Minitab-T检验
Minitab的实验设计方法
Minitab的实验设计方法1. 简介Minitab是一种常用的统计软件，可以用于数据分析、实验设计以及同等分析等任务。
实验设计是一种研究方法，用于确定影响实验结果的因素以及确定这些因素之间的关系。
Minitab提供了丰富的实验设计方法和工具，帮助用户有效地设计和分析实验。
本文将介绍Minitab 中常用的实验设计方法。
2. 单因素实验设计单因素实验设计是最基本的实验设计方法之一，用于研究单个因素对实验结果的影响。
在Minitab中，可以使用两种方法进行单因素实验设计：方差分析和t检验。
2.1 方差分析方差分析是一种用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的方差来判断是否存在显著性差异。
在Minitab中，可以通过以下步骤进行方差分析的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。
步骤2：选择“Stat”菜单下的“ANOVA”选项。
步骤3：在“ANOVA”对话框中，选择因素变量和响应变量。
步骤4：点击“OK”按钮运行方差分析。
步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括方差分析表和显著性检验结果。
2.2 t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的标准错误来判断是否存在显著性差异。
在Minitab中，可以通过以下步骤进行t检验的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。
步骤2：选择“Stat”菜单下的“Basic Statistics”选项。
步骤3：在“Basic Statistics”对话框中，选择两个样本的变量。
步骤4：点击“OK”按钮运行t检验。
步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括均值差异、标准误差和显著性检验结果。
3. 多因素实验设计多因素实验设计用于研究多个因素对实验结果的影响，可以帮助确定因素之间的交互作用。
在Minitab中，可以使用多种方法进行多因素实验设计，例如方差分析、回归分析以及方差齐性检验等。
Minitab-T检验解析
1 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行)
注意: 在只有一个群组的情况下，我们讨论的是将我们 的样本数据与预定值做比较(即 =26 或， =2 )
1 水平的范例
研究形态
对顾客1的20个交货时间样本：我们是否达到了目标
研究 离散度
或
研究 中心趋势
时间 (在26天內，完成接受的订单并把货物送至顾 客手中)?
研究稳定性 (若可行)
SPC Chart I-MR
研究形态
描述统计 与正态检验
数据是否为正态分布 ? 小 P值 (<.05), 数据为非正态分布 注意样本大小的问題
M S I
T 检验 - 19
版本: 1.0 2018/11/20 © 2007 中国铝业股份有限公司
正态分布检验的三种方法
1)
直方图 (Histogram) 数据是否呈钟型曲线? 正态分布图 (Normality Plot) 数据点是否为一直线? P 值 P 值是否大于 0.05?
研究稳定性 (若可行)
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
描述统计与正 态检验
研究形态
数据是否为正态分布? 小 P值 (<.05), 数据为非正态分布 注意样本大小的问题
分成两类
正态分布
均值检验 单样本t检验 单样本Z检验
非正态分布
Z- or T-检验 (if n>25)
M S I
T 检验 - 15
版本: 1.0 2018/11/20 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
Minitab
1 水平 X 的比较
Minitab软件操作手册
Minitab软件操作手册简介Minitab是一款强大的统计分析软件，广泛用于工业、制造和学术领域。
本操作手册将介绍Minitab软件的基本操作和常用功能，帮助用户快速上手并进行数据分析。
目录1.安装和启动2.数据导入3.数据编辑4.描述性统计5.统计图表6.假设检验7.回归分析8.方差分析9.品质控制图10.数据拟合与预测11.数据转化和运算12.报告输出13.快捷键1. 安装和启动请到Minitab官方网站下载安装软件，并按照安装向导进行安装。
安装完成后，通过双击桌面上的图标来启动Minitab软件。
2. 数据导入Minitab支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV和文本文件等。
在菜单栏中选择“File > Open”选项，然后选择要导入的文件。
确认数据导入选项后，点击“OK”按钮即可将数据导入Minitab。
3. 数据编辑在Minitab软件中，可以对导入的数据进行编辑和整理。
