MINITAB數(shù)據(jù)分析

1、1Minitab!雷艷2MinitabvMinitab基本操作vMinitab基本界面和操作介紹v常用圖形v因果關(guān)系圖v散布圖v直方圖v箱圖v莖葉圖vSPC圖表使用v工序能力分析v基本統(tǒng)計(jì)分析v數(shù)據(jù)描述v方差分析3第一部分：Minitab簡介4Minitab的功能v計(jì)算功能計(jì)算功能計(jì)算器功能生成數(shù)據(jù)功能概率分布功能矩陣運(yùn)算5Minitab的功能v數(shù)據(jù)分析功能數(shù)據(jù)分析功能基本統(tǒng)計(jì)回歸分析方差分析實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析控制圖質(zhì)量工具可靠度分析多變量分析 時(shí)間序列 列聯(lián)表 非參數(shù)估計(jì) EDA(探索性數(shù)據(jù)分析 ) 概率與樣本容量6Minitab的功能v圖形分析圖形分析直方圖散布圖時(shí)間序列圖條形圖箱圖矩陣圖輪廓圖

2、 三維圖 點(diǎn)圖 餅圖 邊際圖 概率圖 莖葉圖 因果圖7Minitab界面和基本操作介紹8各MINITAB 窗口作用：v會(huì)話窗口會(huì)話窗口（Session window）顯示諸如統(tǒng)計(jì)報(bào)表之類的輸出文本 。v數(shù)據(jù)窗口數(shù)據(jù)窗口（Data windows）在此可以輸入、修改數(shù)據(jù)和查看每個(gè)工作表的數(shù)據(jù)列。v信息窗口信息窗口（Info window） 概括了每個(gè)打開的工作表。可以從下拉列表框中選擇要查看的工作表。v歷史窗口歷史窗口（History window ）記錄了所用過的命令。v圖形窗口圖形窗口（Graph windows） 顯示各種圖形。一次最多只能打開15個(gè)圖形窗口 。會(huì)話窗口數(shù)據(jù)窗口狀態(tài)條圖形窗

3、口快捷菜單歷史窗口信息窗口工具條9工具欄的介紹打開文件打開文件保存文件保存文件打印窗口打印窗口剪切剪切復(fù)制復(fù)制粘貼粘貼恢復(fù)恢復(fù)插入單元格插入單元格插入行插入行插入列插入列移動(dòng)列移動(dòng)列剪切單元格剪切單元格最后一次對話框最后一次對話框程序窗口程序窗口上一次記憶刷上一次記憶刷下一次記憶刷下一次記憶刷數(shù)據(jù)窗口數(shù)據(jù)窗口管理圖形管理圖形撤銷撤銷幫助幫助關(guān)閉圖形關(guān)閉圖形10Minitab界面數(shù)據(jù)類型. 數(shù)值型(numeric )、文本型(text)、日期/時(shí)間型(date/time)v數(shù)值型數(shù)據(jù)由數(shù)字構(gòu)成，如：1，2，3，5。v文本型數(shù)據(jù)由以下幾種構(gòu)成:字母、數(shù)字、空格和特殊字母如“Test number

4、4”v日期/時(shí)間型數(shù)據(jù)可以是日期（如Jan-1-2000 或者3/13/1999），時(shí)間（例如：09:30:22AM),也可以是二者均有（如：5/13/2000 09:30:25 AM).MINITAB 將日期 和時(shí)間以數(shù)字的形式存儲(chǔ)，但是可以選擇任意一種格式來顯示。 輸入數(shù)據(jù)時(shí)，該列的數(shù)據(jù)會(huì)自動(dòng)格式化。列 代 碼日 期 /時(shí) 間 型文 本 型數(shù) 值 型列名稱11Minitab 菜單菜單(File)打開打開新建 : File - New(project, worksheet)打開保存的 Project : File - Open project打開保存的 Worksheet : File -

5、Open Worksheet打開保存的 Graph : File - Open Graph用ODBC打開 : File - Quary Database打開TXT : File - Others file - Import special txt 保存保存保存為當(dāng)前文件名 : File - Save(project, worksheet)另存為 : File - Save as(project, worksheet)TXT保存: File - Other file - Export special txt注注) Open Graph 下方的下方的 Save as 為根據(jù)選擇的為根據(jù)選擇的窗口可

