Minitab培训教程
公司Minitab的培训教程
Delete
Code
Concantenate
Display Data
-38-
PURPOSE
从活性 worksheet 中粘贴数据制作子工作表.多个列中的数据合并成一个列。替换行与列的位置，几个列中的文本数据并为一个列 。变更数据的属性，将数据显示在 Session 窗口中。
本章学习合并两个不同的Worksheet 中的数据，或一个Worksheet 分离成两个Worksheet 的方法，并学习行与列中数据 Stack/Unstack 的方法等 如何将数据便于分析而操作的MINITAB 主菜单。
File > Open Graph…
Graph： 单独打开或保存各自的GRAPH 时的窗口，扩展名为MGF.
-25-
3-2. EDIT Menu
1.1
UNDO
COMMAND
LБайду номын сангаасNK
CELLS
PREFERENCES
DIALOGUE
1.2
1.3
1.4
1.5
1.6
FIND / REPLACE
INSERT / MOVE
Data > Merge Worksheets…
~ 多个工作表合并为一个工作表
已分离的工作表重新合并成一个工作表
-45-
Data MENU
Data > Merge Worksheets…
SEX变量为基准分离过的工作表从新组合为新工作表的 结果
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Data MENU
Data > Copy Columns …
-42-
Data MENU
Data > Split Worksheet…
2024年Minitab培训教程
Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。
二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。
2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。
3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。
用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。
数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。
4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。
用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。
Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。
三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。
通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。
2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。
3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。
Minitab全面培训教程
Minitab全面培训教程1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件，具有强大的数据处理、图表绘制和统计分析功能。
本教程旨在帮助读者全面了解Minitab的使用方法，掌握数据分析的基本技巧，从而提高工作效率。
本教程适用于初学者和有一定基础的读者，通过学习本教程，读者将能够熟练运用Minitab进行数据分析。
2.Minitab基本操作2.1软件安装与启动请确保您的计算机满足Minitab的系统要求。
然后，从官方网站Minitab安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面上的Minitab图标启动软件。
2.2界面与菜单介绍启动Minitab后，您将看到主界面。
主界面包括菜单栏、工具栏、工作表区域和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等菜单项，工具栏包含常用的操作按钮，工作表区域用于显示数据和图表，状态栏显示当前工作表的信息。
2.3工作表操作（1）创建工作表：菜单栏中的“文件”→“新建工作表”，或者工具栏上的“新建工作表”按钮。
（2）导入数据：菜单栏中的“文件”→“导入数据”，选择数据文件并设置导入选项。
