minitab数据分析参考
Minitab DOE数据分析
欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关匡助。
强度的估计效应和系数(已编码单位)系数标项效应系数准误T P 常量541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间-0.487-0.244 1.841 -0.130.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间-5.288-2.644 1.841 -1.440.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711S = 7.36546 (是西格玛希翼越小越好) PRESS = *R-Sq = 97.17% R-Sq (预测) = *% R-Sq (调整) = 74.56%(step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05) (Step2：观察回归效果)(Step3：回归系统的统计质量)强度的方差分析(已编码单位)来源自由度Seq SS Adj SS Adj MS F 主效应 4 3298.85 3298.85 824.71 15.20 加热温度 1 1606.01 1606.01 1606.01 29.60 加热时间 1 1140.75 1140.75 1140.75 21.03 转换时间 1 58.14 58.14 58.14 1.07 保温时间 1 493.95 493.95 493.95 9.11 2因子交互作用 6 252.17 252.17 42.03 0.77 加热温度*加热时间 1 2.18 2.18 2.18 0.04 加热温度*转换时间 1 0.95 0.95 0.95 0.02 加热温度*保温时间 1 37.52 37.52 37.52 0.69 加热时间*转换时间 1 6.38 6.38 6.38 0.12 加热时间*保温时间 1 202.35 202.35 202.35 3.73 转换时间*保温时间 1 2.81 2.81 2.81 0.05 3因子交互作用 4 156.22 156.22 39.05 0.72 加热温度*加热时间*转换时间 1 27.30 27.30 27.30 0.50 加热温度*加热时间*保温时间 1 111.83 111.83 111.83 2.06 加热温度*转换时间*保温时间 1 12.78 12.78 12.78 0.24 加热时间*转换时间*保温时间 1 4.31 4.31 4.31 0.08 4因子交互作用 1 13.51 13.51 13.51 0.25 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1 13.51 13.51 13.51 0.25 弯曲 1 9.92 9.92 9.92 0.18 残差误差 2 108.50 108.50 54.25 纯误差 2 108.50 108.50 54.25合计18 3839.16来源P主效应0.063加热温度0.032加热时间0.044转换时间0.409保温时间0.0952因子交互作用0.658加热温度*加热时间0.860加热温度*转换时间0.907加热温度*保温时间0.493加热时间*转换时间0.764加热时间*保温时间0.193转换时间*保温时间0.8413因子交互作用0.652加热温度*加热时间*转换时间0.552加热温度*加热时间*保温时间0.288加热温度*转换时间*保温时间加热时间*转换时间*保温时间4因子交互作用加热温度*加热时间*转换时间*保温时间弯曲残差误差纯误差合计0.675 0.805 0.667 0.667 0.711强度的异常观测值拟合值标准化观测值标准序强度拟合值标准误残差残差2 11 549.000 549.000 7.365 0.000 * X3 8 553.000 553.000 7.365 0.000 * X4 9 518.300 518.300 7.365 0.000 * X5 14 548.300 548.300 7.365 0.000 * X6 5 528.300 528.300 7.365 0.000 * X7 10 549.100 549.100 7.365 0.000 * X9 16 574.500 574.500 7.365 0.000 * X10 3 526.800 526.800 7.365 -0.000* X11 1 522.500 522.500 7.365 -0.000* X12 6 536.200 536.200 7.365 0.000 * X13 12 561.800 561.800 7.365 0.000 * X14 4 551.300 551.300 7.365 0.000 * X15 7 531.500 531.500 7.365 -0.000* X16 15 550.200 550.200 7.365 0.000 * X17 13 523.800 523.800 7.365 -0.000* X19 2 536.500 536.500 7.365 0.000 * XX 表示受 X 值影响很大的观测值。
minitab数据分析参考
minitab数据分析参考目录minitab数据分析参考 (1)引言 (2)背景介绍 (2)目的和意义 (2)Minitab软件简介 (3)Minitab软件概述 (3)Minitab软件的功能和特点 (4)数据分析基础 (5)数据收集和整理 (5)数据可视化 (6)数据摘要和描述统计 (7)常用的数据分析方法 (8)假设检验 (8)方差分析 (9)回归分析 (10)相关分析 (11)时间序列分析 (12)Minitab在数据分析中的应用 (13)数据导入和处理 (13)数据可视化分析 (14)假设检验的实施 (15)回归分析的实施 (16)其他常用分析方法的实施 (17)案例分析 (18)案例一：销售数据分析 (18)案例二：质量控制分析 (19)案例三：市场调研分析 (20)总结与展望 (21)主要内容总结 (21)存在的问题和不足 (22)未来发展方向 (23)引言背景介绍随着信息时代的到来，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