通过选择菜单栏中的“Editor”选项，可以打开数据编辑器界面。
在编辑器中，可以修改数据值、添加新的列或行，并进行其他数据处理操作。
4. 描述性统计Minitab提供了一系列描述性统计工具，以帮助用户了解数据的基本特征。
在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics”选项，然后选择要进行统计分析的变量。
Minitab将显示出数据的平均值、标准差、最小值、最大值等统计结果。
5. 统计图表Minitab支持生成各种统计图表，包括直方图、散点图、饼图等。
在菜单栏中选择“Graph”选项，然后选择要生成的图表类型和变量。
Minitab将绘制出相应的统计图表，并提供丰富的自定义选项。
6. 假设检验Minitab可以进行各种假设检验，如单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics > t-Test”选项，然后选择要进行假设检验的变量和检验类型。
minitab教程-假设检验
b
12
2P检验P均大于0.05，无显 著性差异
b
13
7、双方差检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的 满意度评分。这位顾问收集了 20 名患者 对这两家医院的评分。这位顾问执行了 双方差检验，以确定患者对两家医院的 评分的标准差是否存在差异。
原假设声明标准差之间的比值为 1。由于两个 p 值
都大于显著性水平（用 α 或 alpha 表示）0.05，因
此顾问无法否定原假设。顾问的证据不足，无法
b
得14 出两家医院的标准差不同的结论。
8、等方差检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的 满意度评分。这位顾问收集了 20 名患者 对这两家医院的评分。这位顾问执行了 双方差检验，以确定患者对两家医院的 评分的标准差是否存在差异。
MINITAB教程假设检验源自全海军b1
1、单样本Z检验
某汽车租赁公司老板怀疑公司汽车的年公里数大于 全国12000公里的平均水平。他从公司中随机选取了 225辆汽车，并且测量的结果均值为12375公里，s为 2415公里。试检验该公司汽车年公里数的总体均值 是否高于全国的平均水平。
b
2
P值<0.05,否定假设，即表明数据有显著性证据表明 不等于假设均值。
b
3
2、单样本t检验
某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态 分布，现测得16只元件的平均寿命为240.9±102.2小 时，问有否理由认为元件的平均寿命大于225小时 （α=0.05）。
b
4
P>0.05,无显著性差异
b
5
3、双样本t检验
为了解内毒素对肌酐的影响，将20只雄性中年大鼠 随机分为甲组和乙组。甲组中每只大鼠不给予内毒 素，乙组中的每只大鼠则给予3mg/kg的内毒素。分 别测得两组大鼠的肌酐结果的均值和标准差为：甲 组（5.360±1.669mg/L）、乙组（8.150±1.597 mg/L）。问：内毒素是否对肌酐有影响？
minitab教程-假设检验
案例分析
• 案例背景：研究某药物对血压的影响，选取了10名患者， 分别在服药前和服药后测量其血压。
案例分析
服药前血压
120/80, 115/75, 118/82, ..., 125/85
服药后血压
110/70, 112/72, 116/76, ..., 120/80
案例分析
案例1
比较两个不同品牌手机的待机时间均值。
案例2
比较两种不同类型轮胎的抗滑性能均值。
05
配对样本t检验
适用场景与条件
适用场景
当需要对两组配对观测值进行比较时，例如同一组实验者在两种不同情境下的表现。
条件要求
数据应满足独立、正态分布、方差齐性等假设。
检验步骤与解读
1. 计算差值
计算每对观测值的差值。
当需要检验一个总体均数与已知值或 理论值之间的差异是否显著时，可以 使用单样本Z检验。
条件
数据需要来自正态分布的总体，且总 体方差已知。
检验步骤与解读
01
2. 计算Z统计量
Z = (样本均数 - 已知值或理论值) / 样本标准差。
02
3. 根据Z值查找对应的P值
P值表示拒绝原假设的概率，通常选择显著性水平（如0.05或0.01）作
03
单样本t检验
适用场景与条件
适用场景
当需要检验一个样本均值与已知的某 个值是否显著不同时，可以使用单样 本t检验。
条件要求
样本数据需要符合正态分布，且总体 方差未知但具有同质性。
检验步骤与解读
01
02
03
04
步骤1
提出原假设和备择假设。原假 设通常是样本均值与已知值相 等，备择假设则是样本均值与 已知值不等。
2024版MiniTab最经典最全面的操作教程
04
实验设计与优化策略
实验设计基本原理概述
实验设计的目的和原则
明确实验目标，遵循随机化、重 复和区组化原则，确保实验结果 的可靠性和准确性。
实验设计的基本类型
包括完全随机设计、随机区组设 计、析因设计、正交设计等，根 据实验需求和条件选择合适的设 计类型。
