Minitab指南第三部分電子教案

1、Good is good, but better carries it.精益求精，善益求善。Minitab指南第三部分-Minitab指南第三部分Minitab操作指南3SessionThree:分析數(shù)據(jù)綜述SessionThree:分析數(shù)據(jù)綜述背景這種種植能量的可行性如何？從種植中實(shí)際地可以指望得到多少能量木材？如何才能最大化產(chǎn)量？為了最大化產(chǎn)量，研究者設(shè)計(jì)了一個(gè)實(shí)驗(yàn)來決定Site和Treatment怎樣影響4年齡的白楊樹的重量(Weight)。這些白楊樹被種在兩個(gè)不同的地方，Site1:潮濕的，富饒的土地和Site2:干燥的，沙地。應(yīng)用4種不同的treatment：Treatment1:被

2、控制但沒有好好被處理Treatment2:使用肥料Treatment3:使用灌溉Treatment4:使用肥料和灌溉同時(shí)為了考慮復(fù)雜多變的天氣條件，科學(xué)家在Year1種植一半的樹，在Year2種植了另外一半的樹。當(dāng)分析項(xiàng)目時(shí)，必須使用保存在POPLAR3.MTW中的數(shù)據(jù)。在本課將會(huì)學(xué)到.生成基本的統(tǒng)計(jì)信息來描述變量.改變科學(xué)家用來表示丟失值的編碼到Minitab可以辨認(rèn)的丟失值編碼.分組數(shù)據(jù)然后集中到想進(jìn)一步做檢查的樹的分組上.創(chuàng)建箱圖來描述分類樹木之間的不同.使用方差分析來決定那個(gè)變量在差異的產(chǎn)生中起作用Step1:開始一個(gè)新項(xiàng)目Step2:打開一個(gè)工作表Step3:顯示圖形匯總Step4:

3、重新編碼數(shù)據(jù)Step5:計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)Step6:拆分?jǐn)?shù)據(jù)Step7:使用直方圖來檢查正態(tài)性Step8:比較對(duì)應(yīng)不同Treatment的Weight箱圖Step9:執(zhí)行方差分析Step10:比較對(duì)應(yīng)不同Year的Weight箱圖Step11:快速地重復(fù)整個(gè)分析Step12:保存和退出Minitab操作指南3Step1:開始一個(gè)新項(xiàng)目Step1:開始一個(gè)新項(xiàng)目.如果沒有在運(yùn)行Minitab，那么開始運(yùn)行程序。.如果剛完成課程二，要開始一個(gè)新項(xiàng)目：選擇FileNew,然后選擇MinitabProject。點(diǎn)擊OK如果沒有保存對(duì)當(dāng)前項(xiàng)目所作的任何更改，Minitab會(huì)提示你保存。Minitab操作指南3S

4、tep2:打開一個(gè)工作表Step2:打開一個(gè)工作表數(shù)據(jù)保存在工作表POPLAR3.MTW,在Minitab安裝目錄的Data子目錄下1從菜單選擇FileOpenWorksheet2打開Data子目錄，然后選擇POPLAR3.MTW，點(diǎn)擊Open.有兩個(gè)窗口可以顯示工作表的信息3選擇WindowProjectManager，或者按下Ctrl+I如果項(xiàng)目管理器的左側(cè)框太窄，就需要簡單地點(diǎn)擊框間的分割條，然后往右拖拉就可以了4在項(xiàng)目管理器的左側(cè)框中，點(diǎn)擊Columns文件夾右側(cè)框中就會(huì)顯示在工作表中的數(shù)據(jù)的信息。5如果工作表不可見，可以通過按下Ctrl+D來打開數(shù)據(jù)窗口數(shù)據(jù)窗口顯示了詳細(xì)的數(shù)據(jù)列信息