在企业管理、市场营销、医学研究等领域，数据分析的应用越来越广泛。
而在数据分析的过程中，使用合适的工具和软件是至关重要的。
Minitab作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析中。
Minitab软件由美国Minitab公司开发，是一款功能强大且易于使用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析工具和图表，可以帮助用户对数据进行可视化分析、假设检验、回归分析、质量控制等多种统计分析操作。
Minitab软件的优势在于其简单直观的用户界面和强大的分析功能，使得用户可以轻松地进行数据分析，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。
在过去的几十年里，Minitab软件已经成为了许多企业和学术机构中的首选工具。
无论是进行产品质量控制、市场调研、医学研究还是工程优化，Minitab都能够提供全面的数据分析解决方案。
其强大的统计分析功能和灵活的数据处理能力，使得用户能够更加高效地进行数据分析，从而为决策提供科学依据。
minitab数据分析参考
minitab数据分析参考Minitab 数据分析数据分析是现代社会中不可或缺的一部分，它能够帮助我们理解和解释现实世界中的各种现象和问题。
作为一种强大而广泛应用的统计分析工具，Minitab 提供了许多功能和方法，用以进行数据分析并提供准确可靠的结果。
本文将介绍 Minitab 数据分析软件的相关信息和使用方法。
首先，我们来了解一下 Minitab 数据分析软件的背景和特点。
Minitab 是一款专业的统计软件，广泛应用于工业、质量控制、医学、市场调研等领域。
它提供了多种统计分析方法和图表制作工具，可以帮助用户进行数据的处理、可视化和解释。
Minitab 功能强大，操作简便，适合各种水平的用户使用。
Minitab 可以进行各种统计分析，包括描述统计、推断统计、回归分析和多元分析等。
通过描述统计，我们可以对数据集的基本特征进行概括和分析，例如均值、中位数、标准差等。
推断统计则是通过样本对总体进行推断，例如通过置信区间和假设检验等方法。
回归分析用于研究变量之间的相关关系，多元分析则用于研究多个变量之间的复杂关系。
除了统计分析，Minitab 还提供了数据可视化的功能。
它可以制作各种图表，如直方图、散点图、箱线图等，以便我们更直观地理解数据的分布和关系。
此外，Minitab 还可以进行质量控制和实验设计，帮助用户在生产和研究过程中提高质量和效率。
接下来，我们将介绍一些常见的数据分析方法和步骤，以便读者更好地理解和使用 Minitab。
首先，数据收集是数据分析的第一步。
我们需要搜集相关的数据，并将其整理成适合分析的格式。
其次，数据清洗是非常重要的，我们需要检查数据是否完整、准确，并进行数据转换和缺失值处理等。
接下来，我们可以进行描述统计和数据可视化，以便对数据集有一个全面的了解。
在进行进一步的统计分析之前，我们需要制定适当的假设，并使用假设检验方法来验证这些假设。
Minitab 提供了多种假设检验方法，包括单样本 t 检验、双样本 t 检验、方差分析等。
MINITAB处理能力的分析与评估
• 当数据输入到一列时 选择单独列
点击项目以显示
如需要点击 “Graphs”
3) 图表
卡方
1) 输入到数据窗口
按工作时区以组计算接受的和丢 弃的产品数量。
2) 操作
统计 表
卡方检验
拖曳并选择列
点击 [OK]
3) 阶段窗口
预期值
卡-计算值 P-值 < 0.05 : 存在显著差异
10. 方差分析 (ANOVA)
计。（例如，可假定在此期间工作标准并未被完全遵守。） • L2 工作单被用于处理控制图，有助于在做出改进后防止问题的再次发生或
防止常见问题。
L2 工作单 1) 输入到数据窗口
2) 分析操作
Six Sigma
计划报告
输入适用的列并点击 [OK]。
3) 分析结果 显示在阶段窗口的结果。
Zst
方差分析 (平衡设计)
Factor
Type Levels Values
Part
fixed
10
1
2
3
4
5
6
7
8
9 10
Operator fixed
3
1
2
3
Analysis of Var自ia由nc度e for R平es方po和nse
方差
F-值
P-值
Source Part Operator Part*Operator Error Total
统计
基本统计
2-样品 t
根据如何输入数据选择任一项。
列由卡尺分开 (nogisu)。 选择这些项目并选择单独列。
选择 “为等” 以选择备责假设
3) 阶段窗口
minitab 分类模型案例
minitab 分类模型案例Minitab是一种常用的统计分析软件，它可以用于各种分类模型的建立和分析。
下面列举了10个基于Minitab的分类模型案例，来说明其在实际应用中的作用和效果。
1. 疾病诊断模型：医院收集了大量患者的临床数据和诊断结果，利用Minitab建立了一个疾病诊断模型。
该模型可以根据患者的临床指标，如血压、血糖、血脂等，预测患者是否患有某种疾病，并给出相应的诊断建议。
2. 信用评分模型：银行通过Minitab分析了大量客户的信用记录和还款情况，建立了一个信用评分模型。
该模型可以根据客户的个人信息、财务状况和信用历史等因素，预测客户的还款能力和风险等级，并据此决定是否给予贷款。
3. 市场细分模型：一家电商公司利用Minitab分析了大量用户的购物行为和偏好数据，建立了一个市场细分模型。
该模型可以根据用户的购买记录、浏览行为和兴趣标签等，将用户分为不同的市场细分群体，并据此进行个性化推荐和营销策略。
4. 员工离职预测模型：一家公司利用Minitab分析了员工的离职记录和个人信息，建立了一个员工离职预测模型。
