测量系统分析在MINITAB中的运用例

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MINITAB的实际操作及其解析

计量值
记数值
Chi-Square test
X (原因变数)
记数值
计量值
Chi-Square test
Logistic Regression
t-test One-Way ANOVA
回归分析相关分析
STAT MENU
例题 [1]
S公司的职位分布参考右表, 想知道部门别人力的职位比率是否相同.
4.4 4.5 %R&R, P/T : 评价精密度的计测能力指数 ▶ %R&R : 表示测量散布在总散布中所占的比率 → %R&R < 30% 的时候意味该计测器可以信赖. ▶ P/T : 表示测量散布在规格公差中所占的比率 →P/T < 30% 的时候意味该计测器可以信赖.
Worksheet
测定人 : 3名 (金班长, 李班长, 朴班长)
药品试料 : 3个 (1号试料, 2号试料, 3号试料) 测定次数 : 3次总测定次数: 27次 ( = 3名 × 3名 × 3次 )
STAT MENU
路径
Stat ▶ Quality Tools ▶ Gage R&R Study (Crossed)...
3.1
群内工程能力 : ( 潜在工程能力 : 假设群间无变动的条件下的工程能力 )
▶ Cp : 在不考虑偏差,数据的平均与目标一致的假设下的工程能力

→ 基本假设 : 无平均偏差, 无群间变动

▶ Cpk : 考虑偏差的工程能力

→ 基本假设 : 无群见假设
STAT MENU Graph 窗口(3)
Graph窗口 (1)
Graph 窗口(2)
4.4 %R&R 4.5 P/T

Minitab_的基本操作及实例运用

圖形窗口（Graph Window）:顯示各種圖形，一次最多只能打開15個窗口
數據管理概要
數據管理概要
一個工作表可以包括三種數據類型----數值型（numeric）、文本型（text）和日期/時間型（date/time），輸入數據時，該列的數據會自動格式化，Minitab會給該列分配一種數據類型：數值型、文本型、日期/時間型。三種數據類型可在：數據 ▶ 更改數據類型中轉換。
4、若有必要，也可以在List each value（每個值顯示的次數）和List the whole sequence（顯示整個編列的次數）文本框中輸入一個數字
操作和計算數據
歸類并生成相應的子工作表數據集裏面，經常需要對一組數據進行分析或生成圖形。
按條件分類：可以基於一個或多個條件對數據分類，如按兩種已給條件創
會話窗口（Session Window）：顯示諸如統計報表之類的輸出文本
數據窗口（Data Window）：在此可輸入、修改和查看每個工作表的數據列
信息窗口（Info Window）：概括了每個打開的工作表，可以從下拉列表框中選擇要查看的工作表
歷史窗口（History Window）：記錄所有用過的命令
品质管理
- 品质管理工具 - 计数值数据分析
- 测定系统分析 - 管理图分析
- 计量值数据分析 - 工程能力分析
信赖性及数据分析
- 分布分析
实验计划
- 要因实验计划 - 混合实验计划
- 数据的回归分析
- 受益分析
- 反应表面实验计划 - Robust 实验计划
簡介
在Minitab里進行數據分析時，需要使用各種窗口和工具，下面是Minitab環境下各部份簡介：

minitab的使用教材

minitab的使⽤教材第⼀节计量值控制图应⽤案例⼀、Xbar-R控制图应⽤案例某公司SPC⼩组对A产品注塑过程的⼀个关键尺⼨的分布离散过⼤的问题进⾏改进,在控制阶段,他们选⽤了X-R控制图对该尺⼨进⾏监控,应⽤流程如下:1.确定需要控制的过程:本例选定的需控制过程为A产品注塑成型过程。