5、工作表包含7個(gè)變量:Site,Year,Treatment(試驗(yàn)條件),Diameter(厘米),Height(米),Weight(公斤),andAge(年).提示要調(diào)整列寬，用鼠標(biāo)放到標(biāo)題行的兩欄分隔線處，當(dāng)指針變成雙向箭頭的時(shí)候，就可以拖拉列邊緣來使列變寬或者變窄。同樣可以右擊一列，然后選擇ColumnWidth，然后輸入需要的寬度值(FixedWidth)。Minitab操作指南3Step3:顯示圖形匯總Step3:顯示圖形匯總你需要最大化產(chǎn)量，那么就需要決定影響樹重量的因子?？梢詮淖兞縒eight的描述性統(tǒng)計(jì)中看出來。1選擇StatBasicStatisticsGraphicalSum

6、mary2在Varialbes，輸入Weight。點(diǎn)擊OK檢查圖形窗口的輸出，注意Weight的最小值，當(dāng)然樹是不可能有-99公斤的重量的.實(shí)際上記錄者用-99代表一顆死樹。如果在工作表中包含值-99，那么計(jì)算結(jié)果就不會(huì)準(zhǔn)確。實(shí)際上，剛才計(jì)算的描述統(tǒng)計(jì)已經(jīng)受影響了。這意味著均值和中值被人為地變小了，而標(biāo)準(zhǔn)差則人為地增大了。必須轉(zhuǎn)換所有的-99為丟失值(missingvalues)。丟失值不會(huì)影響任何的統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果，minitab用*表示丟失值。Minitab操作指南3Step4:重新編碼數(shù)據(jù)Step4:重新編碼數(shù)據(jù)Minitab提供了許多數(shù)據(jù)維護(hù)工具。最常使用的是Code命令，它允許你改變一個(gè)

7、值到另外一個(gè)值。在這種情況下，你需要改變所有的-99到*-代表丟失值的符號(hào)。1選擇DataCodeNumerictoNumeric2在Codedatafromcolumns，輸入Weight3在Intocolumns，輸入Weight，用新的編碼過的值來替換在Weight列中的舊的值4在Originalvalues，輸入-99，代表要改變的值5在New，輸入*(丟失值符號(hào))，點(diǎn)擊OK在數(shù)據(jù)窗口中，注意到在Weight列中的所有的值-99已經(jīng)被用*替換了。Minitab操作指南3Step5:計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)Step5:計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)使用計(jì)數(shù)(Tally)功能來研究樹當(dāng)中每個(gè)樹齡段中有多少棵樹。1選擇StatT

8、ablesTallyIndividualVariables2在Variables，輸入Age。點(diǎn)擊OKTallyforDiscreteVariables:AgeAgeCount31474151N=298會(huì)話窗口輸出顯示了有147棵三年齡樹，151棵四年齡樹Minitab操作指南3Step6:拆分?jǐn)?shù)據(jù)Step6:拆分?jǐn)?shù)據(jù)接下來，要分析4年齡樹的數(shù)據(jù)?？梢酝ㄟ^拆分工作表來創(chuàng)建一個(gè)只包含4年齡樹的數(shù)據(jù)集。生成一個(gè)包含4年齡樹的數(shù)據(jù)的工作表1選擇DataSplitWorksheet2在Byvariables，輸入Age。點(diǎn)擊OKMinitab使用Age值來拆分POPLAR3工作表。因?yàn)樵贏ge列中有兩

9、個(gè)唯一值(3和4)，所以minitab生成了兩個(gè)工作表。一個(gè)包含3年齡樹的數(shù)據(jù)表，一個(gè)是4年齡的，POPLAR3.MTW(Age=4)重命名包含4年齡樹的數(shù)據(jù)的工作表1按下Ctrl+I2在項(xiàng)目管理器的左側(cè)框中，右擊POPLAR3.MTW(Age=4).3點(diǎn)擊Rename4輸入4YROLDS.MTW5按下Enter現(xiàn)在可以在4年齡樹的數(shù)據(jù)上執(zhí)行分析了Minitab操作指南3Step7:使用直方圖來檢查正態(tài)性Step7:使用直方圖來檢查正態(tài)性為了分析4年齡樹，創(chuàng)建變量Weight的柱狀圖，看是否是近似正態(tài)分布1確保Data窗口中工作表4YROLDS.MTW是激活的。要激活Data窗口，在窗口中點(diǎn)擊