（3）编辑数据：双击工作表中的单元格，输入或修改数据。
您还可以使用工具栏上的剪切、复制、粘贴等按钮进行操作。
（4）保存工作表：菜单栏中的“文件”→“保存”，或者工具栏上的“保存”按钮。
3.数据分析与图表绘制3.1描述性统计分析（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“描述统计”。
（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的数据列，“确定”。
（3）在结果窗口中，查看描述性统计指标。
3.2假设检验（1）菜单栏中的“统计”→“基本统计”→“t检验”。
（2）在弹出的对话框中，选择需要分析的两组数据，“确定”。
（3）在结果窗口中，查看假设检验结果。
3.3图表绘制（1）菜单栏中的“图形”→“条形图”、“直方图”、“散点图”等。
（2）在弹出的对话框中，选择需要绘制的数据列，设置图表选项，“确定”。
最新MINITAB培训教程课件
04
假设检验与方差分析
假设检验方法介绍
参数假设检验
对总体参数进行假设检验，通常基于样本 统计量与假设值之间的差异进行判断。
单样本与两样本假设检验
根据样本数据量的不同，分为单样本和两 样本假设检验。
非参数假设检验
当总体分布未知或不符合参数假设检验的 假设时，采用非参数方法进行检验。
假设检验的步骤
提出假设、构造统计量、确定显著性水平 、计算统计量的值、做出推断结论。
非线性回归分析
非线性回归分析是回归分析的一种扩展，它允许自变量与 因变量之间存在非线性关系，如曲线、曲面等。
多元回归分析
多元回归分析考虑了多个自变量对因变量的影响，通过建 立多个自变量与因变量之间的回归模型，来预测因变量的 取值。
逻辑回归分析
逻辑回归分析是一种用于二元分类问题的回归分析方法， 通过建立自变量与概率之间的逻辑回归模型，来预测二元 分类的输出。
回归分析与相关分析实例演示
实例演示1
通过实际数据集，演示如何使用回归分析方法来预测一个因 变量的取值，并使用相关分析方法来衡量自变量与因变量之 间的相关性。
实例演示2
通过实际数据集，演示如何使用逻辑回归分析方法来进行二 元分类，并使用相关分析方法来衡量自变量与分类结果之间 的相关性。
06
Minitab软件进阶应用技 巧
统计图表制作方法
饼图
用于表示各部分的占比，如某 产品各成分的比例。
直方图
用于展示数据的分布情况，如 产品寿命的分布。
条形图
用于比较不同类别的数据，如 产品销售额。
散点图
用于展示两个变量之间的关系 ，如广告投入与销售额之间的 关系。
控制图
用于监控生产过程，判断生产 过程是否处于统计控制状态。
Minitab全面培训教程
THANKS
可靠性工程概念及在Minitab中实现
可靠性工程基本概念
解释可靠性的定义、意义及常用指标，如MTBF、MTTR等。
可靠性分析方法
介绍常见的可靠性分析方法，如寿命数据分析、加速寿命试验设计等。
Minitab在可靠性工程中的应用
详细讲解如何利用Minitab进行可靠性数据分析，包括数据导入、寿命分布拟合、可靠性指标计算等步骤 。同时，介绍Minitab在可靠性试验设计中的应用，如试验方案制定、试验数据分析等。
峰态分布
数据分布的尖峭或扁平程度。可分为尖峰、平峰 和正常峰三种。
正态分布
一种对称分布，其形态由均值和标准差决定。在 自然界和社会现象中广泛存在。
04
推论性统计分析
假设检验原理及步骤
假设检验的基本原理
通过样本数据推断总体特征，判断原假设是否成立。
假设检验的步骤
提出原假设和备择假设、确定检验统计量、计算p值、作出决策。
异常值检测与处理
基于统计的异常值检测
01 使用统计方法如Z-score、IQR
等识别异常值。
基于聚类的异常值检测
02 通过聚类算法识别离群点作为
异常值。
基于模型的异常值检测
03 建立模型预测数据点的行为，
将偏离预测的行为视为异常。
删除异常值
04 如果异常值比例较小且对结果
影响不大，可以直接删除。
替换异常值
确定实验方案、进行实验并收集数据、数据分析与解释等步骤。
单因素实验设计与分析
单因素实验的概念与特点
解释单因素实验的定义、特点及其适用场景。
单因素实验设计的方法
介绍如何根据实验目的和因素选择合适的单因素实验设计方法，如完全随机设计、随机区 组设计等。
2024年Minitab培训教程详解-(带目录)
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。
minitab培训教程完整版(2024)
残差分析
残差是实际观测值与模型预测值之间的差异。通过绘制残 差图可以检查模型是否满足线性回归的假设，如误差项的 独立性、同方差性等。
多重共线性诊断
