应用Minitab进行测量系统分析
用MINITAB软件进行测量系统分析
用MINITAB软件进行测量系统分析简介MINITAB是一款流行的质量管理和统计分析软件，可用于统计数据分析、验证、模拟等多种应用。
本文将介绍如何使用MINITAB进行测量系统分析。
什么是测量系统分析？测量系统分析是一种用于评估测量数据质量的统计分析技术。
它用于评估测量过程的可靠性和稳定性，以确定测量数据的准确性和可行性。
主要目的是确保测量数据是可信、稳定和一致的。
测量系统分析的组成部分测量系统分析主要由以下三个部分组成：1. 重复性分析重复性分析是评估测量系统的稳定性和可重复性的一种方法。
它涉及在同一条件下多次测量一个物品，并记录测量结果。
2. 中误差分析中误差分析是一种确定测量系统误差来源的方法。
中误差主要是针对不同测量器具之间差异的分析。
3.倾向性分析倾向性分析是评估测量系统的准确性的一种技术。
在该分析中，实验员将同一个物品测量多次，然后与实际值进行比较。
MINITAB软件进行测量系统分析在MINITAB软件中，可以使用各种功能和工具完成测量系统分析。
以下是一个简单的步骤指南：1. 输入数据将所有与测量系统相关的数据输入到MINITAB中。
这些数据可能包括实际测量值、类型和数量等信息。
2. 启动分析工具启动MINITAB软件中的测量系统分析工具，并选择所需的分析选项。
3. 进行分析在分析工具中，进行重复性分析、中误差分析和倾向性分析。
分析结果将显示在软件中，并提供附加分析和工具。
4. 生成报告根据分析结果生成报告，进行数据可视化和结果研究。
此外还可以使用MINITAB软件中的图表和其他数据可视化工具来展示分析结果。
MINITAB软件提供了进行测量系统分析的多种方法和工具，可以帮助保存大量时间和精力。
使用该软件进行测量系统分析将得到更准确、可靠的数据，并帮助提高测量方法和技术。
用MINITAB软件进行测量系统分析1
用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。
本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。
关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。
理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。
而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。
低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。
测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。
测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。
通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是：1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值；2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别；3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的；4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。
5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。
通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。
测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。
用Minitab进行属性一致性(通过不通过)测量系统研究
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等)
计数型测量分析步骤
确定测量属性（Go or No go) 收集样本，确定分析计划(反复测量次数，操作者数 等) 随机性的对所有样本进行测量 Minitab分析 分析结果并确定后续措施
用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究 用Minitab进行属性一致性（通过不通过）测量系统研究
大家好！今天我们谈谈：“计数型测量”如何进行测量系统研究。也就是属性一致性分析，用Minitab软件进行
最常见的计数型测量就是通过或者不通过
有时候，测量结果Байду номын сангаас属性值或者计数型数据
计数型测量主要针对测量人员进行
同一测量者对同一零件不同测量轮数的一致性程度
Minitab 结果分析
总观测次数对比真值的一致率
检验员C总共评价50 次，有37次与真值一 致, 74%一致
偏倚是指一切测量值对真值的偏离
我们可以理解为这 是：偏倚
Minitab结果分析