实验误差的来源和控制
了解实验误差的来源，如随机误 差、系统误差等，并采取相应的 措施进行控制和减小误差。
因子设计实验方法演示
因子设计概述
介绍因子设计的概念、目的和原理， 以及因子水平与实验次数的关系。
因子设计实验结果分析
根据实验因子和水平选择合适的正 交表，并了解正交表的构造和特点。
正交表的选择和使用
详细演示因子设计的实验步骤，包 括确定实验因子和水平、选择正交 表、安排实验计划、进行实验并记 录数据等。
实施持续改进计划
制定持续改进计划，定期评估生产过程稳定性和质量水平， 针对存在的问题和不足制定改进措施并跟踪实施效果。
06
宏编程与自动化操作
MiniTab宏编程基础知识
宏的定义和作用 宏是一系列命令的集合，用于实现特定功能或操作。在 MiniTab中，宏可以用于自动化重复任务，提高分析效率。
宏编程语法和规则 MiniTab宏编程使用类似于BASIC的编程语言，包括变量、 函数、控制结构等。需要掌握基本的语法规则和编程规范。
过程是执行一系列操作的集合，可以包含条件判断、循环等控制结 构。示例包括数据清洗、图形绘制等。
函数和过程的调用方法
在MiniTab中，可以通过命令窗口或脚本文件调用自定义函数和过 程，实现自动化分析。
批处理操作实现自动化分析
批处理文件的创建和执行
Minitab简单应用
Minitab简单应用1. 引言Minitab是一款流行的统计分析软件，广泛应用于工业、教育和研究领域。
Minitab提供了丰富的统计工具和数据分析功能，能够帮助用户更好地理解和处理数据。
本文将介绍Minitab的简单应用，包括数据导入、数据分析和结果可视化。
2. 数据导入Minitab支持多种数据导入方式，包括Excel、CSV等格式。
用户可以直接在Minitab中翻开这些文件，或者通过拖放功能将文件拖到Minitab窗口中。
Minitab还提供了数据编辑功能，可以对数据进行添加、删除和修改。
数据导入后，用户可以开始进行数据分析。
Minitab提供了丰富的统计分析工具，能够满足不同用户的需求。
以下是Minitab中常用的数据分析功能：3.1 描述统计Minitab可以计算数据的平均值、中位数、标准差等统计量，并生成描述统计表和图表。
用户可以使用Minitab的描述统计功能来了解数据的根本情况。
3.2 t检验Minitab可以进行一样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。
用户可以使用Minitab的t检验功能来比拟两个样本之间的差异是否显著。
Minitab支持单因子方差分析和多因子方差分析。
用户可以使用Minitab的方差分析功能来比拟不同因素对数据的影响是否显著。
3.4 回归分析Minitab可以进行简单线性回归和多元线性回归分析。
用户可以使用Minitab的回归分析功能来建立模型并预测未来的结果。
3.5 质量工具Minitab提供了多种质量工具，如散点图、直方图和控制图等。
这些工具可以帮助用户分析过程中的变异情况，识别异常点和改良过程。
4. 结果可视化Minitab提供了丰富的结果可视化功能，用户可以将分析结果以图表的形式展示出来。
Minitab支持各种图表类型，如柱状图、线图、散点图和饼图等。
用户可以根据自己的需求选择适宜的图表类型，并自定义图表的样式。
5. 结论Minitab是一款强大的统计分析软件，可以帮助用户更好地理解和处理数据。
minitab教程-假设检验
检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的满 意度评分。这位顾问收集了 20 名患者对 这两家医院的评分。这位顾问执行了双方 差检验，以确定患者对两家医院的评分的 标准差是否存在差异。
原假设声明标准差之间的比值为 1。由于两个 p 值 都大于显著性水平（用 α 或 alpha 表示）0.05，因 此顾问无法否定原假设。顾问的证据不足，无法 得出两家医院的标准差不同的结论。
P<0.05,两组数据有显著性差异
双样本T检验要在假定两总体方差相等的条件下才能进行。
4、配对t检验
一位生理学家想要确定某个特定的赛跑项目是否对 静息心率有影响。对随机选择的20个人测量了心率。 然后让这些人参与该赛跑项目，并在一年后再次测 量心率。对每个人前后进行的两次测量构成一个观 测值对，得出如下汇总数据，20人训练后与训练前 静息心率的平均差为-2.200±3.254，问赛跑项目是否 对静息心率有影响。
P<0.05,有显著性差异
5、单比率检验（1P检验）
在全国调查中有75%的人经常使用安全带，现随机拦 截100辆汽车，共发现70人使用安全带，试比分析本 次调查是否与全国水平相同。
P>0.05,无显著性差异
6、双样本比率（2P检验）
为考察在常规治疗的同时辅以心理治疗的效果，某 医院将同种疾病的患者随机分成“常规治疗组”和 “常规与同时辅以心理治疗组”。经一个疗程治疗 后，以相同的标准衡量，常规组80名中，有效者48 名；联合组75名中，有效者55名。试判断就总体而 言，两种疗法的有效率是否确有差异？
2、单样本t检验