当自变量之间存在高度相关时，会导致回归系数的估计不 准确。可以使用Minitab中的VIF（方差膨胀因子）或条件 指数等方法来诊断多重共线性问题。
模型优化
Minitab是一款功能强大的统计分析和数据可视 化软件，广泛应用于质量管理、学术研究、市场 调研等领域。
易于使用且功能丰富
Minitab提供直观的操作界面和丰富的统计功能 ，使得用户可以轻松地进行数据处理、分析和可 视化。
广泛的应用领域
3
Minitab在制造业、医疗、金融、教育等多个行 业都有广泛的应用，帮助用户做出基于数据的决 策。
2024/1/24
4
Minitab界面与功能
主界面介绍
Minitab的主界面包括菜单栏、工具 栏、项目管理器、数据窗口和图形窗 口等部分，方便用户进行各种操作。
基本功能概述
高级功能介绍
除了基本功能外，Minitab还提供多 变量分析、时间序列分析、非参数检 验等高级功能，帮助用户进行更深入 的数据分析。
2024/1/24
数据清洗
提供数据去重、缺失值处 理、异常值检测与处理等 功能，确保数据质量。
数据整理
支持数据排序、筛选、分 组等操作，方便用户对数 据进行初步整理。
8
数据可视化技巧
图表类型选择
根据数据类型和分析目的 ，选择合适的图表类型进 行可视化展示。
2024/1/24
图表美化
提供丰富的图表样式和配 色方案，支持自定义图表 元素，如标题、坐标轴、 图例等。
如果发现模型存在问题，如拟合不足或过拟合，可以通过 添加或删除自变量、使用交互项或非线性变换等方法来优 化模型。
Minitab培训教程
01 MinitabChapter软件背景及功能统计分析与数据可视化Minitab是一款强大的统计分析软件，提供丰富的统计方法和数据可视化工具，帮助用户更好地理解和分析数据。
广泛的应用领域Minitab被广泛应用于质量管理、六西格玛、学术研究、市场调研等领域，支持用户进行各种类型的数据分析。
易于使用的界面Minitab具有直观且易于使用的界面，使得用户可以快速上手并高效地进行数据分析。
界面布局与操作习惯数据输入与编辑菜单栏与工具栏用户可以在数据窗口中输入和编辑数据，也可以通过导入功能将外部数据导入到Minitab图形与报表生成数据类型与导入方法支持的数据类型数据导入方法02数据处理与可视化Chapter数据导入与导出数据清洗数据整理030201数据清洗与整理描述性统计分析统计量计算分布形态描述数据表与图形结合图形定制提供丰富的图形定制选项，如颜色、线型、标记等，使图形更加美观和专业。
常见图形绘制支持折线图、柱状图、散点图、箱线图等多种常见图形的绘制。
交互式图形支持交互式图形，允许用户通过鼠标或触摸屏进行操作，如放大、缩小、拖动等，提供更加灵活的数据探索体验。
图形化展示技巧03假设检验与方差分析Chapter•假设检验的基本原理：通过样本数据对总体参数进行推断，判断总体参数是否符合某种假设。
确定显著性水平计算检验统计量的值作出决策•单样本t检验的原理：用于比较样本均值与已知总体均值是否有显著差异。
选择置信水平并计算置信区间查看结果并解释单样本t检验的示例：例如，检验某生产线上的产品平均重量是否为100克。
检验的原理：用于比较两个独立样本均值是否有显著差异。
选择置信水平并计算置信区间检验”双样本不同工艺生产的产品的平均强度是否有显著差异。
04回归分析与应用Chapter线性回归模型构建确定自变量和因变量数据准备构建模型模型评估01020304残差分析变量选择与优化异常值识别与处理模型调整与验证回归诊断与优化方法结果解释与应用对模型的结果进行解释和分析，探讨自变量对因变量的影响程度及方向。
2024年Minitab17培训教程(含多款)
Minitab17培训教程(含多款)Minitab17培训教程一、引言Minitab17是一款功能强大的统计分析软件，广泛应用于质量管理、数据分析、过程改进等领域。
本教程旨在帮助用户快速掌握Minitab17的基本操作和常用功能，为实际工作提供有力支持。
通过本教程的学习，您将能够熟练使用Minitab17进行数据处理、图表制作、统计分析等任务。
二、Minitab17安装与启动1.安装Minitab17（1）从官方网站Minitab17安装包。
（2）双击安装包，按照提示完成安装。
（3）安装过程中，请确保遵循默认设置。
2.启动Minitab17（1）在桌面或开始菜单中找到Minitab17图标。
（2）双击图标，启动Minitab17。
（3）软件启动后，您将看到主界面，包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表视图等。
三、Minitab17基本操作1.工作表操作（1）新建工作表：菜单栏中的“文件”→“新建”→“工作表”，或直接工具栏中的“新建工作表”按钮。
（2）打开工作表：菜单栏中的“文件”→“打开”，选择需要打开的工作表文件。