2.确定需控制的项⽬:A产品的⼀个关键尺⼨规格为5.50+0.05mm3.定义测量系统:因为该过程采⽤3班⽣产,因此项⽬组确定的测量系统为3班各⼀位检验员,共⽤同⼀把卡尺,及各班⽣产的产品.4.量测系统分析:经⼩组分析认为该测量系统可接受5.消除明显过程偏差经过⼩组DMAI各阶段已将注塑成型过程的偏差降⾄最低6.确定抽样数及频率每⼩时⼀次,每次5PCS抽取样本数如下表:表17.计算控制界限:(1)计算X和RbarX=5.501 Rbar=0.031(2)计算X bar图控制界限:UCL=X+A2 R bar =5.501+0.58×0.031=5.519LCL=X-A2 R bar =5.5.01-0.58×0.03=5.483CL= X=5.501(3)计算R图控制界限:UCL=D4 R bar =2.11×0.031=0.065LCL= D3 R bar (⽆)CL=R bar =0.0318.根据作图:图,根据准则未发现异常.9.分析Rbar10分析X图:异常总结如下:bar(1)第6、10、11、26、超过控制界限(2)第3、7、27、28点排列呈⼀定的规律性，因为在这些点上，连续3个点中中⼼线⼀侧有2点超过2ó，即靠近控制界限的点太多。

11、计算过程能⼒：因为处于⾮受控状态，故⽆法计算过程能⼒。

12、Minitab在作X bar-R图中的运⽤：步骤如下：第⼀步：将表中的数据输⼊Minitab⼯作表中如下图：（图1-1）第⼆步：在minitab的下拉菜单中选择stat>control charts>Xbar-R,格⼯如下图（图1-2）第三步选中后出现的对话框出现如下信息：如(图1-3).（图1-3）第四步，点选TEST选项作测试选项选择：见（图1-4）（图1-4）各选项含义如下：超出3sigma的规格点；连续9点出现在中⼼线的⼀侧；连续14点交替上升或下降；中⼼线的⼀侧连续3个点中有2个超过2sigma;中⼼线的⼀侧连续5个点中有4个超出1sigma;连续15点位于1sigma规格内；连续8点超过1sigma规格；第五步：点击Options,输⼊sigma⽔平和控制图标题图1-5 第六步：点击“OK”⽣产我们所需的控制图：如下：图1-6第七步⼯作表输出结果如下：⼆、案例X bar-S控制图案例某公司最近接到⼀批机加⼯订单，因客户对产品的某个关键尺⼨“孔径A”要求极为严格，该公司决定⽤控制图平对该尺⼨的加⼯过程进⾏控制，为了对“孔径A”的分布状态有较为详细-S图对“孔径A”进⾏控制，控制流程如下：的了解，品质⼯程部⼯程师决定⽤Xbar1．确定需控制的过程及项⽬。

