Minitab做特性要因图分析
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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；
销售量
160 150 140 130 120 2006/1
2006/2
2006/3
2006/4
2006/5 时间
2006/6
2006/7
2006/8
2006/9
•依此状况来判定未定的销售趋势。
Minitab的SPC使用
一.控制图原理
控 制 图 •
1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机 器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着 测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产 品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志. b.产品质量的变异具有统计规律性. 产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通 常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
时间序列 列联表 非参数估计 EDA 概率与样本容量
可靠度分析
多变量分析
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
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；
销售量
160 150 140 130 120 2006/1
2006/2
2006/3
2006/4
2006/5 时间
2006/6
2006/7
2006/8
2006/9
•依此状况来判定未定的销售趋势。
Minitab的SPC使用
一.控制图原理
控 制 图 •
1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性. 至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机 器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着 测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产 品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志. b.产品质量的变异具有统计规律性. 产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通 常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象 的统计规律.
时间序列 列联表 非参数估计 EDA 概率与样本容量
可靠度分析
多变量分析
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
Minitab教程控制图
样本均值
UCL=130.72 120
__
100
X =101.03
80
LCL=71.35
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
样本
160
UCL=160.1
样本极差
120
_
80
R=88.2
40
LCL=16.2
0
1
3
5
7
9
11
13
15
17
19
样本
解释结果
10 天中的血糖水平均值和标准差落于控制限制范围内。9 位节食并进行日常锻炼
.
19
特殊原因检验
• 特殊原因检验评估标绘点是否随机分布在控制限之内。
检验 1：点距离中心线超过 3σ
检验 2：中心线同一侧行内连续 9 点
检验 3：行内 6 点，全部递增或全部递减
检验 4：行内连续 14 个点上下交错
.
20
检验 5：2 个〔共 3 个〕距离中心线超过 2σ 的点〔同一侧〕
检验 6：4 个〔共 5 个〕距离中心线超过 1σ 的点〔同一侧〕
.
15
C控制图本卷须知
• 必须能够统计每项或每单位的缺陷数
• 如果您的数据存在过度离散或欠离散现象，那么传统的属性控制图可能
会产生误解
• 数据应当采用时间顺序
• 应当按照适当的时间间隔收集数据
• 采用子组形式收集数据
• 子组大小应当相等或接近相等
• 子组必须足够大
• 必须收集足够多的子组才能获取精确的控制限
取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。也可以应用控制图 来使生产过程到达统计控制的状态。
minitab作图应用
28
第一步:将数据输入Minitab工作表
第二步:选择
29
选择包含因果 图相应分枝的 原因列表栏
输入因果图对 应的问题。
改变缺陷分枝标识的缺省设置, 缺陷设置为人、机、料、法、 环、测量
输入图形标题
30
31
量具重复性和再现性
１、量具重复性和再现性研究的目的是确定观察到的过程变异中测量系统变异所占的
37
