较样本均值与已知总体 均值是否有显著差异。
双样本t检验
用于比较两个独立样本均值是 否有显著差异。
配对样本t检验
用于比较同一组样本在不同条 件下的均值是否有显著差异。
Minitab全面培训教程
THANKS
可靠性工程概念及在Minitab中实现
可靠性工程基本概念
解释可靠性的定义、意义及常用指标，如MTBF、MTTR等。
可靠性分析方法
介绍常见的可靠性分析方法，如寿命数据分析、加速寿命试验设计等。
Minitab在可靠性工程中的应用
详细讲解如何利用Minitab进行可靠性数据分析，包括数据导入、寿命分布拟合、可靠性指标计算等步骤 。同时，介绍Minitab在可靠性试验设计中的应用，如试验方案制定、试验数据分析等。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度。可分为尖峰、平峰 和正常峰三种。
正态分布
一种对称分布，其形态由均值和标准差决定。在 自然界和社会现象中广泛存在。
04
推论性统计分析
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
通过样本数据推断总体特征，判断原假设是否成立。
假设检验的步骤
提出原假设和备择假设、确定检验统计量、计算p值、作出决策。
异常值检测与处理
基于统计的异常值检测
01 使用统计方法如Z-score、IQR
等识别异常值。
基于聚类的异常值检测
02 通过聚类算法识别离群点作为
异常值。
基于模型的异常值检测
03 建立模型预测数据点的行为，
将偏离预测的行为视为异常。
删除异常值
04 如果异常值比例较小且对结果
影响不大，可以直接删除。
替换异常值
确定实验方案、进行实验并收集数据、数据分析与解释等步骤。
单因素实验设计与分析
单因素实验的概念与特点
解释单因素实验的定义、特点及其适用场景。
单因素实验设计的方法
介绍如何根据实验目的和因素选择合适的单因素实验设计方法，如完全随机设计、随机区 组设计等。
Minitab应用培训教材
Minitab应用培训武钢党校管院信息工程教研部2011年10月目录第一章Minitab基本介绍 (4)§1。
1 MINITAB的作用 (4)§1.2 MINITAB的视窗 (4)§1。
3 MINITAB的基本操作 (7)§1。
4启动及关闭MINITAB (12)第二章基本质量图表在Minitab中应用 (13)§2。
1 3D散点图及其在Minitab中的应用 (13)§2。
2 直方图及其在Minitab中的应用 (15)§2。
3 箱线图及其在Minitab中的应用 (18)§2。
4 饼图及其在Minitab中的应用 (20)§2。
5 时间序列图及其在Minitab中的应用 (23)第三章测量系统分析 (26)§3.1 可重复测量的测量系统R＆R 研究(交叉Crossed） (26)§3。
2 不可重复测量(破坏性测试）的测量系统R＆R （嵌套Nested） (29)§3。
3 计数型属性量具研究和MINITAB操作 (32)第四章假设检验与回归 (35)§4.1单样本Z检验 (35)§4.2单样本T检验 (38)§4。
3双样本T检验 (40)§4。
4配对T检验 (42)§4。
5相关分析 (43)§4.6一元回归 (45)第五章SPC过程统计控制 (48)§5。
1 Xbar—R Chart（均值极差图) (48)§5。
2 Xbar—S Chart（均值标准差图) (50)§5。
3 P Chart(不合格品率图） (50)§5.4 NP Chart(不合格品数图） (52)§5.5 C Chart（不合格点数图） (53)第六章过程能力分析 (56)§6.1计量数据的过程能力分析 (56)§6.2计数数据的过程能力分析 (58)第一章Minitab基本介绍§1。
minitab培训教程
6s
一、 在一行、一列或者一块单元格中输入数据
1) 输入一列数据 a. 点击数据方向箭头使之朝下 b. 输入数据，然后按Tab或者Enter键移动当前活动单元格。按Ctrl+Enter 组合键，当前活动单元格便跳到了下一列的顶部。
数据方向箭头
注意：输入完一个值回车之 后，当前活动单元格往下移 动一格。
1-2
Minitab的工作步骤
1-3
关于Minitab的 Project文件类型
6s
2
Minitab系统操作环境简介
6s
在MINITAB里进行数据分析时，需要使用各种窗口和工具。下面是 MINITAB环境下各部分的简介。
会话窗口 数据窗口
工具条
历史窗口 信息窗口状态条Fra bibliotek图形窗口
快捷菜单
各MINITAB 窗口作用：
