DOEMinitab操作教程

Six Sigma-31
Inter action Plot
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Six Sigma-32
Main Effects Plot
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Six Sigma-33
Cube Plot
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Six Sigma-34
3、解读实验结果
解读Minitab 输出
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Six Sigma-21
实验矩阵
因子A 因子B 因子C
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Six Sigma-22
执行实验：收集实验数据
打印实验矩阵
执行实验，收集实验数据， 将数据登陆到Minitab。
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Six Sigma-23
2、分析实验过程
Stat>DOE>Factorial>Analyze Factorial Design
0.012 0.199
0.002
S = 1.29099 R-Sq = 99.62% R-Sq(adj) = 99.11%
Analysis of Variance for Yield (coded units)
Difference = mu (Material A) - mu (Material B) Estimate for difference: -0.410000 95% CI for difference: (-2.754808, 1.934808)
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Six Sigma-6
检验ANOVA表格（缩减模式，最佳模式） 检验图表
（交互作用、主效应、立体、残差、及等方差图） 考虑实际上为显著的效应
（计算效应在模式中的百分比） 数学模式 残差分析
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Six Sigma-35
ANOVA表格
• Estimated Effects and Coefficients for Yield (coded units)
Paired T-Test and CI: Material A, Material B
H0：两种材料寿命没有差异
Paired T for Material A - Material B
Ha：两种材料寿命有差异
N Mean StDev SE Mean
Material A 10 10.6300 2.4513 0.7752
Response:输入回应值
Terms:选取分析因子（全因子：变数和交互作用 部分因子：仅变数）
Graphs：主因图：常态机率和柏拉图， Cube Plot、 残差图
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Six Sigma-24
Stat>DOE>Factorial>Analyze Factorial Design
Six Sigma-28
常态机率图
跳到线外的红点表示因子显著。
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Six Sigma-29
Stat>DOE>Factorial>Factorial Plots
分别选择Setup
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Six Sigma-30
选择Responses及因子
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Level (水準)
－
＋
160
180
20
40
A
B
讨论： ‧‧因子为在此实验中要被研究的变数 ‧‧水准代表因子的设定：
负水准〝－〞代表较小的值 正水准〝＋〞代表较大的值
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Six Sigma-15
一个23因子设计 (3因子二水准)
Minitab 中的标准实验设计步骤： 1、建构实验设计 2、分析实验过程 3、解读实验结果
0.925000
• Concentration
-1.52500
• Catalyst
-71.5000
• Temperature*Concentration
0.00750000
• Temperature*Catalyst
0.425000
• Concentration*Catalyst
-0.425000
• Temperature*Concentration*Catalyst 0.00250000
Effect Coef SE Coef T 64.250 0.4564 140.76
23.000 11.500 0.4564 25.20 -5.000 -2.500 0.4564 -5.48 1.500 0.750 0.4564 1.64 10.000 5.000 0.4564 10.95
P 0.000 0.000
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2020/10/30
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1、男球鞋案例
1、资料登陆 2、选择统计工具2 sample t 3、图形 4、选择统计工具Paired t 5、图形 6、为什么会得到不同的结论
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Six Sigma-2
1、资料登陆
• 1、把资料登陆到Minitab软件，输入资料的操作类似Excel软件，如 下图：
不需要移除太多的项目 保留一些不显著的项目已确认 没有错误的移除显著的项目
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Six Sigma-38
因子AB是否真的显著？
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Six Sigma-39
将Alpha设为0.01
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Six Sigma-40
因子AB并不显著.