6、更改保存內(nèi)容。窗口可更改保存內(nèi)容。打印打印打印當(dāng)前選擇 window : File - Print12數(shù)據(jù)的堆積（Stack&Unstack） Select: Data Stack/Unstack Stack輸入需要堆積的列，如果由前后順序，按前后順序進(jìn)行輸入輸入堆積后存放列的位置注解可以用來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的來源原始數(shù)據(jù)13數(shù)據(jù)塊的堆積（Stack Blocks） Select: Data Stack/Unstack Stack Blocks原始數(shù)據(jù)在對話框中輸入25列數(shù)據(jù)，注解列在前面輸入新工作表和注解的位置14Minitab常用圖形15常用的圖形如下v因果圖v柏拉圖v散布圖v直方圖v莖葉

7、圖16因果圖決定Y頭腦風(fēng)暴找出可能的X將X依5M+1E方式列表將表輸出MINITAB中輸出結(jié)果圖形17 因果圖三個(gè)顯著的基本特征v是對所觀察的效應(yīng)或考察的現(xiàn)象有影響的原因的直觀的表示v這些可能的原因的內(nèi)在關(guān)系被清晰地顯示出來v內(nèi)在關(guān)系一般是定性的和假定的18數(shù)據(jù)記錄19輸入表中 Select: Stat Quality tools Cause and effect20結(jié)果輸出increasecutter toollifeEnvironmentMeasurementsprocessMaterialtoollubricantsystemlubricant injection method(C)lu

8、bricant break(C)lubricant flowrate(C)chamfer angle(C)cutter material(C)roughness of back surface(C)cutter geometry angle(C)hardness(N)cutting speed(C)feedrate(C)chip control(C)vibration(N)C C a a u u s s e e - - a a n n d d - - E E f f f f e e c c t t D D i i a a g g r r a a m m顯示出結(jié)果特性和引發(fā)原因之間關(guān)系的圖形。-

9、 在Minitab中只能畫出一次 level21找找 原原 因因?yàn)闉楹魏谓唤回涁浹友舆t遲22柏拉圖( 排列圖）收集各項(xiàng)質(zhì)量特性缺陷列成表輸入到MINITAB中MINITAB繪出圖形找出關(guān)鍵的Y特性23輸入數(shù)據(jù) Select: Stat Quality tools Pareto Chart24填好各項(xiàng)參數(shù)25結(jié)果輸出26散布圖決定你所關(guān)心的Y決定和Y有可能的X收集Y和X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB繪出圖形判定Y和X之間的關(guān)系27散散布圖的研究與分析布圖的研究與分析v散布圖的研判一來般來說有六種形態(tài).v1.在圖中當(dāng)X增加,Y也增加,也就是表示原因與結(jié)果有相對的正相關(guān),如下圖所示:YX0282.散布圖點(diǎn)

10、的分布較廣但是有向上的傾向,這個(gè)時(shí)候X增加,一般Y也會(huì)增加,但非相對性,也就是就X除了受Y的因素影響外,可能還有其他因素影響著X,有必要進(jìn)行其他要因再調(diào)查, 這種形態(tài)叫做似有正相關(guān)稱為弱正相關(guān)。YX029 3.當(dāng)X增加,Y反而減少,而且形態(tài)呈現(xiàn)一直線發(fā)展的現(xiàn)象,這叫做完全負(fù)相關(guān).如下圖所示:Y0X30v 4.當(dāng)X增加,Y減少的幅度不是很明顯,這時(shí)的X除了受Y的影響外,尚有其他因素影響X,這種形態(tài)叫作非顯著性負(fù)相關(guān),如下圖所示:31v5.如果散布點(diǎn)的分布呈現(xiàn)雜亂,沒有任何傾向時(shí),稱為無相關(guān)，也就是說X與Y之間沒有任何的關(guān)系,這時(shí)應(yīng)再一次先將數(shù)據(jù)層別化之后再分析,如下圖所示:32v6.假設(shè)X增大,

11、Y也隨之增大,但是X增大到某一值之后,Y反而開始減少,因此產(chǎn)生散布圖點(diǎn)的分布有曲線傾向的形態(tài),稱為曲線相關(guān),如下圖所示:33輸入數(shù)據(jù) Select: Gragh ScatterPlot34輸入?yún)?shù)35輸出圖形36直方圖決定你所關(guān)心的Y或X收集Y或X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB表MINITAB繪出直方圖進(jìn)行判定37錄入數(shù)據(jù)v Select: Gragh Histogram38填入?yún)?shù)39結(jié)果輸出40如何依據(jù)圖案的分布狀態(tài)判斷1. 理想型理想型顯示中間高,兩邊低,有集中的趨勢,表示規(guī)格.重量等計(jì)量值的相關(guān)特性都處于安全的狀態(tài)之下,制品工程狀況良好.如下圖所示:41 2、缺缺齒齒形形圖形的柱形高低不一呈