minitab GRR范例

利用minitab软件做GRR分析简介零件选取尽量覆盖公差范围，可选三个偏上限，四个中间值，三个偏下限。

A、B、C三名员工分别测量10PCS零件总长17.92+/-0.05 3次，所测结果进行GRR分析。

1、在minitab数据区输入数据，如下图：注：1、part列输数字1-10（代表零件序号），连续9次，person列输入三名测量员的工号或姓名各30行。

A1、A2、A3、B1、B2、B3、C1、C2、C3对应的数据分别代表三名测量员三次测量的相应数据。

2、将A1至C3数据进行堆积，单击如下命令，3、出现对话框，如下图选择相应数据，后单击select 。

4、点Column of current workshee t,双击左侧框中C3 Data，结果如下图。

5、单击OK，则数据堆积在data列中。

6、选择如下命令进行，交叉式方差（Crosse d ANOVA)分析GRR 。

7、出现如下对话框。

part，单击Select，或双击C1 part；同样依次选择C2 person、C3 data 。

对话框如下图9、单击右侧Gage Info…标签，在对话框中填写量具相关信息后，点击OK。

在对话框中根据实际情况填写相关信息，我司要求内容如下：11、信息填写完毕后，单击上图对话框中OK标签。

单击主对话框中OK标签，绘图P e r c e n tPart-to-PartReprod Repeat Gage R&R 16080% Contribution % Study Var % ToleranceS a m p l e R a n g e0.00500.00250.0000_R=0.002733UCL=0.007036LCL=0AB CS a m p l e M e a n17.95017.92517.900__X=17.92573UCL=17.92853LCL=17.92294AB Cpersonpart CBA10987654321109876543211098765432117.95017.92517.900personCB A17.95017.92517.900Gage name:Depth Gauge Date of study :May 25.2012Reported by :W F Tolerance:0.001mm Misc:Components of VariationR Chart by personXbar Chart by persondata By part ( person )data by personG RR for 17.92+/-0.0512、Session 页面有相关数据，结果判定标准如也有客户标准如。

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 ;

计数型MSA(minitab)

数据收集与整理
按照测量计划进行数据收集
按照制定的测量计划，使用合适的测量系统进行数据收集。
数据整理
对收集到的数据进行整理，包括数据筛选、缺失值处理、异常值处理等。
分析数据并评估测量系统的性能
数据分析
对整理后的数据进行统计分析，包括描述性统计、假设检验等。
评估测量系统的性能
根据数据分析结果，评估计数型MSA 的测量系统性能，包括稳定性、重复性、再现性等方面的评估。
进一步研究计数型MSA在不同行业和领域的应用，以拓展其应用范围。
深入研究计数型MSA与其他测量系统评估方法的比较和整合，以提供更全面的测量系统评估方案。
探索使用其他统计软件进行计数型 MSA分析的可行性，以提高分析效率和准确性。
鼓励更多企业采用计数型MSA来评估其测量系统性能，以提高产品质量和生产效率。
同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
案例三：产品包装缺陷检测系统
要点一
总结词
要点二
详细描述
产品包装缺陷检测系统是计数型MSA的又一应用案例，用于检测产品包装的完整性。
产品包装缺陷检测系统通常使用机器视觉技术来识别包装上的缺陷或瑕疵，如裂缝、污渍、缺失标签等。计数型 MSA可以用于评估产品包装缺陷检测系统的准确性，通过比较检测到的缺陷与实际存在的缺陷的一致性来评估。此外，还可以评估产品包装缺陷检测系统的可靠性，通过比较不同时间或不同操作员检测到的缺陷的一致性来评估。
通过识别和纠正测量系统中的问题，可以减少不必要的浪费和返工，从而降低生产成本。
提高生产效率
准确的测量结果有助于加快生产速度，提高生产效率。
ห้องสมุดไป่ตู้
计数型MSA的应用场景

测量系统分析在MINITAB中的运用例

极差图
极差图-非层叠
极差图-层叠Biblioteka 重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
● 在包括平均极差和控制限的标准的极差图上画出了由每个评价人对每个零件测量的多个读数范围。从画在图中得出的数据分析可以得出很多有用的解释。如果所有的极差都受控，则所有评价人的工作状态是相同的，可以认为每人重复测量的重复性是一致的。 ● 如果一个评价人不受控，说明他的方法与其他人不同。如果所有评价人都不受控，则测量系统对评价人的技术很敏感，需要改善以获得有用的数据。 ● 极差图可以帮助我们确定：与重复性相关的统计控制，测量过程中评价人之间对每个零件的一致性。 ● 以上图形的评审显示评价人之间变异性是不同的，应分析并消除其影响。
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
● 与极差法不同，它可以将测量系统的变差分成两个部分：重复性再现性
● 不能确定他们两者之间的交互作用。
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
均值-极差（X-R）法是确定测量系统的重复性和再现性的数学方法，主要步骤如下： 1 选择3个测量人（A,B,C）和10个测量样品(典型)。
4 结果分析
重庆泰利福汽车零部件有限公司
Chongqing Teleflex Automotive Parts Co.,Ltd.
评价人/ 试验#
A
1
2
3
均值
极差
B
1
2
3