测量系统能力 说明 P/TV或P/V≤10% 测量系统能力很好 10%<P/TV或P/V≤30% 测量系统能力处于临界状态 P/TV或P/V>30% 测量系统能力是不满意的，必须改进
小于20%良好
大于4良好
38
样品间的差异为主要原因
测量值随样品的变动，主 要变动为样品
所有点在管理界限内为佳
测量值随作业员的变动， 相差不大
大部分点落在管理界限外， 部品差异为主因
显示作业员测量有差异的 样品 39
能力分析---CPK
一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产,这时可能要确定其 否有能力生产出满足规格的产品,能力计算是将规格宽度和过程变异宽度 进行比较。
40
影响工序能力的因素
• • • • • • 人: 操作者的技术水平及责任心 机: 生产设备功能和精度 料: 材料的性能(包括直接材料如拉料,附助料如切削油) 法: 工艺方法的特点(机床程序,夹具,刀具及加工参数) 环: 环境变化(温度,湿度,振动,噪音,光线等) 测量: 测量仪器的误差和工装误差 每个方面都存在一些偶然性因素,这些因素都可能使质量特 性发生差异或波动,形成自已的频率分布,这些频率分布通常都具 有正态分布或近似分布的性质,若我们用σ表示各方面的标准 差,6σ则表示工序能力,而这个工序能力只能表示我们目前的工 序能力能够达到某种水平,但不能衡量该工序能力是否满足该工 序的质量要求.这个要求一般表现为图纸公差(T),为了体现工序 能力是否满足工序的质量要求,引进CP工序能力指数,并规定 CP=T/6σ,当公差中心M与分布中心U重合时,CP、T与6σ存在以下 关系：
第一步:将数据输入Minitab工作表
第二步:选择
29
选择包含因果 图相应分枝的 原因列表栏
输入因果图对 应的问题。
改变缺陷分枝标识的缺省设置, 缺陷设置为人、机、料、法、 环、测量
输入图形标题
30
31
量具重复性和再现性
１、量具重复性和再现性研究的目的是确定观察到的过程变异中测量系统变异所占的
37
测量系统能力 说明 P/TV或P/V≤10% 测量系统能力很好 10%<P/TV或P/V≤30% 测量系统能力处于临界状态 P/TV或P/V>30% 测量系统能力是不满意的，必须改进
小于20%良好
大于4良好
38
样品间的差异为主要原因
测量值随样品的变动，主 要变动为样品
所有点在管理界限内为佳
测量值随作业员的变动， 相差不大
大部分点落在管理界限外， 部品差异为主因
显示作业员测量有差异的 样品 39
能力分析---CPK
一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产,这时可能要确定其 否有能力生产出满足规格的产品,能力计算是将规格宽度和过程变异宽度 进行比较。
40
影响工序能力的因素
• • • • • • 人: 操作者的技术水平及责任心 机: 生产设备功能和精度 料: 材料的性能(包括直接材料如拉料,附助料如切削油) 法: 工艺方法的特点(机床程序,夹具,刀具及加工参数) 环: 环境变化(温度,湿度,振动,噪音,光线等) 测量: 测量仪器的误差和工装误差 每个方面都存在一些偶然性因素,这些因素都可能使质量特 性发生差异或波动,形成自已的频率分布,这些频率分布通常都具 有正态分布或近似分布的性质,若我们用σ表示各方面的标准 差,6σ则表示工序能力,而这个工序能力只能表示我们目前的工 序能力能够达到某种水平,但不能衡量该工序能力是否满足该工 序的质量要求.这个要求一般表现为图纸公差(T),为了体现工序 能力是否满足工序的质量要求,引进CP工序能力指数,并规定 CP=T/6σ,当公差中心M与分布中心U重合时,CP、T与6σ存在以下 关系：
MiniTab-DOE操作说明
7
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數:
信號因子（signal factor）
由設計工程師依據所開發產品的工程知識來選擇，以表達所想 的回應值。當y 的目標值改變時，我們可調整信號因子，使y 的平均值與目標值一致。
例如: 1.電風扇轉速設定是一信號因子，藉由轉速的設定可改 變風量的大小。2.射出成型時，藉由壓力的增加，可使產品的 尺寸更接近模具尺寸。3.汽車方向盤的轉向角度，可以指示汽車 的迴轉半徑。
日本廠產品大部分集中在目標值附近，亦即靠近m （變異較小，性能較佳）的產品，美國廠產品遠離m （變異較大，性能較差），超出產品規格機會較大。
6
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數: 對任一個產品或製程，我們可以繪出參數圖，如圖3
所示，其中y 表示所欲探討的品質特性或回應值 （response）。影響y 的參數可以分為信號因子 （M）、控制因子（Z）和雜音因子（X）三類。
品質是指產品出廠後所帶給社會的損失，但不包括機能 本身所引起的損失。
田口博士認為，一產品的品質為該產品因未能充分發揮 其原有的機能而產生的損失，而因機能本身所發生的損 失除外。
品質特性有以下三種類型:
望小品質函數:
使目標逼近于0，如週期時間，不良率，成本；
望大品質函數:
使目標持續提高,如參量、利潤、強度;
24
Unit-3: 直交表設計
直交試驗表結構:
该表为7因素，2水平，运行8次的正交试验表，具有以下特点：