12、現(xiàn)缺齒狀態(tài),這種情形一般就來大都是制作直方圖的方法或數(shù)據(jù)收集(測量)方法不正確所產(chǎn)生.如下圖所示:42 3、絕絕壁形壁形另外一邊拖著尾巴,這種偏態(tài)型在理論上是規(guī)格值無法取得某一數(shù)值以下所產(chǎn)生之故,在品質(zhì)特性上並沒有問題, 例治工具的松動(dòng)或磨損也會(huì)出現(xiàn)拖尾巴的情形.如下圖所示:43 4.雙雙峰型峰型有兩種分配相混合,例如兩臺(tái)機(jī)器或兩種不同原料間有差異時(shí),會(huì)出現(xiàn)此種情形,因測定值受不同的原因影響.44 5.離離散型散型測定有錯(cuò)誤,工程調(diào)節(jié)錯(cuò)誤或使用不同原材所引起,一定有異常原存在,只要去除,即可制造出合規(guī)格的制品45 6.高原型高原型不同平均值的分配混合在一起,應(yīng)層別之 后再作直方圖46箱圖決定你

13、所關(guān)心的Y或X收集Y或X的數(shù)據(jù)輸入MINITAB表MINITAB繪出箱圖進(jìn)行判定47輸入數(shù)據(jù) Select: Gragh BOXPLOT48填入?yún)?shù)49結(jié)果輸出D Da at ta a處理后Y處理前X0.40.30.20.10.0B Bo ox xp pl lo ot t o of f 處處理理前前X X, , 處處理理后后Y Y從圖中看出處理前后都較為對稱,但是處理前的數(shù)據(jù)分散性比處理后的大一些,而處理后的明顯低于處理前的:圖中處理前的矩形高于處理后的,處理前的中位數(shù)高于處理后的.50莖葉圖要對同一指標(biāo)的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí)要對同一指標(biāo)的兩組數(shù)據(jù)進(jìn)行比較時(shí),可以使用背靠背莖葉圖可以使用背靠背莖

14、葉圖 從圖中看兩個(gè)班的數(shù)據(jù)都比較對稱,但日班的產(chǎn)量較夜班高一些,此外,日班的數(shù)據(jù)也更為集中,說明波動(dòng)小一些.51Minitab的SPC使用52Minitab可提供的圖形v計(jì)量型Xbar-RXbar-sZ-MRv計(jì)數(shù)型P (不合格品率控制圖）nP （不合格品數(shù)控制圖）C （不合格數(shù)控制圖）U （單位不合格數(shù)）53Xbar-R(平均值-極差)vXbar-R是用于計(jì)量型v判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點(diǎn)沒有超出控制界限。v判異準(zhǔn)則：一點(diǎn)超出控制界限連續(xù)六點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè)不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒有集中在中心線。54Xbar-RvID 直徑數(shù)據(jù)55輸入?yún)?shù)56決定控制界限和測試要求決定控制界限可以在這里選

15、擇判異準(zhǔn)則57決定標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估算方法對非正態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換58圖形輸出59X-R圖分析:監(jiān)控過程位置和分布的變化vI. 數(shù)據(jù)超出R圖控制上限的可能原因：v （1）測量系統(tǒng)變化；v （2） 測量系統(tǒng)分辨力不足；vII. 控制界限內(nèi)的圖形趨勢的可能原因：v （1）測量系統(tǒng)變化；v （2）質(zhì)量特性分布發(fā)生變化；v （3）抽樣數(shù)據(jù)可能來自完全不同的兩個(gè)總體；vIII. 必須先分析R穩(wěn)定后在分析X，如果R受控而X不受控，則說明過程中存在造成過程位置變異的特殊原因:vA. 超出UCL、LCL可能的原因：v（1）測量系統(tǒng)發(fā)生變化；（2）過程發(fā)生變化；vB. 控制界限內(nèi)的趨勢可能原因：v（1）

