minitab簡易使用手冊

1、目錄目錄一、資料建檔 HYPERLINK l _TOC_250013 利用 MINITAB 的工作表建立資料檔2 HYPERLINK l _TOC_250012 開啟舊檔 (匯入資料)3 HYPERLINK l _TOC_250011 以模擬資料方式建立資料5 HYPERLINK l _TOC_250010 二、資料處理5 HYPERLINK l _TOC_250009 三、基本統(tǒng)計資料分析6 HYPERLINK l _TOC_250008 敘述統(tǒng)計6 HYPERLINK l _TOC_250007 檢定8 HYPERLINK l _TOC_250006 母體平均數(shù)檢定8成對資料檢定9常態(tài)性檢

2、定10 HYPERLINK l _TOC_250005 四、相關(guān)分析與迴歸分析10 HYPERLINK l _TOC_250004 五、其他應(yīng)用統(tǒng)計分析12變異數(shù)分析12 HYPERLINK l _TOC_250003 單因子變異數(shù)分析12 HYPERLINK l _TOC_250002 二因子變異數(shù)分析13 HYPERLINK l _TOC_250001 統(tǒng)計品質(zhì)管制14 HYPERLINK l _TOC_250000 管制圖141Gage R&R16製程能力分析17田口方法18一、資料建檔進(jìn)入MINITAB下圖。名稱 功能表列工具表列指令紀(jì)錄視窗工作表名稱2 PAGE PAGE 11變數(shù)名

3、稱專案管理視窗在MINITAB 做資料分析前必須要建立一資料檔用來儲存資料。MINITAB的工作表建立資料檔建立新工作表的做法，依序選取【Minitab Project【OK】新工作表的建立就成功了。MINITAB 的工作表格式與EXCEL 與EXCEL 相似，分別工作表上的每一小格中輸入資料，如下圖所示。資料輸入完後，接著儲存是工作表。依序選取【Save Current 】分別選取檔案儲放位置與設(shè)定工作表名稱，按【存檔工作表編輯成功。開啟舊檔 (匯入資料檔)假設(shè)想要分析的資料，有一部份資料在已存在EXCEL 中，MINITAB 可以選擇直接匯入資料。開啟舊檔方法為，依序選取【Open 】(O

4、)】,開檔工作便完成了?！綩pen 】【Preview】設(shè)定，如下圖所示變數(shù)名稱變數(shù)名稱資料型態(tài)資料匯入位置資料預(yù)覽同時以此種方式開啟數(shù)個檔案資料，資料將會儲放在個別的工作表中。若想要將所開啟的資料與原先資料，放置在同一工作表中，和開啟舊檔方法相同，進(jìn)入下面畫面中，選取檔案儲放位置、檔案名稱以及檔案類型，並在右下角點選【Merge】，則資料檔就會合併了。以模擬資料方式建立資料若想以模擬方式建立 10 位學(xué)生的統(tǒng)計學(xué)成績，平均數(shù)是70 分， 標(biāo)準(zhǔn)差 10 分，且假設(shè)這 10 位學(xué)生的統(tǒng)計學(xué)成績分佈為常態(tài)分配。依序選取【Calc】模擬筆數(shù)【Random 【Normal】期望值標(biāo)準(zhǔn)差模擬結(jié)果分別輸入

5、欲模擬的資料筆數(shù)、模擬結(jié)果儲存欄位、模擬資料的平均數(shù)以及標(biāo)準(zhǔn)差等資料。最後再按【OK】即可。二、資料處理(code)、分級(code)為例。如果想將學(xué)生依微積分80 分以上，中間607959及低。依序選取【Numericto】(因為想要將數(shù)值(成績)用文字(高、中、低)表示，因此選Numeric to Text)接著會出現(xiàn)下面視窗：要分類的欄位結(jié)果儲存欄位類別代號分類範(fàn)圍分別輸入要分類的資料欄位、分類結(jié)果儲存欄位、類別代號、以及分類範(fàn)圍。最後再按【OK】即可。三、基本統(tǒng)計資料分析敘述統(tǒng)計選取【】【Basic】【DisplayDescriptive出現(xiàn)下圖畫面要分析的欄位要分析的欄位可再由此進(jìn)入

6、點選所需圖形再按【OK】後執(zhí)行結(jié)果如下所示A-Squared:0.299P-Value:0.517Mean65.9000StDev5.9898Variance35.8778Skewness0.884051Kurtosis0.639325N10Minimum58.00001st Quartile61.5000Median64.50003rd Quartile69.2500Maximum78.0000Descriptive StatisticsVariable: Descriptive StatisticsVariable: 砰Anderson-DarlingNormalityTest586368

7、737895% Confidence Interval for Mu95% Confidence Interval for Mu61.615270.184861667195% Confidence Interval for 4.120010.935195% Confidence Interval for Median95% Confidence Interval for Median61.315369.7117檢定母體平均數(shù)檢定若想進(jìn)一步檢定母體平均體重是否為 60 公斤時，可以分成兩種情況：第一種為母體標(biāo)準(zhǔn)差未知的情形，可以用t 檢定；第二種則為母體標(biāo)準(zhǔn)差已知的情形，可以用z 檢定。此以t

