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1、Minitab统计分析,Minitab介绍,Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。,Minitab与6 Sigma的关系,在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab使6 Sigma得以最大限度的发挥； 6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成； 即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab很好的完成各项分析。,Minitab的功能,计算功能 计算器
2、功能 生成数据功能 概率分布功能 矩阵运算,Minitab的功能,数据分析功能 基本统计 回归分析 方差分析 实验设计分析 控制图 质量工具 可靠度分析 多变量分析,时间序列 列联表 非参数估计 EDA 概率与样本容量,Minitab的功能,图形分析 直方图 散布图 时间序列图 条形图 箱图 矩阵图 轮廓图,三维图 点图 饼图 边际图 概率图 茎叶图 特征图,课程内容安排,由于时间有限，很多内容只是 做简单的介绍； 在两天的时间里，主要的课程 内容安排如下：,Minitab界面和 基本操作介绍,Minitab界面,Session Window: 分析结果输出窗口,Data Window: 输入
3、数据的窗口 每一列的名字可以写在最前面的列 每一列的数据性质是一致的,主菜单,Minitab界面,同一时间只能激活一个窗口.每一个窗口可以单独储存.,不同的要求选择不同的保存命令,打开文件,保存文件,打印窗口,之前之后命令,查找数据,查找下一个数据,取消,帮助,显示因子设计,当前数据窗口,session窗口,剪切,复制,粘贴,恢复,显示worksheets折叠,显示GRAPH折叠,状态向导,显示session窗口折叠,项目窗口,关闭所有图形窗口,重做,编辑最近对话框,历史记录,报告便栈,打开相关文件,项目管理窗口,插入单元格,插入行,插入列,移除列,工具栏的介绍,数据的生成 (Make Ran
4、dom Data),例：生成一组男生身高的数据，要求：平均身高175cm，标准偏差5cm，数据个数100.,Select: 计算 随机数据 正态,数据的生成结果,生成有规律的数据,Select:计算 产生模板化数据 简单数集,结果输出,数据类型的转换 (Change Data Type),Select: 数据 更改数据类型 数字到文本,需要转换的列,转换后数据存放列， 可以是原来的数据列,数据类型的转换结果,数据的堆栈（Stack&Unstack）,Select: 数据 堆叠 列,数据的堆栈结果,数据块的堆栈(Stack Blocks),Select: 数据 堆叠 列的区组,数据块的堆栈结果,
5、转置栏（Transpose Columns）,Select: 数据 转置列,输入需要转置的列,输入新工作表的位置,可以输入注解列,转置结果,连接（Concatenate）,Select: 数据 合并,连接结果,编码（Code）,Select: 数据 编码数字到文本,编码结果,Minitab之常用图形,QC手法常用的图形如下:,特性要因图 控制图(参见SPC部分) 柏拉图 散布图 直方图 时间序列图,特性要因图,练习,输入表中,Select: 统计 质量工具 因果,注意输入格式,填好各项需要的参数,结果输出:,柏拉图,练习,输入数据,Select: 统计 质量工具 Pareto 图,填好各项参数
6、,结果输出,下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析,练习:,散布图,练习,输入数据,Select: 图形 散点图,输入参数,可以选择不同的 输出表现形式,输出图形,可以用直接方式判定，有正相关的倾向。 更详细的说明可以参见回归分析,直方图,练习,Select: 图形 直方图,输入数据,例:右表为某零件重量的数据.试作(1)直方图 (2)计算均值x和标准差s (3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.,填入参数,可以选择不同的 输出表现形式,输入上下规格界限,结果输出,请依照直方图分析方法来进行图形分析和判定 更深入的分析可以参见制程能力分析部份。