1、有8个行，表示8种试验运行的不同因素水平组合。
2、有7个列，表示最多可允许有7个因素。
3、表中心的“1”、“2”表示各因素的两种水平。
4、每个因素的每个水平各出现4次，出现机会完全均等。
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數:
信號因子（signal factor）
由設計工程師依據所開發產品的工程知識來選擇，以表達所想 的回應值。當y 的目標值改變時，我們可調整信號因子，使y 的平均值與目標值一致。
例如: 1.電風扇轉速設定是一信號因子，藉由轉速的設定可改 變風量的大小。2.射出成型時，藉由壓力的增加，可使產品的 尺寸更接近模具尺寸。3.汽車方向盤的轉向角度，可以指示汽車 的迴轉半徑。
日本廠產品大部分集中在目標值附近，亦即靠近m （變異較小，性能較佳）的產品，美國廠產品遠離m （變異較大，性能較差），超出產品規格機會較大。
6
Unit-1: 田口品質工程簡介
產品/制程之參數: 對任一個產品或製程，我們可以繪出參數圖，如圖3
所示，其中y 表示所欲探討的品質特性或回應值 （response）。影響y 的參數可以分為信號因子 （M）、控制因子（Z）和雜音因子（X）三類。
品質是指產品出廠後所帶給社會的損失，但不包括機能 本身所引起的損失。
田口博士認為，一產品的品質為該產品因未能充分發揮 其原有的機能而產生的損失，而因機能本身所發生的損 失除外。
品質特性有以下三種類型:
望小品質函數:
使目標逼近于0，如週期時間，不良率，成本；
望大品質函數:
使目標持續提高,如參量、利潤、強度;
24
Unit-3: 直交表設計
直交試驗表結構:
该表为7因素，2水平，运行8次的正交试验表，具有以下特点：
1、有8个行，表示8种试验运行的不同因素水平组合。
2、有7个列，表示最多可允许有7个因素。
3、表中心的“1”、“2”表示各因素的两种水平。
4、每个因素的每个水平各出现4次，出现机会完全均等。
Minitab质量分析图表
• 使用包含按变量的 Pareto 图
➢ 假设您所在的公司生产玩具娃娃。最近，您发现因表面油漆中的划痕、掉 漆和污迹所致，在最终检查中遭到拒收的玩具娃娃数量不断增多。您需要 了解缺陷的类型和数量与生产玩具娃娃的班次之间是否存在关系。
➢ 1 打开工作表“质量控制示例.MTW”。
➢ 2 选择统计 > 质量工具 > Pareto 图。 ➢ 3 选择原始缺陷数据位于，并在文本框中输入瑕疵数。在分组变量位于中，
低 高
条件 准确度
因果图
测量
材料合金微米 显微 检查员滑润剂 供应商
检验 指导者
Tom Peter
B A
人员
班次
主管人
培训 运算符
检验 导者 指
湿度
刹车 接触
温度
环境
角度
方法
速度 车床 位 套接字
机器
表面缺陷
质量管理学
因果图，添加和移动分支
• 在使用因果绘制完整图的示例中，您生成了因果（鱼 骨）图来帮助确定表面瑕疵的原因。现在，您决定向 此图中添加更多分支，以帮助调查检验和交货过程中 可能导致表面瑕疵的原因。以下示例说明如何向完整 的因果图中添加和移动分支。 ➢ 1 打开文件“表面缺陷.MTW”。 ➢ 2 选择统计 > 质量工具 > 因果。 ➢ 3 在原因下，为 1-6 行选择在列中。 ➢ 4 在 1 到 6 行中分别输入人员、机器、材料、 方法、测量和环境。 ➢ 5 在效应中，键入表面瑕疵。单击确定。 ➢ 6 选择编辑器 > 图形选项。 ➢ 7 在第 7 行中的原因下，键入处理对齐。在标 签下，键入检验。 ➢ 8 在第 8 行中的原因下，键入升降输送机。在 标签下，键入交货。 ➢ 9 单击确定。
Minitab图形分析工具
操作——图形>散点图
常用类型
散点图——简单
例题： 您很关心公司生产的相机电池是否能够很好地满足顾客的需要。市场调查显示，如果两次放 电之间等待的时间超过 5.25 秒，顾客就会变得很不耐烦。 收集一组数据，检测剩余电压与放电等待时间的关系。
操作步骤： 1 打开工作表“电池数.MTW”。 2 选择图形 > 散点图。 3 选择简单，然后单击确定。 4 在 Y 变量下，输入放电恢复。在 X 变量下，输入放电后电压。
Minitab常用图形分析工具
目
录
1.散点图
2.直方图
3.点图
4.箱线图
2
1. 散点图
定义——一个变量对另一个变量的图表。一个变量称自变量，用横轴表示，另一个被称为因变量，用 纵轴表示
用途——散点图可用来评估因果关系。假设自变量引起因变量的变化。散点图可用来回答“训练的长 度是否与操作工生产的废品数量有关”等问题
操作步骤： 1 打开工作表“罩.MTW”。 2 选择图形 > 直方图。 3 选择包含拟合，然后单击确定。 4 在图形变量中，输入扭矩。
图形窗口输出
解释结果 样本的扭矩平均值为 21.26，略高于目标值 18。只有一个瓶盖过松，扭矩小 于 11。但是，分布呈正向偏斜 ，并且有多个瓶盖拧得过紧。许多瓶盖需要 大于 24 的扭矩才能打开，5 个瓶盖的扭矩大于 33，这几乎是目标值的两倍。 因为样本数据呈正向偏斜，所以正态分布的拟合并不理想。
4. 箱线图
例题：
您想要检验地毯产品的总体耐用性。地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量 60 天后的耐用性。创建一个箱线图 来检验耐用性得分的分布情况。
