MINITAB-培訓(xùn)教程ppt課件

1、 MINITAB 入門手冊(cè) 1. DMAIC 步步驟驟及工具表及工具表Six-sigma DMAIC 方法利用多種工具。我們?cè)诖嘶仡欉@些工具及步驟。步驟步驟說明說明工具工具/技術(shù)技術(shù)數(shù)據(jù)類型數(shù)據(jù)類型1選擇 CTQ (對(duì)客戶重要的質(zhì)量特征)CTQ 流下過程技術(shù)2定義用數(shù)字表示 CTQ 的反應(yīng)方差QFD因果圖自由討論客戶調(diào)查檢查清單處理繪圖柱狀圖離散/連續(xù)分散繪圖離散/連續(xù)巴累托圖離散/連續(xù)控制圖離散/連續(xù)DPU, DPMO離散/連續(xù)Sigma-值評(píng)估離散/連續(xù)3系統(tǒng)測(cè)量 Y 的能力確認(rèn)度量 R&R連續(xù)4驗(yàn)證基于 Y 數(shù)據(jù)的當(dāng)前處理能力Sigma-值評(píng)估連續(xù)5設(shè)定 Y 的改進(jìn)目標(biāo)SIX S

2、IGMA 處理報(bào)告連續(xù)能力分析連續(xù)Sixpack 能力連續(xù)DMAIC 步驟中的工具步驟中的工具 MINITAB 入門手冊(cè) t-檢驗(yàn)連續(xù)F-檢驗(yàn)連續(xù)卡方檢驗(yàn)離散方差分析 (ANOVA)連續(xù)/回歸分析連續(xù)相關(guān)性分析連續(xù)柱狀圖離散/連續(xù)分散繪圖離散/連續(xù)巴累托圖離散/連續(xù)7從眾多變化因素中選擇真正有效的因素 (vital few Xs)卡方檢驗(yàn)離散方差分析 (ANOVA)連續(xù)/檢驗(yàn)讀者論壇 (DOE) 部分因子設(shè)計(jì)連續(xù)/參數(shù)設(shè)計(jì)（達(dá)柯鑄鐵方法）連續(xù)/8識(shí)別對(duì) Y 真正有效的因素 (vitalfew Xs) 的最佳值檢驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE) 全因子設(shè)計(jì) 參數(shù)設(shè)計(jì) (達(dá)柯鑄鐵方法)連續(xù)/9設(shè)定 vital

3、few Xs 值參數(shù)設(shè)計(jì)（達(dá)柯鑄鐵方法）連續(xù)/回歸分析連續(xù)各種優(yōu)化技術(shù) (線性規(guī)劃及其他）連續(xù)10確認(rèn)系統(tǒng)測(cè)量 vital few Xs 的可靠性度量 R&R連續(xù)11驗(yàn)證 vital few Xs 的可控范圍簡(jiǎn)易連續(xù)12建立控制 vital few Xs 的系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化（文件）連續(xù) MINITAB 入門手冊(cè) 2. Minitab 和和 DMAIC在下面的描述中使用了“庫(kù)存控制改進(jìn)計(jì)劃實(shí)例。= D =確定一計(jì)劃 (利用 QFD)將產(chǎn)品交運(yùn)的質(zhì)量要求CS轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品的質(zhì)量因素并摘錄當(dāng)前的計(jì)劃條目。確定 CTQ或利用前面的因素，思考為什么成本會(huì)高。或許存在庫(kù)存控制問題。說明缺陷如果存在庫(kù)存控制問

4、題，那么此例中缺陷將為：因果圖因果圖（魚骨圖）（魚骨圖）矩陣重要性評(píng)估QFDQFDCTQ = 庫(kù)庫(kù)存存縮縮減減庫(kù)存太多！庫(kù)存太多！成本縮減成本縮減（處置優(yōu)化中的產(chǎn)品、庫(kù)存，建立控制系統(tǒng)）（處置優(yōu)化中的產(chǎn)品、庫(kù)存，建立控制系統(tǒng)）為什么成本會(huì)高？為什么成本會(huì)高？ MINITAB 入門手冊(cè) = M =決議 CTQ 特征值 FMEA, 因果圖 (魚骨圖), 巴累托圖, QFD- 1 庫(kù)存月份 = 庫(kù)存量 (價(jià)錢)/生產(chǎn)總量CTQ 特征值=庫(kù)存月份 反應(yīng)變量 (Y) 對(duì) CTQ 缺陷 Y- 2 何種類型的產(chǎn)品出現(xiàn)問題?- 3 確認(rèn)庫(kù)存規(guī)格 = 小于 0.15 個(gè)月巴累托圖巴累托圖檢驗(yàn)檢驗(yàn):度量度量 R&

5、amp;R確定確定測(cè)測(cè)量量 Y 的方法的方法 (庫(kù)庫(kù)存月份存月份)當(dāng)前月份當(dāng)前月份庫(kù)庫(kù)存量存量:產(chǎn)產(chǎn)品品 工人在工人在庫(kù)庫(kù)房清點(diǎn)房清點(diǎn)處處理中的理中的貨貨物物 工人在工人在庫(kù)庫(kù)存區(qū)清點(diǎn)存區(qū)清點(diǎn)生生產(chǎn)總產(chǎn)總量量:生生產(chǎn)產(chǎn)量用量用計(jì)計(jì)算機(jī)算機(jī)輸輸入數(shù)據(jù)入數(shù)據(jù)計(jì)計(jì)算算測(cè)測(cè)量系量系統(tǒng)統(tǒng)可靠性可靠性評(píng)評(píng)估估:在相同的在相同的庫(kù)庫(kù)房房計(jì)計(jì)算算 (例如，重復(fù)例如，重復(fù)計(jì)計(jì)算三次算三次) 測(cè)測(cè)量系量系統(tǒng)統(tǒng)可靠性可靠性評(píng)評(píng)估估在相同的在相同的庫(kù)庫(kù)房房計(jì)計(jì)算算 (例如，重復(fù)例如，重復(fù)計(jì)計(jì)算三次算三次)月份七月八月A0.180.200.160.230.200.22B0.170.240.160.250.180.23C

