Minitab教程-方差分析 ppt
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Minitab软件操作教程(ppt 101页)
目录
第一章 Minitab概要 第二章 管理数据 第三章 操作和计算数据 第四章 使用数据分析和质量工具 第五章 基本操作示例 第六章 做一个简单分析 第七章 高级Minitab 第八章 质量管理和改善 第九章 实验设计
6s
0
前言
6s
MINITAB 是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是一个很 好的质量管理和质量设计的工具软件，更是持续质量改进的良好工具软件。
• 会话窗口（Session window）显示诸如统计报表之类的输出文本 。 • 数据窗口（Data windows）在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数
据列。 • 信息窗口（Info window） 概括了每个打开的工作表。可以从下拉列表框中
选择要查看的工作表。 • 历史窗口（History window ）记录了所用过的命令。 • 图形窗口（Graph windows） 显示各种图形。一次最多只能打开15个图形窗
2) 输入一行数据 a. 点击数据方向箭头使之朝右 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 跳到了下一行的顶部。
数据方向箭头
注意：输入完一个值回车之 后，当前活动单元格往右移 动一格。
13
在数据窗口中输入数据
6s
3).输入一块数据 a. 选择一块区域，使之高亮度显示。 b. 输入数据，当前活动单元格仅仅在所选区域内移动。 c. 如果要取消所选区域，可以按箭头键或者用鼠标点击数据窗口的任何地 方。
一个工作表可以包含三种数据类型-----数值型（numeric）、文本型（text）和 日期/时间（date/time）型，表现形式为：数据列（columns）、常量（constant）、 矩阵(matrices)。可以在多个窗口中察看数据，但大多时候都是在数据窗口中处理 数据列。
第一章 Minitab概要 第二章 管理数据 第三章 操作和计算数据 第四章 使用数据分析和质量工具 第五章 基本操作示例 第六章 做一个简单分析 第七章 高级Minitab 第八章 质量管理和改善 第九章 实验设计
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前言
6s
MINITAB 是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是一个很 好的质量管理和质量设计的工具软件，更是持续质量改进的良好工具软件。
• 会话窗口（Session window）显示诸如统计报表之类的输出文本 。 • 数据窗口（Data windows）在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数
据列。 • 信息窗口（Info window） 概括了每个打开的工作表。可以从下拉列表框中
选择要查看的工作表。 • 历史窗口（History window ）记录了所用过的命令。 • 图形窗口（Graph windows） 显示各种图形。一次最多只能打开15个图形窗
2) 输入一行数据 a. 点击数据方向箭头使之朝右 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 跳到了下一行的顶部。
数据方向箭头
注意：输入完一个值回车之 后，当前活动单元格往右移 动一格。
13
在数据窗口中输入数据
6s
3).输入一块数据 a. 选择一块区域，使之高亮度显示。 b. 输入数据，当前活动单元格仅仅在所选区域内移动。 c. 如果要取消所选区域，可以按箭头键或者用鼠标点击数据窗口的任何地 方。
一个工作表可以包含三种数据类型-----数值型（numeric）、文本型（text）和 日期/时间（date/time）型，表现形式为：数据列（columns）、常量（constant）、 矩阵(matrices)。可以在多个窗口中察看数据，但大多时候都是在数据窗口中处理 数据列。
《minitab使用教材》课件
Minitab基础
我们将从Minitab的安装和界面介绍开始，然后学习Minitab的基本操作和数据格式要求。掌握这些基础知识将 为进一步的学习打下坚实基础。
统计学基础
了解统计学的常用概念、概率分布、假设检验和方差分析等内容，将使您更 好地理解和应用Minitab进行数据分析。
Minitab高级应用
《Minitab使用教材》PPT 课件
我们将一起学习如何使用Minitab进行数据分析。本课程将帮助初学者快速掌 握Minitab的基本功能和高级应用。
什么是Minitab
Minitab是一款用于数据分析的强大软件。它提供了丰富的统计工具和可视化功能，帮助用户从数据中发现规 律并做出有效决策。