要查看 Q1、中位数、Q3、四 分位数间距、须线和 N 的精 确信息，请将光标悬停在箱 线图的任意部分。
minitab常用图表解析
170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
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
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高
MINITAB数据分析
11
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
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概述和图表分析
-4-
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
两类分析方法
有两类不同的分析方法可用于研究问题的真正原因： (1)探索性数据分析。 探索性数据分析。 探索性数据分析 利用测量值和有关数据(已经收集的数据或在分析阶 段收集的新数据)来发现、建议、支持或排除缺陷原因理 论的模式、趋势、和其的异常,分辨问题模式、问题趋势 或其他一些有关因素,这些因素可以是推测出来的,也可 以是已证明或未证明的可能因素。
星期五
708 708 710 712 713 714 716 716 716 718
设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2
- 18 -
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
小组讨论与练习
3. 将下面的因果图用 将下面的因果图用MINITAB软件画出： 软件画出： 软件画出
- 10 -
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
数据分析原则
运用这些原则将帮助你使团队的数据收集工作紧紧围绕 有关检验目的来进行。你可以依据这些原则来利用你在测量 阶段识别和收集到的分层数据。例如,刚才提到的餐馆六西格 玛团队,需要把关于抱怨的数据分为“新的”和“有经验的” 服务生,以开展分析。
- 11 -
guobinmenmmmmaaaadddd多变异图meltypemultimetape在输出的多变异图中每一种材料上都有连接三个点的连线这三个点表示在对应的材料类型中各种通电时间长度下超导强度的平均值反映了各个材料类型组内误差的信息图中虚线连线上的各个点分别代表三种材料的超导强度的平均值反映了各个材料组间差别的信息
Minitab软件介绍与应用
方差分析
总结词
方差分析是Minitab软件中用于比较不同 组间数据差异的方法。
VS
详细描述
通过分析不同组间的变异来源，判断各组 间是否存在显著差异。Minitab提供了多 种方差分析方法，如单因素方差分析、双 因素方差分析等，并可进行多重比较和协 方差分析。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
回归分析
总结词
回归分析是Minitab软件中用于探索变量间 关系和预测未来趋势的方法。
详细描述
通过计算均值、中位数、众数、标准差等统 计量，Minitab可以帮助用户了解数据的分 布、集中趋势和离散程度。此外，Minitab 还提供了箱线图、直方图等可视化工具，帮 助用户直观地了解数据分布情况。
假设检验
总结词
假设检验是Minitab软件中用于验证某一假设是否成立的方法。
详细描述
用户可以设定原假设和备择假设，选择合适的检验统计量，并根据Minitab提供的p值 判断假设是否成立。常见的假设检验包括t检验、卡方检验、Z检验等。
总结词
变量与因子管理是Minitab软件中重要的操作之一，它涉及到对变量和因子的创 建、编辑和管理。
详细描述
在Minitab软件中，用户可以创建和管理多个变量和因子，并对其进行命名、分 类和属性设置。此外，还可以对变量和因子进行变换和编码，以满足不同分析的 需求。
图形绘制
总结词
图形绘制是Minitab软件中直观展示数据和分析结果的重要工具之一。
minitab软件介绍与应用
• Minitab软件概述 • Minitab软件基础操作 • Minitab软件统计分析功能 • Minitab软件在质量控制中的应用 • Minitab软件案例分享
Minitab软件分析教程(2024)
教程的目的
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
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常见图表分析培训
7
统计基础
范围和四分位数
范围（Range）：数据集合中的最大值和最小值之差。 Range＝最大值－最小值
四分位数（Quartile）：对数据集合按四等份进行排列。
Q1：第一四分位数（First Quartile）＝25％对应值。 Q2：第二四分位数（Second Quartile：组中值）＝50％对应值。 Q3：第三四分位数（Third Quartile）＝75％对应值。 四分位范围（IQR：Inter quartile Range）：Q3－Q1