3 操作和计算数据 在数据窗口中对数据列进行操作，排序、分组和生成 方程式。
4 运用数据分析 和质量工具
从基本的统计到质量管理，运用 一系列的分析 方式。
5 图形数据
生成、修改图形，同时打印并且用各种格式保存图形。
6 管理会话窗， 生成报告
查看输出文本，并且改变输出文本格式，打印 和用各种格式保存。
3
Minitab的工作步骤
6s
进行一个典型的分析往往要经过很多步骤。以下六章讲的就是与此相关的基 本分析步骤。每章节主要讲了那一步的一些基本、常见的分析内容。
以下是各章节的列表及内容简述。
章节 标题
主要内容
2 数据管理
在数据窗口中输入和修改数据，从文件中导入数据或 将数据以文件形式保存，生成规则数据。
但是一次只能打开一个project文件。Project文件里的各种工作表（data、 work- sheet、graph等）可以单独进行处理---可以生成数据、图形，也可以从别的文 件中通过拷贝的形式向一个project文件添加数据和图形。Project文件里的大部分窗 口的内容都能够单独保存和打印。也可以忽略某些工作表或图形，这样的话，这 些工作表和图形便不会保存到project文件中去。
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培训教材(PPT 38页)
Sample Mean
Individual Value
Xbar-R Chart of dot 1, ..., dot 4
7.0
8
UCL=6.816
6.5
7
__
6.0
X=5.997
6
I-MR Chart of dot 1
UCL=7.603 _ X=6.034
5.5
5.0 1
LCL=5.178
4
7
10
13
实例一 [2]
➢ 进阶：回归分析-线性
Y
拟合线性关系
1000 950
Fitted Line Plot
Y = - 1094 + 29.17 X
S R-Sq R-Sq(adj)
17.2425 90.6% 90.0%
900
850
800
65
66
67
68
69
70
71
X
实例二
➢ 直方图：数值区域数量分布
Frequency
12
11
10
9
8
7
6
5 Group 1
Group 2
Group 3
Group 4
➢ 条形图：数值出现频率分布
Chart of Sample
120
100
80
60
40
20
0
1
2
4
5
6
Sample
实例四
➢ 饼图：同条形图
Pie Chart of Sample
➢ 时间序列图：数值序列的变化
Category
0.8
11
21
31 41 51
Minitab培训教程
确定自变量和因变量
数据准备
在构建线性回归模型前，需要明确自变量 （解释变量）和因变量（响应变量）。
收集并整理相关数据，确保数据的准确性 和完整性。
构建模型
模型评估
利用Minitab软件，通过“统计”菜单中的 “回归”选项，选择“线性”方法，将自 变量和因变量导入模型中进行拟合。
根据模型的拟合优度、参数估计值及其显 著性等统计量，对模型进行评估和优化。
测量系统分析（MSA）方法
测量系统基本概念
介绍测量系统及其组成要素，阐述测量系统分析的重要性。
MSA方法与应用
详细讲解量具重复性与再现性（GR&R）分析、稳定性分析等MSA 方法，并通过实例演示如何在Minitab中进行操作。
测量系统改进措施
根据MSA结果，提出测量系统改进措施，如校准量具、提高操作 员技能等。
析因实验设计步骤
包括确定实验因素与水平、选择合适的实验设计类型、进行实验并 收集数据、对实验结果进行分析等。
析因实验分析
采用方差分析（ANOVA）等方法，对实验结果进行统计推断，找出 对响应变量有显著影响的因素及其交互作用。
响应曲面法（RSM）应用
响应曲面法概念
响应曲面法是一种优化实验条件的方法，通过构建响应变 量与实验因素之间的数学模型，找出使响应变量达到最优 值的实验条件。
实验设计原则
02
包括随机化、重复、区组化等，以确保实验结果的可靠性和准
确性。
实验设计类型
03
根据实验目的和因素数量，实验设计可分为完全随机设计、随
机区组设计因实验设计概念
析因实验设计是一种研究多个因素对响应变量影响的方法，通过同 时改变多个因素并观察其交互作用，以找出影响响应变量的主要因 素。
2024版Minitab全面培训教程
时间序列预测模型构建
移动平均法
利用历史数据的平均值来预测未 来值，适用于短期预测和周期性
变化的数据。
指数平滑法
对历史数据进行加权平均，给予 近期数据更高的权重，适用于趋
