minitab应用实例
MINITAB应用案例
MINITAB应用案例就近一个文章说：对2010 年全国大学生调查的分析。
该调查利用随机分层法，抽取了19 所的5000 多名大四学生进行调查。
在这19 所高校中，有10 所“211 工程”的重点大学和9 所普通大学。
调查中搜集了学生的来源省份、家庭背景、高考成绩和高中表现等多项数据。
统计结果发现，如果其父母在政府、国企和事业单位有干部身份，那么这些学生有更大几率上“211”。
而如果其父母是工人，农民，文员，技术员或企业家，那么这些学生上重点大学的几率则会降低。
统计结果说明，在控制了父母教育水平和家庭收入两个变量之后，父母职业这个变量的影响还是显著。
以上是原文调查者是如何统计得到结论的，利用MINITAB软件就可以搞定，假如他们调查得到的数据是：5000大学生，其中官二代2670，考入大学重点大学有1000人；富二代2330，考入重点大学有680人。
打开minitab软件/基本统计量/2p在右上图中输入1000，2670；680，2330点击确定，得到以下：样本 X N 样本 p1 1000 2670 0.3745322 680 2330 0.291845差值 = p (1) - p (2)差值估计值: 0.0826863差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720)差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 6.22 P 值 = 0.000Fisher 精确检验: P 值 = 0.000解释：差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720) 不包含0，说明两者之间有差异。
重复核对在，假如富二代考入重点大学的有811人，这样检验数据就没有差异。
差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)包括0.样本 X N 样本 p1 1000 2670 0.3745322 811 2330 0.348069差值 = p (1) - p (2)差值估计值: 0.0264632差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 1.94 P 值 = 0.052Fisher 精确检验: P 值 = 0.055以上用实际生活案例来引发MINITAB的应用。
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。
Minitab教程案例
(#)
8
Minitab菜单(Manip)
从活动 Worksheet 中复制数据，制作 subsetWorksheet。 把活动 Worksheet 分成两个以上新的 Worksheet 把多个Worksheet合并为一个Worksheet
把列上内容复制到其它列上 把一列以上的数据移到多个列上 把多个列上的数据合成一个列 交换行和列的位置
恢复已删除资料 清除 Cell(s)的数据 删除 Cell(s)的数据– 下端的cell移动 复制 Cell(s) 粘贴 Cell(s) LinK粘贴 Link管理
选择所有cell 编辑最后操作的对话框 打开命令编辑器
一般选项
练习)在AUTO.MTW上 1)删除 4,5Row后把 C4,C5的DATA变更为 234 2) 把C2 Col移动到C5 3)把C4 ColumnSize变更为 12
1. Minitab 的操作
(#)
1
什么是Minitab ?
Minitab
MINITAB= Mini +Tabulator =小型 +计算机
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。
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
(#)
4
Minitab画面构成
Minitab
▪Sessionwindow:直接输入Minitab的命令或显示类似统计表的文本型结果文 件的窗口 ▪WorKsheets:用于直接输入数据或可以修改的窗口，具有类似Excel中的 spreadsheet功能
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。
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在品管常用作图中的应用
1、双击Minitab运行程序图标‘
’打开Minitab软件；
2、在Excel电子文档中输入的‘钢板厚度的数据列表’然后将表
格复制到Minitab的工作表中。
3、在主菜单栏，选择选择‘统计/质量工具/能力分析/正太’ ，打
开
‘能力分析（正太分布）’对话框；
4、勾选对话框中的‘单列’选项，包含回归’ 将光标放置在其
1、Minitab作图（柏拉图）的一般步骤
１、双击Minitab运行程序图标‘
’打开Minitab软件；
２、在电子文档的Ｃ1与Ｃ2列中输入各种不良原因与不良数
３、在主菜单栏，选择‘Stat（统计）/Quality Tools（质
量工具）/Pareto （柏拉图）’打开柏拉图 对话框；
4、 勾选‘已整理成表格的数据缺陷’栏，将光标置‘标签位
右边的空白栏，选择对话框左上角的‘C12 其它’行，再点击 ‘选
择’，选择分支‘其它’； 11 .在‘因果图’对话框的‘效应’右边的空白栏输入‘假焊’；在 ‘标题’右
边的空白栏输入‘假焊不良原因的因果图’； 12. 点击‘确定’，完成作图。
详细步骤参见下页截图：
5
2、Minitab作图（因果图）的一般步骤
Cpm CL 下限
2100.. 08
1 9
Minitab作图有何优点？ 最关键是什么？
Minitab作图的优点：简单、高效，图形直观、 一目了然；无与伦比的易学性。
最关键是：分类整理好数据列； 选择所要做图的类别； 逐步勾选进行运算。
21 2024/4/3
复制到Minitab的工作表中。
３、在主菜单栏，选择‘统计/控制图/单值的变量控制图/单值’
，打开‘控制图’对话框；
minitab应用实例
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!