该模型可以根据员工的职位、工龄、绩效等因素，预测员工是否有离职倾向，并据此采取相应的人力资源管理措施。
5. 欺诈检测模型：一家保险公司利用Minitab分析了保单的理赔记录和客户信息，建立了一个欺诈检测模型。
该模型可以根据保单的理赔金额、申请时间、客户的历史记录等因素，预测保单是否存在欺诈嫌疑，并据此采取相应的调查和处理措施。
6. 产品质量分类模型：一家制造公司利用Minitab分析了产品的质量数据和生产参数，建立了一个产品质量分类模型。
该模型可以根据产品的生产批次、工艺参数、质量指标等因素，预测产品的合格率和质量等级，并据此进行质量控制和改进。
7. 股票市场预测模型：一家投资公司利用Minitab分析了股票市场的历史数据和宏观经济指标，建立了一个股票市场预测模型。
该模型可以根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等因素，预测股票的涨跌趋势，并据此进行投资决策和风险管理。
minitab数据分析参考
（P 值 = 0.005 均值 <= 0.005）
已变换数据的概率图
99.9 99 90
N 153 AD 0.614 P 值 0.108
百分比
50 10 1 0.1 -4 -2 0 2
最佳拟合的 P 值: 0.108324 最佳拟合的 Z: 0.38 最佳变换类型:SU 变换函数相等 -0.176946 + 0.883747 * Asinh( ( X - 0.0660767 ) / 0.00513731 )
分析：此测量系统的% R&R为0.12%，%P/T为0.29%，可区分类别数为1159，满足要求。
M1 Y的数据真实性验证——OCV机的MSA
测量指标：OCV1 开展日期：2013年7月20日 ★[样本量]：共20个 ★[测量点]：A、B、C
★[量具]：OCV机 ★[测量方法]：计量型数据、三个测量点、重复三次
结论: 1）372675-850 K值正态性检验及Johnson变换：K值 不符合正态分布，经过适当的Johnson 变换可以转换成正态【【分布； K值的过程可控； PPK=0.43<1.33, K值的过程能力较差
AD 检 验 的 P 值
百分比
A3 X1-Y1’分析——正极材料对K值的影响
（P 值 = 0.005 均值 <= 0.005）
已变换数据的概率图
99.9 99 90
N 390 AD 0.527 P 值 0.178
百分比
50 10 1 0.1 -4 -2 0 2
最佳拟合的 P 值: 0.178218 最佳拟合的 Z: 0.47 最佳变换类型:SU 变换函数相等 -1.02619 + 0.700499 * Asinh( ( X - 0.0373365 ) / 0.00491485 )
minitab数据分析参考
minitab数据分析参考Minitab数据分析参考为题数据分析在现代社会中起着至关重要的作用。
它帮助我们收集、整理和解释大量的数据，以便做出正确的决策。
Minitab软件作为一种数据分析工具，在各个行业中得到了广泛的应用。
本文将以Minitab 数据分析为题，介绍Minitab软件的功能和应用，并探讨数据分析的重要性。
首先，Minitab是一种统计分析软件，其功能强大而全面。
它可以帮助我们进行数据收集和整理，创建图表和统计报告，并进行各种统计分析。
Minitab提供了丰富的数据处理和统计工具，可以轻松地完成各种复杂的数据分析任务。
Minitab的功能包括数据预处理、统计分析、质量控制和实验设计等。
数据预处理功能可以帮助我们清洗和整理原始数据，包括删除重复值、处理缺失数据和异常值等。
统计分析功能可以进行各种统计分析，如描述性统计、假设检验、方差分析和回归分析等。
质量控制功能可以进行过程能力分析和控制图绘制，帮助企业提高产品质量和生产效率。
实验设计功能可以进行设计和分析各种实验，以优化产品和工艺参数。
Minitab软件的应用广泛，涵盖了各个行业和领域。
在制造业中，Minitab可以用于产品质量控制和过程改进，帮助企业提高产品质量和生产效率。
在金融领域，Minitab可以用于风险管理和投资分析，帮助投资者做出明智的投资决策。
在医疗健康领域，Minitab可以用于统计分析和临床试验设计，帮助医疗研究人员提取有价值的信息。
在市场营销领域，Minitab可以用于市场调研和数据分析，帮助企业了解市场需求和制定营销策略。
数据分析在现代社会中的重要性不言而喻。
随着科技的发展，我们每天都会产生大量的数据。
如何从这些数据中提取有价值的信息，对于企业和个人来说都是至关重要的。
数据分析可以帮助我们发现潜在的趋势和关联，预测未来的发展趋势，以及发现问题并提供解决方案。
数据分析还可以帮助我们做出科学的决策。
通过对数据的收集和分析，我们可以了解问题的本质，并找到最佳的解决方案。
MINITAB数据分析
数据的堆积（Stack&Unstack）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack
原始数据
输入需要堆积的 列，如果由前后 顺序，按前后顺 序进行输入 输入堆积后存放 列的位置 注解可以用来区 分数据的来源
12
数据块的堆积（Stack Blocks）
• Select: Data > Stack/Unstack > Stack Blocks
20
制造 沒有生产计划 配合 沒有式样生产条件 不好
人 订货情报掌握不 确实 沒有交货意识
金額 利润低
运送成本高
单方面的決定 方法不明确 交货期短 交货 数量少,沒有交货计 划
为 何 交 货 延 迟
库存安全量低 物品
存放位置不足
找 原因
21
柏拉图( 排列图）
收集各项质量特性缺陷
列成表 输入到MINITAB中 MINITAB绘出图形
找出关键的Y特性
22
输入数据
• Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart
23
填好各项参数
24
结果输出
25
散布图
决定你所关心的Y
决定和Y有可能的X 收集Y和X的数据 输入MINITAB绘出图形
判定Y和X之间的关系
26
散布图的研究与分析