势和季节性变化的数据。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，结合自回 归和移动平均方法，适用于复杂
的时间序列数据预测。
自定义函数编写技巧
THANKS
感谢观看
数据导入方法 Minitab提供多种数据导入方式，如从Excel、CSV、TXT 等文件导入数据，或从数据库、其他统计软件导入数据。 用户可以根据数据来源选择合适的导入方法。
数据预处理 在导入数据后，Minitab提供数据清洗、转换、筛选等预 处理功能，帮助用户准备好数据以进行后续分析。
02
数据处理与可视化
提供均值、中位数、众数、 方差、标准差等统计量的 计算。
分布形态描述
通过偏度、峰度等指标描 述数据分布形态，识别正 态分布、偏态分布等。
交叉表分析
支持多维度的交叉表分析， 以揭示不同类别数据间的 关联和差异。
图形化展示技巧
基本图形绘制
提供柱状图、折线图、散 点图等基本图形的绘制功 能。
高级图形定制
02 可视化工具
Minitab提供丰富的图表和可视化工具，帮助用户 更直观地理解和分析数据。
03 假设检验与回归分析
Minitab支持多种假设检验和回归分析，帮助用户 深入研究变量之间的关系。
界面布局及操作习惯
01 菜单栏与工具栏
Minitab的界面包括菜单栏、工具栏、项目栏等， 方便用户快速访问常用功能。
以及它们的计算方法和意义。
模型优化策略
详细讲解如何通过增加自变量、删 除不显著变量、变换变量形式等方 法优化模型。
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
26
07
高级功能拓展与应用实例
2024/1/24
27
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。
14
04
方差分析与回归分析
2024/1/24
01
02
03
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
28
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培训教材(PPT 54页)
• 启动 Minitab
1 、从 Windows 任务栏中，选择开始 ➤ 程序 ➤ Minitab Solutions ➤ Minitab 15统计软件简体中文。
Minitab 将打开并显示两个主窗口：
■ 会话窗口将以文本格式显示分析的结果。而且，在此窗口中， 还可以输入命令，而无需使用 Minitab 的菜单。
创建散点图
1、 选择图形 ➤ 散点图。 2、 选择包含回归，然后单击确定。
3、 在Y 变量下，输入日。在X 变量下，输入距离。
4、 单击多图形，然后单击按变量选项卡。 5、 在按分组变量在同一图中分列中，输入中心。 6、 依次在每个对话框中单击确定。
图形窗口输出
编辑散点图
• 为了帮助大家快速解释该散点图，您要在该图中添加脚注。
图形 窗口 输出
为布局添加注解
您要为布局添加一个描述性的标题。 1、 选择编辑器 ➤ 添加 ➤ 标题。 2、 在标题中，输入出货中心数据图形分析。单击确定。
图形 窗口 输出
打印图形布局 可以打印单个图形，也可以打印布局，就像打印 Minitab 其他窗口一样。 1 单击图形窗口以激活该图形，然后选择文件 ➤ 打印图形。 2 单击确定。
击 Meet Minitab。 通过选择工具 ➤ 选项 ➤常 规可以更改用于打开或保存 Minitab 的默认文件夹。 4 选择“出货数据.MTW”， 然后单击打开。如果获得消 息框，请选中不再显示此消 息，然后单击确定。要在每 次打开工作表时恢复显示 此消息
检查工作表数据按列排列，也称为变量。列编号和名称位于每
概述
什么是MINITAB？
• 现国内使用的统计分析软件一般有SAS，SPSS，MINITAB等。
MINITAB是美国的宾西法尼亚州立大学基础统计学的学生 1972年开发的后来在工学社会学经营学等研究方面广泛使用 且GE在6-SIGMA活动中作为分析工具取得了成功最近成为6SIGMA活动必需的分析工具MINITAB的基本数据的输入输出方 式与EXCEL相似因此将复杂的统计分析简单化可容易理解统计 意义。
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。）
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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