某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态 分布，现测得16只元件的平均寿命为240.9±102.2小 时，问有否理由认为元件的平均寿命大于225小时 （α=0.05）。
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统计实例：Z检验，t检验，分布总体率检验
Minitab统计实例：Z检验，t检验，分布总体率检验介绍几个Minitab统计实例，希望给做质量统计的亲们一点帮助。
单样本均值比较的Z检验〖例5-5〗某汽车租赁公司老板怀疑公司汽车的年公里数大于全国12000公里的平均水平。
他从公司中随机选取了225辆汽车，并且测量的结果均值为12375公里，s为2415公里。
试检验该公司汽车年公里数的总体均值是否高于全国的平均水平。
单样本均值的t检验〖例5-6〗某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态分布，现测得16只元件的平均寿命为240.9±102.2小时，问有否理由认为元件的平均寿命大于225小时（α=0.05）。
两独立样本均值的t检验〖例5-10〗为了解内毒素对肌酐的影响，将20只雄性中年大鼠随机分为甲组和乙组。
甲组中每只大鼠不给予内毒素，乙组中的每只大鼠则给予3mg/kg的内毒素。
分别测得两组大鼠的肌酐结果的均值和标准差为：甲组（5.360±1.669mg/L）、乙组（8.150±1.597 mg/L）。
问：内毒素是否对肌酐有影响？配对样本均值的t检验〖例5-12〗一位生理学家想要确定某个特定的赛跑项目是否对静息心率有影响。
对随机选择的20个人测量了心率。
然后让这些人参与该赛跑项目，并在一年后再次测量心率。
对每个人前后进行的两次测量构成一个观测值对，得出如下汇总数据，20人训练后与训练前静息心率的平均差为-2.200±3.254，问赛跑项目是否对静息心率有影响。
单样本二项分布总体率检验〖例5-13〗在全国调查中有75%的人经常使用安全带，现随机拦截100辆汽车，共发现70人使用安全带，试比分析本次调查是否与全国水平相同。
双样本二项分布总体率检验〖例5-15〗为考察在常规治疗的同时辅以心理治疗的效果，某医院将同种疾病的患者随机分成“常规治疗组”和“常规与同时辅以心理治疗组”。
经一个疗程治疗后，以相同的标准衡量，常规组80名中，有效者48名；联合组75名中，有效者55名。
Minitab常用操作简介
四、简单的统计图形
直方图 Paratoo图 饼图 散点图
直方图
直方图
Paratoo图
Paratoo图
饼图
散点图
五、SPC控制图
目标
理解控制图的基本原理，确认过程稳定性 I Chart for C1
39
主要内容
• 控制图
34
• 统计过程控制
• 过程判异原则
29
3.0SL=37.36 X=30.60
否 p图
是 np 图
控制图管理一般原则
① LCL
异常状态(特殊原因引起的波动) +3σ
CL UCL
②
管理状态(偶然原因引起的波动 )
-3σ 异常状态(特殊原因引起的波动)
① + ② = α = 0.27%
控制图异常状态检验方法
在MINITAB可以对可能成为异常状态的8种特别原因进行检验. A,B.C显示离中心线分别相距标准偏差3,2,1的区域.
我们看到一组或几组数据，一定要理清大致的分析思 路，一般来说，分为四个阶段： 稳定性分析 研究分布 研究偏差 研究中心
三. 如何选择合适的质量工具
Y=f(x)
离 散 型
X
连 续 型
离散型 卡方检验 (Chi Square)
对数回归 (Logistic Regression)
Y
连续型
T检验(t-test) 方差分析(ANOVA) 试验设计(DOE) 相关回归 (Correlation Regression) 非参数检验
我们无法评价我们不知道的， 如果我们不能用数据表示，实际上就等于不知道 只有正确地认识，才能进行管理 我们无法管理时，只能依靠运气
- 摘自“The Vision of Six Sigma” (Mikel J. Harry)
Minitab-T检验
工具使用场合
离散
X 数据
我们将讲授什么? 连续
卡方-独立性检 验
逻辑回归
离散
Y 数据
连续
方差分析 均值 / 中位数检验
回归
工具使用场合
领班想知道两名员工的卸货时间是否 有显著的差异 (以分钟为测量单位)
Y 是什么? _____________
I3: 关键影响因素定量分析
3.1关键因素的测量系统分析 3.2关键因素的流程能力分析 3.3关键因素和y的关系定量分析 (抽样计划, 多变量分析, 假设检验, T检验, ANOVA, 卡方, 回归等)
I4: 关键影响因素的改善
4.1 确定关键因素的最佳控制范围(DOE) 4.2 关键因素的改善对策, 效果检验 (精益工具, 方案选择法, 假设检验法等)
• 介绍t检验及其在平均值比较中的重要性 • 介绍平均值/中位数检验的基本概念 • 掌握t检验的相关理论和分析方法
– 工具使用场合 – t检验的分类 – 介绍t检验路线图