散布图的研判一來般來说有六种形态. 1.在图中当X增加,Y也增加,也就是表示原因与结果有相对的 正相关,如下图所示:
Measurements Material lubricant system
Diagram
lubricant
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软件分析教程(2024)
本教程旨在帮助读者掌握Minitab软件的基本操作和常用分析方法，以 便更好地应用数据分析解决实际问题。
4
Minitab软件简介
1 2
发展历程
Minitab由宾夕法尼亚州立大学开发，自1972年 发布以来，逐渐发展成为全球领先的统计分析软 件之一。
主要功能
Minitab提供了广泛的统计分析工具，包括描述 性统计、假设检验、方差分析、回归分析、时间 序列分析等。
2024/1/29
数据转换
根据需要对数据进行转换， 如对数转换、标准化、归一 化等。
数据筛选
根据特定条件筛选数据，以 便进行后续分析。
10
缺失值处理策略
删除缺失值
直接删除包含缺失值的观测值或变量。
插补缺失值
使用均值、中位数、众数或回归等方法对缺 失值进行插补。
使用缺失值指示器
创建一个新的变量来指示缺失值的存在，以 便在后续分析中考虑缺失值的影响。
偏度
描述数据分布形态的偏斜程度。正偏度表示数据向右偏，负偏度表示数据向左偏 。在Minitab中，可以通过“图形”>“概率分布图”来观察偏度，并通过“统 计”>“描述性统计”获取偏度的具体数值。
峰度
描述数据分布形态的尖锐程度。峰度大于3表示分布比正态分布更尖，峰度小于3 表示分布比正态分布更扁平。在Minitab中，同样可以通过“图形”>“概率分 布图”来观察峰度，并通过“统计”>“描述性统计”获取峰度的具体数值。
质量控制图的作用
能够及时发现生产过程中的异常波动 ，预防不合格品的产生；通过对数据 的分析，可以找出影响产品质量的关 键因素，为持续改进提供依据。
2024/1/29
28
Minitab统计分析
Minitab统计分析Minitab介绍Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的；Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。
Minitab与6 Sigma的关系在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行 6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥；6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。
Minitab的功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算Minitab的功能数据分析功能基本统计回归分析方差分析实验设计分析控制图质量工具可靠度分析多变量分析时间序列列联表非参数估计EDA概率与样本容量Minitab的功能图形分析直方图散布图时间序列图条形图箱图矩阵图轮廓图三维图点图饼图边际图概率图茎叶图特征图课程内容安排由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；在两天的时间里，主要的课程内容安排如下：R&D研发支援生产6σTransactionManufacturing方差分析1)单因数和双因数方差分析回归分析1)简单回归 2)逐步回归MSA测量系统分析1)测量重复和再现性(交叉Crossed、嵌套Nested)2)测量走势图 3)测量线性研究4)属性测量R&R 研究（计数）SPC的Minitab操作 1)Xbar-R Chart2)Xbar-S Chart 3)I-MR Chart 4)Z-MR Chart 5)I-MR-R/S Chart 6)P Chart 7)NP Chart 8)C Chart 9)U Chart能力分析1）正态分布图能力分析2）泊松分布图能力分析3）二项分布图能力分析下午4）组间/组内能力分析5）Weibull能力分析基础统计和假设检验1)描述统计 2)单样本Z测试3)单样本T测试 4)双样本T测试5)成对T测试 6)1比率测试7) 2比率测试 8)正态分布基本界面和操作介绍常用图形的Minitab操作特性要因图柏拉图散布图直方图时间序列图上午第二天第一天区分Minitab界面和基本操作介绍Minitab界面Session Window:分析结果输出窗口Data Window:输入数据的窗口每一列的名字可以写在最前面的列每一列的数据性质是一致的主菜单Minitab界面同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存. 不同的要求选择不同的保存命令打开文件保存文件打印窗口之前之后命令查找数据查找下一个数据取消帮助显示因子设计当前数据窗口session窗口剪切复制粘贴恢复显示worksheets折叠显示GRAPH折叠状态向导显示session窗口折叠项目窗口关闭所有图形窗口重做编辑最近对话框历史记录报告便栈打开相关文件项目管理窗口插入单元格插入行插入列移除列工具栏的介绍数据的生成(Make Random Data)例：生成一组男生身高的数据，要求：平均身高175cm，标准偏差5cm，数据个数100.Select: Calc > Random Data > Normal数据的生成结果生成有规律的数据Select:Calc >Make Patterned Data >Simple Set of Number结果输出数据类型的转换(Change Data Type)Select: Data > Change Data Type > Numeric to Text需要转换的列转换后数据存放列，可以是原来的数据列数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: Data > Stack > columns原始数据输入需要堆栈的列，如果由前后顺序，按前后顺序进行输入输入堆栈后存放列的位置注解可以用来区分数据的来源数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: Data > Stack > Blocks of columns 原始数据在对话框中输入2~5列数据，注解列在前面输入新工作表和注解的位置数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: Data > Transpose Columns输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列转置结果连接（Concatenate）Select: Data > Concatenate原始数据输入需要连接的数据列输入新数据列的位置连接结果编码（Code）Select: Data > code>Numeric to Text被编码的变量存储编码值的栏规则编码编码结果Minitab之常用图形QC手法常用的图形如下: 特性要因图控制图(参见SPC部分)柏拉图散布图直方图时间序列图特性要因图决定特性Y头脑风暴找出可能的要因X 将X依5M+1E方式列表将表输出MINITAB中输出结果图形练习没有进行点检监督不够仪器R&R太高抽样方式不合理原料含s,p太高设备不常清扫培训不够仪器偏差太大温度太高没有设定标准化方法原料没有检查设备没有保养不够熟练测环法料机人输入表中Select: Stat > Quality tools> Cause - and - effect 注意输入格式填好各项需要的参数结果输出:柏拉图收集各项质量特性缺陷列成表输入到MINITAB中MINITAB绘出图形找出关键的Y特性练习160其它5150外观受损4200强度不够3300漏焊2500虚焊1数量缺陷项项次输入数据Select: Stat > Quality tools> Pareto Chart 填好各项参数输入缺陷列输入频数列在此指定“95%”将使余下的图示为“Others”。
数据分析--以Minitab为例
Thank you
来自PS的例子： 由左图可以看到一副图像的色阶分 布。PS中的Histogram是以0～255 色阶为横轴，此色阶上象素点的个 数为纵轴。
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
Histogram 直方图
用途
2. Dot Plot 4. Box Plot 2. Multiple Box Plot
2. Interactions Plot
Symmetry Plots 对称图
StatÆQuality toolsÆSymmetry Plots 使用Minitab自带的例子做练习：EXH_QC.MTW
Symmetry Pl ot for Faults
用不同的方法表示纵轴
• 纵轴用频率表示－－为Minitab缺省设置 • 纵轴用百分比表示－－落在该区域内的观测值占全部资料的百分比 • 纵轴用密度表示－－该区间的面积函数
某一区域内的面积等于该区域范围内的积分
DotPlot 点图
GraphÆDotPlot 使用Minitab自带的例子做练习：AZALEA.MTW DotPlot是EDA(Exploratory Data Analysis)探索性资料分析的一种简单形式， 它是一维图形，是将所有观测点沿着一条线制成的图形。
图形分析
• 直方图 • 散布图 • 时间序列图 • 条形图 • 箱型图 • 矩阵图 • 轮廓图 • 三维图 • 点图 • 饼图 • 边际图 • 概率图 • 茎叶图 • 特征图
Minitab中的Graph
• Symmetry Plots 对称图 • DotPlot 点图 • Box Plot 箱型图 • Histogram 直方图 • Pareto Plot • Scatter Diagram 散布图 • Marginal Plot 边际图 • Matrix Plot 矩阵图 • Maineffect Plot 主效果图 • Interactions Plot 交互作用图 • Time Series Plot 时间序列图 • Contour Plot 等高线图
Minitab统计分析（中）
Minitab统计分析（中）制程能力之分类MINITAB 能力分析的选项(计量型)1.能力分析 (正态)2.能力分析 (组间/组内)3.能力分析 (非正态)4.能力分析 (多变量正态)5.能力分析 (多变量非正态)6.能力分析 (二项)7.能力分析 (Poission)8.Capability Sixpack (正态)9.Capability Sixpack (组间/组内)10.Capability Sixpack (非正态)一.能力分析 (正态)该命令会划出带理论正态曲线的直方图，这可直观评估数据的正态性。
输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组内和总体能力统计。
二.能力分析 (组间/组内)1.该命令会划出带理论正态曲线的直方图，可以直观评估数据的正态性。
2.该命令适用于子组间存在较大变差的场合。
输出报告中还包含过程能力统计表，包括子组间／子组内和总体能力统计。
三.能力分析 (非正态)该命会会划出带非正态曲线的直方图，这可直观评估数据是否服从其他分布。
输出报告中还包含总体过程总能力统计。
四.能力分析 (多变量正态)五.能力分析 (多变量非正态)--上述两个命令用于对多个变量进行分析制程能力分析做法STEP1决定Y特性STEP2决定Y特性STEP3决定Y特性STEP4决定Y特性STEP5决定Y特性练习输入数据Select：统计 >质量工具 > 能力分析(正态)输入选项选择标准差的估计方法选项的输入以Cpk, Ppk结果的输出Cp：过程能力指数，又称为潜在过程能力指数，为容差的宽度与过程波动范围之比。
Cp=(USL-LSL)/6σ 其中:σ=R/d2Cpk：过程能力指数，又称为实际过程能力指数，为过程中心µ与两个规范限最近的距离。
min{USL- µ, µ-LSL}与3σ之比.Cpk= min{USL- µ, µ-LSL}/ 3σ 其中:σ=R/d2Cpm：过程能力指数，有时也称第二代过程力指数，质量特性偏离目标值造成的质量损失。