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Six Sigma-10
5、图形
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
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Six Sigma-11
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
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Six Sigma-12
两种材料有显著差异，研发处的建议被接受。
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Six Sigma-16
1、建构实验设计
方法论：
Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design
Type of Design:选择设计种类 Number of Factors:选择因子数目 Design：选择设计（解析度、中心点、反复数）
Two-sample T for Material A vs Material B
N Mean StDev SE Mean Material A 10 10.63 2.45 0.78 Material B 10 11.04 2.52 0.80
H0：两种材料寿命没有差异 Ha：两种材料寿命有差异
P>0.05,接收H0。
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Six Sigma-3
2、选择统计工具2 sample t
• 路径：Stat>Basic Statistics>2-Sample t…
•
选择Samples in different columns
•
First选择'Material A‘
•
Second选择'Material B'
选择Samples in columns First sample: 选择'Material A‘ Second sample:选择'Material B‘ 然后点击Graphs…
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Six Sigma-9
点击每一个方框，使其选中，然后单 击OK。
然后回到Session窗口：
Factor：输入名称和水准 Options：（取消）随机化选项
执行实验：收集实验数据
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Six Sigma-17
Minitab：Stat>DOE>Factorial>Create Factorial Design
选择设计种类 选择因子数目
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Six Sigma-18
• Temperature*Catalyst
10.000
5.000
• Concentration*Catalyst
-0.000
-0.000
• Temperature*Concentration*Catalyst 0.500
0.250
• Analysis of Variance for Yield (coded units)
• Source • Main Effects • 2-Way Interactions • 3-Way Interactions
DF Seq SS Adj ຫໍສະໝຸດ BaiduS Adj MS F P
3 1112.50 1112.50 370.833 * *
3 204.50 204.50 68.167 * *
1 0.50
0.50
0.5D0O0EMinitab操*作教*程
我们之前计算的系数
误差项目自由度为零
Six Sigma-36
Estimated Coefficients for Yield using data in uncoded units
Term
Coef
• Constant
-85.5000
• Temperature
选择设计（解析度、中心点、反复数）
Design…
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Six Sigma-19
Factor：输入名称和水准
输入名称和水准
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Six Sigma-20
Options：（取消）随机化选项
正常实验要随机进行！
在正式实验时不能 取消此项选择！此处
仅教学使用
Six Sigma-13
6、为什么会得到不同的结论？
• 到底我们该相信那个结论？ 不了解基本的统计观念会有什么坏处？
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Six Sigma-14
2、化学实验设计案例
Factor (因子)
Temperature(T) Concentration(C) Catalyst (K)
3、图形
两种材料没有显著差异，研发处的建议被拒绝。
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Six Sigma-7
两种材料没有显著差异，研发处的建议被拒绝。
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Six Sigma-8
4、选择统计工具Paired t 路径：Stat>Basic Statistics>Paired t…
然后点击Graphs…
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Six Sigma-4
点击每一个方框，使其选中，然后 单击OK。
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Six Sigma-5
点击 到Session视窗
Results for: BOY'S SHOE.MTW
Two-Sample T-Test and CI: Material A, Material B
P<0.05,拒绝H0。
Material B 10 11.0400 2.5185 0.7964
Difference 10 -0.410000 0.387155 0.122429
95% CI for mean difference: (-0.686954, -0.133046)
T-Test of mean difference = 0 (vs not = 0): T-Value = -3.35 P-Value = 0.009
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Six Sigma-41
最佳模式
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两个变数和 一个交互作用 统计上是显著
的！
Six Sigma-42
最佳模式的ANOVA表格
Term Constant Temperature Concentration Catalyst Temperature*Catalyst
• Alias Structure • Temperature • Concentration • Catalyst • Temperature*Concentration
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Six Sigma-37
缩减模式—改变选取的项目
•移除最小的效应 •检视
机率图 柏拉图 ANOVA 表格 •重复移除下一个最小的效应 •一直持续到模式为”最佳模式” •”最佳模式”的提示
:输入回应值
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Six Sigma-25
Terms:选取分析因子
全因子选3 部分因子选1或2
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Six Sigma-26
Graphs：选择图表
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Six Sigma-27
效应柏拉图
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超过红线代表效应显著
• Term
我们之前计Eff算ec的t 效应 Coef
• Constant
64.250
• Temperature
23.000
11.500
• Concentration
-5.000
-2.500
• Catalyst
1.500
0.750
• Temperature*Concentration
1.500
0.750