• 课堂练习 • t检验的实际案例分析 • 了解t检验通常遇到的问题
目的
统计检验
▪ 在假设检验模块中，我们讨论不同群组的比较 ▪ 我们想知道是否有充足的统计证据来拒绝零假设 ▪ 我们收集数据后，该如何“检验”这些数据呢？ ▪ 有数种不同的检验方法，视数据的类型和比较的对象而定 ▪ 在此，我们将检验计量型输出数据（Variables Output
数据类型是什么? ______________
X 是什么? _____________
数据类型是什么? ______________
你会使用哪一种工具呢? ________________________
利用Minitab软件进行钢管壁厚的双样本T检验
前 言
鲁宝钢管公司为改善钢管壁厚精度和内螺纹
文章编号：
1004-4620（2018）04-0053-02
建立假设
确定检验统计量、
确定检验
显著性水平确定拒绝域
情况，在 Accu—Roll 轧机后增加了平整机。平整机
数据准备
设计了低速咬入高速轧制投入/切除功能，由于该
值是否相等，通常采用两样本均值 T 检验。本研究
5.65，
5.78，
6.22，
5.81，
5.61，
6.02，
6.1，
5.84，
6.28，
5.38，
5.89，
5.67，
5.46，
6.21，
5.79，
6.12
双样本 T 检验
5.75，
5.82，
5.4，
5.99，
5.64，
5.89，
5.66，
5.79，
6.25，
6.09，
B
检验流程
双样本 T 检验的步骤如图 1 所示。
平整机使用低速咬入高速轧制时的钢管壁厚平均
值。确定检验显著性水平 α=0.05。
3.3 数据准备
各个领域的研究有着广泛的应用。与其他国际权
在钢管进入平整机工序前的相同工况下，随机
威软件如 SAS、SPSS 软件相比，Minitab 统计软件最
选取平整机未投入/投入低速咬入高速轧制功能各
显著的特点是体积小（最新的 16.0 版安装包仅为
工模具研究及管理工作。
检验的结果如图 2 所示。
对样本 A 和样本 B 使用 Minitab 软件运行图进
行分析，
结果如表 2 所示。
53
2018 年 8 月
Minitab--TAL介绍
Stats>Basic Statistics>2 sample t
使用统计工具分析问题 -T检验
T 检 验： 检 验 两 个 样 本 组均值的差异
Two Sample T-Test and Confidence Interval manufac 1 2 N 10 12 Mean 162.614 155.13 StDev 0.599 1.13 SE Mean 0.19 0.33
95% C.I. for mu 1 - mu 2: ( 6.69, 8.28) T-Test mu 1 = mu 2 (vs >): T= 19.82 P=0.0000 DF=
17
以 95% 的 置 信 度（信心） 说： “真 正 的 差 异 是 在 6.69 和 8.28 之 间 ”
P<0.05: 两 组 样 本 的 “背 后” 的 总 体 的 均 值 有 统 计 差 异!
• 比 较 数量数 据的 均 值 是 否 存 在 统 计 差 异： T-检 验 (T-Test) 和 方 差 分 析 (ANOVA) • 比 较 数量 数 据 的 方 差 是 否 存 在 统 计 差 异: F - 检 验(F-Test) • 比 较 品质 数 据 是 否 存 在 统 计 差 异 ： 卡方- 检 验(Chi Square -Test)
没有统计差异
Exercise:score
评价两个教师的教育质量，对两个教师的学生进 行了一次考试，以考试分数作为评价标准.
现分别从教师A和教师B班中抽取30人和40人作 为样本
Question
教师A和教师B的教育质量是否有区别？
T-test
Exercise:time
Whisker extends to this adjacent value-the highest value within upper limit 1.5(IQR)
MINITAB入门培训手册
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---
minitab操作指南
统计均值、标准差
１组连续数据与标准比较 ２组连续数据之间比较
１个比率与标准比较 ２个比率之间比较
２个以上变量间相关性分析 变量是否呈正态分布检验
一 显示描述性统计数据
二 单样本t检验
根据历史经验，Tilt的测量数据的分布接近于正态，但假设不 知道 。为了检验总体平均值是否为 5 并获得平均值的 9５% 置 信区间，需要使用 t 过程。
均值 标准差 N 1.333 2.658 6 7.286 1.799 7 4.625 3.462 8
密频度率
0.00 -4-2
00
24 4
86
TILT TILT
182
10
三 箱线图
TILT TILT
10 10
TILTTIL的T 箱的线箱图线图
88
