minitab基础培训(minitab 15中文版)

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测量系统分析
阶段3 数据输入
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测量系统分析
阶段4 用minitab分析（GAGE R&R 研究）：
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测量系统分析
分散的构成要素
量具 R&R
方差分量 来源 方差分量 贡献率 合计量具 R&R 0.0044375 10.67 重复性 0.0012917 3.10 再现性 0.0031458 7.56 操作员 0.0009120 2.19 操作员*产品 0.0022338 5.37 部件间 0.0371643 89.33 合计变异 0.0416018 100.00
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测量系统分析
例题 某电子元件生产厂商为了改善生产线由于产品外径的变动产生的不良制定了项目。他们 首先要对测量产品的测量设备的可信赖性做评估以求数据正确。以能够代表流程的10个产 品，及测量者3人为对象，实施2次反复测量。（Tolerance 1.5） Gage R&R-Slide23.mtw 阶段1 Gage R&R计划 － 选出10个能够代表整个流程范围最少80％的样品 － 反复数：2次 －测量者：3人 阶段2 样品测量 － 尽可能地对测量者或产品进行随机测量 － 事先让测量者不知道要参与实验 － 整 个测量反复2次
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2 t - 双样本
检定两个某集团平均是否有差异 样本数少（30以下）或者不知道母标准偏差的情况下，利用t检定，样本数多的时 候利用t和Z检定 设定有意水准为а，P－值≥а 时H0不抛弃（接受），P－值＜а 时H0抛弃（被否 定）
例题：组立工厂从两个合作业体纳入部件，要想调查这些部件对产品的尺 寸的影响，能否说两个业体的部件对产品的尺寸的影响是不同？检定的有 意水准是5％，假定分散是相同的 （Hypo_output.mtw）


阶段1 假设设定 H0 ：μA = μB＝ μC ＝ μD ＝ μE H1： 至少有一个航空公司不一样。 阶段2 是否满足ANOVA的基本假设（正态性、分散同一性） 正态检定
航空公司A/B/C/D/E 的正态性检定结果 P－Value大于0.05 ，可以判断为带有正 态性。
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One-way ANOVA 例题 分析步骤
（单位：十万元）
A航空 16.5 18.0 14.1
B航空 15.3 14.8 16.1
C航空 19.0 18.4 15.3
D航空 17.1 16.3 18.4
E航空 15.1 14.9 14.6
17.8
17.6
14.2
17.3
16.9
16.9
15.2
14.2
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One-way ANOVA 例题 分析步骤
分散同一性检定
2个集团选择用 F－TEST p-Value 2个以上集团选择用Bartlett‘s 检验 p-Value
Bartlett 检验的 结果p-value 是0.254，大于 0.05的水平， 保留H0 19
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One-way ANOVA 例题 分析步骤

阶段3 ANOVA表的制作
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Minitab基础培训
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一、Minitab简介
MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 计算机
介绍
于1972年，美国宾夕法尼亚 州立大学用来作统计分析、教育用而开发 ，目前已出版 Window 用版本 Version16，并且已在工学、社会学等 所有领域被广泛使用。特别是与Six-sigma关联，在GE、AlliedSignal 等公司已作为基本的程序而使用。
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质量工具
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测量系统分析





偏移 偏移指基准值和测量值的平均间的差异 稳定性 稳定性指对于相同基准样品或者相同样品的特性，长时间测量时得出的测量值的总变动 线性度 线性度是指在测量设备的不同量程区域内测量值与真值间的差异程度 反复性－精确度 反复性指对相同样本的相同特性用相同的测量设备由一名测量者进行多次测量而求出的 测量值的变动 再现性－精确度 再现性是指对相同样本的相同特性用相同的测量设备由不同测量者进行多次测量而求出的 测量平均值的变动。测量者造成的变动
P值> 0.05,不 能抛弃归属假 设，可以说分 散是相同的
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阶段4 有意水准的决定：0.05 阶段5 检定统计量选定：利用T统计量 统计/基本统计量/2 t 双样本 t
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阶段6 检定统计量及P－value计算

阶段7 统计性结论及实际性结论
因p－value值＝0.286 ＞0.05，不能放弃H0，因此不能说业体A和业体B的 部件对产品尺寸的影响不同
信赖性 及 数据分析
- 分布分析 - 数据的回归分析 - 受益分析
实验计划
- 要因 实验计划 - 混合 实验计划 - 反应表面 实验计划 - Robust 实验计划
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三、Minitab基础统计
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基础统计量输出 基础统计量保存
对母平均的推定及检定
对母比率的推定及检定
两个母集团的分散的同一性检定 相关分析 公分散分析 正态性检定

阶段1 在表格中输入数据 阶段2 先把数据用散点图确定大概的模式
从散点图右认为其为强的负相关关系
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Байду номын сангаас
阶段3 为了确定两个变量之间的关联程度，实施相关分析
相关: 啊拜, 版苞 斥荐
啊拜 和 版苞 斥荐 的 Pearson 相关系数 = -0.933 P 值 = 0.000
因P值小于0.05，使用年数与 价格之间有关系
2、 Minitab 的假设检定
区 分 一个母集团
1 Z— 单样本 （知道标准偏差时） 1t— 单样本 （不知道标准偏差时）
二个母集团
2 t— 双样本 t－t— 配对 （对应数据）
多个母集团
方差分析 （ANOVA）
平均值 （正态分布）
比率 分散
1 P—单比率 2 P—双比率 Stat > Basic Statistics > Display Descriptive 2 —Variances Statistics
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阶段1 假设检定 归属假设 H0 ：μ1 = μ2 对立假设 H1： μ1 ≠ μ2 阶段2 正态性检定
A P值＝0.440 B P值＝0.252 均 ＞0.05， 是正态分布
阶段3 等分散检定 统计/基本统计量/双方差

