Minitab统计分析（上）

Minitab统计分析(上）

Minitab介绍

1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一；2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。Minitab与6 Sigma的关系1.在上个世纪80年代Motolora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；2.6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成； 3.即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。Minitab的功能

1.计算功能(1)计算器功能 (2)生成数据功能(3)概率分布功能 (4)矩阵运算2.数据分析功能

(1)基本统计 (2)回归分析(3)方差分析 (4)实验设计分析(5)控制图 (6)质量工具(7)多变量分析时间序列；列联表，非参数估计，EDA，概率与样本容量。3.图形分析(1)直方图

(2)散布图(3)时间序列图 (4)条形图(5)箱图 (6)矩阵图(7)轮廓图三维图，点图，饼图，边际图，概率图，茎叶图，特征图。课程内容安排1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.在两天的时间里，主要的课程内容安

排如下：Minitab界面和基本操作介绍

数据的生成(Make Random Data)数据的生成结果生成有规律的数据

Select:计算 >产生模板化数据 >简单数集结果输出数据类型的转换(Change Data Type)Select: 数据> 更改数据类型 > 数字到文本数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: 数据 > 堆叠 > 列数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: 数据 > 堆叠 > 列的区组数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: 数据 > 转置列转置结果连接（Concatenate）Select: 数据 > 合并连接结果编码（Code）

Select: 数据 > 编码>数字到文本编码结果Minitab之常用图形QC手法常用的图形如下：(1)特性要因图 (2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图 (4)散布图(5)直方图 (6)时间序列图特性要因图 练习输入表中Select: 统计 > 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计 > 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据

Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习 输入数据

Select: 图形> 直方图

例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图(2)计算均值x和标准差s(3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.结果输出时间序列图练习 输入数据

Select: 图形> 时间序列图结果输出Minitab的SPC使用一.控制图原理控制图

1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点a.产品的质量具有变异性至工业革命以后，人们一开始误认为：产品是由机器造出来的，因此、生产出来的产品是一样的。随着测量理论与测量工具的进步，人们终于认识到：产品质量具有变异性，公差制度的建立是一个标志。b.产品质量的变异具有统计规律性产品质量的变异也是有规律性的，但它不是通常的确定性现象的确定性规律，而是随机现象的统计规律。2.控制图的原理a.计量值产品特性的正态分布b. 3σ 控制方式下的产品特性值区间二.常规控制图及其用途Minitab可提供的图形Xbar-R做法Xbar-R是用于计量型判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。判异准则：一点超出控制界限，连续六点上升或下降或在同一侧，不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。Xbar-R练习输入参数决定测试要求判 异 准 则

准则1：一点超出控制界限准则2： 连续9点在中心线的同

侧准则3：连续6点呈上升或下降趋势准则4：连续14点上下交替准则5：连续3点中有2点落在中心线 同一侧的B区以外准则6：连续5点中有4点在C区之外(同侧)准则7：连续15点在中心线附近的C区内准则8：连续8点在中心线两侧而无一点在C区决定标准差的估计方法决定选项决定选项(续)判 图1.请判定前图是否有异常2.请问本图为解析用图或是控制用图 Xbar-s做法

输入参数判 图1.请判定前图是否有异常2.请问本图为分析用图或是控制用图 I-MR图做法

输入参数图形输出判 图1.请判定前图是否有异常2.请问本图为解析用图或是控制用图I-MR-R图做法输入参数图形输出判 图1.请判定前图是否有异常2.请问本图为分析用图或是控制用图

Z-MR(标准化的单值移动极差)图做法输入参数决定估计图形输出P图做法P图练习1.P图只能适用在二项分布的质量特性性。2.在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。输入数据输入参数决定判异准则

图形输出NP图做法NP图练习1.np图只能适用在二项分布的质量特性性。2.在做np图时，要注意其样本数必须达到

1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。输入数据 图形输出C图做法C图练习1.c图只能适用在泊松分布的质量特性上。2.在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。 3.另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。输入数据输入参数决定判异准则图形输出

U图做法U图练习1.u图只能适用在泊松分布的质量特性上。2.在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。

输入数据输入参数图形输出EWMA做法EWMA的全称为Exponentially Weighted Moving Average，即指数加权移动平均控制图。EWMA图的特点：

1.对过程位置的稍小变动十分敏感；2 .图上每一点都综合考虑了前面子组的信息；3 .对过程位置的大幅度移动没有Xbar图敏感；4 .可应用于单值，也可应用于子组容量大于1的场合。EWMA图的适用场合：

1.可用于检测任意大小的过程位置变化，因此常用于监2.控已受控过程，以发现过程均值相对于目标值的漂移EWMA练习

输入参数图形输出CUSUM做法CUSUM的全称为Cumulative Sum,即累积和控制图.CUSUM图的特点：

1.可以检测每个样本值偏离目标值的偏差的累积和；2.可应用于单值，也可应用于子组容量大于1的场合；3.要求每个子组的样本容量相等。CUSUM图的适用场合：

1.CUSUM图适用于在过程受控时,检测过程实际值2.偏离目标的异常点，作用与EWMA图类似。输入参数图形输出