有效判定中（两次结果 一致），将不合格判定 为合格的比率。 A有3次，3/25=12%
检验员和标准的不一致
某些检验员工作不熟练，对标准不熟 判定标准没有规定好，每个人理解不同 评价过程环境不佳，例如灯光等
所有检验员和标准的不一致
重复性不好 检验员各自的评价方式不一致 未落实培训以及效果评估未落实 标准规定不好，以及检验员对标准不熟悉
今天就谈到这，欢迎大家交流！
属性值测量数据的获得
一般需要收集20个或20个以上的零件（最好是100个）
测量系统分析MSA及Minitab运用案例解析
(4).简略法： a. 简略法的要求： i.选择能够代表整个过程范围的5个部品。 ii.选择2个测量人员。 iii.每人测量每个部品一次。 b. 简略法特点： i.可以识别测量系统总误差。 ii.无法区分测量人员误差和测仪器误差。
(5).实时法：(分析自动测量系统的方法) a. 实时法的要求： i.选择能够代表整个过程范围的10个部品。 ii.只有一名操作人员。 iii.重复测量每个部品2-10次。 b. 实时法的特点： 可以确定自动测量系统的重复性误差。
测量人员误差
准确性 线性 稳定性 重复性
测量系统分析目的是确认总误差，测量系统中测量人员误差和测仪器误差 的大小，并对测量系统的适用性作出判断。
测量人 员误差
测量人 员和被 测量对 象交互 作用误 差
第三节：测量系统分析
一、MSA方法：
1.MSA分两类(根据测量对象的性质)：
(1).连续数据MSA﹒连续数据：如质量、长度、时间、高度、温度等﹒ (2).离散数据MSA﹒离散数据：“合格”、“不合格”、“通”、“止”。
. （5）.分析数据（另述）
第四节：连续数据测量系统分析
﹝例1﹞：某公司需评价某一测量系统，选择评价的量具是卡尺，质量工程师决定选用10个能反映过程变差的零件 并从检验人员随机抽出三名操作者来检验。
一、确认测量数据类别：连续数据 二、确定误差来源：被测量部品、评价人、测量工具可能在测量人员和被测量部品交互作用的影
判斷: 此測量系統可以接受 此測量系統不可接受 DATE:
系数K3:
n=2时, K3=3.65 ; n=5时, K3=2.08 ; n=8时, K3=1.74 ;
n=3时, K3=2.70 ; n=6时, K3=1.93 ; n=9时, K3=1.67 ;
MINITAB使用方法MSA
MINITAB使用方法MSAMINITAB是一款用于统计分析和数据可视化的软件工具，可用于各种统计分析和实验设计。
在质量管理中，特别是测量系统分析（MSA），MINITAB可以帮助分析人员评估测量系统的准确性、稳定性和重复性。
以下是使用MINITAB进行MSA的一般步骤。
1.收集数据：首先，要收集一组测量数据，这些数据代表实际生产环境中的测量结果。
确保数据具有代表性，并包含典型的测量范围。
2.打开MINITAB：启动MINITAB软件，并创建一个新的工作表。
3. 数据导入：将测量数据导入MINITAB。
可以选择使用“Worksheet”菜单上的“Import Data”选项，然后从文件中导入数据。
5.数据分析：使用MINITAB的统计工具进行数据分析。
以下是进行MSA分析的一些重要步骤。
a. 平均值和方差分析：使用MINITAB的“Stat”菜单，选择“Basic Statistics”选项，然后选择“Descriptive Statistics”来计算平均值和方差。
c.方差成分图：MINITAB提供绘制方差成分图的工具，通过显示各个因素的贡献，对测量系统的变异性进行可视化。
d. 标准化指数：使用MINITAB的统计功能来计算测量系统的标准化指数，例如Gage R&R指数。
标准化指数是判断测量系统的稳定性和重复性的一种指标。
6.结果解释和报告：根据分析结果，对测量系统进行评估。
根据需要生成分析报告，包括图形、表格和统计指标。
MINITAB提供了丰富的报告和图形生成工具。
以上是使用MINITAB进行MSA分析的一般步骤。
MINITAB提供了广泛的工具和功能，可用于更高级的MSA分析和其他统计分析任务。
使用MINITAB，用户可以更轻松地收集、分析和解释数据，并在质量管理中做出更准确的决策。
MINITAB测量系统分析
测量趋势图
根据所有测量员和部件号所作的图形 在图中平均值的位置画一条水平参考线 稳定的测量过程,趋势图上的点将随机分
布在水平参考线两边
测量趋势图
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGE2.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Run Chart
VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
交叉式数据分析-方差法
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件.
VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
Gage R&R Study可对交叉式数据 (crossed)和嵌套式数据(nested)进行精确 性分析.
在Minitab如何组织这两种数据的?