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21第一节基本统计一显示描述性统计二单样本t检验三双样本t检验四1p检验五2p检验六相关分析七正态检验基本统计概述统计均值标准差1组连续数据与标准比较2组连续数据之间比较1个比率与标准比较2个比率之间比较2个以上变量间相关性分析变量是否呈正态分布检验一显示描述性统计数据二单样本t检验根据历史经验tilt的测量数据的分布接近于正态但假设不知道
612
LSQ管理自主培训教材
D
第四章
“统计”基本操作
C
第一节、基本统计
M
第二节、回归分析
第三节、方差分析
第四节、控制图
第五节、质量工具
I
A
LSQ管理自主培训教材
D
第一节
基本统计
C
一、显示描述性统计
Minitab功能说明
Minitab 功能说明简介Minitab 是一款统计分析软件，它提供了数据分析、图表绘制、实验设计和统计模型建立等功能。
Minitab 能够帮助用户更好地理解数据，并从中获取有价值的信息。
数据分析Minitab 提供了强大而丰富的数据分析功能，使用户能够对数据进行全面的分析和解释。
以下是 Minitab 的一些主要数据分析功能。
描述统计和摘要统计分析Minitab 可以进行描述性统计分析，如计算均值、中位数、标准差和百分位数等。
用户可以快速了解数据的中心趋势和可变性。
统计图表绘制Minitab 支持各种各样的统计图表，如直方图、散点图、折线图、箱图等。
这些图表可以帮助用户更好地可视化数据，并从中发现规律和趋势。
假设检验和置信区间分析Minitab 可以进行各种假设检验，如 t 检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据数据的情况，选择适合的统计方法，进行假设检验和置信区间分析。
回归和预测分析Minitab 支持回归和预测分析，用户可以通过建立统计模型，预测未来的趋势和结果。
Minitab 可以进行简单线性回归、多元线性回归等。
时间序列分析Minitab 提供了时间序列分析功能，用户可以通过对时间序列数据的分析，预测未来的趋势和模式。
Minitab 支持平滑法、指数平滑法等常用的时间序列分析方法。
实验设计Minitab 提供了强大的实验设计功能，使用户能够设计合理的实验方案，并通过数据分析和统计模型评估实验的结果。
完全随机设计Minitab 可以根据用户的需求，生成完全随机设计的实验方案。
用户可以设置因素个数和水平个数等参数，Minitab 会自动生成相应的实验设计。
分层设计和因子交互作用分析Minitab 支持分层设计和因子交互作用分析，用户可以通过设置不同的因素和水平，分析它们之间的相互作用关系。
统计模型建立和评估Minitab 具备建立和评估统计模型的功能，用户可以通过建立适当的模型来解释数据和做出预测。
Minitab的使用(两篇)2024
引言概述:Minitab是一款统计分析软件，广泛应用于数据分析、质量控制和实验设计等领域。
本文将详细介绍Minitab的使用，包括软件基本功能、数据导入与处理、统计分析、图形绘制以及其他高级功能。
通过使用Minitab，用户可以更快速、准确地进行数据分析，从而支持决策制定和问题解决。
正文内容:一、软件基本功能1. 软件界面介绍Minitab的界面分为菜单栏、工具栏、工作区和输出窗口四部分。
菜单栏提供各种功能的选项，工具栏提供常用的快捷按钮，工作区用于显示数据和分析结果，输出窗口用于显示统计分析的结果。
用户可以通过这些界面进行数据分析和图形绘制。
2. 数据输入与编辑Minitab支持多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件。
用户可以方便地输入和编辑数据，同时可以对数据进行数据类型和缺失值的处理。
3. 数据处理与转换Minitab提供了丰富的数据处理和转换功能，包括数据排序、去重、合并、拆分等操作，还可以进行数据的计算、重编码和条件筛选。
这些功能可以帮助用户高效处理和准备数据。
二、数据导入与处理1. 数据导入Minitab支持导入多种数据文件格式，包括Excel、CSV、TXT等。
用户可以选择导入全部数据或者指定某些列进行导入，还可以设置导入选项，如数据类型、缺失值处理等。
2. 数据清洗在导入和处理数据过程中，可能会遇到不完整或错误的数据。
Minitab提供了数据清洗功能，可以通过筛选或替换数据来修复错误或缺失的数据，保证数据的准确性和完整性。
3. 数据变换Minitab支持各种数据变换操作，如数据透视表、数据分组、数据合并等。
用户可以根据自己的需求对数据进行各种变换操作，以满足不同分析需求。
三、统计分析1. 描述性统计Minitab提供了丰富的描述性统计功能，包括均值、中位数、标准差、方差等。
用户可以通过简单的命令或图形界面获得数据的描述统计信息。
2. 参数检验Minitab支持多种参数检验，包括t检验、方差分析、回归分析等。
Minitab培训教程详解-(带目录)
Minitab培训教程详解一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域的统计软件。
它凭借其强大的数据处理能力、简便的操作界面和丰富的图表功能，受到了众多专业人士的青睐。