19
Minitab 图表分析
箱图（Box plot）
是对多个图表间数据分布的差异点，中心位置和散步 大小的比较。
Boxplot of C1
2.06 2.04 2.02 2.00 1.98 1.96
C1
Lishen battery Confidential Proprietary
20
Minitab 图表分析
Histogram of C1, C2
30
25
20
15
10
5
0 1.97 1.98 1.99 2.00 2.01 2.02 2.03 Data
Variable C1 C2
Lishen battery Confidential Proprietary
18
Lishen battery Confidential Proprietary
饼图（pie chart）
Lishen battery Confidential Proprietary
24
Minitab 图表分析
饼图（pie chart）
Pie Chart of C2 vs C1
2.20%.7% 6.6% 8.8%
MINITAB用于分析
过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产，那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。
在评估过程能力之前，过程必须受控。
如果过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。
.你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。
这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。
你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。
能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。
选择能力命令MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（对于测量数据）——不同子组之间可能有很强变差的正态数据——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布.例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。
这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM 值利用的是Weibull分布。
在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。
如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。
在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用M INITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。
Minitab全面经典教程统计分析
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：
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
人
机
料
法
环
测
不够 设备没有 原料没有 没有设定标 温度太 仪器偏差
熟练 保养
检查 准化方法 高
太大
培训 设备不常 原料含 抽样方式不 湿度太 仪器R&R
不够 清扫 s,p太高
合理
0.59
2.22
0.11
0.70
1.97
0.09
0.79
1.33
0.06
0.85
1.11
0.05
0.91
0.77
0.04
0.94
0.68
0.03
0.98
0.51
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：
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
人
机
料
法
环
测
不够 设备没有 原料没有 没有设定标 温度太 仪器偏差
熟练 保养
检查 准化方法 高
太大
培训 设备不常 原料含 抽样方式不 湿度太 仪器R&R
不够 清扫 s,p太高
合理
0.59
2.22
0.11
0.70
1.97
0.09
0.79
1.33
0.06
0.85
1.11
0.05
0.91
0.77
0.04
0.94
0.68
0.03
0.98
0.51
MINITAB使用手册
使用指南
6相关功能
相关功能列表
基本界面及操作 常用图形 分析 控制图应用 能力分析 应用
基本界面及操作
相关功能介绍
数据生成 生成随机数据 依次点选菜单 计算 随机数据
选择不同的数据类型
根据需求
相关功能介绍
数据生成 生成随机数据 在如图所示的操作界面中设置参数
随机数据个数
控制图
变换
相关功能介绍
控制图应用 正态转换 在如图所示的操作界面中输入相关信息
相关功能介绍