8、檢定為例，依序選取【】進(jìn)行t 【Basic 】【1-Sample】檢定變數(shù)所在欄位檢定變數(shù)所在欄位檢定平均數(shù)是否是否為 60可由此選擇單尾或雙當(dāng)標(biāo)準(zhǔn)差已知時，z 檢定的方式，依序選取【Basic 】【1-Sample 輸入母體標(biāo)準(zhǔn)差，其餘與t 檢定皆同。成對資料的檢定每一位學(xué)生而言，在上課前有一個先測成績，上課後有一個後測成績，因此，每一位學(xué)生都有一對成績，我們稱這種樣本為成對樣本(paired sample)。而檢定成對樣本是否有差異的過程稱為成對樣本差異檢定。檢定的方式，依序選取【Basic 】【Paired】前測樣本所在欄位前測樣本所在欄位後測樣本所在欄位可由此選擇單尾或雙3.3.3 常

9、態(tài)性檢定依序選取【Stat】檢定變數(shù)的欄位【Basic 【Normality】選擇所要的檢定四、相關(guān)分析與迴歸分析如果想了解身高與體重的關(guān)係為何，可以透過散佈圖及相關(guān)係數(shù)來觀察散佈圖【Graph】【PlotYXOK】就可以畫出散佈圖。相關(guān)係數(shù)可利用功能表中相關(guān)係數(shù)功能計算出，依序選取【Basic 】【correlation】依序選取要分析的欄位二變數(shù)的相關(guān)圖12 【出現(xiàn)下面視窗：要分析的欄位二變數(shù)的相關(guān)圖12接著再按【OK】後可以得到執(zhí)行結(jié)果。再選取 【FittedLine可將迴歸線畫出來。變異數(shù)分析五、其他應(yīng)用統(tǒng)計分析單因子變異數(shù)分析在完全隨機(jī)設(shè)計之品質(zhì)實驗，研究不同濃度 (濃度 1 及濃度

10、 2) 的藥物對小白鼠體重的影響，可利用單因子變異數(shù)分析 (One-way Analysis of Variance；簡稱 ANOVA)。首先將資料整理成下圖13依序選取【Stat】出現(xiàn)下面視窗【One-way】反應(yīng)變數(shù)欄位因子所在欄位反應(yīng)變數(shù)欄位因子所在欄位選取所需的選項子欄位14二因子變異數(shù)分析若上例中，再加上溫度效應(yīng)，則可利用二因子變異數(shù)分析。類似一因子變異數(shù)分析的做法，依序選取【】反應(yīng)變數(shù)所在欄位反應(yīng)變數(shù)所在欄位勾選此選項列因子及行因子統(tǒng)計品質(zhì)管制5.2.1. 管制圖品質(zhì)管制中，運用管制圖(Control Charts)以促進(jìn)品質(zhì)稱為統(tǒng)計製程管制(Statistical Process

11、 Control)。管制圖可應(yīng)用於判斷重要製程特性是否在管制中(In Control)，或是失控(Out Of Control)，進(jìn)一步研究其製程能力。使用者可根據(jù)自行需要，在15【】【Control 】之下選取所需圖形。此以Xbar and R Chart 為例。首先將資料整理成下圖格式(將所有資料依序排在同一欄位) Subgroup1Subgroup2依序選取【Stat】【Control 【】資料所在欄位資料所在欄位16 PAGE PAGE 19每次抽樣數(shù)目接著再按【OK】後執(zhí)行結(jié)果如下圖所示管制外管制外Xbar/R Chart for C1451444342414039383736UCL

12、=44.45UCL=44.45eMMean=40.42m SLCL=36.39Subgroup012345678910151n10UCL=10.15R5m SR=3.9420LCL=0田口方法Gage R&R study以Gage R&R study(Crossed)X and R method (Nested 做法一樣。依序選取【】【Quality 】【GageR&RStudy】在此選擇分析的方法在此選擇分析的方法Gage R&R (Xbar/R) for ResponseComponents of VariationGage R&R (Xbar/R) for ResponseCompone

13、nts of VariationGage name:Date of study:Reported by:Tolerance:Misc:Response byPart100%Contribution%Study Var1.11.00.9ePRp0.05m SR=0.038330.00LCL=0XbarChartbyOperatorOperator*Part InteractionM1.11.00.90.80.70.6123UCL=0.8796 Mean=0.8075 LCL=0.7354eeamva0.5AS0.40.31.11.00.90.80.70.60.50.4PartOperator12

14、312345678910tn0.8r500.70.60.50Gage R&RRepeatReprodPart-to-Part0.4Part12345678910RChartbyOperatorResponse byOperator0.151231.1UCL=0.12521.00.100.90.80.70.60.50.4Operator123製程能力分析：Cpk 值與相對 PPM 以normalprobabilitymodel 為例。依序選取【Quality【CapabilityAnalysis】再選擇此進(jìn)入再選擇此進(jìn)入再選【Options】進(jìn)入，在Target 處輸入數(shù)值，按【OK】即可。在此

15、輸入數(shù)值在此輸入數(shù)值得到結(jié)果如下圖2020Target600.000LSL598.000Mean599.548Sample N100StDev (Within)0.576429StDev (Overall)0.620865Pp1.07PPM LSL10000.00PPM LSL3621.06PPM USL0.00PPM USL10.51PPM USL39.19PPL0.83PPM Total10000.00PPM Total3631.57PPM Total6367.35Ppk0.83Process Capability Analysis for Supp1LSLProcess Capability Analysis for Supp1LSLTargetUSLProcess DataUSLWithinOverallPotential (Within) Capability Cp1.16CPU1.