6、0.180.260.160.230.200.22工人問題聲明處理圖產(chǎn)量 MINITAB 入門手冊(cè) = A =分析當(dāng)前狀態(tài)例如，檢查從 2019 年 10 月至 2019 年 9 月間的每一庫(kù)存月份。- 1 正態(tài)檢驗(yàn)- 2 檢查當(dāng)前的 sigma 程度估計(jì)影響 CTQ 的因素 (分析)產(chǎn)品庫(kù)存圖和處理中貨物庫(kù)存圖并檢查平均值的離散及變遷。為什么庫(kù)存會(huì)變化?就魚骨圖的每一因素如時(shí)間和生產(chǎn)過程重復(fù)圖表及魚骨圖分析。運(yùn)行圖運(yùn)行圖正態(tài)檢驗(yàn)正態(tài)檢驗(yàn)Z-值值 (連續(xù)連續(xù)和離散和離散值值的的檢驗(yàn)檢驗(yàn))Xber-R 圖圖運(yùn)行圖運(yùn)行圖F 檢驗(yàn)檢驗(yàn)存在差異嗎存在差異嗎?!正常如果正常如果 P-值值 0.05 (好好

7、!)尋找影響尋找影響 Y 的因素的因素 (X)和和離散離散 t 檢驗(yàn)檢驗(yàn)平均值平均值 MINITAB 入門手冊(cè) = C =在測(cè)量主因素時(shí)檢查測(cè)量方法用于 “M” 步相同的方法測(cè)量和評(píng)估。(檢查測(cè)量環(huán)境是否因改進(jìn)而改變)評(píng)估主因素(x)的表現(xiàn) (做出改進(jìn)后分析當(dāng)前狀態(tài))用和 “A” 步相同的方法做圖。* 目的是評(píng)估 X (輸入) 數(shù)據(jù)對(duì) Y (輸出)。針對(duì)主原因建立管理系統(tǒng) (設(shè)置)= I =識(shí)別主要因素提取并檢查真正的因素原因做圖 檢驗(yàn) 確定重要的因素 (Xs)識(shí)別重大主因素 (X) 的最佳值 (丈量)設(shè)定主因素的公差 檢驗(yàn)設(shè)計(jì)的結(jié)果 (模擬) (估計(jì)范圍)檢驗(yàn)設(shè)計(jì)檢驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE)度量度量

8、 R&RXber-R 圖圖簡(jiǎn)易簡(jiǎn)易風(fēng)險(xiǎn)管理風(fēng)險(xiǎn)管理控制圖控制圖標(biāo)準(zhǔn)化及其他要素標(biāo)準(zhǔn)化及其他要素實(shí)施改進(jìn)實(shí)施改進(jìn)質(zhì)量工程質(zhì)量工程(QE)和和 MINITAB 入門手冊(cè) 3. 基本屏幕基本屏幕 MINITAB 入門手冊(cè) 階段窗口階段窗口 (分析輸出屏幕分析輸出屏幕)數(shù)據(jù)窗口數(shù)據(jù)窗口 (工作單屏幕工作單屏幕)(幾乎和在幾乎和在 Excel 中相同中相同)以下是一般操作流程。在數(shù)據(jù)窗口輸入并設(shè)定數(shù)據(jù) 從命令菜單選擇命令 在對(duì)話框中輸入分析條件 在階段窗口中顯示分析數(shù)值 在圖表窗口顯示分析結(jié)果圖表信息窗口信息窗口 (工作單清單屏幕工作單清單屏幕)歷史記錄窗口歷史記錄窗口 (命令保存屏幕命令保存屏

9、幕)操作操作計(jì)算計(jì)算統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)圖表圖表 MINITAB 入門手冊(cè) 關(guān)于數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的補(bǔ)充信息： Minitab 定義以下兩種類型的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)：1. 堆積數(shù)據(jù)：排列于一列的多于一個(gè)子群的數(shù)據(jù)2. 非堆積數(shù)據(jù)：每一子群的數(shù)據(jù)，排列于分開的列或行運(yùn)用 “ManipStack/Unstack” 命 令轉(zhuǎn)換這些數(shù)據(jù)格式。什么是子群？處理數(shù)據(jù)常分成組。例如，運(yùn)送數(shù)據(jù)用發(fā)貨分組，化學(xué)處理數(shù)據(jù)用批而半導(dǎo)體處理數(shù)據(jù)用 lot。這些數(shù)據(jù)組被稱為子群。這些子群還用在短期和長(zhǎng)期處理能力中。打開文件打開文件保存文件保存文件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)列刪除單元格刪除單元格最后對(duì)話框最后對(duì)話框(返回到最

10、后的指示屏幕返回到最后的指示屏幕)返回到階段窗口返回到階段窗口返回到數(shù)據(jù)窗口返回到數(shù)據(jù)窗口圖表管理圖表管理(圖表再排列圖表再排列)關(guān)閉圖表關(guān)閉圖表(刪除圖表刪除圖表)前一命令前一命令下一命令下一命令尋覓尋覓 MINITAB 入門手冊(cè) 4. 圖圖表工具表工具M(jìn)initab 具有多種有用的圖表顯示功能。以下介紹的為典型的功能： 魚骨圖 柱狀圖 巴累托圖 運(yùn)行圖 分散繪圖 點(diǎn)陣圖 矩陣圖 頁(yè)邊圖 三維圖 框圖 MINITAB 入門手冊(cè) 魚骨圖魚骨圖1)輸輸入要素入要素在最多六個(gè)列中在最多六個(gè)列中書書寫主和次分寫主和次分類類要素。要素。統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具質(zhì)量工具因和果因和果.就象它的名字所暗示的，魚骨圖

11、因果圖，也稱為 Ishikawa 圖顯示原因和結(jié)果的關(guān)系。結(jié)果的原因如缺陷和異常被分為 5M 和 1E人，機(jī)器，資料，方法和測(cè)量及環(huán)境并再分為較小的骨。2)分析操作分析操作 MINITAB 入門手冊(cè) 在每一輸入?yún)^(qū)選擇一列。 按要求，改變標(biāo)簽并輸入到 Effect 和 Title。 點(diǎn)擊 OK。3)輸輸出出結(jié)結(jié)果果 MINITAB 入門手冊(cè) 柱狀圖柱狀圖1)輸輸入至數(shù)據(jù)窗口入至數(shù)據(jù)窗口在 Minitab 文件夾中閱讀標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊MtbwinDataGageaiag.mtw。柱狀圖通過表示數(shù)據(jù)的條代表頻率分布。離散和連續(xù)的變量均可做入圖中。在此例中，該區(qū)被分開用于測(cè)量值連續(xù)變量），圖示于單獨(dú)