Minitab适用领域
Minitab不仅提供了基础的数据分析功能，还可以进行回归分析、数据挖掘和Six Sigma质量管理等高级应用。我 们还将通过实际案例来展示Minitab的强大功能。
总结
在本课程的最后，我们将分享一些Minitab使用技巧和重要性，同时提供推广应用的建议，帮助您更好地应用 Minitab进行数据分析。
Minitab在各个领域都有广泛的应用，包括医疗保健、制造业、市场营销、金融和教育等。无论你是学生、研 究人员还是数据分析师，Minitab都能满足你的需求。
Minitab在数据分析中的作用
Minitab可以帮助您整理、分析和解释数据。通过使用Minitab，您可以发现数据中的模式和趋势，并从中获得 有价值的洞察。
FAQ
在本环节，我们将回答一些常见题，为大家提供进一步的帮助和指导。也欢迎大家提供宝贵意见和建议，以 帮助我们提高课程质量。
参考资料
以下是一些Minitab官方文档、《数据分析工具Minitab》及其他参考书籍和论文。这些资料将为您更深入地了 解Minitab和数据分析提供帮助。
minitab培训教材(PPT 54页)
左边的框中列出了可用于分析的工作表中的变量下边的框中则显示您 选择
的用来分析的变量。 8、单击数据视图。选中均值连接线。 9、 依次在每个对话框中单击确定。
创建分组直方图
另一种比较三个出货中心数据的方法就是创建分组直方图，即在 同一图形上同时显示各中心的直方图。分组直方图将显示各出货 中心的数据重叠情况。 1、 选择图形 ➤ 直方图。 2、 选择包含拟合和组，然后单击确定。
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
No Image
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
2、以图形表示数据
概述
在进行统计分析前，可以使用图形来管理数据资源，并评估
变量之间的关系。同时，图形也可用来总结分析结果并且简
化统计结果的解释过程。
Minitab 中图形的特点包括：
• 具有一个图形库，可以从中选择图形类型 • 自定义图形时，可以灵活地为数据创建子集或指定标题和脚
注
• 图形创建之后，可以更改大多数图形元素，如字体、符号、
添加参考线
1、 右键单击X 控制图（顶部的控制图），并选择添加 ➤ 参考 线。
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
检验两个变量间的关系
图形有助于确认变量之间是否存在关联，如果存在，强度是多 少。了解变量之间的关系有助于指导进一步的分析，也有助于 决定哪些变量是具有分析价值的重要变量。 因为每个出货中心服务的交货区域范围都很小，您认为交货地 点不会对交货时间造成很大的影响。要验证上述观点并消除距 离作为潜在重要因子的可能性，可以检验交货时间与交货距离 之间的关系。
的用来分析的变量。 8、单击数据视图。选中均值连接线。 9、 依次在每个对话框中单击确定。
创建分组直方图
另一种比较三个出货中心数据的方法就是创建分组直方图，即在 同一图形上同时显示各中心的直方图。分组直方图将显示各出货 中心的数据重叠情况。 1、 选择图形 ➤ 直方图。 2、 选择包含拟合和组，然后单击确定。
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
No Image
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
2、以图形表示数据
概述
在进行统计分析前，可以使用图形来管理数据资源，并评估
变量之间的关系。同时，图形也可用来总结分析结果并且简
化统计结果的解释过程。
Minitab 中图形的特点包括：
• 具有一个图形库，可以从中选择图形类型 • 自定义图形时，可以灵活地为数据创建子集或指定标题和脚
注
• 图形创建之后，可以更改大多数图形元素，如字体、符号、
添加参考线
1、 右键单击X 控制图（顶部的控制图），并选择添加 ➤ 参考 线。
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
检验两个变量间的关系
图形有助于确认变量之间是否存在关联，如果存在，强度是多 少。了解变量之间的关系有助于指导进一步的分析，也有助于 决定哪些变量是具有分析价值的重要变量。 因为每个出货中心服务的交货区域范围都很小，您认为交货地 点不会对交货时间造成很大的影响。要验证上述观点并消除距 离作为潜在重要因子的可能性，可以检验交货时间与交货距离 之间的关系。
Minitab教程方差分析
根据请求，均值显示时采用单独 95% 置信区间。在 此试验中，补充物质 2 大大促进了浮游生物的生长。 这些是使用自由度和合并标准差（均方误的平方根） 计算的 t 分布置信区间。如果要使用多重比较来检查 均值间的同时差异，请使用一般线性模型。
