LSQ 管理自主培训教材 C D M I A MINITAB 操作指南Minitab_ 专业论坛 www.mimitab.cn 课程内容 时间分配 序 MINITAB 简介 5′ 第一章 “文件”菜单基本操作 5′ 第二章 “数据”菜单基本操作 10′ 第三章 “计算”菜单基本操作 10′ 第四章 “图形”菜单基本操作 30′ 休 息 10′ 五章 “统计”菜单基本操作 50′ 课程内容架构及课程设计 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 序MINITAB 简介 一 MINITAB 历史简介 二 MINITAB 界面简介 三 MINITAB 菜单简介 一、 MINITAB 发展历史 起源 1972 年，美国宾夕法尼亚州立大学为作统计分析、教育用而开发，目前已在工学、社会学等所有领域被广泛使用。 发展 在 GE 、 MOTOROLA 等公司已作为基本的程序而使用，且与 Six-sigma 有关联的部分陆续地在完善之中。 版本 Minitab = + = + R13 R14 R15 Mini Tabulator 小型 计算机 二、 MINITAB 界面简介 标题栏：显示文件名称 菜单栏：显示功能模块 会话栏： 直接输入 Minitab 的命令或显示类似统计表的文本型结果文件的窗口 工作表：用于直接输入数据或可以修改的窗口 三、 MINITAB 菜单简介 文件 (F): 主要是资料的开启和储存 编辑 (E): 编辑工作表资料 , 外部 data 的 link 及 command link editor 副功能表 数据 (A): 工作表资料的分割、合并、排序、堆垒、资料形态的改变等功能 计算 (C): 利用内部函数的资料计算及利用分布函数的资料生成 统计 (S): 执行统计分析如基础统计、假设检验、回归分 析、 ANOVA 、 DOE………… 图形 (G): 各种图形的绘制、编辑如散布图、直方图、箱型图、正态分布图……… 编辑 (D): 不使用功能表，直接使用命令行作业 工具 (T): 工具列 窗口 (W): 窗口画面的管理 帮助 (H): 操作说明 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第一章“文件”菜单基本操作 “ 文件”菜单功能概述 一 打开项目二 打开工作表 “ 文件”菜单功能简介 一、 打开项目 二、 打开工作表 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第二章“数据”菜单基本操作“ 数据”菜单功能概述 一、拆分列二 堆叠 “ 数据”菜单功能概述 （两列堆垒） （行堆垒成列） （多列堆垒） （列拆分为列） 一 拆分列 二 堆叠 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第三章“图形”基本操作 一、散点图 二、直方图 三、箱线图 “ 图形”菜单功能概述 展示两列数据间的相关趋势； 展示一列数据的分布状况； 展示混合数据间的分布差异。 展示一列数据的分布状况； 展示混合数据间的分布差异。 一 散点图 282726252423222120 14 12 10 8 6 4 2 0 温度 不良 率% 不良率% 与 温度 的散点图 结论：温度很有可能影响到不良率 二 直方图 案例： D 处 7 线 PRESS 有三台并行生产，需判断它们之间对 Tilt 是否有差异。 直方图 1086420- 2 6 5 4 3 2 1 0 TI LT 频率 TI LT 的直方图 12840- 4 0. 25 0. 20 0. 15 0. 10 0. 05 . 00 TI LT 密度 333 2. 658 6 286 1. 799 7 625 3. 462 8 均值 标准差 N 605 608 612 PRESS TI LT 正态 三 箱线图 10 8 6 4 2 0 2 TIL T TI LT 的箱线图 612608605 10 8 6 4 2 0 2 PRESS TIL T TI LT 的箱线图 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第四章“统计”基本操作第一节、基本统计第二节、回归分析第三节、方差分析第四节、控制图第五节、质量工具 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第一节基本统计一、显示描述性统计二、单样本 t 检验三、双样本 t 检验四、１Ｐ检验五、 2 Ｐ检验六、相关分析七、正态检验 基本统计概述 统计均值、标准差 １组连续数据与标准比较 ２组连续数据之间比较 １个比率与标准比较 ２个比率之间比较 ２个以上变量间相关性分析 变量是否呈正态分布检验 一 显示描述性统计数据 二 单样本 t 检验 根据历史经验， Tilt 的测量数据的分布接近于正态，但假设不知道 。为了检验总体平均值是否为 5 并获得平均值的 9 ５ % 置信区间，需要使用 t 过程。 结论： P>0.05, 无法否定原假设，即样本所代表的总体的平均值＝５。故混合 tilt 的均值无异常。 三 双样本 t 检验 结论： P<0.05, 否定原假设 , 故各PRESS 的 tilt 的均值有显著差异 ,造成混合 tilt 的波动大 . 四 单比率检验 (1P) 县地区检察官想竞选州地区检察官职位。她已决定，如果她的党派成员中支持她的人超过 65% ，她就放弃县检察官职位，而竞选州检察官职位。您需要检验 H0 ： p = .65 与 H1 ： p > .65 。 作为竞选活动管理者，您收集了 950 名随机选择的党派成员的数据，并发现有 560 人支持该候选人。您进行了一项比率检验，以确定支持者的比率是否大于必需比率 0.65 。此外，还构造了 95% 的置信限，以确定支持者比率的下限。 结论： P=1>0.05, 无法否定原假设，即支持候选人的党派成员的比率不大于 0.65 这一必需比率 , 建议她不要竞选州地区检察官职位。 五 双比率检验 (2P) 作为一个部门经理，你需要决定选购一款复印机。