12、的區(qū)的測(cè)量值數(shù)計(jì)為頻率。2)操作操作圖表圖表柱狀圖柱狀圖. MINITAB 入門手冊(cè) 為 X 選擇一列。 點(diǎn)擊 OK。3)輸輸出出結(jié)結(jié)果果 MINITAB 入門手冊(cè) 巴累托圖巴累托圖1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)操作操作原因項(xiàng)原因項(xiàng)計(jì)數(shù)計(jì)數(shù)統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具質(zhì)量工具巴累托圖巴累托圖 MINITAB 入門手冊(cè) 選擇標(biāo)簽和缺陷列選擇標(biāo)簽和缺陷列RTV-CRVT-IFSRSHCROthers201712 8 6 230.826.218.512.3 9.2 3.1 30.8 56.9 75.4 87.7 96.9100.00102030405060020406080100DefectCountPe

13、rcentCum %PercentCountPareto Chart for label巴累托圖按頻率的順序再次排列柱狀圖的數(shù)據(jù)條并被用于分析主要因素。如此圖所示，左和右軸分別表示頻率和百分比。折線圖顯示柱狀圖的累加值。目的：方便地比較部件、要素和其他條目的頻率。作用：1) 一眼即可看出最有影響力的條目。2) 最大的兩個(gè)或三個(gè)條目總計(jì)所占比例易通過折線圖顯示累加百分比的右軸而理解。3) 利用所有的要素分析原因會(huì)很費(fèi)時(shí)間。 選擇一些重要的要素用于有效的分析及改進(jìn)。3)圖圖表表點(diǎn)擊點(diǎn)擊 OK在此指定在此指定 “95%” 將使余下的圖示為將使余下的圖示為 “Others”。 MINITAB 入門手冊(cè)

14、 運(yùn)行圖運(yùn)行圖統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具質(zhì)量工具運(yùn)行圖運(yùn)行圖運(yùn)行圖在折線圖中用時(shí)間-序列數(shù)據(jù)做圖，有助于評(píng)估數(shù)據(jù)及過程的穩(wěn)定性。運(yùn)行圖類似于控制圖，可用于測(cè)量和控制階段。目的：例如，視沉檢查時(shí)間-序列趨勢(shì)。作用：根據(jù)時(shí)間-序列數(shù)據(jù)及狀態(tài)數(shù)據(jù)可推斷出變化要素。1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口L / #2) 分析操作分析操作 MINITAB 入門手冊(cè) 3)分析分析結(jié)結(jié)果果選擇選擇 “列列” 點(diǎn)擊 OK。 MINITAB 入門手冊(cè) 分散繪圖分散繪圖圖表圖表做圖做圖1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)分析操作分析操作分散繪圖有助于用圖表方式確定兩種變量間是否存在相關(guān)性。相關(guān)性越強(qiáng)，包圍分散點(diǎn)數(shù)據(jù)的橢圓的半主軸和

15、半次軸的比值就越大。升向右側(cè)分布被稱為正相關(guān)，升向左側(cè)的分布被稱為負(fù)相關(guān)。目的：檢查變量間的相關(guān)性關(guān)系）。作用：1) 兩個(gè)變量如因和果、輸入和輸出或三個(gè)或更多變量均可做圖以檢查正比關(guān)系或反比關(guān)系以便識(shí)別變化因數(shù) (X)。2) 相關(guān)系數(shù)的值 (r) 和 r 圖中的值可比較以確定其間是否存在顯著關(guān)系。（如果計(jì)算出的相關(guān)系數(shù) r 小于 r 圖中的相應(yīng)值則可認(rèn)為存在相關(guān)性。）閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。一臺(tái)機(jī)器的熱流量 (Heat flux) 和多種條件數(shù)據(jù)。 MINITAB 入門手冊(cè) 1617181918019020021022023024

16、0250260270280NorthHeatFlux 點(diǎn)擊 OK。 將顯示一圖表。分配分配 X 和和 Y 列列(HeatFlux and North)。存在負(fù)相關(guān)存在負(fù)相關(guān) MINITAB 入門手冊(cè) 點(diǎn)陣圖點(diǎn)陣圖1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口使用與前一部分相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的“MTBWINDataExh_regr.mtw”。GraphDot plot.2)分析操作分析操作180190200210220230240250260270280HeatFluxDotplot for HeatFlux 選擇一變量。 點(diǎn)擊 OK。 將顯示一圖表。3)分析分析結(jié)結(jié)果果該值該值的

17、的頻頻率將以點(diǎn)率將以點(diǎn)顯顯示，而不是柱狀示，而不是柱狀圖圖中中的數(shù)據(jù)條。的數(shù)據(jù)條。 MINITAB 入門手冊(cè) 矩陣圖矩陣圖1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口使用與前一部分中相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的“MTBWINDataExh_regr.mtw”。圖表圖表矩陣圖矩陣圖2)分析操作分析操作矩陣圖有助于同時(shí)對(duì)許多變量相關(guān)性的直覺理解。 目的：理解多于一個(gè)變量的相關(guān)性。作用：減少主要變量和原因。 MINITAB 入門手冊(cè) 205.8254.4653.775824.22532.76536.13534.017538.372516.417518.1725205.8254.412.081

18、5.18653.775824.22532.76536.13534.017538.372516.417518.172512.0815.18HeatFluxInsolationEastSouthNorthTime3)分析分析結(jié)結(jié)果果 選擇多于一個(gè)變量以檢查它們的相關(guān)性。 點(diǎn)擊 OK。23 MINITAB 入門手冊(cè) 180190162002102202302402502601727028018HeatFluxNorth414039383736South3534333219三維圖三維圖1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口使用與前一部分中相同的數(shù)據(jù)。閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDat

19、aExh_regr.mtw”。圖表圖表三維圖三維圖.2)分析操作分析操作3)分析分析結(jié)結(jié)果果 指定 X, Y 和 Z 軸的三個(gè)變量。 點(diǎn)擊 OK。三維圖有助于直覺地理解 Y 變量結(jié)果和兩個(gè) X 變量緣由之間的關(guān)系。其他可以利用的技術(shù)如三維表面圖和輪廓圖。 MINITAB 入門手冊(cè) 框圖框圖圖表圖表框圖框圖將列分配到將列分配到 X 和和 Y 軸軸1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)分析操作分析操作 MINITAB 入門手冊(cè) 框圖早已被用于質(zhì)量控制中。這種技術(shù)的優(yōu)越性是可不在柱狀圖中劃分布的情況下了解大致的分布情況，和對(duì)數(shù)種變量劃圖和并排查看?？驁D是按以下方式劃出的：中值中值3)圖圖表表第一四分位

20、數(shù) 中值 第三四分位數(shù) A = 第三四分位數(shù) 第一四分位數(shù)(顯示完整數(shù)據(jù) 50% 分布范圍) 銜接 1.5 A 范圍內(nèi)最大的數(shù)據(jù)和第三四分位數(shù) 銜接 1.5 A 范圍內(nèi)最小的數(shù)據(jù)和第一四分位數(shù) 用 “” 代表的來自 Whisker 的 A 值 MINITAB 入門手冊(cè) 5. 描述描述統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué) MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)顯示基本統(tǒng)計(jì)顯示基本統(tǒng)計(jì)描述統(tǒng)計(jì)學(xué)描述統(tǒng)計(jì)學(xué)輸入到數(shù)據(jù)窗口輸入到數(shù)據(jù)窗口2)操作操作閱讀 Minitab 文件夾中的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊 MtbwinDataGageaiag.mtw。輸入列輸入列點(diǎn)擊點(diǎn)擊 Graphs MINITAB 入門手冊(cè) 點(diǎn)擊 “

21、OK” 將從當(dāng)前屏幕返回到前一屏幕。再次點(diǎn)擊 “OK”。3) 階段窗口顯示統(tǒng)計(jì)數(shù)量顯示統(tǒng)計(jì)數(shù)量Variable N Mean Median TrMean StDev SE MeanResponse 60 0.8075 0.8000 0.8157 0.1952 0.0252Variable Minimum Maximum Q1 Q3Response 0.4000 1.0500 0.6625 1.0000Executing from file: C:MINITABMACROSDescribe.MAC描述統(tǒng)計(jì)學(xué)代表從數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)中可以了解的內(nèi)容。具體說，諸如數(shù)據(jù)平均值、方差和標(biāo)準(zhǔn)方差的統(tǒng)計(jì)參數(shù)予以計(jì)算。

22、N：自由度 = 獨(dú)立變量的個(gè)數(shù)。平均值：所有數(shù)據(jù)的和除以數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)。中值： 排列數(shù)據(jù)是處于中央的數(shù)據(jù)。 StDev: 方差的平方根，是一種離散的測(cè)量。最小和最大：最小和最大值Q1 和 Q3：第一和第三四分位數(shù) = 在排位上等同于 25 和 75% 的數(shù)據(jù)。注：從樣品推論群體結(jié)論的技術(shù)被稱為推論統(tǒng)計(jì)學(xué)。選擇選擇 “Graphical summary” 作為圖表類型作為圖表類型 MINITAB 入門手冊(cè) 0.40.50.60.70.80.91.095% Confidence Interval for Mu0.750.850.9595% Confidence Interval for MedianV

23、ariable: ResponseA-Squared:P-Value:MeanStDevVarianceSkewnessKurtosisNMinimum1st QuartileMedian3rd QuartileMaximum0.757060.165500.800001.8710.0000.8075000.1952453.81E-02-5.7E-01-8.5E-01600.400000.662500.800001.000001.050000.857940.238130.95000Anderson-Darling Normality Test95% Confidence Interval for

24、 Mu95% Confidence Interval for Sigma95% Confidence Interval for MedianDescriptive Statistics統(tǒng)計(jì)量統(tǒng)計(jì)量柱狀圖柱狀圖框圖框圖樣品樣品 95% 平均值置信區(qū)間平均值置信區(qū)間 (MU) 和和中值。注意和顯示在框圖上的柱狀中值。注意和顯示在框圖上的柱狀圖刻度不同。圖刻度不同。正態(tài)正態(tài) (正常分布如果正常分布如果 p 0.05)平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、偏度左部平均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、方差、偏度左部間的不對(duì)稱性）、峰度間的不對(duì)稱性）、峰度4)圖圖表表描述統(tǒng)計(jì)學(xué)目的：檢查正態(tài)，計(jì)算平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差作用：1) 與連續(xù)值使用

25、2) 可以確定數(shù)據(jù)分布的特征。通過了解距中央的偏度、分布的峰度、平均值和中值，收集數(shù)據(jù)的分布可作為將來做出 ”確認(rèn)不同“ 步驟的初步知識(shí)。 MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)正態(tài)檢驗(yàn)正態(tài)檢驗(yàn)正態(tài)檢驗(yàn)正態(tài)檢驗(yàn)1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)操作操作具有一些特征的數(shù)據(jù)具有一些特征的數(shù)據(jù)選擇一列選擇一列 MINITAB 入門手冊(cè) 正態(tài)存在如果正態(tài)存在如果 P-值值 0.05缺乏正態(tài)如果缺乏正態(tài)如果 P-值值 0.053)圖圖表表正態(tài)檢驗(yàn)?zāi)康模簺Q定收集數(shù)據(jù)的分布是否存在正態(tài)。作用：1) 此技術(shù)與連續(xù)值使用。2) 如果在圖表中數(shù)據(jù)排列在一條直線上并由 P-值判斷則說明正態(tài)存在。3)