感谢之间的差异包括系统性差异和随机性 差异 方差分析实际上是用来辨别各水平间的差别是否超
出了水平内正常误差的程度
第2页/共9页
第3页/共9页
F统计量
• 水平间(也称组间)方差和水平内(也称组内)方差之比是一个统计量。实践证明这个统计量遵从一个 特定的分布，数理统计上把这个分布称为F分布。
F=组间方差／组内方差
双因子方差分析
• 作为一位生物学家，您正在研究生活在两个湖中的浮游动物。您在实验室中放置了十二个容器，每 六个容器一组分别装有取自两个湖的水。您在每个容器中添加了三种营养补充物质中的一种，30 天后对单位体积水中的浮游动物进行计数。检验是否有显著证据证明存在交互作用和主效应。
第8页/共9页
双因子方差分析的默认输出为方差分析表。对于浮游 动物数据，如果可接受值小于 0.145（交互作用 F 检 验的 p 值），则没有显著证据表明存在补充物质*湖 水交互作用效应或湖水主效应。当 alpha 水平为 0.05 时，由于 F 检验 p 值为 0.015，因此有显著证据表明 存在补充物质主效应。
在方差分析之前，我们可利用Minitab对数据作方差一致性检验
第6页/共9页
单因子方差分析
• 某化学工程师想要比较四种油漆混料的硬度。每种油漆 混料取六份样品涂到一小块金属上，待金属块凝固后再 测量每种样品的硬度。为了检验均值是否相等，并评估 均值对之间的差分
第7页/共9页
油漆硬度方差分析得到的 p 值小于 0.05。此 结果表明油漆混料的硬度明显不同。
感谢之间的差异包括系统性差异和随机性 差异 方差分析实际上是用来辨别各水平间的差别是否超
出了水平内正常误差的程度
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F统计量
• 水平间(也称组间)方差和水平内(也称组内)方差之比是一个统计量。实践证明这个统计量遵从一个 特定的分布，数理统计上把这个分布称为F分布。
F=组间方差／组内方差
双因子方差分析
• 作为一位生物学家，您正在研究生活在两个湖中的浮游动物。您在实验室中放置了十二个容器，每 六个容器一组分别装有取自两个湖的水。您在每个容器中添加了三种营养补充物质中的一种，30 天后对单位体积水中的浮游动物进行计数。检验是否有显著证据证明存在交互作用和主效应。
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双因子方差分析的默认输出为方差分析表。对于浮游 动物数据，如果可接受值小于 0.145（交互作用 F 检 验的 p 值），则没有显著证据表明存在补充物质*湖 水交互作用效应或湖水主效应。当 alpha 水平为 0.05 时，由于 F 检验 p 值为 0.015，因此有显著证据表明 存在补充物质主效应。
在方差分析之前，我们可利用Minitab对数据作方差一致性检验
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单因子方差分析
• 某化学工程师想要比较四种油漆混料的硬度。每种油漆 混料取六份样品涂到一小块金属上，待金属块凝固后再 测量每种样品的硬度。为了检验均值是否相等，并评估 均值对之间的差分
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油漆硬度方差分析得到的 p 值小于 0.05。此 结果表明油漆混料的硬度明显不同。
《MINITAB教程》课件2
质量控制
1
测量系统分析
了解MINITAB中的测量系统分析方法，帮助提高数据测量的准确性。
2
控制图的绘制及解读
学习使用MINITAB绘制控制图，并能解读图形中的质量控制信息。管理中的应用，提高组织的质量和效率。
实际案例分析
案例展示
通过实际案例展示MINITAB软件 在数据分析中的应用和效果。
动手操作
提供实际数据进行分析，让学生 亲自操作MINITAB软件并实践所 学。
数据可视化
学习如何使用MINITAB创建图表 和图形，更好地展示数据分析结 果。
结论
总结MINITAB软件的优势和局限性，为学生提供全面的评估和决策依据。 展示MINITAB在数据处理和质量控制上的应用前景，激发学生的兴趣和学习 动力。
《MINITAB教程》PPT课件
# MINITAB教程PPT课件 ## 简介 - 介绍MINITAB软件的作用及用途 - 简要介绍软件的历史和发展
界面介绍
软件主界面
了解MINITAB软件的主界面，掌 握各个部分的含义和作用。
菜单和工具栏
学习MINITAB软件中的菜单和工 具栏，快速找到所需的功能。
数据输入
学习如何在MINITAB中输入和处 理数据，为后续的统计分析打下 基础。
数据统计分析
1 基本统计分析
使用MINITAB进行常见的统计分析，如均值、中位数、标准差等。
2 假设检验
了解MINITAB中的假设检验方法，在数据分析和决策中应用。
3 方差分析
学习MINITAB中的方差分析方法，用于比较多组数据的差异性。
参考资料
• 相关书籍 • 在线教程 • MINITAB官方网站
