Minitab16中文六西格玛管理高级应用完整培训教程

高级应用培训六西格玛管理培训目标学会Minitab的软件常用操作学会Mi i b的软件常用操作逐步体会在实际工作中应用Minitab逐步体会在实际工作中应用Mi it b深入掌握各功能模块培训知识体系软件操作Minitab统计理论质量管理课程安排基础应用篇（结构功能、描述性统计、图表制作……）（结构功能描述性统计图表制作） 统计分析篇（假设检验、相关与回归分析……….）（假设检验相关与回归分析………）（SPC MSA DOE………）质量工具篇（SPC、MSA、DOE）基础应用篇B i li tiBasic application本节我们将学到：本节我们将学到Minitab使用结构、使用技巧描述性统计原理、方法常见统计公式回顾常见图表制作及分析Minitab 特点，数据处理，快速便捷图形处理，直观形象图形处理直观形象问题解决，深入全面视窗结构工作表窗口图形窗口作表窗图形窗会话窗口项目管理窗口对工作表对图形对项目“D” 表示日期/时间“T” 表示文本’表示‘数值’数据方向列名数据输入区域常用菜单与命令Minitab软件提供强大的Help文件，在该文件里，我们可以找到和质量相关的所有名词解释和计相关的所有式释和统计相关的所有公式以及大量的案例，让我们更深入的掌握统计知识，了解质量内容操作便捷高效可以根据需要把常用的工具放在菜单栏中菜单指令在会话窗口显示结果输出结果保存在表中输入分类变量计算结果思考：输出的属性信息（N、N*、均值标准误、四分位数等表示什么意思？有什么作用？是怎么计算而来的？）图形显示Height 摘要A 平方0.52P 值0.178平均值145.21标准差23.72方差562.720364554Anderson-Darling 正态性检验220200180160140120100第一四分位数125.00中位数145.00第三四分位数156.5021500偏度0.364554峰度-0.060806 N92最小值95.00最大值215.00 140.29150.12 140.00150.00 20722775 95% 平均值置信区间95% 中位数置信区间95% 标准差置信区间95% 置信区间中位数平均值15014814614414214020.7227.75注：Minitab输出的图形，可以直接复制+粘贴到word、pownpoint等软件。

方便做报告时使用数据与图形的对应绿色= 图形与数据同步(图形化汇总)黄色= 数据发生改变，图形有待更新(图形)不能更新(布局图, 或者包括统计结果)白色=不能更新(布局图,或者包括统计结果)(图形化汇总)图形编辑18均值1452Height 的直方图正态16141210率145.2标准差23.72N 928642频Height 的直方图220200180160140120100Hei ght1816141210率均值145.2标准差23.72N 92正态22020018016014012010086420H i ht频步骤：1、单击选中所有条形Height 2、再单击选中想要编辑的条形3、双击该条形，出现编辑对话框（如中图）条，辑常用图表制作箱线图直方图散点图这些图形的作用时间序列图分别是什么呢？箱线图候诊时间箱线图图形→箱线图异常值6050上午和下午为分类变量Max4030待时间Q 32010等Q 2MinMorningAfternoont i m e o f d a y预约在上午的候诊时间箱线图Q 1预约在下午的候诊时间箱线图点图身高的点图图形→点图性别作为分类变量1S e x208192176160144128112962He ig h t男性身高分布女性身高分布点图常用于质量分析中的分层！图形→直方图Height 的直方图直方图作用：181614常用于定性判断样本分布情况（正态12108频率分布）642怎么样来编辑图220200180160140120100Height项目:MINITAB.MPJ; 工作表: descriptive; 2008-08-06; BY:Vellen形呢？能在图形上添加参考线吗18120180Height 的直方图1614121086频率42220200180160140120100Heigh t项目:MINITAB2.MPJ; 工作表: descriptive; 2008-08-15; BY:Vellen图形→散点图身高和体重的散点图身高和体重相关性220200180160高身140120100646260667674687270体重体重和身高呈现出正相关趋势散点图(分组)身高和体重的散点图（分组）身高和体重相关性22020012Sex 180160140身高120100767472706866646260体重体重和身高呈现出正相关趋势散点图(分割面板)7672686460身高和体重的散点图（分割面板）身高和体重相关性22020018012160140120身高7672686460100体重体重和身高呈现出正相关趋势组块变量:Sex 散点图用来判断两个变量之间的相关关系（一次关系、组块变量: Sex间的相关关系（次关系、二次关系等，此图常常用于回归分析）时间序列图ABC公司月度销售额的时间序列图广告机构为分类变量450400）Alpha Omega广告机构350300销售额（万元250200十二月十月八月六月四月二月十二月十月八月六月四月二月月份用两家广告公司的销售额比较时间序列图用于考察样本数据随时间变化而呈现的趋势您想要评估四个供应商提供原材料产品的耐用性。