数据组织方式的差异
交叉式数据
嵌套式数据
相同
不同
交叉式数据分析
交叉式数据分析分为均值极差法(Xbar-R)和方 差法(ANOVA)分析
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
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)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
Minitab在MSA中运用
Minitab在MSA中的应用导言测量系统分析（Measurement System Analysis，MSA）是确保测量结果的准确性和可靠性的关键过程。
在质量管理和过程改进中，MSA是至关重要的工具，可帮助组织评估其测量系统的性能并做出相应的调整。
Minitab是一种功能强大的统计软件，被广泛应用于数据分析和质量管理领域。
在MSA中，Minitab提供了一系列强大的功能和方法，用于分析和评估测量系统的性能。
Minitab中的基本概念在开始介绍Minitab在MSA中的具体应用之前，我们首先了解一些Minitab中的基本概念。
数据输入Minitab提供了多种数据输入方式，包括手动输入、复制粘贴和导入外部文件等。
用户可以根据实际情况选择最适合的数据输入方式。
工作表Minitab使用工作表的概念来组织和管理数据。
用户可以在一个工作表中输入多个变量的数据，每列表示一个变量，每行表示一个观测值。
数据清洗和准备Minitab提供了一系列数据清洗和准备工具，用于处理缺失数据、异常值和重复数据等。
这些工具可以帮助用户在进行MSA之前，将数据整理成可分析的形式。
统计分析和图表展示Minitab提供了丰富的统计分析和图表展示功能，用于探索数据的特性和关系。
用户可以通过Minitab生成直方图、散点图、箱线图等各种图表，同时还可以计算均值、方差、标准差等统计指标。
Minitab在MSA中的运用Gage R&R分析Gage R&R（Repeatability and Reproducibility）分析是MSA的核心内容之一，用于评估测量系统的可重复性和可再现性。
Minitab提供了一种简单且全面的方法来执行Gage R&R分析。
首先，用户需要将测量数据输入Minitab的工作表中，并确保每列代表一个变量，每行代表一个观测值。
然后，通过导航栏中的。
测量系统分析 Minitab-MSA
2、为什么要进行测量系统分析
要点： • 对控制计划中列入的测量系统要进行测量系
统分析。 • 测量分析方法及接受准则应与测量系统分析
参考手册一致。 • 经顾客批准，可以采用其它方法及接受准则。 • PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测
量和试验设备应参考MSA手册进行变差研究。 • APQP手册中，MSA为“产品/过程确认”阶段
2
3
Precision to Tolerance Ratio---P/T
Precision to Total Variation Ratio---P/TV
%Contribution
Minitab
显示:－> %Tolerance
%Study Var %Contribution
%Tolerance 5.15 MS 100%
• 测量：赋值给具体事物以表示它们对于特定 特性之间的关系。
• 测量过程：赋值过程定义为测量过程。 • 测量系统：是对测量单元进行量化或对被测
特性进行评估，其所使用的仪器、量具、标 准、操作、方法、夹具、人员、软件及环境 的集合，用来获得测量结果的整个过程。 • 测量系统分为计量型测量系统与计数型测量 系统
22
Gage R&R 评价指标
评价指标
1. %Contribution =
σ2MS σ2Total
× 100%
2. %Study Variation =
σMS σTotal
× 100%
3. %Tolerance = 5.15 × σMS Tolerance
× 100% *( Tolerance = USL-LSL）
from that of the process
应用Minitab进行测量系统分析
应用Minitab进行测量系统分析引言应用系统的方法研究测量过程，通过对测量系统的分析来评价测量系统和测量数据的质量和可靠性是十分有意义的。
测量系统分析是ISO／TS 16949和ISO10012：2003中重要的测量过程控制技术。
质量改进的有效性在很大程度上取决于测量系统的能力，因此正确的测量往往是质量改进的第一步。
1 测量系统分析的研究内容1.1 基本概念数据是测量的结果，而测量是指"以确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业"。
这"一整套作业"就是给具体的事物(实体或软件)赋值的过程。
这个过程的输入有人(操作者)、机(量具和必要的设备和软件)、料(实体或系统)、法(操作方法)、环(测量环境)等，这个过程的输出就是测量系统，见图1。
所谓测量系统分析，是指用统计学的方法来了解测量系统中的各个波动源，及其对测量结果的影响，最后给出本测量系统是否合乎使用要求的明确判断。