minitab在数据分析过程中的应用
minitab在数据分析过程中的应用一、寿命试验何谓寿命试验呢？简单来说，寿命试验就是指，在生产过程相对稳定以及各方面条件基本可靠的前提条件下，在剔除早期失效产品的前提条件下所进行的试验。
通过试验的方式，能够借助于对寿命应力关系模型的构建与应用，以企业产品为对象，对产品的寿命特征以及失效规律有一个基本的认知。
与此同时，以寿命试验为工具，还可以计算得出产品对象平均寿命特征数值以及平均失效率特征数值。
相对于企业所生产产品而言，应力数值与应力寿命指标相互之间有着极为密切的相关性关系。
二、加速寿命试验在寿命试验的实施过程当中，所面临的最关键问题在于：如何出现试验过程中，样品数量与时间指标之间的矛盾关系。
而通过实施加速寿命试验的方式，能够有效解决上述问题。
在此过程当中，可靠性数据的获取能够借助于对数理统计方法以及外推方法的综合应用而予以实现。
在此过程当中，按照应力施加的差异性，可将加速寿命试验分为电应力模式以及恒定应力模式这两种类型。
前者将电压、电流以及功率等相关指标作为应力施加对象，通过对这部分应力指标的增加，能够达到提前完成产品失效行为的目的；而后者则通过抽取试验样品的方式，在明确产品失效判据条件的基础之上，实现对产品具体失效时间的合理测定。
三、实例分析下面结合某烟草企业的经营管理实际情况，详细分析MINITAB在数据分析过程中的应用情况：某烟草企业所生产烟草成品的有效保存周期为50000h单位。
通过对设计方案的合理改进，使得该烟草企业所生产烟草成品的平均保存周期实现了合理且有效的提升。
为评定该烟草成品在正常保存状态下的有效保存周期，由此需要进行恒加寿命试验，作为判定烟草成品有效保存周期的方案。
所选取的基本环境条件按照湿度方式进行划分，共分为四个等级，分别为10%、20%、30%、40%。
与此同时，试验过程中的样本量以及失效量均处于已知状态。
按照上述试验条件，通过开展定数截尾寿命试验的方式，所获取的失效时间数据经分布经验，认为上述四个等级的样本均来自于差异性的指数分布状态。
minitab实例分析
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
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
背景：为确认两台设备不良率是否相等，
A: 检查1000样本，检出14不良， B: 检查1200样本，检出13不良， 能否说P1=P2? （α = 0.05 ）
P-Value > 0.05 → Ho →P1 = P2
minitab实例分析
A—假设测定： Chi-Square-1.MTW
应用一： 测定频度数的同质性：
< 统计－基本统计量－ 1 proportion t： >
能否说P=1%? （α = 0.05 ）
P-Value > 0.05 → H0 → P=0.01
minitab实例分析
A—假设测定：
(4)： 2 proportion t（离散－单样本）
< 统计－基本统计量－ 2 proportion t： >
最大的data minitab实例分析
③ 统计性分析：
实施对因子效果的t-test，判断与data有意的因子。 A、B对结果有意；AB交互对结果无有意；
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性； - 主效果有有意， - 交互效果无有意。
显示因子的水准不能线性变换 (Coded) 时的回归系数. - Coded是指实际因子水准 (-1, +1)变换为线性变换。
背景：H0：P＝ 0.9
Minitab单因素方差分析
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
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。
数据分析-以Minitab为例
• 真实反应当前实验状况 • 为设计部门提供Debug的第一手资料 • 深入了解产品(可靠性、制程能力…)
什么是 Minitab ?
MINITAB= Mini + Tabulator = 小型+制图表的人
介绍
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 Vesion14.20，并且已在工 学、社会学等所有领域被广泛使用。特别是与6sigma关联，在 GE、AlliedSignal等公司已作为基本的程序而使用。
Minitab的基本功能
计算功能 数据分析功能 图形分析
• 计算器功能
• 基本统计
• 直方图
• 生成数据功能 • 回归分析
• 散布图
• 概率分布功能 • 方差分析
• 时间序列图
• 矩阵运算
• 实验设计分析
• 条形图
• 控制图
• 箱型图
• 质量工具
• 矩阵图
• 可靠度分析
• 轮廓图
• 多变量分析
• 三维图
Minitab中的Graph
Graph分析:透过图形了解各要因x 与输出y 之变化关系
Graph
用途
X，Y DATA的分布形态
1. Histogram 3. Marginal Plot
2. Dot Plot 4. Box Plot
根据X，Y分布比较
1. Multiple Dot Plot 2. Multiple Box Plot
在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始 借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥。
优点
MINITAB处理能力的分析和评估
0
Zshift 和 Zst
Report 8B: Product Benchmarks
Zone of Average Technology
Zone of Typical Control
World-Class Performance
1
2
3
4
5
6
Z.Bench (Short-Term)
Nominal:
40
Opportunity:
10,000 1000 100 10 1 0