（3）保存工作表：菜单栏中的“文件”→“保存”，或直接工具栏中的“保存”按钮。
（4）关闭工作表：菜单栏中的“文件”→“关闭”，或直接工具栏中的“关闭”按钮。
2.数据录入与编辑（1）手动录入数据：在工作表中直接输入数据。
（2）导入外部数据：菜单栏中的“文件”→“导入数据”，选择数据来源，如Excel、CSV等。
（3）数据编辑：选中单元格，进行复制、粘贴、删除等操作。
（4）数据排序：工具栏中的“排序”按钮，设置排序条件。
3.图表制作（1）柱状图：菜单栏中的“图形”→“柱状图”，选择合适的图表类型。
（2）折线图：菜单栏中的“图形”→“折线图”，选择合适的图表类型。
（3）散点图：菜单栏中的“图形”→“散点图”，选择合适的图表类型。
（4）饼图：菜单栏中的“图形”→“饼图”，选择合适的图表类型。
四、Minitab17统计分析1.描述性统计分析（1）均值、标准差、方差：菜单栏中的“统计”→“基本统计量”→“描述性统计”，选择需要分析的变量。
35_Minitab培训课程
------Basic Statistics 模块
此模块有如下功能:
模块功能
UseMinitab's basicstatistics capabilitiesforcalculatingbasic statisticsandforsimpleestimation and hypothesis testing with one or two samples. The basicstatisticscapabilitiesincludeproceduresfor:
选择 显示描述性统计
填完自变量和因变量后,点击Graphs按钮
点击OK后,显示出 箱线图 和统计数据
解释
每个箱线图最低点表示当天最小值,最高点表示最大 大值,箱子高,低点分别表示3/4,1/4数字大小,箱中间 一横表示当天几个数据的中位数
在Session窗口中具体显示MEAN平均值,StDev标 准差,Median中位数等信息.
differenceinproportions Hypothesis testforequalityofvariance Measuring association Testingfornormality ofa distribution
打开一个软件自带的例子学习
打开Quality文件
数据如下
第三块数据是最小最大等第四来自数据是平均值,方差的 95%置信区间等
区间估计与假设检验
例假设一个物体的重量未知,为了估计其重量,用一个 个天平称5次,得到重量5.525.485.645.515.45,假设结 结果符合标准差0.1的正态分布,求均值是否是5.5 和重量置信水平为95%的置信区间
输入数据后,按图所示
2024版Minitab全面培训教程
时间序列预测模型构建
移动平均法
利用历史数据的平均值来预测未 来值，适用于短期预测和周期性
变化的数据。
指数平滑法
对历史数据进行加权平均，给予 近期数据更高的权重，适用于趋
势和季节性变化的数据。
ARIMA模型
自回归移动平均模型，结合自回 归和移动平均方法，适用于复杂
的时间序列数据预测。
自定义函数编写技巧
THANKS
感谢观看
数据导入方法 Minitab提供多种数据导入方式，如从Excel、CSV、TXT 等文件导入数据，或从数据库、其他统计软件导入数据。 用户可以根据数据来源选择合适的导入方法。
数据预处理 在导入数据后，Minitab提供数据清洗、转换、筛选等预 处理功能，帮助用户准备好数据以进行后续分析。
02
数据处理与可视化
提供均值、中位数、众数、 方差、标准差等统计量的 计算。
分布形态描述
通过偏度、峰度等指标描 述数据分布形态，识别正 态分布、偏态分布等。
交叉表分析
支持多维度的交叉表分析， 以揭示不同类别数据间的 关联和差异。
图形化展示技巧
基本图形绘制
提供柱状图、折线图、散 点图等基本图形的绘制功 能。
高级图形定制
02 可视化工具
Minitab提供丰富的图表和可视化工具，帮助用户 更直观地理解和分析数据。
03 假设检验与回归分析
Minitab支持多种假设检验和回归分析，帮助用户 深入研究变量之间的关系。
界面布局及操作习惯
01 菜单栏与工具栏
Minitab的界面包括菜单栏、工具栏、项目栏等， 方便用户快速访问常用功能。
以及它们的计算方法和意义。
模型优化策略
详细讲解如何通过增加自变量、删 除不显著变量、变换变量形式等方 法优化模型。
Minitab全面培训教程精讲
可靠性建模方法
详细讲解可靠性建模的流程和方法，包括数据收集、模型选择、参 数估计等步骤。
可靠性预测技术
深入剖析可靠性预测的方法和技术，如寿命分布拟合、加速寿命试验 设计等，帮助学员准确预测产品可靠性水平。
2024/1/24