为了让用户更好地掌握Minitab的使用技巧，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能及实际应用案例，帮助读者快速提升数据分析能力。
二、Minitab基本操作1.安装与启动（1）从官网Minitab安装包。
（2）按照提示完成安装过程。
（3）启动Minitab，输入序列号激活软件。
2.界面介绍（1）菜单栏：包含文件、编辑、视图、帮助等菜单。
（2）工具栏：提供常用功能的快捷按钮。
（3）项目管理器：用于创建、管理和保存项目。
（4）工作表：用于输入、编辑和查看数据。
（5）图表：用于展示数据分析结果。
3.数据输入与编辑（1）手动输入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：支持Excel、CSV、TXT等格式。
（3）数据编辑：包括复制、粘贴、删除、插入等操作。
（4）数据筛选：根据条件筛选数据。
三、Minitab常用功能1.描述性统计（1）基本统计量：包括均值、中位数、标准差等。
（2）频数分析：统计各数据出现的次数。
（3）图表展示：包括直方图、箱线图等。
2.假设检验（1）单样本t检验：检验样本均值是否等于总体均值。
（2）两独立样本t检验：检验两个样本均值是否存在显著差异。
（3）配对样本t检验：检验两个相关样本均值是否存在显著差异。
3.方差分析（1）单因素方差分析：检验多个样本均值是否存在显著差异。
（2）双因素方差分析：检验两个因素对样本均值的影响。
4.相关分析与回归分析（1）相关分析：研究两个变量之间的关系。
（2）线性回归：建立一个或多个自变量与因变量之间的线性关系模型。
（3）多元回归：建立一个或多个自变量与多个因变量之间的线性关系模型。
5.质量管理工具（1）控制图：监控过程稳定性，发现异常因素。
（2）实验设计（DOE）：优化产品设计，提高产品质量。
Minitab-T检验
➢零假设 (Ho):我们的交货时间与 目标时间没有差异
➢备择假设 (Ha): 我们的交货时间 小于目标时间
1 水平 X 的比较
分析路线图 ：单一 样本
打开工作表t-检验.MPJ 中的
注意样本大小的问题
分成两类
正态分布
非正态分布
均值检验 单样本t检验 单样本Z检验
范例：
(Ho: 均值 =26.0)
Z- or T-检验 (if n>25)
转换成正态数据并使用 Z 检验
Non-Parametric Tests 非参数检验 1-Sample Wilcoxon SignedRankExample: (Ho: Median =26)
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
Minitab 指令 I-MR Chart
步骤1：研究稳定性
Minitab 输出
单独值
顾客 1 的 I-MR 控制图
28
26
24
22 1
11
21
31
41
51
61
71
81
91
观测值
1 1 4
3
2
1
0 1
11
21
介绍t检验及其在平均值比较中的重要性 介绍平均值/中位数检验的基本概念 掌握t检验的相关理论和分析方法
– 工具使用场合 – t检验的分类 – 介绍t检验路线图
课堂练习 t检验的实际案例分析 了解t检验通常遇到的问题
目的
统计检验
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M2: 流程框架分析
2.1 流程框架分析, 确定项目范围(SIPOC,价值流图) 2.2 选择关键流程(因果矩阵)
I4: 关键影响因素的改善 M3: 项目关键指标定义
3.1 项目Y/y定义 (基础统计, 基本图表) 4.1 确定关键因素的最佳控制范围(DOE) 4.2 关键因素的改善对策, 效果检验 (精益工具, 方案选择法, 假设检验法等)
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
M S I
T 检验 - 18
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
步骤2：研究形态
1 水平 X 的比较
Minitab
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
3.2 Y/y的测量系统分析 (MSA) 3.3 Y/y的流程能力现况分析,确定基线(SPC, 能力分析) 3.4 Y/y的目标设定
步骤 III: 标准化(S)
S1: 制定控制计划并实施
1.1 制定控控制计划(防错, 控制计划) 1.2 对y和关键X进行SPC管理(SPC, 流程能力)
M4: 项目财务收益预估 M5: 项目的实施计划
正态
99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1
均值 24.81 标准差 0.9765 N 100 AD 0.223 P 值 0.822
百分比
21
22
23
24
25 顾客 1
26
27
28
数据点是否为一直线?
M S I
T 检验 - 24
数据是否为正态分布?