10
20
30
40
50
Process Benchmarks
Actual (LT) Potential (ST)
Sigma
(Z.Bench)
1.38
1.55
PPM 83192.3 60454.5
Zlt
Zst
Report 2: Process Capability for C1
L1 任务单 (团圆值的 sigma 分值的计算) 目的： 计算在以后的 sigma 值中以后的 CTQ 特征值〔团圆值〕假设定位。 作用：
1) 了解以后的形状以便于可以决议能否做出改良或在目的值设定的状况下 在做出决议时作为数据运用。
8. 相关性剖析和回归剖析
相关性
1) 输入到数据窗口 获取 Minitab 规范数据。 阅读 Minitab 数据文件夹中的 〝 \MTBWIN\Data\Exh_regr.mtw〞。
North
-0.849 -0.634 -0.117 0.000 0.000 0.545
Time
-0.351 -0.584 -0.065 0.062 0.001 0.737
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minitab数据分析参考目录minitab数据分析参考 (1)引言 (2)背景介绍 (2)目的和意义 (2)Minitab软件简介 (3)Minitab软件概述 (3)Minitab软件的功能和特点 (4)数据分析基础 (5)数据收集和整理 (5)数据可视化 (6)数据摘要和描述统计 (7)常用的数据分析方法 (8)假设检验 (8)方差分析 (9)回归分析 (10)相关分析 (11)时间序列分析 (12)Minitab在数据分析中的应用 (13)数据导入和处理 (13)数据可视化分析 (14)假设检验的实施 (15)回归分析的实施 (16)其他常用分析方法的实施 (17)案例分析 (18)案例一：销售数据分析 (18)案例二：质量控制分析 (19)案例三：市场调研分析 (20)总结与展望 (21)主要内容总结 (21)存在的问题和不足 (22)未来发展方向 (23)引言背景介绍随着信息时代的到来，数据分析已经成为了各行各业中不可或缺的一部分。
在企业管理、市场营销、医学研究等领域，数据分析的应用越来越广泛。
而在数据分析的过程中，使用合适的工具和软件是至关重要的。
Minitab作为一款专业的统计分析软件，被广泛应用于各个领域的数据分析中。
Minitab软件由美国Minitab公司开发，是一款功能强大且易于使用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析工具和图表，可以帮助用户对数据进行可视化分析、假设检验、回归分析、质量控制等多种统计分析操作。
Minitab软件的优势在于其简单直观的用户界面和强大的分析功能，使得用户可以轻松地进行数据分析，从而更好地理解数据背后的规律和趋势。
在过去的几十年里，Minitab软件已经成为了许多企业和学术机构中的首选工具。
无论是进行产品质量控制、市场调研、医学研究还是工程优化，Minitab都能够提供全面的数据分析解决方案。
其强大的统计分析功能和灵活的数据处理能力，使得用户能够更加高效地进行数据分析，从而为决策提供科学依据。
Minitab软件的应用领域非常广泛。
在企业管理中，Minitab可以帮助企业进行质量管理和过程改进，通过对数据进行分析和监控，发现问题并采取相应的措施，提高产品质量和生产效率。
在市场营销中，Minitab可以帮助企业进行市场调研和数据挖掘，分析消费者行为和市场趋势，为企业的市场决策提供科学依据。
在医学研究中，Minitab可以帮助研究人员进行数据分析和统计推断，从而得出准确的结论和科学的建议。
在工程优化中，Minitab 可以帮助工程师进行数据建模和优化设计，提高产品性能和工艺效率。
随着大数据时代的到来，数据分析的重要性越来越凸显。
而Minitab作为一款专业的统计分析软件，正是满足了人们对于数据分析的需求。
通过使用Minitab软件，用户可以更加高效地进行数据分析，发现数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据。
因此，本文将对Minitab软件的使用方法和数据分析技巧进行详细介绍，帮助读者更好地掌握数据分析的方法和技巧，提高数据分析的效率和准确性。
目的和意义数据分析是一种通过收集、整理、解释和展示数据来获取有关现象、趋势和关系的信息的过程。
它在各个领域中都有广泛的应用，包括商业、科学、医疗、工程等。
Minitab是一种功能强大的数据分析软件，它提供了各种统计工具和图表，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
本文旨在为读者提供一份关于Minitab数据分析的参考指南。
通过介绍Minitab的基本功能和使用方法，我们希望读者能够掌握如何利用Minitab进行数据分析，并能够在实际工作中灵活运用这些技能。
首先，本文的目的是帮助读者了解Minitab的基本功能和使用方法。
Minitab是一种功能强大的数据分析软件，它提供了各种统计工具和图表，可以帮助用户更好地理解和利用数据。
通过学习Minitab的基本功能，读者可以掌握如何导入数据、进行数据清洗、计算统计指标、绘制图表等操作。
这些基本技能是进行数据分析的基础，掌握它们可以帮助读者更好地理解和利用数据。
其次，本文的目的是介绍Minitab的高级功能和应用。
除了基本功能外，Minitab还提供了许多高级功能和应用，如多元统计分析、质量控制、实验设计等。
这些高级功能可以帮助用户更深入地分析数据，发现数据背后的规律和关系。
通过学习Minitab的高级功能，读者可以进一步提升自己的数据分析能力，为实际工作中的决策提供更准确、更可靠的依据。
此外，本文的目的还包括帮助读者培养数据分析思维和方法。
数据分析不仅仅是一种技术，更是一种思维方式和方法论。
通过学习Minitab的使用，读者可以培养自己的数据分析思维，学会如何提出问题、收集数据、分析数据、得出结论。
这种思维方式和方法论可以帮助读者更好地理解和利用数据，提高自己的决策能力和问题解决能力。