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高级功能拓展与应用实例
2024/1/24
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宏命令编写和自动化处理流程
用于比较两个独立样本或配对样本的 均值是否有显著差异。
2024/1/24
方差分析（ANOVA）
用于比较多组数据的均值是否有显著 差异，并可进一步进行多重比较。
卡方检验
用于比较实际观测频数与理论期望频 数是否有显著差异，常用于分类数据 的独立性或拟合优度检验。
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04
方差分析与回归分析
2024/1/24
01
02
03
导入数据
支持多种格式的数据导入 ，如Excel、CSV、TXT等 。
2024/1/24
导出数据
可将处理后的数据导出为 Excel、CSV、TXT等格式 ，方便数据共享和交流。
格式转换
提供数据格式转换功能， 如将日期格式转换为数值 型、将文本型数据转换为 数值型等。
8
数据清洗与预处理
缺失值处理
宏命令基本概念
介绍Minitab中宏命令的定义、作用及优势。
编写宏命令
详细讲解如何编写Minitab宏命令，包括语法规则 、参数设置等。
自动化处理流程
通过实例演示如何使用宏命令实现数据处理的自 动化，提高工作效率。
2024/1/24
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自定义函数实现特定功能需求
自定义函数概述
简要介绍Minitab中自定义函数的概念和作用。
2024版MINITAB软件的使用培训教程
箱线图
用于展示多个样本数据的分布 情况，适用于比较不同组别数
据的差异和异常值识别。
折线图
用于展示时间序列数据或变量 间的变化趋势，适用于观察数
据的动态变化和趋势分析。
2024/1/27
23
图形参数设置与优化技巧
颜色与标记
合理运用颜色和标记可以使图形 更加直观和易于理解，如使用不 同颜色区分不同组别的数据点。
特征。
2024/1/27
集中趋势度量
计算均值、中位数和众数，了解数 据的中心位置。
离散程度度量
通过计算标准差、方差和四分位距 等指标，评估数据的波动情况。
18
假设检验与方差分析
假设检验原理
介绍假设检验的基本思想、步骤和常见错误 类型。
双样本t检验
比较两个独立样本或配对样本均值的差异显 著性。
2024/1/27
阐述自定义函数在MINITAB中的意义和作用。
开发自定义函数
详细讲解如何开发MINITAB自定义函数，包括函数结构、语法规则 等。
调用自定义函数
介绍如何在MINITAB中调用自定义函数，并举例说明实际应用场景。
2024/1/27
36
与其他软件集成应用举例
软件集成基本概念
与Excel集成应用
阐述软件集成的定义、作用及在MINITAB中 的应用。
MINITAB软件的使 用培训教程
2024/1/27
1
contents
目录
2024/1/27
• MINITAB软件概述 • MINITAB软件安装与启动 • 数据输入、编辑与整理 • 数据分析方法与应用 • 图形绘制与可视化呈现 • 实验设计与优化方法 • 质量控制与可靠性分析 • MINITAB高级功能拓展
2024年Minitab培训教程大全
Minitab培训教程大全1.引言Minitab是一款广泛应用于数据分析、质量管理和统计分析的软件。
它以其强大的功能和简便的操作受到众多用户的一致好评。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，本文将为您详细介绍Minitab的各项功能，并提供详细的操作步骤和实际案例。
2.Minitab基础知识2.1Minitab界面介绍Minitab界面主要包括菜单栏、工具栏、工作表视图、项目管理器、输出窗口和状态栏等部分。
用户可以通过菜单栏选择不同的功能，使用工具栏中的图标进行快速操作，工作表视图用于显示数据，项目管理器用于管理项目文件，输出窗口用于显示分析结果，状态栏用于显示当前状态信息。
2.2Minitab数据类型Minitab支持多种数据类型，包括数值型、字符型和日期型等。
数值型数据可以进行计算和统计分析，字符型数据用于表示文字信息，日期型数据用于表示日期和时间。
用户可以根据实际需求选择合适的数据类型。
3.Minitab统计分析功能3.1描述性统计分析描述性统计分析用于描述数据的集中趋势和离散程度。
Minitab 提供了均值、中位数、众数、方差、标准差、偏度、峰度等统计量。
用户可以通过选择“统计”→“基本统计量”→“描述性统计”进行操作。
3.2假设检验假设检验用于判断样本数据是否具有显著性差异。