控制图应用 正态转换 最终获得如图所示的结果
相关功能介绍
控制图应用
均值-极差控制图 依次点选菜单 统计
控制图
控制图
箱线图
相关功能介绍
常用图形 箱线图 在如图所示的操作界面中输入相关信息
相关功能介绍
常用图形 箱线图 最终获得如图所示的结果
相关功能介绍
常用图形 饼图 依次点选菜单 图形
饼图
相关功能介绍
常用图形 饼图 在如图所示的操作界面中输入相关信息
相关功能介绍
常用图形 饼图 点选数据选项按钮，在如图所示操作界面中
相关功能介绍
应用 量具分析设计 依次点选菜单 统计 质量工具
创建量具研究工作表
量具研究
相关功能介绍
应用 量具分析设计 在如图所示的操作界面中输入相关信息
相关功能介绍
应用 量具分析 依次点选菜单 统计
量具研究(交叉)
质量工具
量具研究
相关功能介绍
应用 量具分析 在如图所示的操作界面中输入相关信息
应用 量具运行图 最终获得如图所示的结果
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应用 风险分析 依次点选菜单 统计
一致性分析工作表
6相关功能
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基本界面及操作 常用图形 分析 控制图应用 能力分析 应用
基本界面及操作
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数据生成 生成随机数据 依次点选菜单 计算 随机数据
选择不同的数据类型
根据需求
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数据生成 生成随机数据 在如图所示的操作界面中设置参数
随机数据个数
控制图
变换
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控制图应用 正态转换 在如图所示的操作界面中输入相关信息
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控制图应用 正态转换 最终获得如图所示的结果
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控制图应用
均值-极差控制图 依次点选菜单 统计
控制图
控制图
箱线图
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常用图形 箱线图 在如图所示的操作界面中输入相关信息
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常用图形 箱线图 最终获得如图所示的结果
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常用图形 饼图 依次点选菜单 图形
饼图
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常用图形 饼图 在如图所示的操作界面中输入相关信息
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常用图形 饼图 点选数据选项按钮，在如图所示操作界面中
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应用 量具分析设计 依次点选菜单 统计 质量工具
创建量具研究工作表
量具研究
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应用 量具分析设计 在如图所示的操作界面中输入相关信息
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应用 量具分析 依次点选菜单 统计
量具研究(交叉)
质量工具
量具研究
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应用 量具分析 在如图所示的操作界面中输入相关信息
应用 量具运行图 最终获得如图所示的结果
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应用 风险分析 依次点选菜单 统计
一致性分析工作表
Minitab 特性要因图PPT
特性要因图的制作及步骤 三、选择图形及设置
特性要因图的制作及步骤
三、选择图形及设置
特性要因图的制作及步骤
四、Minitab特性要因图制作完成，对数据进行分析
例1、某公司为了调查近期发生的多起材料混料事故 ，根据公司现状 按5M1E进行全面的分析。
人 粗心大意 技术不熟练--新近人 员
机 机器卡件
料 来料混料 来料未做标识-未向供应商明确 要求 内部未做标识
法 清理方法错误 作业指导书未规 定
环 空ห้องสมุดไป่ตู้狭小
测 标识未做控制
机器缝隙
6S较差 未定区域存放 --作业人员不 了解
违法作业指导书
压缩机空气压力不足 --管道漏气
作业方法不仔细
未经过培训
特性要因图的类型
特性要因图的类型：
整理问题型
各要素与特性值间不存在原 因关系，而是结构构成关系 鱼头在右，特性值通常以“ 为什么……”来写 鱼头在左，特性值通常以“ 如何提高/改善……”来写
原因型
对策型
特性要因图的制作及步骤