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

数值应该在控制限内
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测量系统分析MSA

交叉式数据分析-均值极差法

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-均值极差法
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
包含测量值的列
选择均值极差法
交叉式数据分析-均值极差法
过程公差处输入8
交叉式数据分析-均值极差法

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
测量重复性和再现性研究

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)分析均值极差法不考虑操作者与测量对象之间的交互作用均值极差法将总测量变差分为三类:部件-部件, 重复性和再现性方差法将总测量变差分为四类:部件-部件,重复性,操作者,操作者-部件交互作用

基于Minitab进行测量系统分析

基于Minitab进行测量系统分析基于Minitab进行测量系统分析1.测量系统分析的研究1.1.基本概念数据是测量的结果，“测量”是指确定实体或系统的量值大小为目标的一整套作业。

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。

1.2.测量系统波动的主要来源过程波动的主要来源以及测量系统分析的主要内容如下所示。

图1.测量系统波动来源1.3.重复性&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。

重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的固有波动引起的。

再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性,是指在各种可能变化的测量条件下, 同一被测对象的测量结果之间的一致性, 记为V A。

最普遍出现的重要的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响，特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。

1.4.测量系统分析的依据通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣, 并用它们控制测量系统的偏倚和波动, 以使测量获得数据准确可靠。

一般说来, 测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1 /10, 或容差(USL-LSL)的1 /10。

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。

Minitab_的基本操作及实例运用 (2)

按条件
Minitab自动生成，可随意改动
例如：打开 File ▶Open Worksheet ▶ Data ▶ Eng-product 加班(模拟) A 选择数据 ▶ 子集化工作表（如右图） B 在指定要包括的行下面，选择匹配的行，然后点击条件，弹出对话框 C 在条件一栏，输入条件方程式，如：想要创建平常加班大于10小时，只要输入'平常加班' > 10
数据管理概要 1）生成简单的数字集
1、选择菜单：Calc ▶ Make Patterned ▶ simple Set of Numbers，如右图 2、在Store patterned data in的文本框中，输入数据列名（既可是新列，也可以是已经存在的列），此列用来保存所生成的数据。
3、在From first value（起始值），To last value(最终值)和In steps of(步长，即增量)文本框中输入数字。
4、若有必要，也可以在List each value（每个值显示的次数）和List the whole sequence（显示整个编列的次数）文本框中输入一个数字
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操作和计算数据
归类并生成相应的子工作表数据集里面，经常需要对一组数据进行分析或生成图形。
按条件分类：可以基于一个或多个条件对数据分类，如按两种已给条件创造子集—平时加班大于10小时并且周末加班小于10小时，符合这两个条件的数据行将复制到一个新工作表，原来工作表没有变动。
结果解释：P值等于0，表明体重是身高的一个显着性因子，R2等于 61.6%表明此模型在反应值中所占的比率。
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使用数据分析和质量工具
5)分散分析(ANOVA)
分散分析（ANOVA)把比较两样本总体均值的T-test扩充到比较多于两个均值的test。MINITAB的ANOVA包括一次、二次或者更为复杂的ANOVA模型、等变量检验等。当按照单个变量进行分类时，一个一次ANOVA检验总体均值的相等性。下面我们举一个例子，说明当反应值数据在一列而区分总体的水平值在另一列时，怎样进行数据分析。如果你在工作表中将每个总体的数据置于不同的列，可以运用单因子命令。例子：1.打开文件PULSE.MTW 2.选择统计 ▶方差分析 ▶单因子 3.在反应值响应中，输入体重，在因子中，输入性别。 4.点击图形。 5.选中数据线箱图和残差正态图。点击确认