26、如果顯示的 P-值大于 0.05, 正態(tài)存在，但如果低于 0.05 則缺乏正態(tài)。4) 如果數(shù)據(jù)具有正態(tài)，則可用統(tǒng)計(jì)工具進(jìn)行處理，如下一步中的檢驗(yàn)。5) 如果缺乏正態(tài)，檢查數(shù)據(jù)是否測(cè)量正確和數(shù)據(jù)修正為正確數(shù)據(jù)。 6) 如果數(shù)據(jù)是正確的，進(jìn)行對(duì)數(shù)變換并進(jìn)入下一步。注如果數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)較小小于 30則不能完全相信 P-值。在數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)較小的情況下即使數(shù)據(jù)被判斷為缺乏正態(tài)也無(wú)關(guān)緊要。 MINITAB 入門手冊(cè) 6. 測(cè)測(cè)量系量系統(tǒng)統(tǒng)的分析的分析 (度量度量 R&R) MINITAB 入門手冊(cè) 測(cè)量條件：操作員: 3重復(fù)操作: 2樣品: 10合計(jì)合計(jì) 60 行數(shù)據(jù)！行數(shù)據(jù)！度量可重復(fù)性及再現(xiàn)性度量可重復(fù)

27、性及再現(xiàn)性1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口閱讀 Minitab 文件夾中的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊 MtbwinDataGageaiag.mtw。每樣品測(cè)量?jī)纱蚊繕悠窚y(cè)量?jī)纱尾僮鲉T碼：操作員碼：Smith 1,Brown . 2一名操作員的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)一名操作員的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)= 20 MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具質(zhì)量工具GRR 研討研討2)分析操作分析操作 填寫每一框。 點(diǎn)擊 “Option”。雙擊列于左側(cè)的項(xiàng)并填寫這些文字雙擊列于左側(cè)的項(xiàng)并填寫這些文字框。如果列未命名，列的名稱將顯框。如果列未命名，列的名稱將顯示為示為 C1 和和 C2。選擇選擇 “ANOVA” MINITAB 入門手冊(cè) 在

28、選項(xiàng)屏幕輸入公差。 點(diǎn)擊 OK 將返回到前一屏幕。再次點(diǎn) OK。 結(jié)果將顯示于階段屏幕。度量 R&R (可重復(fù)性和再現(xiàn)性?？芍貜?fù)性及再現(xiàn)性：測(cè)量系統(tǒng)的準(zhǔn)確評(píng)估)目的：確認(rèn)作為標(biāo)準(zhǔn)的用于改變或改進(jìn)測(cè)量方法的測(cè)量系統(tǒng)的可靠性。作用：1) 閱讀在 “Study Var” 中的值。2) 假設(shè) R&R 高于 30% 則說明測(cè)量方法存在問題?；仡櫞朔椒ú⒆龀龈倪M(jìn)。3) 從圖表值中決定可重復(fù)性及再現(xiàn)性是否存在問題并償試找到改進(jìn)的線索。4) 通過自由討論或其他方法確定有問題的因素以尋找改進(jìn)的線索。（使用因果圖、相似圖方法、相關(guān)圖方法或其他技術(shù)）對(duì)應(yīng)于 99% 決定標(biāo)準(zhǔn)。點(diǎn)擊此處以用單獨(dú)圖表顯示

29、分析結(jié)果。如不點(diǎn)擊，將顯示為一單頁(yè)圖表總結(jié)。 MINITAB 入門手冊(cè) 帶交到作用的雙向帶交到作用的雙向 ANOVA 表表Source DF SS MS F P Part 9 2.05871 0.228745 39.7178 0.00000Operator 2 0.04800 0.024000 4.1672 0.03256Operator*Part 18 0.10367 0.005759 4.4588 0.00016Repeatability 30 0.03875 0.001292 Total 59 2.24912 度量度量 R&RSource VarComp StdDev 5.15*

30、Sigma Total Gage R&R 0.004437 0.066615 0.34306 Repeatability 0.001292 0.035940 0.18509 Reproducibility 0.003146 0.056088 0.28885 Operator 0.000912 0.030200 0.15553 Operator*Part 0.002234 0.047263 0.24340 Part-To-Part 0.037164 0.192781 0.99282 Total Variation 0.041602 0.203965 1.05042 Source %Con

31、tribution %Study Var %Tolerance Total Gage R&R 10.67 32.66 34.31 Repeatability 3.10 17.62 18.51 Reproducibility 7.56 27.50 28.89 Operator 2.19 14.81 15.55 Operator*Part 5.37 23.17 24.34 Part-To-Part 89.33 94.52 99.28 Total Variation 100.00 100.00 105.04 3)分析分析結(jié)結(jié)果果顯顯示于示于階階段窗口的段窗口的結(jié)結(jié)果果根據(jù)根據(jù) P-值決定一顯

32、著因值決定一顯著因素。素。GRR% 注意注意這這三個(gè)三個(gè)值值!如何閱讀數(shù)值：如何閱讀數(shù)值：%Contribution:從方差觀察的測(cè)量系統(tǒng)離散的分?jǐn)偙嚷蕪姆讲钣^察的測(cè)量系統(tǒng)離散的分?jǐn)偙嚷?Study Var:從標(biāo)準(zhǔn)偏差觀察的測(cè)量系統(tǒng)離散的分?jǐn)偙嚷蕪臉?biāo)準(zhǔn)偏差觀察的測(cè)量系統(tǒng)離散的分?jǐn)偙嚷?Tolerance:測(cè)量系統(tǒng)相對(duì)離散對(duì)于公差的大小測(cè)量系統(tǒng)相對(duì)離散對(duì)于公差的大小規(guī)范：規(guī)范：%Study Var 10% 是理想的，但是理想的，但%Study Var 30% 是可以接受的。是可以接受的?？山邮埽僭O(shè)可接受，假設(shè) %Tolerance 30% 雖然雖然 %Study Var 值較大。值較大。 MI