测量系统必须具有良好的准确性(accuracy)和精确性(precision)，通常由偏倚(bias)和波动(variation)等统计指标来表征。
偏倚用来表示多次测量结果的平均值与被测质量特性基准值(真值)之差，其中基准值可通过更高级别的测量设备进行若干次测量取其平均值来确定。
波动表示在相同的条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度，常用测量结果的标准差σ或过程波动VP表示。
波动也可称为变异。
测量数据质量高，既要求偏倚小，又要求波动小。
偏倚和波动中有一项大，就不能说测量数据质量高。
1.2 测量结果波动的分解图2揭示了过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容。
通过测量系统分析，控制测量系统的偏倚和波动，以便获得准确且精确的测量数据。
1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。
此时测量值的波动称为重复性，记为VE。
MINITAB量测系统分析(Measurement System Analysis)
MINITAB量测系统分析（Measurement System Analysis）1、量具走势图（Gage Run Chart）[概述]量具走势图是一张观察结果随观察者和零件号而变化的图形。
在均值处划了一条水平线，该均值可由数据计算得出或根据过程以往的检验得出。
你可以利用该图快速地评价不同的操作者和零件之间的差异。
一个稳定的过程会显示一张随机的散布的点；存在操作者或零件影响则会显示一张具有某种规律的图形。
[例]变差占了所观察到的总体变差的一大部分(GAGE2.MTW)。
为了比较，以同样的数据分别以ANOV A方法或Xbar-R方法进行Gage R&R研究。
对GAGEAIAG表中的数据, 选择10个零件代表过程变差的预期范围。
三个操作者以随机顺序测量10个零件，每个零件测量两次。
对GAGE2表中的数据，选择3个零件代表过程变差的预期范围。
三个操作者以随机顺序测量三个零件，每个零件测量3次。
Step 1: Gage Run Chart with GAGEAIAG data1 Open the worksheet GAGEAIAG.MTW.2 Choose Stat > Quality Tools > Gage Run Chart.3 In Part numbers, enter C1.4 In Operators, enter C2.5 In Measurement data, enter C3. Click OK.Step 2: Gage Run Chart with GAGE2 data1 Open the file GAGE2.MTW.2 Choose Stat > Quality Tools > Gage Run Chart.3 In Operators, enter C2.4 In Measurement data, enter C3. Click OK.[结果1][结果2][结果分析1] Gage Run Chart Example —GAGEAIAG.MTW对每个零件，你可以比较每个操作者的测量变差，以及操作者之间的测量差异。
MINITAB质量分析工具应用大全
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW 5-2 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－ 正态性检验 ： >
背景：判断两个母集团Data的平均， 统计上是否相等（有差异）
步骤①：分别测定2组data是否正规分布； ②：测定分散的同质性； ③：t－test；
P-Value > 0.05 → 正态分布
背景：确认生产线（因子1）、改善（因子2）影响下， 测定值母平均是否相等，主效果和交互效果是否有意？
生产线：P-Value < 0.05 → Ha → u不等，有差异； 改善、交互： P-Value > 0.05 → H0 → u相等，无差异；
生产线：信赖区间没有都重叠 －> u有差别－>对结果有影响 改 善：信赖区间重叠 －> u无差别－>对结果没有影响
4-1 1-sample Z（已知u） A—假设测定－决定标本大小：
<统计－功效和样本数量－ 1-sample Z： >
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
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；
6-2： Two-way A（2因子多水平数）
MINITAB_测量系统分析汇总
交叉式数据分析-方差法
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGEAIAG.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Crossed)
交叉式数据分析-方差法
包含测量对象名称或编号的列