Minitab提供了t检验、方差分析、卡方检验等假设检验方法。
用户可以通过选择“统计”→“假设检验”进行操作。
3.3相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的关系，回归分析用于预测一个变量与一个或多个自变量的关系。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、多元回归等分析方法。
用户可以通过选择“统计”→“相关与回归”进行操作。
3.4方差分析方差分析（ANOVA）用于研究多个样本均值是否存在显著性差异。
Minitab提供了单因素方差分析、多因素方差分析、重复测量方差分析等方法。
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0.20
0.15
0.10
_ P=0.0991
0.05
0.00 1 4 7 10 13 16 19 Sample 22 25 28 31
I-MR： 无子组数，单值为点； 优先判断 I 图，单值间差异；
I -MR C ha rt of d ot 1
Individual Value
UCL=7.603 7 6 5 LCL=4.465 4 1 4 7 10 13 16 19 Observation 22 25 28 31 _ X=6.034
Count
Pareto Chart of Sample
先解决事项：
百分比为累加型，最终值应为100%； 因素项目不要过多，一般不良项目占比超 出95%范围的因素可合并展示，默认为相
200 150
60 40
100 50 0 Sample Count Percent Cum % 20 0
4
2
Sample Mean STDEV 8 0.2 Mean STDEV
Group 1
8 0.2
Group 2
9 0.4
Group 3
7 0.7
Group 4
9 1
实例三
箱线图：数值范围分布
Boxplot of Group 1, Group 2, Group 3, Group 4
12 11 10 9 8 40 7 20 6 5 Group 1 Group 2 Group 3 Group 4 0 1 2 4 Sample 5 6
6
99.99%
2.00
0.002
CPK与PPK
CPK Capability Indies of Process
PPK Performance Indies of Process
• 过程要求受控，稳定； • 样本容量30~50；
• 可以是不稳定的过程； • 样本容量≥100； • 考虑过程偏差
当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体 样本），可以在过程稳定时计算CPK；对于输出满足规格要求且呈可预测图形 的长期不稳定过程，应该使用PPK； ——引自QS9000 PPAP手册
Data Window:
数据输入窗口
工具栏介绍
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
报告便栈 打开相关文件 显示因子设计 Session窗口 当前数据窗口
清除
剪切 复制 粘贴 恢复 重做 编辑最近对话框
项目管理窗口 状态向导 关闭所有图形窗口 显示session窗口折叠 插入单元格 显示worksheets折叠 插入行 显示GRAPH折叠 插入列 项目窗口 移除列 历史记录
CPK
Within Overall
Potential (Within) Capability Cp * CPL 1.60 CPU * Cpk 1.60 Overall Capability Pp * PPL 1.65 PPU * Ppk 1.65 Cpm *
μ、 δ
7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4
时间序列图 饼图
矩阵运算
实验设计
控制图 质量工具 可靠度分析
非参数估计
EDA 概率与样本 容量
条形图
箱型图 矩阵图 轮廓图
边际图
概率图 茎叶图 特征图
Minitab主界面介绍
主菜单
Session Window: 分析结果输出窗口
Xbar-R： 有子组数，实例subgroup size = 4； 优先判断 R 图，组内差异；
X b ar -R C har t of do t 1, . . ., d ot 4
7.0 UCL=6.816 6.5 6.0 5.5 LCL=5.178 5.0 1 4 7 10 13 16 Sample 19 22 25 28 31 _ _ X=5.997 8
对小概率事件；
百分比线的起始点从第一个柱状顶端开始；
2 149 46.9 46.9
6 76 23.9 70.8
4 32 10.1 80.8