本文的意义在于为读者提供一份关于Minitab数据分析的参考指南。
通过介绍Minitab 的基本功能和使用方法，以及高级功能和应用，本文可以帮助读者掌握如何利用Minitab 进行数据分析。
同时，通过培养数据分析思维和方法，本文还可以帮助读者提高自己的决策能力和问题解决能力。
这对于读者来说具有重要的实际意义，可以帮助他们在工作和学习中更好地利用数据，做出更准确、更可靠的决策。
Minitab软件简介Minitab软件概述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和质量管理。
它提供了一系列的统计工具和图表，帮助用户快速、准确地分析数据，发现问题和改进过程。
本文将对Minitab软件进行概述，介绍其主要特点和功能。
首先，Minitab具有简单易用的界面和操作方式。
无论是初学者还是专业人士，都可以轻松上手使用该软件。
它提供了直观的菜单和工具栏，用户可以通过简单的点击和拖拽完成各种操作。
同时，Minitab还提供了丰富的帮助文档和在线教程，帮助用户更好地理解和使用软件。
其次，Minitab拥有丰富的统计工具和分析方法。
无论是描述性统计、假设检验、方差分析还是回归分析，Minitab都提供了相应的工具和指导。
用户可以根据自己的需求选择合适的统计方法，并通过Minitab进行数据处理和结果分析。
此外，Minitab还支持多种数据类型的分析，包括连续型数据、离散型数据和时间序列数据等。
第三，Minitab提供了丰富的图表和图形展示功能。
通过直方图、散点图、箱线图等图表，用户可以直观地展示和比较数据的分布、关系和趋势。
此外，Minitab还支持自定义图表和图形，用户可以根据自己的需求进行个性化设置和调整。
这些图表和图形不仅可以用于数据分析，还可以用于结果展示和报告撰写。
第四，Minitab具有强大的数据处理和数据清洗功能。
用户可以通过Minitab对数据进行排序、过滤、转换和合并等操作，以满足不同的分析需求。
同时，Minitab还支持缺失数据的处理和异常值的检测，帮助用户提高数据的质量和可靠性。
第五，Minitab支持数据模拟和实验设计。
用户可以通过Minitab进行数据模拟，生成符合特定分布和参数的数据，以便进行模型验证和推断分析。
此外，Minitab还提供了实验设计工具，帮助用户设计和分析实验，优化产品和过程。
最后，Minitab还具有数据导入和导出的功能。
用户可以将数据从Excel、CSV等文件格式导入到Minitab中进行分析，也可以将分析结果导出为各种文件格式，如Excel、Word 和PDF等。
这样，用户可以方便地与其他软件和工具进行数据交互和共享。
综上所述，Minitab是一款功能强大、易于使用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计工具和分析方法，支持各种数据类型的处理和分析。
同时，Minitab还具有强大的图表展示、数据处理和实验设计功能。
无论是学术研究、质量管理还是业务决策，Minitab都是一个理想的数据分析工具。
Minitab软件的功能和特点Minitab是一款功能强大的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、质量管理、实验设计和统计教学等领域。
它提供了丰富的统计分析工具和图形展示功能，帮助用户快速、准确地分析数据，从而做出科学决策。
下面将介绍Minitab软件的功能和特点。
1. 数据导入和整理Minitab软件支持多种数据格式的导入，包括Excel、文本文件、数据库等。
用户可以轻松地将数据导入到Minitab中进行分析。
同时，Minitab还提供了数据整理的功能，可以对数据进行排序、筛选、删除重复值等操作，使数据更加规范和易于分析。
2. 统计分析工具Minitab提供了丰富的统计分析工具，包括描述统计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
用户可以根据自己的需求选择合适的统计方法进行分析。
Minitab还提供了多种图表和图形展示方式，如直方图、散点图、箱线图等，帮助用户更直观地理解数据。
3. 质量管理工具Minitab是质量管理领域的重要工具之一，它提供了多种质量管理工具，如流程能力分析、控制图、稳健设计等。
这些工具可以帮助用户监控和改进产品质量，提高生产效率和客户满意度。
4. 实验设计Minitab提供了强大的实验设计功能，可以帮助用户设计和分析实验。
用户可以根据自己的实验目的和条件选择合适的实验设计方法，如完全随机设计、随机区组设计、因子设计等。
Minitab还提供了实验结果的分析和解释工具，帮助用户得出科学结论。
5. 统计教学工具Minitab是统计教学的重要辅助工具，它提供了丰富的统计教学资源和案例。
教师可以利用Minitab软件进行统计实验和案例分析，帮助学生更好地理解和应用统计知识。
同时，Minitab还提供了易于学习和使用的界面和操作方式，使学生能够快速上手。
6. 数据分析报告Minitab提供了数据分析报告的功能，用户可以根据自己的需求生成详细的数据分析报告。
Minitab可以自动生成统计分析结果、图表和解释，用户只需简单设置报告格式和内容，即可生成专业的数据分析报告。
总之，Minitab软件具有功能强大、操作简便、结果准确等特点，被广泛应用于各个领域的数据分析和决策过程中。
无论是企业的质量管理、科学研究的实验设计，还是教育领域的统计教学，Minitab都能提供有效的支持和帮助。
通过使用Minitab软件，用户可以更加高效地分析数据，做出科学决策，提高工作效率和质量。
数据分析基础数据收集和整理数据收集和整理是数据分析的第一步，也是最为关键的一步。
只有准确、完整、可靠的数据才能为后续的数据分析提供有力的支持和依据。
本文将介绍数据收集和整理的一些基本方法和技巧，以及如何使用Minitab软件进行数据整理和清洗。
数据收集是指通过各种途径和手段获取数据的过程。
在进行数据收集之前，我们需要明确研究目的和问题，确定需要收集的数据类型和范围。