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
M S I
T 检验 - 9
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
连续型数据 Y 和离散型数据 X
方差 均值 / 中位值 检验
1 水平 X 的比较 2 水平 X 的比较 +3 水平 X 的比较
1 水平的范例 顾客1的20个交
2 水平的范例 顾客1和2的20个
3 水平的范例
T 检验 - 5
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
工具使用场合
领班想知道两名员工的卸货时间是否 有显著的差异 (以分钟为测量单位)
Y 是什么? _____________
数据类型是什么? ______________
数据类型是什么? ______________
T 检验 - 2
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
目的
介绍t检验及其在平均值比较中的重要性 介绍平均值/中位数检验的基本概念 掌握t检验的相关理论和分析方法
– 工具使用场合 – t检验的分类 – 介绍t检验路线图
课堂练习 t检验的实际案例分析 了解t检验通常遇到的问题
研究 中心趋势
范例：
(Ho: 均值 =26.0)
+3 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行) 研究形态
研究稳定性 (若可行) 研究形态 研究离散度
研究稳定性 (若可行) 研究形态 研究离散度
研究 离散度
或
研究 中心趋势
研究中心趋势
研究中心趋势
M S I
T 检验 - 11
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
连续 Y 和离散X路线图
分析路线图 ：单一 样本
打开工作表t-检验.MPJ 中的
1 水平 X 的比较
单样本t
研究稳定性 (若可行)
研究形态
研究 研究 离散度 或 中心趋势
M S I
T 检验 - 14
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
单样本 t
顾客1
25.2969 26.0578 24.0700 24.8199 25.9851 25.3572 ...
5.1 项目实施团队构成 5.2 项目工作进度表 5.3 项目风险分析, 资源要求 5.4 项目定义表
S2: 标准化
2.1 流程标准更新 2.2 现场管理标准更新 2.3 岗位训练标准 2.4 成果推广复制
步骤 II: 持续改进(I)
M S I
I1: 全部影响因素分析
(流程图)
S3: 项目最终成果
3.1 项目指标(Y)的变化对比 3.2 财务指标连接
流程改善方法论 - 标准量化管理绿带
T检验
Rev. E Printed 2015-5-12 Rev. B Printed 2015-5-12 © 2003 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
© 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
M S I
T 检验 - 3
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
统计检验
在假设检验模块中，我们讨论不同群组的比较 我们想知道是否有充足的统计证据来拒绝零假设
我们收集数据后，该如何“检验”这些数据呢？
有数种不同的检验方法，视数据的类型和比较的对象而定 在此，我们将检验计量型输出数据（Variables Output
M S I
T 检验 - 15
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
Minitab
பைடு நூலகம்
1 水平 X 的比较
焦点或问题是？
研究稳定性 (若可行)
SPC Chart I-MR
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
M S I
28 UCL=28.017
26
单独值
_ X =24.811 24
22 1 11 21 31 41 51 观测值 61 71 81 91
LCL=21.604
1
4 3 2 1 0 1 11 21 31 41 51 观测值 61
1
UCL=3.939
移动极差
__ MR=1.206
LCL=0 71 81 91
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
T检验的分类
适用条件：一个样本，具备正态分布但未知其标准 偏差时；检验单组样本所对应的总体均值是否与假 定目标均值有差异。 适用条件：两组样本都具备正态分布但未知各自的 标准偏差时；检验两组样本所对应的总体均值是否 有差异。 适用条件：两列数据划分若干个行，同行的两个数 据构成一组；假设两组成对样本差值所对应的总体 具备正态分布但未知各自的标准偏差时；检验两列 成对样本所对应的总体均值是否有差异。
数据是否呈钟型曲线?
数据是否为正态分布?
M S I
T 检验 - 22
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
Minitab 指令:正态检验
M S I
T 检验 - 23
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
Minitab 输出
顾客 1 的概率图
顾客1，2和3的 20个交货时间
货时间样本与规 格比较
交货时间样本相 互比较
样本相互比较
M S I
T 检验 - 10
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
连续 Y 和离散X路线图
方差 均值 / 中位值 检验
我们将在方差 分析中讨论此 內容
1 水平 X 的比较
2 水平 X 的比较
M S I
T 检验 - 25
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
Minitab
1 水平 X 的比较 SPC Chart I-MR
研究稳定性 (若可行)
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
描述统计与正 态检验
M S I
T 检验 - 12
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
零假设
(Ho):我们的交货时间与 目标时间没有差异 (Ha): 我们的交货时间 小于目标时间
备择假设
M S I
T 检验 - 13
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
单样本t检验
分 成 三 类 双样本t检验
配对t检验
M S I
T 检验 - 8
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
数据
样本编号
1 2 3 4 5
顾客1 23.2 22.2 24.3 22.1 25.9
顾客2 24.2 23.2 24.8 22.7 25.3
对此你如何做决定?
方差 均值 / 中位值 检验
1 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行)
注意: 在只有一个群组的情况下，我们讨论的是将我们 的样本数据与预定值做比较(即 =26 或， =2 )
1 水平的范例
研究形态
对顾客1的20个交货时间样本：我们是否达到了目标
研究 离散度
或
研究 中心趋势
时间 (在26天內，完成接受的订单并把货物送至顾 客手中)?
标准量化管理的改善方法论
步骤 I: 量化测量(M)