33、NITAB 入門手冊(cè) 平均值和操作員平均值和操作員離散范圍和操作員離散范圍和操作員測(cè)量系統(tǒng)的偏差比例評(píng)測(cè)量系統(tǒng)的偏差比例評(píng)估并用三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)做圖：估并用三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)做圖： %Total Var, %Study Var 和和 %Tolerance。操作員操作員 1操作員操作員 3操作員操作員 2度量度量 R&R 值值 = 可重復(fù)性值可重復(fù)性值 + 可再現(xiàn)性值可再現(xiàn)性值 結(jié)果圖注意度量注意度量 R&R 的評(píng)估的評(píng)估 MINITAB 入門手冊(cè) 部件數(shù)據(jù)離散和平均部件數(shù)據(jù)離散和平均值值部件和操作員部件和操作員平均值平均值 MINITAB 入門手冊(cè) 操作員數(shù)據(jù)和平均值離散操作員數(shù)據(jù)和平均值離散如

34、何看圖：如何看圖：在圖中檢查以下項(xiàng)目：在圖中檢查以下項(xiàng)目：是否有某一操作員輸出的測(cè)量值不同于其他操作員？是否有某一操作員輸出的測(cè)量值不同于其他操作員？(不論是誰(shuí)測(cè)量，是否能得到相同的結(jié)果？不論是誰(shuí)測(cè)量，是否能得到相同的結(jié)果？可再現(xiàn)性可再現(xiàn)性)在相同條件下，重復(fù)測(cè)量產(chǎn)生多大離散？在相同條件下，重復(fù)測(cè)量產(chǎn)生多大離散？(可重復(fù)性可重復(fù)性)是否有某一部件顯示出不同的特點(diǎn)？是否有某一部件顯示出不同的特點(diǎn)？準(zhǔn)繩：準(zhǔn)繩：度量度量 R&R 計(jì)算使用的方差分析計(jì)算使用的方差分析 (ANOVA) 將在以后解釋。將在以后解釋。 MINITAB 入門手冊(cè) 7. 處處理能力的分析和理能力的分析和評(píng)評(píng)估估處理能力

35、是：處理能力是：短期處理能力短期處理能力 Cp, Cpk 每一子群每一子群 (批批,)長(zhǎng)期處理能力長(zhǎng)期處理能力 Pp, PpkCp, Pp = | USL - LSL |/6sCpk, Ppk = | USL - X 平均平均 |/3s 或或 | X 平均平均 - LSL |/3sUSL: 上控制限上控制限LSL: 低控制限低控制限s: 樣品標(biāo)準(zhǔn)偏差樣品標(biāo)準(zhǔn)偏差 MINITAB 入門手冊(cè) 能力分析能力分析1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口子群子群 MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)質(zhì)量工具質(zhì)量工具能力分析能力分析(正常正常)如需要輸入規(guī)格并點(diǎn)擊如需要輸入規(guī)格并點(diǎn)擊 “Estimate” 和和 “

36、Option”。2)分析方法分析方法 輸入需要的項(xiàng)目。輸入列和子群的大小。輸入列和子群的大小。如果在一個(gè)如果在一個(gè) Lot 中只有一個(gè)數(shù)據(jù)，那么子群大小將為中只有一個(gè)數(shù)據(jù)，那么子群大小將為 1。 MINITAB 入門手冊(cè) 檢查子群大小是否大于檢查子群大小是否大于 1 輸入 “選項(xiàng)屏幕上的 Target“ (此例中為 40) 點(diǎn)擊 OK 將返回到前一屏幕。再次點(diǎn)擊 OK。 選項(xiàng)選項(xiàng)屏幕屏幕 估估計(jì)計(jì)屏幕屏幕 MINITAB 入門手冊(cè) 短期處理能力指數(shù)：短期處理能力指數(shù)：Cp, Cpk長(zhǎng)期處理能力指數(shù)：長(zhǎng)期處理能力指數(shù)：Pp, Ppk( L o w e r Spec Line)(Upper Spe

37、c Line)長(zhǎng)期處理能力長(zhǎng)期處理能力3)分析分析結(jié)結(jié)果果柱狀圖柱狀圖正態(tài)分布曲線正態(tài)分布曲線平均值平均值Sigma-值值Zlt= Ppk 3Zst = Zlt + 1.5短期處理能力短期處理能力短期和長(zhǎng)期短期和長(zhǎng)期 DPMO MINITAB 入門手冊(cè) Six Sigma處處理理報(bào)報(bào)告告L2 電電子表子表2)分析方法分析方法再假設(shè)有如此表中的 50 Lot 數(shù)據(jù)。1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口假假設(shè)設(shè)有有 50 Lot 數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)，每個(gè) Lot 含有含有 5 個(gè)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)據(jù)塊塊。L / # MINITAB 入門手冊(cè) 選擇選擇 C1 至至 C5 包含數(shù)據(jù)包含數(shù)據(jù)輸入高低限規(guī)格輸入高低限規(guī)格選

38、擇選擇 “Reports”Actual (LT) Potential (ST)444342414039383736Process PerformanceUSLLSLActual (LT) Potential (ST)1,000,000100,00010,000100010010150403020100Potential (ST)Actual (LT)SigmaPPM(Z.Bench)Process Benchmarks60454.51.3883192.31.55Process Demographics403842Opportunity:Nominal:Lower Spec:Upper Spec

39、:Units:Characteristic:Process:Department:Project:Reported by:Date:Report 1: Executive SummaryZltZst3)分析分析結(jié)結(jié)果果 輸入必要的項(xiàng)目。 點(diǎn)擊 OK。 MINITAB 入門手冊(cè) 012S=1.0033.0SL=2.094-3.0SL=0.00E+000102030405039404142Xbar and S ChartSubgroupX=40.313.0SL=41.74-3.0SL=38.88384236.800243.1998Potential (ST) CapabilityProcess T

40、oleranceSpecificationsIIIIII384236.964243.6491Actual (LT) CapabilityProcess ToleranceSpecificationsIIIIIIPpkPpCpkCpPPMYieldP.TotalP.LSLP.USLZ.ShiftZ.BenchZ.LSLZ.USLStDevMeanSTLTCapability IndicesData Source:Time Span:Data Trace:40.0000 1.0653 1.8775 1.8775 1.5510 0.16710.0302270.0302270.06045593.954