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage Linearity and Bias Study
包含测量值的列
嵌套式数据分析
结果分析:
量具分辨率(Number of Distinct Categories)反映了测量系统能够 区分的过程数据的分组数.当该值大于5时,可接受.当小于2的时候, 测量系统将无法区分部件. VarComp:显示方差构成来源 %Contribution:显示每个方差项占总变差的百分比 StdDev:每个方差项的标准偏差 StudyVar:标准偏差*6,用于分析过程变差时使用 %Study Var:每个方差项的百分比
嵌套式数据分析
打开Minitab,从菜单选择File>Open Worksheet,打开工作表GAGENEST.MTW
从菜单选择Stat>Quality Tools>Gage Study>Gage R&R Study(Nested)
嵌套式数据分析
包含测量对象名称或编号的列
包含操作者名称或编号的数据列
包含操作者名称或编号的数据列
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
MSA_SPC_MINITAB使用方法
MSA_SPC_MINITAB使用方法MSA (Measurement Systems Analysis) 是一种用于评估测量系统能力和可靠性的统计分析方法。
而 SPC (Statistical Process Control) 是一种用于监控和改进过程稳定性和产品质量的方法。
在本文中，我们将探讨如何使用 Minitab 进行 MSA 和 SPC 分析。
首先，我们将重点介绍 MSA 的使用方法。
MSA 旨在评估测量系统的准确度、重复性和再现性。
在 Minitab 中，可以使用 "Stat" 菜单下的"Quality Tools" 子菜单中的 "Gage Study" 来进行 MSA 分析。
该工具提供了各种选项，包括 Crossed Gage Study、Nested Gage Study 和Attribute Gage Study等。
用户可以根据实际情况选择适合的选项。
在进行 MSA 分析前，首先要准备好数据。
数据应该包括测量值以及测量的重复次数或操作员信息。
在 Minitab 中，可以使用电子表格或直接输入数据来进行分析。
一旦数据准备完毕，用户可以选择相应的 MSA 分析方法。
例如，对于连续性数据，可以选择 Crossed Gage Study，该模型可以评估测量系统的准确度、重复性和再现性。
对于离散数据，可以选择 Attribute Gage Study，该模型可以评估测量系统的一致性和可靠性。
在进行 MSA 分析时，Minitab 会生成各种图表和统计指标来帮助用户评估测量系统的能力。
例如，在 Crossed Gage Study 中，Minitab 会生成 Xbar-R 和 Xbar-S 控制图来显示测量系统的准确度和重复性。
用户可以使用这些图表来确定测量系统是否稳定，并进一步改进测量过程。
接下来，我们将讨论如何使用 Minitab 进行 SPC 分析。
MINITAB使用方法MSA资料
MINITAB使用方法MSA资料MINITAB是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析和质量控制。
其中，MSA（测量系统分析）是MINITAB的重要功能之一，用于评估测量系统的准确性、精度和稳定性。
以下是使用MINITAB进行MSA分析的基本步骤和操作指南。
1.数据准备在进行任何分析之前，首先需要准备好所需的数据。
通常，MSA分析需要测量值和重复测量的数据。
确保数据的可靠性和准确性非常重要。
2.导入数据在MINITAB中，打开一个新的工作表，并将数据导入其中。
可以通过以下途径导入数据：直接输入数据，从文本文件中导入，从其他软件（如Excel）中复制粘贴数据。
3.创建测量系统分析工作表在MINITAB的菜单栏中，选择「Stat」-「Quality Tools」-「Measurement Systems Analysis」-「Gage Study（Crossed Design）」来创建测量系统分析工作表。
4.定义变量在弹出的对话框中，选择要分析的测量变量和因子，并定义各个变量的类型。
对于连续型变量，选择「Continuous Data」；对于离散型变量，选择「Attribute」。
根据实际情况，可能还需要定义其他属性，如测量上限、下限、精度等。
5.输入数据在测量系统分析工作表中，输入数据。
确保按照所定义的变量类型正确输入数据。
6.运行分析点击工具栏上的「OK」按钮，开始运行测量系统分析。
MINITAB将根据提供的数据，进行分析并生成结果。
7.分析结果解读8.结果解释和改进根据分析结果，评估测量系统的性能，并提出可能的改进措施。
根据分析结果的可行性，决定是否需要更换测量方法、设备或校准过程。
9.保存和导出结果在完成分析后，可以选择将结果保存为MINITAB项目文件（.MTB）或导出为其他常用格式，如Excel文件或PDF文档。
总结：MINITAB是一款强大的统计分析软件，可用于执行多种数据分析任务，包括MSA（测量系统分析）。