9 30 9.4 90.3
3 23 7.2 97.5
Other 8 2.5 100.0
控制图——基础
UCL 上控制线
+3δ
CL 中线
-3δ
LCL 下控制线
6 Sigma 即为±3 Sigma，
Moving Range
__ MR=0.590
LCL=0
控制图——常用计数型
P Chart：
样本量可变，单体以OK/NG判定； 单点显示为不合格率；
U Chart：
单体总缺陷点数可变，每个缺陷点以 OK/NG判定； 单点显示为单体缺陷率；
P C ha rt of def ec t U C ha rt of def ec t
LCL=0.0061
Tests performed with unequal sample sizes
Sample Count Per Unit
Proportion
基本介绍
常用图表制作
常用品质控制图
制程能力分析
MSA 测量系统分析
背景
质量控制的三个阶段
Within spec 符合规格 Within Control 受控 CPK≥1.67
1 1 16 32 48 64 80 Index 96 112 128 144
• 默认数值排列顺序为时间顺序
基本介绍
常用图表制作
常用品质控制图
制程能力分析
MSA 测量系统分析
柏拉图
质量管控作用：
一般在鱼骨图后，区分“少数重点因素”和 “大量微细因素”，采用2-8原则，抓重点，优
350 100 300 250
CPK计算——正态 Normal
Process Capability of dot 1
LSL
Process Data LSL 7 Target * USL * Sample Mean 8.01007 Sample N 100 StDev(Within) 0.20986 StDev(Overall) 0.204646
CPK计算——Sixpack 单值
控制图
Individual Value
8.5
Process Capability Sixpack of dot 1
I Chart
UCL=8.640 _ X=8.010
LSL
Capability Histogram
Specifications LSL 7
8.0 7.5 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91
直方图：数值区域数量分布
Histogram of Sample
12
点图：同直方图
Dotplot of Group 1, Group 2, Group 3, Group 4
10
8
Frequency
Group 1
6 Group 2 Group 3 Group 4 0 7.6 7.7 7.8 7.9 8.0 Sample 8.1 8.2 8.3 5.4 6.3 7.2 8.1 Data 9.0 9.9 10.8 11.7
LCL=7.380 7.0 7.2 7.4 7.6 7.8 8.0 8.2 8.4
Moving Range Chart
0.8 UCL=0.7734
Normal Prob Plot
AD: 0.182, P: 0.910
Moving Range
0.4
__ MR=0.2367 LCL=0 1 11 21 31 41 51 61 71 81 91 7.5 8.0 8.5
数据点
趋势线
X
实例一 [2]
进阶：回归分析-线性
Fitted Line Plot
Y = 1000 - 1094 + 29.17 X
S R-Sq R-Sq(adj) 17.2425 90.6% 90.0%
拟合线性关系
950
Y
900
850
800 65 66 67 68 X 69 70 71
实例二
Minitab 培训教程
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MSA 测量系统分析
Minitab 与6 Sigma的关系 在上个世纪80年代，Motorola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通过Minitab简单的 完成；
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL * PPM Total 0.00 Exp. Within Performance PPM < LSL 0.74 PPM > USL * PPM Total 0.74 Exp. Overall Performance PPM < LSL 0.40 PPM > USL * PPM Total 0.40
Sample Mean
2.4
UCL=2.564
2.0 1.5 1.0 0.5 0.0 1 4 7 10 13 16 19 Observation 22 25 28 31