一、数据整理
决定Y
头脑风暴找出可能的X
将X依5M+1E方式列表 将表输出MINITAB中
输出结果图形
特性要因图的制作及步骤
一、数据整理
例1、某公司为了调查近期发生的多起材料混料事故 ，根据公司现状按5M1E进行全面的分析。
人 机 料 法 环 测
粗心大意
机器卡件
来料混料
清理方法错误
空间狭小
标识未做控制
技术不熟练--新近 人员
机器缝隙
来料未做标识-未向供应商明确 要求
作业指导书未 规定
6S较差
特性要因图的作用
[工程科技]Minitab教程 全析因试验设计
![[工程科技]Minitab教程 全析因试验设计](https://img.taocdn.com/s3/m/1dce60276c85ec3a86c2c52f.png)
50
51
第四步：对选定模型进行分析解释
输出各因子的主效应图和交互效应图； 输出等高线图、响应曲面图； 实现最优化。
52
选择图形种类
53
选定显示主效应的响应变量和因子
54
选定显示交互效应的响应变量和因子
55
选定显示立方体图的响应变量和因子
56
各因子的主效应图
57
各因子的交互效应图
3
代码化的换算： 令中心值为M，半间距为D，则 代码值 = (真实值—M)/D 真实值 = M+D•代码值 k个因子的二水平全析因实验记为：2k实验 因子的数量
2k
因子的水平数
4
2k : 实验的运行次数
K
Std. Order 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
23
检查ANOVA表中的弯曲项， P值应大于0.05，说明无 弯曲项。否则应在模型中补上二次项； 检查拟合的总效果 多元全相关系数R2 (R-sq)和修正的多元全相关系数 R2adj (R-sq(adj))均越接近于1越好，两者之差越小越好。 检查s 或s2的值，越小越好。 检查各项效应的显著性 看Pareto图和正态分布图。
34
残差散点图和正态检验图
35
残差对于以自变量Press为横轴的散点图
36
第三步：模型要改进吗？
模型是否基本上可行？ 剔除非显著因子和非显著交互作用后再进行计 算分析。 本例中仅A、B、AB为显著。据此修改拟合 模型中的 “选项”，做新的一轮计算分析。
37
38
Minitab做特性要因图分析
Minitab
做特性要因图分析
Edit：李明亮
2007.11.22
1．双击桌面上的Minitab图标。
2．打开后的界面。
C7开始可以定义为下一层次的原因。
4.打开Stat菜单，点选Quality Tools Cause-and-Effect。
5.这是弹出的特性要因图定义界面。
6.将相应的原因（Cause）栏位代号填入与Label对应的Line中，然后点选Sub，进入下一层次原因的填写。
7. 将相应的下一层次原因（Cause）栏位代号填入与Label对应的Line中，然后按OK。
8.填好原因后，将特性要因图的标题填入Title，要分析的问题填入Effect，然后按OK。
9.这是输出的特性要因图。
10.如果你还要在特性要因图加注其他内容，在特性要因图上按下鼠标右键，点选Add Title/Subtitle/Footnote等，加注你所需加的内容。
11.这是更新后的特性要因图。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
4、将相应的原因栏位代号填入与标签对应的列中，然后点选子，进入 下一层次原因.这是输出的特性要因图。
生产执行力不强
测量 材料 人员
没有跟踪，没有检讨 有标准没有执行 物料结存及管理不清 晰，没有分单分批 没有按计划跟踪每个 工序的出数，没达成 目标不上报 没有按时做清批报告 没有责任人和跟踪人 没有处罚制度 缺乏督导 一件一件没有做到 位，反弹，没有巩固
7. 这是更新后的特性要因图
生产执行力不强
测量 材料 人员
没有跟踪，没有检讨 有标准没有执行 有标准没执行 各区域5S没有责任人 及跟踪人 物料结存及管理不清 晰，没有分单分批 没有按计划跟踪每个 工序的出数，没达成 目标不上报 没有按时做清批报告 没有责任人和跟踪人 没有处罚制度 缺乏督导 一件一件没有做到 位，反弹，没有巩固 生产执行力
Minitab做特性要因图分析
1.将C1 定义为人员， C2 定义为机器， C3 定义为材料， C4 定义为手法 （方法），C5 定义为测量， C6 定义为环境，C7 开始可以定义为下一层次 的原因。并将分析的原因输入到相应的栏位中。
2. 打开统计菜单，点选质量工具>因果图 。
3、这是弹出的特性要因图定义界面。
不强
没有组织会议解决问 题，只是上报问题 主管没有个人必带文 件夹巡查 巡拉没有检查清单 遇到阻力没有上升或开会 解决 没有估算工夹具设备的能 力是否能完成任务 没有提前追相关人员解决 工夹具的状况
环境
方法
机器
日期：2011-6-26
有标准没执行
各区域5S没有责任人 及跟踪人
生产执行力 不强
没有组织会议解决问 题，只是上报问题 主管没有个人必带文件 夹巡查 巡拉没有检查清单
遇到阻力没有上升或开会 解决 没有估算工夹具设备的能 力是否能完成任务 没有提前追相关人员解决 工夹具的状况
环境
方法
机器
6. 如果你还要在特性要因图加注其他内容，在特性要因图上按下鼠标 右键，点选添加>标题等，加注你所需加的内容。