Minitab单因素方差分析(共83张PPT)
间有显著差异；
• 当 F F1 (r 1, n r) 时，保留原假设 H 0 ，因为尚无发现诸均
值 1, 2 ,, r 间有显著差异的迹象，只好保留 H 0 ．
单因素方差分析
Minitab
例2: 茶是一种饮料，它含有叶酸（folacin） ，这是一种维他命B。如今要比较各种茶叶 中的叶酸含量。
• 方差分析有单因素与多因素的区分。
单因素方差分析理论基础
单因素方差分析单因子试验的一般概述（记号） Minitab
在一个试验中只考察一个因子A及其r个水平A1，A2，… ，Ar．
在水平Ai下重复mi次试验，总试验次数n= m1+m2 +…+ mr．
记yij是第i个水平下的第j次重复试验的结果，这里
多重比较
Minitab
同时比较任意两个水平间有无显著差异的问题称为多重比较问
题．
譬如，r=3 时，同时检验如下三个假设：
H 012：1 2，H 013：1 3，H 023： 2 3
的检验问题就是多重比较问题的一个例子．
这里的关键是“同时”两字．若
r
较大，要同时检验
r 2
个假
设，问题就复杂起来了．
中至少有
一个不成立”就构成多重比较的拒绝域
W yi y j c ．
i j
•经计算，对给定显著性水平 ，可得
c q1 (r, fe ) MSe / m
其 中 q1 (r, fe ) 是 统 计量 q(r, fe ) 的 抽 样 分布 的
1 分位数，可从给定的表中查得．
多重比较 重复数不等情况的多重比较(S法)
到方差分析表中，继续进行统计分析．
来源
平方和
《Minitab教程》课件
它提供了一套完整的工具，帮助用户 进行数据收集、处理、分析和可视化 ，以解决各种实际问题。
Minitab的用途
Minitab广泛应用于质量改进、可靠性工程、生产过程控制等领域。
通过Minitab，用户可以执行各种统计分析，如假设检验、回归分析、方差分析等，以深入了解数据 背后的规律和趋势。
Minitab的特点
方差分析
方差分析概述
方差分析是一种统计方法，用于比较多个组 之间的平均值是否存在显著差异。
Minitab中进行方差分析的 步骤
在Minitab中，用户可以使用ANOVA过程进行方差 分析，并查看结果表中的F值、P值和效应大小等指 标。
方差分析的局限性
方差分析要求数据满足正态分布和方差齐性 等假设，需要在使用前进行数据检验。
变量的定义与设置
在数据表中选择要定义变量的列，点击右键选择“变量属性”选项，在弹 出的对话框中输入变量名称、数据类型、测量水平等信息。
在“变量属性”对话框中，还可以设置变量的标签、角色、缺失值处理方 式等参数，以便更好地描述和解释变量。
对于分类变量，可以使用“数据”菜单中的“编码”选项，将分类变量转 换为虚拟变量或哑变量。
如何进行多变量数据分析
多变量分析方法
01
在Minitab中，可以使用多种多变量分析方法 ，如主成分分析、因子分析和多元回归分析等
。
因子分析
03
探索变量之间的潜在结构，将多个变量归为少 数几个因子。
主成分分析
02
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几 个主成分，用于描述数据的结构。
多元回归分析
04
《Minitab教程》PPT课件
$number {01}
目录
Minitab的用途
Minitab广泛应用于质量改进、可靠性工程、生产过程控制等领域。
通过Minitab，用户可以执行各种统计分析，如假设检验、回归分析、方差分析等，以深入了解数据 背后的规律和趋势。
Minitab的特点
方差分析
方差分析概述
方差分析是一种统计方法，用于比较多个组 之间的平均值是否存在显著差异。
Minitab中进行方差分析的 步骤
在Minitab中，用户可以使用ANOVA过程进行方差 分析，并查看结果表中的F值、P值和效应大小等指 标。
方差分析的局限性
方差分析要求数据满足正态分布和方差齐性 等假设，需要在使用前进行数据检验。
变量的定义与设置
在数据表中选择要定义变量的列，点击右键选择“变量属性”选项，在弹 出的对话框中输入变量名称、数据类型、测量水平等信息。
在“变量属性”对话框中，还可以设置变量的标签、角色、缺失值处理方 式等参数，以便更好地描述和解释变量。
对于分类变量，可以使用“数据”菜单中的“编码”选项，将分类变量转 换为虚拟变量或哑变量。
如何进行多变量数据分析
多变量分析方法
01
在Minitab中，可以使用多种多变量分析方法 ，如主成分分析、因子分析和多元回归分析等
。
因子分析
03
探索变量之间的潜在结构，将多个变量归为少 数几个因子。
主成分分析
02
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几 个主成分，用于描述数据的结构。
多元回归分析
04
《Minitab教程》PPT课件
$number {01}
目录
Minitab单因素方差分析
收集数据
首先需要收集用于单因素 方差分析的数据，确保数 据具有代表性且样本量足 够。