应用Minitab进行测量系统分析及评价

测量系统是用来对被测特性定量测量或定性评价的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，是用来获得测量结果的整个过程。 1.2 测量系统的统计特性
在实际的生产和测量过程中是不存在理想的测量系统的，但是在进行测量系统评价前，一些基本的统计特性必须满足要求，这是做测量系统分析的前提条件，主要有以下 3 点：
人员，分别对 10 件零件用检定合格的影像仪测量尺寸 1.74依要求，说明测量系统满足要求。
0.04 mm。3 名检测人员均应受过专业培训，且 3 名检测人员在
（4）测量值伊零件编号：显示零件的主效应，用于比较零件间
测量这 10 个零件时，均不能看到零件的编号，且每个测量人员的差异。从图中可以看出：1#、3# 的 9 个测量值相差不大，4# 零件
（1）变异分量：主要以柱形图呈现，表示量具的重复性和再现性（R&R）、重复性、再现性和各部件所占的百分比。从图中可以看出，量具的再现性比重复性好。
图 2 测量值的量具 R&R（方差分析）报告
4 结论通过使用 Minitab 软件对影像仪进行测量系统分析，依据测
量结果进行测量系统分析，最终得出影像仪的量具重复性和再现性满足要求。希望此案例分析过程对其他测量系统的分析评价提供参考和借鉴。
（1）测量系统的分辨率。测量系统可以被检测出并可以如实显示出被测特性的最小变化量。分辨率有很多不同的叫法，如最小示值、最小刻度和最小测量单位等。测量系统的分辨率不够，会影响测量数据的准确性，不能有效地检查出测量系统的过程变差，这样的分辨率不能用于过程分析，必须进行改进。
（2）测量系统必须受控。在分析测量系统时，必须在系统受控的前提下进行，测量系统的过程变差只能由一般原因或者不可避免的原因产生，如两个测量人员使用同一个测具，使用相同的方法，测量结果有差异，这种差异就是不可避免的原因。

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

msa minitab例题详解

msa minitab例题详解MSA（Measurement System Analysis）是对测量系统进行全面评估的一种统计技术，主要用于确定测量系统测量的准确性、重复性和再现性。

在质量控制领域，MSA是确保测量数据准确性的重要手段。

以下是一个使用MINITAB软件进行MSA分析的示例：1. 假设我们要分析一个测量设备在测量长度方面的准确性，首先需要收集数据。

可以请3名检验员使用该设备对同一个部件进行多次测量，得到一系列的测量值。

将这些数据记录在表格中，包括检验员编号、部件编号、测量长度等。

2. 将数据输入MINITAB软件中，选择“质量工具”-“量具研究”-“量具R&R研究（交叉）”。

3. 在弹出的对话框中，输入检验员编号、部件编号和测量长度等变量，并指定部件号和检验员作为分类变量。

点击“确定”开始分析。

4. MINITAB软件会自动进行方差分析，计算测量系统的重复性和再现性。

分析结果会显示量具的R&R值、P/T值、可区分类别数等指标。

5. 根据分析结果，可以对测量系统进行评估。

如果R&R值和P/T值都大于30%，则说明测量系统的重复性和再现性较差，需要采取措施改进。

如果可区分类别数小于5，则说明测量系统的分辨力较低，也需要进行改进。

6. 如果需要进一步了解方差的构成，可以在MINITAB中选择“方差分量”，软件会分别计算重复性和再现性的方差分量，以及合计量具R&R的方差分量。

这些信息有助于了解测量系统各组成部分对总变异的贡献。

7. 除了方差分析外，还可以使用线性回归分析等方法对测量系统进行分析，以评估其准确性和可靠性。

例如，可以请更高一级别的测量设备对同一部件进行多次测量，取其平均值作为真值，然后将该值与被评估设备的测量值进行线性回归分析，以评估被评估设备的准确性。

8. 在完成MSA分析后，可以根据分析结果采取相应的措施，如对设备进行校准、培训检验员等，以提高测量系统的准确性和可靠性。