10、它，或者從Window菜單中選擇它。注意到激活的窗口在它的名字前是打了勾的。2選擇GraphHistorgram3選擇WithFit，然后點(diǎn)擊OK4在Graphvariables，輸入Weight，點(diǎn)擊OK從直方圖中可以看出白楊樹的重量是近似正態(tài)分布的(在鐘型曲線里面)Minitab操作指南3Step8:比較對(duì)應(yīng)不同Treatment的Weight箱圖Step8:比較對(duì)應(yīng)不同Treatment的Weight箱圖接下來，需要查看對(duì)應(yīng)每個(gè)不同treatment的樹的重量(weight)。箱圖是個(gè)合適的圖形，可以用來比較變量的不同水平。1選擇GraphBoxplot2選擇WithGroups。點(diǎn)擊O

11、K3在Graphvariables，輸入Weight4在Categoricalvariablesforgroups，輸入Site和Treatment5點(diǎn)擊OK使用箱圖，可以檢查對(duì)應(yīng)不同site和treatment的樹的重量。橫著穿過每個(gè)箱體的直線表示中值或者數(shù)據(jù)的中部。箱體的上下邊緣表示了1/4(25%)和3/4(75%)處值?？梢钥闯觯薚reatment3處，Site1的樹的重量比Site2的樹的重量重。Site1的樹種在富饒，灌溉良好的土壤中預(yù)期要比種在Site2干燥，沙地的土壤中的樹重量重。Site1的樹看上去似乎也存在更大的差異。同時(shí)可以看出，Treatment2和4(施肥和施肥/

12、灌溉)能生產(chǎn)出更重的樹，而Treatment1和3(受控和灌溉)則生產(chǎn)出較輕的樹Minitab操作指南3Step9:執(zhí)行方差分析Step9:執(zhí)行方差分析從前面的箱圖可以看到，不同的treatment比不同的site對(duì)于樹的重量能產(chǎn)生更大的影響。決定采用方差分析(ANOVA)來測試是否重量方面的任何差異是由于不同的因子水平產(chǎn)生的。即看Site和Treatment的作用是否從統(tǒng)計(jì)上說是顯著的可使用3個(gè)不同的命令來產(chǎn)生帶有兩個(gè)因子的方差分析.Two-Way(雙向).平衡方差分析(BalanceANOVA).通用線性模型(GLM)雙向和平衡方差分析需要一個(gè)平衡設(shè)計(jì)。一個(gè)平衡設(shè)計(jì)就是對(duì)于每個(gè)site/t

13、reatment組合有相同數(shù)量的觀測點(diǎn)。由于設(shè)計(jì)不是平衡的，所以只好使用通用線性模型(GLM)1.確信工作表4YDOLDS.MTW是激活的。為了激活數(shù)據(jù)窗口，在窗口里面點(diǎn)擊鼠標(biāo)，或者從Window菜單中選擇工作表名字2.從菜單選擇StatANOVAGeneralLinearModel3.在Responses，輸入Weight接下來，輸入要使用GLM來擬合的模型。決定查看帶有Site,Treatment,和Site*Treatment交互作用的模型4.在Model，輸入Site|Treatment豎線告訴Minitab要在模型中包含所有的可能的交互作用。在大部分的鍵盤上，要輸入豎線，可以按下Sh

14、ift+,或者使用符號(hào)!來代替5.點(diǎn)擊OKGeneralLinearModel:WeightversusSite,TreatmentFactorTypeLevelsValuesSitefixed21,2Treatmentfixed41,2,3,4AnalysisofVarianceforWeight,usingAdjustedSSforTestsSourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPSite13.1122.4242.4241.520.219Treatment378.00578.27526.09216.390.000Site*Treatment310.50910.5093.5032.