说明： 正态分布的时候：F检定统计量 非正态分布的时候： Levene检定统计量
Chi —square Test Stat > ANOVA > Test for Equal Variance
- 留意水准 : 犯第一种错误的最大概率 - P-Value : 犯一种错误的概率的推定值 - 驳回领域 : 驳回假设的部分领域 - 两侧检定 : 驳回领域存在于两端的检定 - 单侧检定 : 驳回领域存在于分布一端时的检定
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基本统计量
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1、显示描述性统计
资料应为连续性的列资料, 同时应为数值资料。 能输出图表。（Basic Stat.MTW）
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Anderson-Darling 正态性检验 A 平方: 越接近零时判断为接近正态 P-Value : 比留意水准大时为正态性
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p-value是0.016，小于0.05 的水平，抛弃H0 20
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One-way ANOVA 例题 分析步骤

阶段4 统计性结论解释为实质性结论 P值为0.016，A、B、C、D、E航空公司别的出差费用不都是相同的。
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回 归
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相关及回归分析

变量之间的关联性及相关系数 根据回归分析的回归式及通过已提供的输入变量，用决定系数来预测出输出变量
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1 Z（t）-单样本
检定一个某集团平均和目标值是否有差异 样本数少（30以下）或者不知道母标准偏差的情况下，利用t检定，样本数多的时 候利用t和Z检定 设定有意水准为а，P－值≥а 时H0不抛弃（接受），P－值＜а 时H0抛弃（被否 定）
例题：全体LINE上生产的轴承的直径平均应该是110mm，想知道A线生产 的轴承直径平均值是否比全体LINE的平均值小，用15个样品进行调查的结 果如下，A线上生产的轴承的直径的平均值是否小？检定的有意水准是5％ （Hypo_bearing.mtw）
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阶段1 假设检定 归属假设 H0 ：μ =110mm 对立假设 H1： μ ＜ 110mm 阶段2 正态性检定
P值＝0.951＞0.05，是正态分布
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阶段3 检定统计量的选定 －－因不知道标准偏差，利用T统计量
P值＝0.418＞0.05，所以不能抛弃H0 因此不能说A线生产的轴承的直径比110mm小

two－way ANOVA
检定的因子有2个，而且每个因子的水准有几个时，检定各因子水准之间是否有差异的分 析手法
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One-way ANOVA 例题

S公司努力降低海外出差费用，所以调查了各航空公司所需的出差费用，费 用调查的情况如下： 用ANOVA检定航空公司之间每次的出差费用是否有差异 （有意水准а=0.05,ANOVAl-air.mtw）
优点
以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统 计知识便可使用。图表支持良好，特别是与Six-sigma有关联的部分陆 续地在完善之中。
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二、Minitab基本内容
一般统计
- 基础统计 -回归分析 - 分散分析 - 多变量分析 - TABLE(行列) - 探索性 资料(数据)分析 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 - 非母数分析
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ANOVA（方差分析）

对2个以上母集团的平均检定 实际上是2样本的扩展，是找出几个样品平均差异的方法 ANOVA（Analysis of Variance）是对分散进行比较/分析 one－way ANOVA
检定一个实验要因引起的其它几个处理（treatments）的效果差异
例题：下面是对A汽车出库后的使用年数和价格相关的资料，出库后使用年数对价格有多大 的影响。（Corre－car.MTW） 使用年数 1 价格（100万） 2.5 使用年数 4 价格（100万） 1.2
2
2 3 3
1.8
2.2 2.0 1.7
5
6 6 9
1.5
1.2 1.0 0.6
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阶段4 使用回归分析引出回归方程式
回归分析: 啊拜 与 版苞 斥荐
回归方程为 啊拜 = 2.49 - 0.224 版苞 斥荐
回归方程式
自变量 系数 系数标准误 T P 常量 2.4900 0.1441 17.28 0.000 版苞 斥荐 -0.22439 0.03065 -7.32 0.000 S = 0.222919 R-Sq = 87.0% R-Sq（调整） = 85.4% 方差分析 来源 自由度 SS MS F P 回归 1 2.6635 2.6635 53.60 0.000 残差误差 8 0.3975 0.0497 合计 9 3.0610
测量系统引起的分散 （分再现性和重复性两类）
样品引起的分散
总分散
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测量系统分析
标准偏差构成要素
过程公差 = 1.5
研究变异 标准差(SD) (6 * SD) 0.066615 0.39969 0.035940 0.21564 0.056088 0.33653 0.030200 0.18120 0.047263 0.28358 0.192781 1.15668 0.203965 1.22379 %研究变 异 (%SV) 32.66 17.62 27.50 14.81 23.17 94.52 100.00 %公差 (SV/Toler) 26.65 14.38 22.44 12.08 18.91 77.11 81.59
直方图
3 0.2 0.0 -0.2 -0.4 -0.4 -0.3 -0.2 -0.1 残差 0.0 0.1 0.2 1 2 3 4
与顺序
频率
1
0
残差
2
5 6 7 观测值顺序
8
9
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残差柱状图
残差不超过管理限度， 没有任何模式
说明： 回归分析种类：1）根据输入量的分类有单纯回归分析和多重回归分析; 2）根据输入变量和输出变量 关系分类有线性回归模式和非线性回归模式。 26 相关关系不是指因果关系。
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阶段5 残差分析（回归模型是否合适）
啊拜 残差图
残差接近于正态分布
正态概率图
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残差对FIT值的图表，残差是在 0附近随机出现
与拟合值
0.2 90
百分比
50 10 1 -0.50 -0.25 0.00 残差 0.25 0.50
残差
0.0 -0.2 -0.4 0.5 1.0 1.5 拟合值 2.0 2.5