数据整理
将收集到的数据整理成表 格形式，便于后续分析。
数据检验
在进行分析前，需要对数 据进行检验，确保数据满 足方差分析的前提假设， 如正态性、方差齐性等。
Minitab操作过程
01
打开Minitab软件，输入数据。
等。
02
讨论结果
根据解读结果，对不同组之间的差异进行讨论，并给出合理的解释。
03
结论
根据分析结果得出结论，并给出相应的建议或措施。
05
注意事项与局限性
注意事项
确保数据满足方差分析的前提假设
单因素方差分析的前提假设包括独立性、正态性、方差齐性和误差项的随机性。在进行分 析之前，应检查数据是否满足这些假设。
对异常值敏感
单因素方差分析对异常值较为敏感，异常值的存在可能会对分析结 果产生较大影响。
无法处理非参数数据
单因素方差分析适用于参数数据，对于非参数数据，如等级数据或 有序分类数据，分析效果可能不佳。
未来研究方向
发展非参数方差分析方法
针对非参数数据和非正态分布数据的方差分析方法研究是 未来的一个重要方向。
感谢观看
THANKS
方差齐性检验的方法包括Bartlett检验 和Levene检验等。
数据的正态性检验
判断数据是否符合正态分布，如果不 符合则需要进行数据转换或采用其他 统计方法。
正态性检验的方法包括Shapiro-Wilk 检验、Kolmogorov-Smirnov检验等 。
数据的方差分析
01
计算各组数据的平均值、方差等统计量。
03
通过Minitab，用户可以方便地导入数据、设置分析 参数、查看分析结果和制作统计图形。
《MINITAB操作教程》课件
1
数据导入
使用MINITAB导入各种文件格式的数据，
数据清洗
2
如CSV和Excel，以进行后续的分析。
通过处理缺失值、异常值和重复值，保
证数据的质量和准确性。
3
变量转换
对数据进行适当的转换，比如对数转换 或标准化，以满足分析的要求。
统计分析和图表绘制
回归分析
使用MINITAB进行回归分析，找 出变量之间的关系并做出预测。
直方图
通过绘制直方图，你可以对数据 的分布情况进行直观的观察和分 析。
箱线图
箱线图可以帮助你了解数据的离 散程度和异常值的情况。
假设检验和置信区间
假设检验
MINITAB提供了多种假设检验方法，包括单样本、双样本和方差分析等。
置信区间
通过计算置信区间，你可以对样本统计量的准确性进行评估。
回归分析和预测
《MINITAB操作教程》 PPT课件
MINITAB操作教程
为什么要学习MINITAB？
数据分析流程
MINITAB将帮助你执行数据分析 的各个步骤，从数据导入到结果 解释。
数据控制图
假设检验
MINITAB提供了丰富的图表工具， 帮助你直观地分析数据并找到异 常值。
使用MINITAB进行假设检验，让 你能够对数据结果进行有效的统 计推断。
MINITAB软件界面
菜单和工具栏
MINITAB的菜单和工具栏提供了便捷的操作方式，让你能够轻松访问功能和工具。
工作区
MINITAB的工作区是数据分析的核心区域，你可以在这里进行数据导入、统计分析和图表绘 制。
项目窗格和输出窗格
项入和处理
2 掌握MINITAB的基本操作
学习MINITAB的基本概念和功能，让你能够快速上手并进行高效的数据分析。
《Minitab统计分析》课件
统计分析方案建议
提供针对不同场景的统计分析方案建议，帮助学习者更好地应用所学知识。
总结
1 Minitab应用推荐
介绍Minitab在各个行业和 领域的应用推荐，拓宽学 习者的视野。
2 统计分析工具比较
对比不同统计分析工具的 优缺点，帮助学习者选择 适合自己的工具。
3 Q&A
回答学习者提出的问题， 解决疑惑，并鼓励进一步 探索。
《Minitab统计分析》PPT 课件
Minitab统计分析 PPT课件大纲
课程简介
Minitab介绍
了解Minitab软件的功能和用途，为后续的统计 分析做好准备。
环境配置
学习如何在个人计算机上安装和配置Minitab环 境以进行统计分析。
数据分析基础
1 数据类型
探索不同类型的数据，理 解如何正确处理和解释各 种数据。
2 数据收集与整理
学习有效的数据收集和整 理方法，以确保数据的准 确性和可用性。
3 中心极限定理
介绍中心极限定理的概念 和应用，了解它在统计分 析中的重要性。
统计推断
1
抽样分布
研究抽样分布的特性和用途，为进行统
参数估计
2
计推断提供基础。
学习使用样本数据进行参数估计，了解如何推Fra bibliotek整个总体的特征。
3
假设检验
探索多个自变量对因变量的影响，建立
更准确的预测模型。
3
逐步回归
学习逐步选择和排除自变量以建立最佳 回归模型。
互动式练习
Minitab软件界面介绍
了解Minitab软件界面的各个部分，掌握常用功能和 操作。
统计分析实例演示
通过实际案例演示，加深对统计分析方法的理解和 掌握。
提供针对不同场景的统计分析方案建议，帮助学习者更好地应用所学知识。
总结
1 Minitab应用推荐
介绍Minitab在各个行业和 领域的应用推荐，拓宽学 习者的视野。
2 统计分析工具比较