根据四产产个供应商提供的原材料生产的产品中测量60 天后的耐用性。

请用相关的图形进行判断和分析。

Data/供应商.MTW公司关心相机电池的新配方是否能够很好地满足顾客的需要。

市场调公司关相机电池的新配方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。

您收集了使用过不同时间的（新旧配方）电池的样本。

然后，您在每个电池放电后立即测量了其剩余电压（放电后电压），而且还测在每个电池放电后立即测量了其剩余电压（放电后电压）而且还测量了电池能够再次放电所需的时间（放电恢复时间）。

请创建一个按配方分组的合适图形来检查结果。

在5.25 秒的临界放电恢复时间处包括一条参考线。

同来产您的公司采用两种不同的过程来生产塑料小球。

能源是一项主要成本，您想尝试一种新的能源来源。

您在前半个月使用A 来源（原有来源），而在后半个月使用 B 来源（新来源）。

请创建一个合适的图标，用以说明两个来源下新来）请建个合标个来两种过程的能源成本。

Data/能源成本.MTW第二部分统计分析篇Statistics Analysis统计分析篇之假设检验Hypothesis假设检验本节学本节我们将学到：1、假设检验概念、原理2、假设检验原则、步骤3、两类错误（弃真、纳伪）4、P值、置信区间5、单样本Z检验6、单样本T检验7、双样本T检验样本检验8、功效和样本数量的确定统计方法结构统计方法描述统计推断统计我们在什么时候参数估计假设检验会用到参数估计？为何用假设业务问题：•某炼钢炉改变原操作方法以提高钢的收得率，现用二种方法各炼10炉，如何从10组数据来比较钢的收得率有显著提高？何数据来较钢的收得率有著提高•客户要求交货期为30天，现从运作中收集实际交货期数据，问：实际交货期是否符合客户要求？我认为该企业员工的平50岁岁!均年龄为均年龄为50务业务问题统计问题统计解决方案业务解决方案上述问题都可以看成对总体或总体参数的某个假设，然后利用从总体中抽取的样本来判断假设的真伪。

这就是假设检验问题。

问题请将上述业务问题转化成统计问题第一个业务问题实际上是检验二个总体的均值是否相等，即μ1 = μ2； 第二个问题实际上是检验交货期的均值是否小于等于30，即μ≤30。

什么是假设检验1.概念•事先对总体参数或分布形式作出某种假设•然后利用样本信息来判断原假设是否成立22.类型•参数假设检验•非参数假设检验3.特点•采用逻辑上的反证法•依据统计上的小概率原理假设检验的总体过程检验决策总体假设统计运算抽取样本假设检验的基本思想抽样分布这个值不像我们应... 因此我们拒该得到的样本均值...绝假设　= = 2020m ... 如果这是总体的真实均值样本均值m = 5020假设检验原则等号放在原假设原假设（Ho）和备择假设（H）完备且互斥1，备择假设称为研究假设，把变化后的问题放在备择假设中双侧检验检验企业生产的零件平均长度是否为4厘米•从统计角度陈述问题(U = 4)•从统计角度提出相反的问题(U≠4)–必需互斥和穷尽•提出原假设(U= 4)(U=4)•提出备择假设(U≠4)–有≠符号单侧检验采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上建立的原假设与备择假设应为H 0:U=1500H1:U≠1500双侧检验与单侧检验与单研究的问题假设双侧检验左侧检验右侧检验H0m = m0m ≥m0m ≤m0H1m ≠m0m < m0m > m0假设检验中的两类错误1.第一类错误（弃真错误）•原假设为真时拒绝原假设•第一类错误的概率为(Alpha)第类错误的概率为(Al h)–被称为显著性水平22.第二类错误（取伪错误）•原假设为假时接受原假设•第二类错误的概率为β(Beta)–1-β被称为检验功效两种错误的关系α和β的关系就像翘翘板你不能同时减翘翘板，α小β就大，α大β就小β少两类错误!α假设检验的步骤提出原假设和备择假设确定适当的检验统计量规定显著性水平　计算检验统计量的值作出统计决策显著性水平与拒绝域抽样分布置信水平拒绝域拒绝域a/2a/21 1 --　接受域H 0值临界值临界值样本统计量显著性水平与拒绝域抽样分布置信水平拒绝域11-a接受域样本统计量值H临界值什么是P 值1.是一个概率值是个概率值2.是观测到的原假设为真时的概率•左侧检验时，左侧检验时，P P 值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积•右侧检验时，右侧检验时，P P 值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积3.被称为观察到的被称为观察到的((或实测的或实测的))显著性水平•H0H0能被拒绝的最小值能被拒绝的最小值。