41、560454.50.630.5340.3066 1.1130 1.5214 2.0724 1.3839 0.16710.0640770.0191160.08319291.680883192.30.600.51Report 2: Process Capability for C1平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差控制圖平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差控制圖處理能力和規(guī)格公差處理能力和規(guī)格公差L2 工作單 (連續(xù)值的 sigma 分值計(jì)算)目的：計(jì)算在何位置當(dāng)前的 CTQ 特征值連續(xù)值位于目前的 sigma-值。作用：1) 了解當(dāng)前狀態(tài)以便能夠決定是否做出改進(jìn)也就是說，切換到較早處理階段的改進(jìn)如設(shè)計(jì)，因?yàn)槿绻?Zst 和 Zlt

42、之間的差異小于 1.5 則不能實(shí)現(xiàn)改進(jìn)或便于當(dāng)目標(biāo)值設(shè)定、在做決定時(shí)作為數(shù)據(jù)使用。2) Zst 和 Zlt 的含義Zst: 一短期 sigma-值，通過將每組的標(biāo)準(zhǔn)偏差平均轉(zhuǎn)換為 sigma-值而得到。Zlt: 一長(zhǎng)期 sigma-值，通過將所有組的全部標(biāo)準(zhǔn)偏差平均轉(zhuǎn)換為 sigma-值而得到。3) Xbar 和 S 圖 (同于將在以后解釋的 Xbar 和 R 圖) 如上所示 Xbar 圖中的一個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)代表數(shù)據(jù)的平均值。 所以，圖表表示數(shù)據(jù)平均值的所有趨勢(shì)。 以上 S 圖的一點(diǎn)顯示以上 Xbar 圖中一點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)偏差。 這樣 S 圖便顯示數(shù)據(jù)間的離散趨勢(shì)。 以上的兩圖顯示何時(shí)平均值變化和何時(shí)離

43、散較大。 這兩張圖允許對(duì)為什么 CTQ 特征值變化或?yàn)槭裁刺卣髦诞a(chǎn)生錯(cuò)誤進(jìn)行估計(jì)。（例如，可假定在此期間工作標(biāo)準(zhǔn)并未被完全遵守。） L2 工作單被用于處理控制圖，有助于在做出改進(jìn)后防止問題的再次發(fā)生或防止常見問題。 MINITAB 入門手冊(cè) Six Sigma計(jì)計(jì)劃劃報(bào)報(bào)告告L2 工作工作單單1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)分析操作分析操作 輸入適用的列并點(diǎn)擊 OK。 MINITAB 入門手冊(cè) Characteristic123456TotalDefs 213 41120 151Units100100100100100100Opps111111TotOpps1001001001001001

44、00600DPU0.0200.1300.0400.1100.2000.010DPO0.0200000.1300000.0400000.1100000.2000000.0100000.085000PPM 20000130000 40000110000200000 10000 85000ZShift1.5001.5001.5001.5001.5001.5001.500ZBench3.5542.6263.2512.7272.3423.8262.872Report 7: Product Performance 1 10 100 1000 10000 10000010000000123456Z.Benc

45、h (Short-Term)PPMReport 8A: Product BenchmarksZstL1 工作工作單單DMPO 對(duì)對(duì) Zst3)分析分析結(jié)結(jié)果果顯顯示在示在階階段窗口的段窗口的結(jié)結(jié)果。果。結(jié)果圖表。 MINITAB 入門手冊(cè) L1 工作單 (離散值的 sigma 分值的計(jì)算)目的：計(jì)算在當(dāng)前的 sigma 值中當(dāng)前的 CTQ 特征值離散值如果定位。作用：1) 了解當(dāng)前的狀態(tài)以便于能夠決定是否做出改進(jìn)或在目標(biāo)值設(shè)定的情況下在做出決定時(shí)作為數(shù)據(jù)使用。Zone of AverageTechnologyZone ofTypicalControl0.00.51.01.52.02.53.00

46、123456Z.ShiftZ.Bench (Short-Term)World-ClassPerformanceReport 8B: Product BenchmarksZshift 和和 Zst MINITAB 入門手冊(cè) 8. 相關(guān)性分析和回相關(guān)性分析和回歸歸分析分析 MINITAB 入門手冊(cè) 相關(guān)性相關(guān)性1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口獲取 Minitab 標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。 閱讀 Minitab 數(shù)據(jù)文件夾中的 “MTBWINDataExh_regr.mtw”。統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)相關(guān)性相關(guān)性.2)分析操作分析操作相關(guān)性分析有助于在眾多變量中同時(shí)了解相關(guān)性。目的：在多于一種變量間計(jì)算相關(guān)系數(shù)。

47、作用：減少主要變量及原因。相關(guān)系數(shù) R2 是一個(gè)表達(dá)兩變量相關(guān)強(qiáng)度的值。R2 至 1強(qiáng)正相關(guān)性 0R21弱正相關(guān)性-1R20 弱負(fù)相關(guān)性R2 to -1強(qiáng)負(fù)相關(guān)性 MINITAB 入門手冊(cè) 相關(guān)性相關(guān)性 (Pearson) HeatFlux Insolati East South NorthInsolati 0.628 0.000East 0.102 -0.204 0.597 0.289South 0.112 -0.107 -0.329 0.563 0.582 0.082North -0.849 -0.634 -0.117 0.287 0.000 0.000 0.545 0.131Time -

48、0.351 -0.584 -0.065 0.697 0.685 0.062 0.001 0.737 0.000 0.000Cell Contents: Correlation P-Value3)分析分析結(jié)結(jié)果果 選擇多于一個(gè)變量。 點(diǎn)擊 OK。* 上面的行指示相關(guān)系數(shù) R2，下面的行為 P-值，指示相關(guān)強(qiáng)度。(假設(shè) P 0.05。所以，這兩中卡尺間無(wú)明顯差異 卡尺無(wú)差異選擇選擇 “difference” （兩種卡尺的測(cè)量差異）。（兩種卡尺的測(cè)量差異）。P-值值： 如果大于如果大于 0.05, 無(wú)明無(wú)明顯顯差異差異如果小于如果小于 0.05, 存在明存在明顯顯差異差異 MINITAB 入門手冊(cè)