对比不同统计分析工具的 优缺点，帮助学习者选择 适合自己的工具。
3 Q&A
回答学习者提出的问题， 解决疑惑，并鼓励进一步 探索。
《Minitab统计分析》PPT 课件
Minitab统计分析 PPT课件大纲
课程简介
Minitab介绍
了解Minitab软件的功能和用途，为后续的统计 分析做好准备。
环境配置
学习如何在个人计算机上安装和配置Minitab环 境以进行统计分析。
数据分析基础
1 数据类型
探索不同类型的数据，理 解如何正确处理和解释各 种数据。
2 数据收集与整理
学习有效的数据收集和整 理方法，以确保数据的准 确性和可用性。
3 中心极限定理
介绍中心极限定理的概念 和应用，了解它在统计分 析中的重要性。
统计推断
1
抽样分布
研究抽样分布的特性和用途，为进行统
参数估计
2
计推断提供基础。
学习使用样本数据进行参数估计，了解如何推Fra bibliotek整个总体的特征。
3
假设检验
探索多个自变量对因变量的影响，建立
更准确的预测模型。
3
逐步回归
学习逐步选择和排除自变量以建立最佳 回归模型。
互动式练习
Minitab软件界面介绍
了解Minitab软件界面的各个部分，掌握常用功能和 操作。
统计分析实例演示
通过实际案例演示，加深对统计分析方法的理解和 掌握。
《Minitab教程》课件
描述性统计实例
方差分析实例
线性回归实例
Minitab教程课件大纲
数据可视化
直方图 散点图 箱线图
数据导入
导入文本文件 导入Excel文件 导入数据库
数据处理与分析
描述性统计 正态性检验 方差分析
Minitab教程课件大纲
1 其他功能
排序与筛选 批处理操作 脚本编写 Minitab与R语言的结合
2 实例操作
1 菜单栏
2 工作区
通过菜单栏可以方便地访问各种功能和操作。
工作区用于显示数据和分析结果，并提供可 视化界面。
3 数据编辑器
数据编辑器用于导入、编辑和管理数据。
4 会话窗口
会话窗口用于执行Minitab的命令和脚本，进 行自定义分析。
数据导入实例 描述性统计实例 方差分析实例 线性回归实例
Minitab教程课件大纲
数据可视化 直方图 散点图 箱线图
其他功能 排序与筛选 批处理操作 脚本编写
实例操作 数据导入实例 描述性统计实例 方差分析实例
Minitab教程课件大纲
简介
Minitab是什么 Minitab的应用领域 Minitab的优势与不足
《Minitab教程》课件
Minitab是一款功能强大的统计软件，广泛应用于数据分析和质量管理领域。 本课件将介绍Minitab的基本功能并提供实例操作，帮助您快速掌握Minitab的 使用技巧。
Minitab教程课件大纲
简介
Minitab是什么 Minitab的应用领域 Minitab的优势与不足
数据导入
导入文本文件 导入Excel文件 导入数据库
界面介绍
菜单栏 工作区 数据编辑器 会话窗口
最新MINITAB-培训教程ppt课件
4. 图表工具
Minitab 具有多种有用的图表显示功能。以下介绍的 为典型的功能： 鱼骨图 柱状图 巴累托图 运行图 分散绘图 点阵图 矩阵图 页边图 三维图 框图
10
———— MINITAB 入门手册 ————
鱼骨图
1) 输入要素
在最多六个列中书写主和次分类要素。
2) 分析操作
点击 [OK]
3) 图表
Pareto Chart for label
Count Percent
100 60
50
80
40
60
30 40
20
20 10
0
Defect
RTV-C
RVT-I
FS
0
RS
HCR
Others
Count
20
17
12
8
6
2
Percent
30.8
26.2
18.5
12.3
9.2
3.1
Cum %
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。）
19
———— MINITAB 入门手册 ————
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
点击 [OK]。
30.8
56.9
75.4
87.7
96.9
100.0
巴累托图按频率的顺序再次排列柱状图的数据条并被用于分析主要因素。如此图所示，左和右 轴分别表示频率和百分比。折线图显示柱状图的累加值。
目的：方便地比较部件、要素和其他条目的频率。 作用： 1) 一眼即可看出最有影响力的条目。 2) 最大的两个或三个条目总计所占比例易通过折线图显示累加百分比的右轴而理解。 3) 利用所有的要素分析原因会很费时间。 选择一些重要的要素用于有效的分析及改进。
Minitab 具有多种有用的图表显示功能。以下介绍的 为典型的功能： 鱼骨图 柱状图 巴累托图 运行图 分散绘图 点阵图 矩阵图 页边图 三维图 框图
10
———— MINITAB 入门手册 ————
鱼骨图
1) 输入要素
在最多六个列中书写主和次分类要素。
2) 分析操作
点击 [OK]
3) 图表
Pareto Chart for label