如何测量拜访次数?
收集数据前...
• 记录销售拜访的指导方针:
-与客户面对面 -至少有30分钟 -讨论客户的问题，新产品报价，客户产品需求，促销等。
•测量系统分析:
•说明客户的交互作用 •要求销售员给一些情形分类，用“销售拜访”或“无” •培训所有客户经理直到他们能100% 正确分类 •销售员用数据收集表记录调查结果
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？
• 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。
– 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。
销售l 拜访
是否达到销售拜访的目标 (35个/周)?
•• •• •
时间序列图或趋势图
为什么使用? • 研究一段时间内的数据是否有一定的趋势
如何使用? • 随着时间变化的线图. • 图形可能反映出过程的变化.
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。
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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
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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_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
LOGO
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。
LOGO
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
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（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量 －>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
(3)：1 Proportion（单样本）
有意水平 α = 0.05
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
M--测量系统分析： 连续型案例： gageaiag.Mtw 背景：3名测定者对10部品反复2次TEST
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)
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
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。
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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
唉! 我没有测量资源
– 俄亥俄州每个学生的阅读水平 – 对每一个C&I SPA的处理时间 – 每盘白炽灯灯丝的长度
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
• 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
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
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
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。
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
决定 如何测量
测量工具
当决定使用测量工具时，首先检查该工具是否存在; 如果不存在, 你将需要 重新选择一个工具。下列是一些工具的例子：秒表，量具，眼睛，直尺， 千分尺，计算机，测量图，温度计，天平，调查表和X-射线仪器。
例如，如果你决定测量一个拜访电话打了多长时间，合适的测量工具可能 是一只秒表，或者储存在拜访系统里的计时软件。
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。
例子：如果从一批单据中抽样以检查其正确度，被检查 的单据应是可从这批单据的任何地方获取的。
从一个分类总体中抽样
加工的轴
总体
样本
2组的样本
加工的直径
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
抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
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
第2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
决定测量对象时，思考下列问题:
• 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.
• 对任何项目，必须平衡样本尺寸和风险 等级以满足数据收集目标的要求。
小样本 高风险
大样本 低风险
好样本的特质:
无偏颇
•有代表性 •随机的
总体
无代表性
有代表性
样本必须是无偏颇的。 一个样本的偏颇是指任何这种因素的出现或影响，这种因素使得被取样的 总体或过程显得与其实际不同。 当收集的数据与影响总体或过程的关键因 素无关时，就产生了偏颇。
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
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
100 and nP5 50 25 20
Minitab软件包简介和图表演示
问题陈述
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？
– 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。
• 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。
– 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。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ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。
第三章 测量阶段
第二节 测量什么--对象
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！
“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
2. 对于GEL C&I客户平均的特殊 价格审批(SPA)处理时间
准备抽样方案 抽样方案决定数据收集的频率和数量。
总体
样本
• 运用选取的样本，你能获得关于一个总
体或过程的结论；这就是所谓的“统计推
论”。
• 如果样本是总体的代表，在实践就没有 风险或不确定。
• 然而，当样本尺寸被缩小到只有总体的 一小小部分时，出现样本不能表达总体或 者得出错误的结论的风险随之增加。