15、200.091Error140222.873222.8731.592Total147314.498S=1.26172R-Sq=29.13%R-Sq(adj)=25.59%UnusualObservationsforWeightObsWeightFitSEFitResidualStResid220.350002.912000.28213-2.56200-2.08R420.640003.341670.29739-2.70167-2.20R430.160003.341670.29739-3.18167-2.59R520.660003.522500.28213-2.86250-2.33R642.360

16、004.908890.29739-2.54889-2.08R692.120004.908890.29739-2.78889-2.27R725.820003.341670.297392.478332.02RRdenotesanobservationwithalargestandardizedresidual.在會(huì)話窗口的GLM輸出中列出了在模型中的每個(gè)因子，以及每個(gè)因子的水平數(shù)。接下來列出了方差分析表，最后則列出了異常觀測點(diǎn)。為了測試空假設(shè)，即treatment效果是和所有site（site和treatment的交互作用）的效果是一樣的。比較p值和通常使用alpha水平0.05。查看方差分析表，

17、因?yàn)閜值是0.091（大于0.05）,不能拒絕空假設(shè)。即不能斷定treatment效果和兩個(gè)site的效果不同?，F(xiàn)在查看主效果，Site和Treatment。Site的p值是0.219大于0.05，不能斷定白楊樹的重量在不同site是不同的。Treatment的p值是0.000，意味著不同的treatment的重量是不同的這個(gè)結(jié)論和前面在箱圖中看到的一致-白楊樹重量隨不同treatment而不同，在不同site則只有很小的差異。在你決定Treatment是唯一影響白楊樹重量的因素前，先看一下Year的效果。要記住研究者種植一半的樹在Year1，一半在Year2.Minitab操作指南3Step

18、10:比較對(duì)應(yīng)不同Year的Weight箱圖Step10:比較對(duì)應(yīng)不同Year的Weight箱圖使用箱圖來比較在Year1和Year2種植的白楊樹的重量。1選擇GraphBoxplot2選擇WithGroups，點(diǎn)擊OK(使用F3鍵來使對(duì)話框還原到默認(rèn)值)3在Graphvariables，輸入Weight4在Categoricalvariablesforgroups，輸入Year，指示Minitab針對(duì)不同Year畫出Weight的箱圖5點(diǎn)擊DataView決定同時(shí)在IQ范圍內(nèi)顯示一個(gè)置信區(qū)間空間6在DataDisplay下，選中Medianconfidenceintervalbox,點(diǎn)擊OK

19、默認(rèn)情況下，Minitab是垂直地畫出箱圖，但也可以通過轉(zhuǎn)換圖形的標(biāo)尺線來水平地畫出它們7點(diǎn)擊Scale8選中Transposevalueandcategoryscales，在每個(gè)對(duì)話框中點(diǎn)擊OK在箱圖中，內(nèi)部的盒子顯示了中位數(shù)的95%置信區(qū)間。箱線圖顯示在Year2種植的白楊樹的重量比在Year1種植的重。但為什么Year是重要的呢？從研究者那里得知，因?yàn)樵诘谝荒隂]有使用除草劑，結(jié)果許多新種的幼樹發(fā)生死亡或者長的不高。為了提高樹木的存活率，在Year2種植白楊樹時(shí)應(yīng)用了除草劑。從分析中可以初步得到3個(gè)結(jié)論.施肥對(duì)于最大化的增加白楊樹的重量是很有效的.在樹木很小的時(shí)候控制雜草是很重要的.提供合

20、適的種植和營養(yǎng)的條件，白楊樹可以不需要一個(gè)高質(zhì)量的地點(diǎn)(site)不但Year2種植的樹更重，而且它們的重量也比較一致，這可以從小的IQR區(qū)間中看到。但是，在你推薦使用除草劑和施肥前，你還需要仔細(xì)地看看Year2的樹.特別，你要知道當(dāng)你在單獨(dú)地研究Year2樹的時(shí)候，是否仍然有考慮到Site和Treatment的效果.Minitab操作指南3Step11:快速地重復(fù)整個(gè)分析Step11:快速地重復(fù)整個(gè)分析決定只重復(fù)對(duì)Year2樹的分析。首先，你需要拆分?jǐn)?shù)據(jù)來創(chuàng)建只包含4年齡樹的數(shù)據(jù)子集。然后除了使用所有的對(duì)話框來重復(fù)分析外，還可以使用Minitab命令行編輯器。使用Year值來拆分4YROLDS工作表1確保4YROLDS.MTW工作表是激活的。2選擇DataSplitWorksheet3在Byvariables,輸入Year,點(diǎn)擊OK重命名包含Year2樹數(shù)據(jù)的工作表1按下Ctrl+I.2在ProjectManager的左側(cè)框中