Count Percent
100 60
50
80
40
60
30 40
20
20 10
0
Defect
RTV-C
RVT-I
FS
0
RS
HCR
Others
Count
20
17
12
8
6
2
Percent
30.8
26.2
18.5
12.3
9.2
3.1
Cum %
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。）
19
———— MINITAB 入门手册 ————
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
点击 [OK]。
30.8
56.9
75.4
87.7
96.9
100.0
巴累托图按频率的顺序再次排列柱状图的数据条并被用于分析主要因素。如此图所示，左和右 轴分别表示频率和百分比。折线图显示柱状图的累加值。
目的：方便地比较部件、要素和其他条目的频率。 作用： 1) 一眼即可看出最有影响力的条目。 2) 最大的两个或三个条目总计所占比例易通过折线图显示累加百分比的右轴而理解。 3) 利用所有的要素分析原因会很费时间。 选择一些重要的要素用于有效的分析及改进。
Minitab单因素方差分析
SA MS A F f A r 1 MS A r 1 MS e Se f e n r MS e nr
fT n 1
—— —— ——
S e ( yij yi )
i 1 j 1 r mi
r
mi
2
ST ( yij y ) 2
i 1 j 1
i 1 j 1 i 1
单因子方差分析
ST ( yij y )
i 1 j 1 r mi 2
Minitab
( yij yi ) ( yi y )
r mi r mi
2
( yij yi ) 2 ( yi y ) 2
i 1 j 1 i 1 j 1
当 F F1 (r 1, n r ) 时，拒绝原假设 H 0 ，即认为诸正态均值
间有显著差异；
当 F F1 (r 1, n r ) 时，保留原假设 H 0 ，因为尚无发现诸均 值 1 , 2 ,, r 间有显著差异的迹象，只好保留 H 0 ．
单因素方差分析
ST ( yij y ) 2， f T n 1 ．
i 1 j 1
可把 S T 分解为如下两个平方和
S T ( y ij y i ) ( y i y )
i 1 j 1 r mi r 2
r
mi
2
( y ij y i ) mi ( y i y ) 2 .
方差分析
方差分析
Minitab Minitab
方差分析 (analysis of variance 简称ANOVA).
实际工作中这样的问题：几种不同的原料对 产品质量有无显著影响 这里考察的对象：原料称为因素 把因素所对应的状态称为水平 当考察的因素只有一个时，称为单因素问题。
Minitab使用教学PPT培训资料
22
6.Run Chart
A. 選擇Sata > Quality tool > Run chart
20.10.2020
23
6.Run Chart
B. 如下輸入
20.10.2020
24
6.Run Chart
C. 結果如下圖：
Run Chart of C1
340
330
C1
320
310
300
1
5
10
Minitab使用教學
20.10.2020
1
目
錄
0. 平均數與標準差圖示 1.平均數與標準差 2.常態檢定 3.直方圖 4.箱型圖
5.二項分配 6.Run Chart
20.10.2020
2
平均數及標準差
變異
(u) MEAN(群體平均) TIGHT DISTRIBUTION(緊密分配) (σ很小)
20.10.2020
4
1.平均數&標準差
B. 在Variable選入” C1”。 檢查 By Variable選入C2 C. 選擇OK
20.10.2020
5
平均數
標準差
20.10.2020
6
2.常態分配檢定
A. 選擇Stat > Basic statistics> Normality Test. B. 在Variable 選入” Height”。 C. 選擇OK
21 23.00000
3 0.20514 0.79486
20.10.2020
25
7.Gage R&R
20.10.2020
26
常態分配機率
μ:母群體平均數(趨中勢) X :樣本平均數(品質特性平均值μ之估計值) σ:(離中趨勢)標準差(母群體)
07Minitab方差分析
Y3
Sample 3 n3= 7
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
SSBetween
n1
y 1
y
2
n2
y2
y
2 .. ..ni
y i
y
2
a
SS
F a ct o r s
ni
y y 2 i
i 1
组间变异
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
组内变异
第三步是得到组内变异. 通过计算每组内每个点相对ຫໍສະໝຸດ 均值 Yi 的偏差的平方和来得到.