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7
Kyle
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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
公司Minitab的培训教程
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Data MENU
Data > Unstack Columns…
~ 新生成管理者别年龄段的工作表 人名别(Name)Data Unstack 无Data的各自表示为 “ *” 。
根据需要以管理者名为基准把数据分到另外列的结果
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Data MENU
Data > Stack Columns…
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FILE MENU
File > Open Worksheet…
Worksheet： 只打开或保存有数据的Worksheet窗口时使用. 其扩展名为 m t w .
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FILE MENU
File > Open Worksheet… > Bears.MTW
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FILE MENU
1. MINITAB 概要
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MINITAB = Mini + Tabulator = 小的 + 制表机
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Minitab : 72年 Penn State最先开发统计软件. 82年 个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola etc.) 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma 方式中最具有代表性的软件。
Worksheet中寻找有 ‘1’ 数据的Cell.
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点击鼠标的右键 > Column > Copy/Paste Cells
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P10.Minitab各種圖表的使用介紹
直方圖
直方圖的制作要求
✓用于检查样本数据的形状和分布情况,直方图将样本值划分为许多称为区间 的间隔。条形表示落 于每个区间内的观测值的数量（频率）; ✓恰好落在区间边界上的观测值将归入右侧区间（如果是最后一个区间，则归入左侧区间）; ✓创建直方图后，可以使用选择尺度 > 编辑器 > 编辑 > 区间来自定义区间的数量和位置;
CASE STUDY
✓ 從右圖中可以得到 (1.329,1.335)區間共有 個2個值;
✓ 均值為1.295,標准差為 0.01934;
✓ 可以在創建直方圖後,點 住圖形,按右鍵進行選項 及設置更改;
E090C6002E板厚2直方圖
正态
10 10
10
8
8
7
6
6
5
频率
4
3
2
11
1
0
0
00
00
1.242 1.260 1.278
CASE STUDY
✓
從右圖中可以清晰看到各 變量隨時間變化的趨勢;
✓ 也可判讀各變量趨勢間的 相互關係;
14.00% 12.00%
2012年度DYnamic報廢率/品質折讓率月序列圖
12.49%
10.00%
8.00% 7.81%
6.90%
8.52% 7.60%
8.78% 8.30%
8.70% 7.94%
( 化 銀 1次 ) 銀 厚 ( AVG) 與 咬 蝕 量 散 點 圖
0.35 0.30
0.25
拟合值 回归 Lowess
化銀1厚度賈凡尼(%)
0.20
0.15
0.10
0.05
0.00
10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 化銀1厚度Avg(U")
Prepared By SimonGuo Date:20130210(The CNY)
散布圖 散布圖的制作要求