经过比较 20 多个品牌复印机的价格、质量、售后等多方面因素后，选定了两款：A 、 B 。由于之前公司已经有使用这两种复印机，所以随机 50 个数据，发现 A 款有过 6 次维修记录，而 B款有过 8 次维修记录。 该部门经理要选购复印机哪款1 、两个母体比例差异量 95% 的信赖区间： (-0.175790, 0.0957903) ，在这个区间内，包含 0 ，即两个母体的比例相等 2 、差值 = 0( 与 ≠ 0) 的检验 : Z = -0.58 P 值 = 0.564 ，即 95% 置信区间， P-Value ＞ 0.05 ，接受原假设，即复印机 A 与 B 之不良率相等。 六 相关分析 现有 200 名学生的语文和数学 SAT 得分以及大学一年级平均成绩，我们要研究这些变量之间的相关性。我们使用具有默认选项的相关来显示 p 值。 结论： P 都 <0.05, 语文和数学都与学习好坏有显著相关。 七 正态性检验 151050- 5 99 95 90 80 70 605040 30 20 10 5 1 TI LT 百分 比 均值 4. 571 标准差 3. 558 N 21 AD 0. 519P 值 0. 166 TI LT 的概率图正态 结论： P 都 >0.05, TILT 呈正态分布 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第二节回归分析 一般回归分析 回归分析概述 一班现线性回归分析 拟合线图回归分析 一、简单回归分析概述 的数据中推定其模型的统计性分析方法。根据这样的函数模型，从一个 变量的变化能预测另一个变量的变化。 如）父亲和儿子的身高关系、工程温度影响的制品强度 输出变量：欲预测的变量，受输入变量影响。 输入变量：影响输出变量的变量。 输入变量与输出变量（反应变量） 父亲的身高和工程温度都是独 立变量，儿子的身高和制品强 度都是输出变量。 一、简单回归分析概述 R-Sq 值叫决定系数，用 R2 表示 在 0 R2 1 范围，总变动中被回归线说明的变动所占的比率 R2 值越接近 1 时，回归线越高，判断越有意义 合理的值是多少？根据情况不同，尤其是工程和工程和产业不同。 一般值为 0.7 以上是可以认为输出变量和输入变量的关系大 如果 R2 是 0.679 （ 67.9% ），用回归方程式能说明散布的 67.9% ， 剩下的 32.1% 是别的原因造成的 决定系数 一、简单回归分析概述 输出变量：欲预测的变量，受输入变量影响。 输入变量：影响输出变量的变量。 简单的线性回归 简单的线性回归，研究两变量间的关系： 响应变量（ Y ）和预测变量（ X ） 如果两变量的关系存在，线性回归模型可预测响应输出 线性回归方程 一、简单回归分析概述 到了有关对相同机械保养记录的如下数据： 3 1 5 8 1 4 2 6 9 3 5 7 2 6 39 24 115 105 50 86 67 90 140 112 70 186 43 126 使用年度 ( 年 ) 保养费用 ( 千元 ) 1 ）求说明 X 与 Y 之间关系的回归方程式 若使用年度为 10 年，保养费用为多少？ 一、简单回归分析概述 结果确认 > 残差分析 检验残差的正态性 直方图表现残差的分布形态 残差 vs 拟合值表示残差随 Y 变化的分布，希望在 0 两侧的分 布是任意的，平均值接近 0 残差 vs 观测值顺序 . 表示残 差按资料提供顺序的分布趋势， 希望是随机的 50250- 25- 50 99 90 50 10 1 残差 百分 比 1501251007550 60 40 20 0 20 拟合值 残差 6040200- 20 3 2 1 0 残差 频率 161412108642 60 40 20 0 20 观测值顺序 残差 正态概率图 与拟合值 直方图 与顺序 保养费用 残差图 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第三节方差分析 一、单因子 ( 堆叠 ) 方差分析二、单因子 ( 未堆叠 ) 方差分析 方差分析概述 一、单因子 ( 堆叠 ) 方差分析 612608605 10 8 6 4 2 0 2 PRESS TIL T TI LT 的箱线图 二、单因子 ( 未堆叠 ) 方差分析 R612R608R605 10 8 6 4 2 0 2 数据 33333 28571 625 R605, R608, R612 的箱线图 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第四节Xbar-s 控制图 控制图概述 Xbar-s 控制图 191715131197531 120 100 80 样 本 样本 均值 __X =101. 03 UCL=130. 72 LCL=71. 35 191715131197531 50 40 30 20 10 样 本 样本 标准 差 _S=28. 77 UCL=50. 67 LCL=6. 88 血糖水平 的 Xbar - S 控制图 LSQ 管理自主培训教材 C D M I A 第五节质量工具 正态能力分析 质量工具概述 一、正态能力分析 210180150120906030 LSL USL LSL 80 目标 *USL 180 样本均值 101. 033样本 N 180 标准差（组内） 29. 6848 标准差（整体） 28. 9956 过程数据 Cp 0. 56 CPL 0. 24CPU 0. 89 Cpk 0. 24 Pp 0. 57 PPL 0. 24 PPU 0. 91Ppk 0. 24 Cpm * 整体能力 潜在（组内）能力 PPM < LSL 255555. 56 PPM > USL 5555. 56PPM 合计 261111. 11 实测性能 PPM < LSL 239300. 42 PPM > USL 3905. 08PPM 合计 243205. 50 预期组内性能 PPM < LSL 234104. 48 PPM > USL 3230. 71PPM 合计 237335. 20 预期整体性能 组...