49、T-檢驗(yàn)檢驗(yàn)兩個(gè)兩個(gè)樣樣品）品）1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口2)操作操作統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)基本統(tǒng)計(jì)2-樣品樣品 t MINITAB 入門手冊(cè) 根據(jù)如何輸入數(shù)據(jù)選擇任一項(xiàng)。根據(jù)如何輸入數(shù)據(jù)選擇任一項(xiàng)。點(diǎn)擊點(diǎn)擊 OKP-值值3)階階段窗口段窗口選擇選擇 “為等為等” 以選擇備責(zé)假設(shè)以選擇備責(zé)假設(shè)列由卡尺分開列由卡尺分開 (nogisu)。選擇這些項(xiàng)目并選擇單獨(dú)列。選擇這些項(xiàng)目并選擇單獨(dú)列。 MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)ANOVA方差的均一性方差的均一性離散顯著差異檢驗(yàn)1)輸入到數(shù)據(jù)窗口按右圖所示在一列中輸入數(shù)據(jù)。2) 操作 MINITAB 入門手冊(cè) 填寫每一列填寫每一列點(diǎn)擊點(diǎn)擊 OK010

50、2095% Confidence Intervals for SigmasBartletts TestTest Statistic: 5.331P-Value : 0.255Levenes TestTest Statistic: 0.846P-Value : 0.513Factor Levels12345Homogeneity of Variance Test for strength如果分布為正態(tài)如果分布為正態(tài)如果分布為非正態(tài)如果分布為非正態(tài)假設(shè)假設(shè) P-值值 0.05 則判斷為無(wú)明顯差異則判斷為無(wú)明顯差異3)圖圖表表 MINITAB 入門手冊(cè) 統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)ANOVA單向或單向非堆積）單向或單向

51、非堆積）以下兩種方法用于檢查三種粘合劑 (shurui) 的強(qiáng)度。在單獨(dú)的列中輸入 1、2 和 3 類數(shù)據(jù) (C1 至 C3)。在 C5 中輸入類型數(shù)據(jù)并在 C6 中輸入數(shù)據(jù) (C5 和 C6)。1)輸入到數(shù)據(jù)窗口2) 操作操作單向：當(dāng)數(shù)據(jù)輸入一列時(shí)使用 (C5 和 C6)。單向 (非堆積)：當(dāng)數(shù)據(jù)輸入不同列時(shí)使用 (C1 至 C3)。 MINITAB 入門手冊(cè) 選擇含類型數(shù)據(jù)的列選擇含類型數(shù)據(jù)的列 (shurui)。通過拖曳，而不是。通過拖曳，而不是點(diǎn)擊倒轉(zhuǎn)此列，并點(diǎn)擊點(diǎn)擊倒轉(zhuǎn)此列，并點(diǎn)擊 Select如需要點(diǎn)擊如需要點(diǎn)擊 “Graphs”數(shù)據(jù)輸入到單獨(dú)列時(shí) MINITAB 入門手冊(cè) 當(dāng)數(shù)據(jù)

52、輸入到一列時(shí)選擇單獨(dú)列選擇單獨(dú)列如需要點(diǎn)擊如需要點(diǎn)擊 “Graphs”點(diǎn)擊項(xiàng)目以顯示點(diǎn)擊項(xiàng)目以顯示 MINITAB 入門手冊(cè) shurui-1shurui-2shurui-3101520Boxplots of shurui-1 - shurui-3(means are indicated by solid circles)3)圖圖表表 MINITAB 入門手冊(cè) 卡方卡方統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)表表卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)拖曳并選擇列拖曳并選擇列點(diǎn)擊點(diǎn)擊 OK1)輸輸入到數(shù)據(jù)窗口入到數(shù)據(jù)窗口按工作按工作時(shí)時(shí)區(qū)以區(qū)以組計(jì)組計(jì)算接受的和算接受的和丟丟 棄的棄的產(chǎn)產(chǎn)品數(shù)量。品數(shù)量。2)操作操作 MINITAB 入門手冊(cè) 預(yù)期

53、值預(yù)期值P-值值 0.05 : 存在存在顯顯著差異著差異卡卡-計(jì)算值計(jì)算值3)階階段窗口段窗口 MINITAB 入門手冊(cè) 10. 方差分析方差分析 (ANOVA) MINITAB 入門手冊(cè) 平衡平衡 ANOVAANOVA (方差分析) 是一種非常有用的技術(shù)，是檢驗(yàn)設(shè)計(jì) (DOE) 和 度量 R&R (測(cè)量系統(tǒng)評(píng)估) 的基礎(chǔ)。簡(jiǎn)言之，它利用在 F-檢驗(yàn)中的離散比值幫助確定子群間和子群內(nèi)的離散是否相同。目的：確定因素和結(jié)果之間的因素關(guān)系。作用：因素影響的決定、減少主要因素和數(shù)學(xué)表達(dá)式的模型化。* 平衡數(shù)據(jù)意味著因素的數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)是相同的。統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)ANOVA平衡平衡 ANOVA.1)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)閱讀

54、閱讀2)分析方法分析方法閱讀 Minitab 文件夾中的標(biāo)準(zhǔn)練習(xí)文件。雙擊 MtbwinDataGageaiag.mtw。 MINITAB 入門手冊(cè) 指定結(jié)果 (Y 變量) 選擇多于一種因素 (X 變量)* 在檢查相互作用的影響時(shí)用此種形式指定 (二者擇一地，所有的主要效應(yīng)和相互作用將通過指定部件 | 操作員進(jìn)行分析 )。 點(diǎn)擊按鈕 “Graphs .” 并點(diǎn)擊以下對(duì)話框中的剩余曲線圖顯示： MINITAB 入門手冊(cè) -0.05-0.04-0.03-0.02-0.010.000.010.020.030.040.0501020ResidualFrequencyHistogram of the R

55、esiduals(response is Response)-0.050.000.05-2-1012Normal ScoreResidualNormal Probability Plot of the Residuals(response is Response)0.40.50.60.70.80.91.01.1-0.050.000.05Fitted ValueResidualResiduals Versus the Fitted Values(response is Response)剩余數(shù)據(jù)剩余數(shù)據(jù)列柱狀圖列柱狀圖剩余數(shù)據(jù)列的正態(tài)概率圖剩余數(shù)據(jù)列的正態(tài)概率圖 (如為直線則為正態(tài)分布如為直線則為正