✓用于通过相对于一个变量绘制另一个变量来图示说明两个变量之间的关系; ✓散点图也可用于绘制随时间变化的变量,与时间序列图 不同的是,提供的时间变量必须来 自于工作表.这对于那些没有按时间先后顺序输入或不是以规则时间间隔收集的数据尤 为有用;
CASE STUDY
✓ 從右圖中可以得到化銀1次銀 厚(AVG)與咬蝕量會成線性關 係;
Minitab培訓教材(一)
Minitab各種圖表的使用介紹
制作:Huaiping.Guo 日期:20130108
課程內容
第十章:Minitab各種圖表的使用介紹
散點圖 直方圖 時間序列圖 矩陣圖 點圖
第十一章:Minitab主要工具的使用
筆刷 平滑器
P10.Minitab各種圖表的使用介紹
8.80% 7.48%
9.70% 8.54%
8.63% 7.51%
9.75% 8.36%
8.88% 7.74%
9.72% 8.22%
9.29% 7.58%
7.65%
6.00%
变量
總報廢率 製造責任報廢率 前處報廢率 品質折讓率
報廢率/折讓率(%)
4.00%
2.0 0% 11..8928%%
12..7054%%
品質折讓率
400
350
350
400
450
品保人數
12.00%
總報廢率,制造責任報廢率,品質折讓率相關性分析矩陣圖
2012年度DYnamic品質指標解析
7.20%
7.80%
8.40%
10.00% 8.00%
總報廢率
製造責任報廢率
8.40% 7.80% 7.20%
1.80%
1.20%
0.60%
8.00%
身高(Cm)
90
80
體重(Kg)
70
60
50
40
50
60
✓每个 Y 与每个 X:如左圖,有时称为窗格图或窗扉显示，这种矩阵接受 Y 和 X 轴变量，然后为每 个可能的 XY 组合创建一个图.如果您只关注特定变量对之间的关系，则这种类型的矩阵会很有 效;
12.00%
制造報廢率,品質折讓率,品保人數相關性分析矩陣圖
2012年度DYnamic品質指標達成狀況解析
0.60%
1.20%
1.80%
12.00%
總報廢率
10.00%
10.00%
品質折讓率
8.00% 1.80% 1.20% 0.60%
450
8.00% 1.80% 1.20% 0.60% 450
品保人數
400
350
8.00%
10.00% 總報廢率
Made By HuaipingGuo 20130211
12.00%
10.00%
12.00%
Made By Simon Date:2013/2/11(蛇年正月初二)
品質折讓率
0.60%
1.20%
1.80%
矩陣圖
P10.Minitab各種圖表的使用介紹
矩陣圖的制作要求(Case Study)
✓用矩陣圖可以來判斷多個變量間的相互關係;
人體生長規律分析矩陣圖2 身高,體重與負荷相關性分析2
1.296
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
板厚_2
制作人:郭淮平 20130210(蛇年春節)
33 2
1.314
00
1.332
均值
1.296
标准差 0.01934
N
60
P10.Minitab各種圖表的使用介紹
時間序列圖 時間序列圖的制作要求
✓用于评估数据随时间变化的模式;Minitab 可以为时间尺度生成日历值、时钟值或索引 值,也可以使用自己的标记 值列; ✓Minitab 将按工作表中的顺序以均匀的时间间隔绘制数据。如果数据不是按时间先后顺序输入的，或者不是以规 则时间间隔收集的，您可能需要使用图形 > 散点图. ✓需要一个或多个按时间先后顺序排列的时间序列数据列;还可以使用最多三个用于分组的类别数据列;对于含组的 多重时间序列，所有列（序列和分组变量）都必须等长;
Made By Simon Date:20130211(蛇年正月初二)
月份
矩陣圖
P10.Minitab各種圖表的使用介紹
矩陣圖的制作要求
✓通过创建一个散点图阵列来同时评估许多变量对之间的关系.有两种类型的矩阵图：
✓圖的矩陣:如右圖,这种矩阵最多接受 20 个变量，为每个可能的组合创建一个图.如果有很多变量 ，并且希望查看变量对之间的关系，则使用图的矩阵会很有效;
1.59% 0.71%
1.49% 0.84%
1.85% 1.25%
1.87% 0.54%
1.72% 1.05%
1.98% 0.51%
1.90% 0.64%
1.49% 0.49%
1.47% 0.59%
1.57% 0.55%
0.00%
222222222222000000000000111111111111222222222222000000000111123456789012