Y2
1
Y3
1
Sample 3
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
Total Sum of Squares
SSTotal
y 11
y 2
y 12
y 2..
y 21
y
2 .. y ij
y 2
an
SSTotal
yij - y 2
i1 j 1
总体变异
Minitab 使用方法介绍
• 假设性检验为: H0:μ1=μ2=μ3=μ4=…=μk Ha:At least one μk is different
• 简单地说,ANOVA检测群体均值是否存在差异.ANOVA并 不能告诉我们哪一个不同;我们要靠多重对照的方法来辅 助ANOVA来获得
Minitab 使用方法介绍
关于地毯的ANOVA范例
Pool stDev=残差13.6开方或将4个水平的stDev平方和开方后平均
(σpooled2=(σ12+ σ22 + σ32 + σ42)/4)即等于3.786.即3.691=√13.6 ，前提是各 子组大小相等
Sample 3 n3= 7
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
SSBetween
n1
y 1
y
2
n2
y2
y
2 .. ..ni
y i
y
2
a
SS
F a ct o r s
ni
y y 2 i
i 1
组间变异
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
组内变异
第三步是得到组内变异. 通过计算每组内每个点相对ຫໍສະໝຸດ 均值 Yi 的偏差的平方和来得到.
Y2
1
Y3
1
Sample 3
Minitab 使用方法介绍
ANOVA基本概念
Total Sum of Squares
SSTotal
y 11
y 2
y 12
y 2..
y 21
y
2 .. y ij
y 2
an
SSTotal
yij - y 2
i1 j 1
总体变异
Minitab 使用方法介绍
• 假设性检验为: H0:μ1=μ2=μ3=μ4=…=μk Ha:At least one μk is different
• 简单地说,ANOVA检测群体均值是否存在差异.ANOVA并 不能告诉我们哪一个不同;我们要靠多重对照的方法来辅 助ANOVA来获得
Minitab 使用方法介绍
关于地毯的ANOVA范例
Pool stDev=残差13.6开方或将4个水平的stDev平方和开方后平均
(σpooled2=(σ12+ σ22 + σ32 + σ42)/4)即等于3.786.即3.691=√13.6 ，前提是各 子组大小相等
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-
7
• 某化学工程师想要比较单四种因油子漆混方差分析
料的硬度。每种油漆混料取六份样 品涂到一小块金属上，待金属块凝 固后再测量每种样品的硬度。为了 检验均值是否相等，并评估均值对 之间的差分
油漆硬度方差分析得到的 p 值小于 0.05。此
-
结果表明油漆混料的硬度明显不同。 8
•
双因子方差分析
作为一位生物学家，您正在研究生活在两个湖中的浮游动物。您在实验
室中放置了十二个容器，每六个容器一组分别装有取自两个湖的水。您
在每个容器中添加了三种营养补充物质中的一种，30 天后对单位体积水 中的浮游动物进行计数。检验是否有显著证据证明存在交互作用和主效
应。
双因子方差分析的默认输出为方差分析表。对于浮游
动物数据，如果可接受值小于 0.145（交互作用 F 检 验的 p 值），则没有显著证据表明存在补充物质*湖 水交互作用效应或湖水主效应。当 alpha 水平为 0.05 时，由于 F 检验 p 值为 0.015，因此有显著证据表明存 在补充物质主效应。
组间方差(SSB)+组内方差(SSw)=总方差(SST)
-
5
F分布的特征
• 从F分布的式子看出，F分布的形状由分母和分子两个变量的自由度确定，
因此F分布有两个参数。
• F分布的曲线为偏态形式，它的尾端以横轴为渐近线趋于无穷。
-
6
方差分析的前提
• 不同组样本的方差应相等或至少很接近
在方差分析之前，我们可利用Minitab对数据作方差一致性检验
MINITAB教程-方差分析
全海军
-
1
1、方差分析
• 方差分析(Analysis of Variance，简称
ANOVA)，又称“变异数分析”，或 “F检验”，是R.A.Fisher发明的，用 于两个及两个以上样本均数差别的显 著性检验。
• 方差分析是要检验各个水平的均值是
否相等，采用的方法是比较各水平的 方入
观察值之间的差异包括系统性差异和随机性 差异
方差分析实际上是用来辨别各水平间的差别是否超
出了水平内正常误差的程度
-
3
-
4
F统计量
• 水平间(也称组间)方差和水平内(也称组内)方差之比是一个统计量。实践
证明这个统计量遵从一个特定的分布，数理统计上把这个分布称为F分 布。
F=组间方差／组内方差
根据请求，均值显示时采用单独 95% 置信区间。在此
试验中，补充物质 2 大大促进了浮游生物的生长。这
些是使用自由度和合并标准差（均方误的平方根）计
算的 t 分布置信区间。如果要使用多重比较来检查均
值间的同时差异，请使用一般线性模型。
-
9