16、測量系統(tǒng)變化；（2）過程位置發(fā)生變化； v（3）抽樣來自完全不同的兩個(gè)總體。_60X-R圖分析：監(jiān)控過程位置和分布的變化vX-R控制界限更換的原因：v1. 過程中發(fā)生變化：v（1）過程流程發(fā)生變化；v（2）使用了新的設(shè)備；v（3）現(xiàn)有流程失控，經(jīng)改善過程重新受控；v（4）對流程的普通原因進(jìn)行改善后v2. 子組容量發(fā)生變化_-61MINITAB 過程能力分析的選項(xiàng)(計(jì)量型)62過程能力分析有一組ID尺寸：63輸入數(shù)據(jù)注意輸入方式 Select: Stat Quality Tools Capabilty Analysis(Normal)64輸入選項(xiàng)輸入上下規(guī)格界限根據(jù)不同的數(shù)據(jù)輸入方式選擇分析方法

17、65選擇標(biāo)準(zhǔn)差的估計(jì)方法選擇標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)方式選擇存儲(chǔ)項(xiàng)66選項(xiàng)的輸入如果需要計(jì)算Cpm則需要輸入標(biāo)準(zhǔn)過程能力表現(xiàn)形式的選擇67結(jié)果輸出Cpk 指數(shù)表明工序能否在公差范圍內(nèi)進(jìn)行生產(chǎn)。如果Cpk指數(shù)為 1，意味著工序恰好符合規(guī)格；小于 1 說明超出規(guī)格。理想情況下，希望 Cpk 遠(yuǎn)大于 1，因?yàn)檫@個(gè)指數(shù)越大，表明工序越好。68第二部分統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)描述方差齊性檢驗(yàn)平均值檢驗(yàn)比例檢驗(yàn)方差分析69描述性統(tǒng)計(jì)選擇需要分析的 Col(變量)使用集團(tuán)(Gvoup)變量計(jì)算基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)量70描述性統(tǒng)計(jì)輸出結(jié)果:數(shù)據(jù)形狀參數(shù)偏態(tài)系數(shù)(skewness):衡量對稱性, skewness=0,對稱 skewness 0,偏

18、右峰度系數(shù)(kurtosis)Kurtosis0,數(shù)據(jù)較陡峭KurtosisANOVATest for Equal Variance72結(jié)果輸出P-VALUE大于0.05，則數(shù)據(jù)組之間的方差相等。L LX X G Gr ri in nd de er r9 95 5% % B Bo on nf fe er rr ro on ni i C Co on nf fi id de en nc ce e I In nt te er rv va al ls s f fo or r S St tD De ev vs sG64G63G48G47G46G45G34G33G32G31G181201101009080

19、70605040Bartletts Test0.308Test Statistic4.34P-Value0.931Levenes TestTest Statistic1.17P-ValueT Te es st t f fo or r E Eq qu ua al l V Va ar ri ia an nc ce es s f fo or r D DU UB BO OF FF F73平均值檢驗(yàn)：74平均值檢驗(yàn)：Select: Stat Basic Statistics 2 Sample t75平均值檢驗(yàn)：Select: Stat Basic Statistics 2 -Sample t選擇圖形輸出

20、選項(xiàng)：比較方式和置性水平設(shè)定信賴水準(zhǔn)設(shè)定對立假設(shè)檢定對象值(檢定時(shí)指定)76結(jié)果輸出P-VALUE大于 5% 有益水準(zhǔn)，故選擇歸屬假設(shè)，即兩個(gè)母平均在95% 信賴區(qū)間無差異.D Da at ta aG31G18450400350300250200150100B Bo ox xp pl lo ot t o of f G G1 18 8, , G G3 31 177比例檢驗(yàn)：Select: Stat Basic Statistics 1P/2P選擇圖形輸出比例檢驗(yàn)78比率檢定（2P）選項(xiàng)：比較方式和置性水平IDOD目檢物料的缺陷率79比率檢定（1P/2P）輸出結(jié)果P-VALUE小于0.05，則兩種缺陷率之間有顯著區(qū)別，正常物料的缺陷率要明顯小。80 MINITAB 方差分析單因素試驗(yàn)的方差分析 StatANOVAOne-way(Unstacked) （單因素各水平下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)各放一列，而不在同一列時(shí)） StatANOVAOne-way （單因素各水平下的試驗(yàn)數(shù)據(jù)放在同一列時(shí)）雙因素試驗(yàn)的方差分析無交互作用雙因素試驗(yàn)的方差分析 StatANOVATwo-way 有交互作用雙因素試驗(yàn)的方差分析