7、,时间序列图,练习,输入数据,Select: 图形 时间序列图,填入参数,可以选择不同的 输出表现形式,时间刻度设置,结果输出,依此状况来判定未定的销售趋势。,Minitab的SPC使用,控制图,一.控制图原理,1.现代质量管理的一个观点-产品质量的统计观点,a.产品的质量具有变异性.,b.产品质量的变异具有统计规律性.,至工业革命以后,人们一开始误认为:产品是由机器造出来的,因此,生产出来的产品是一样的.随着测量理论与测量工具的进步,人们终于认识到:产品质量具有变异性,公差制度的建立是一个标志.,产品质量的变异也是有规律性的,但它不是通常的确定性现象的确定性规律,而是随机现象的统计规律.,控
8、制图,一.控制图原理,2.控制图的原理,a.计量值产品特性的正态分布,如果我们对某一计量值产品的特性值(如:钢卷厚度等）进行连续测试,只要样本量足够大,就可看到它们服从正态分布的规律.,控制图,一.控制图原理,b. 3 控制方式下的产品特性值区间,3 控制方式下产品特性值落在 -3 , +3 范围内的概率为99.73%,其产品特性值落在此区间外的概率为1-99.73%=0.27%.,控制图,一.控制图原理,c. 常规控制图的形成,控制图,一.控制图原理,d.控制图原理的解释,第一种解释:,1.若过程正常,即分布不变,则点子超过UCL的概率只 有1 左右.,2.若过程异常, 值发生偏移,于是分布
9、曲线上、下偏移,则点子超过UCL或LCL的概率大为增加.,结论:点出界就判异以后要把它当成一条规定来记住.,控制图,一.控制图原理,第二种解释:,1.偶然因素引起偶然波动。偶然波动不可避免,但对质量的影响微小,通常服从正态分布,且其分布不随时间的变化而改变。,过程受控,控制图,一.控制图原理,2.异因引起异波。异波产生后,其分布会随时间的变化而发生变化。异波对质量影响大,但采取措施后不难消除。,第二种解释:,结论:控制图上的控制界限就是区分偶波与异波的科学 界限,休哈特控制图的实质是区分偶然因素与异常 因素两类因素.,过程失控,二.常规控制图及其用途,控制图,二.常规控制图及其用途,控制图,M
10、initab可提供的图形,计量型 Xbar-R Xbar-s I-MR I-MR-s Z-MR,计数型 P Np C U,Xbar-R做法,Xbar-R是用于计量型 判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。 判异准则： 一点超出控制界限 连续六点上升或下降或在同一侧 不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。,Xbar-R做法,Xbar-R练习,Select: 统计 控制图 子组的变量控制图 Xbar-R,打开Data目录下的 凸轮轴.mtw,路径：Program FilesMinitabMinitab 16中文(简体)样本数据凸轮轴,输入参数,根据不同的输入方式 选择不同的分析方法,决定测试
11、要求,可以在这里选 择判异准则,判 异 准 则,准则1: 一点超出控制界限,准则2: 连续9点在中心线的同侧,判 异 准 则,准则3: 连续6点呈上升或下降趋势,判 异 准 则,准则4: 连续14点上下交替,判 异 准 则,准则5: 连续3点中有2点落在中心线 同一侧的B区以外,判 异 准 则,准则6: 连续5点中有4点在C区之外(同侧),判 异 准 则,准则7: 连续15点在中心线附近的C区内,判 异 准 则,准则8: 连续8点在中心线两侧而无一点在C区,判 异 准 则,决定标准差的估计方法,一般选择Rbar的 标准差估计方式,决定选项,进行正态性转换,值将标准转换变量的标准偏差最小化,当0
12、， 转换结果为Y ,如0,转换结果为LOGeY,决定选项(续),输入1,2,3StDEV控制限,图形输出:,判 图,请判定前图是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图,Xbar-s做法,Xbar-s练习,Select: 统计控制图 子组的变量控制 Xbar-s,打开数据样本目录下的凸轮轴.mtw,输入参数,其他参数设置与Xbar-R图相同,图形输出:,判 图,请判定前图是否有异常 请问本图为分析用图或是控制用图,I-MR图做法,I-MR练习,打开下列档案: Data目录下的涂层.MTW Select: 统计 控制图 单值的变量控制图 I-MR,输入参数,输入变量,图形输出,判 图,请判定前图
13、是否有异常 请问本图为解析用图或是控制用图,I-MR-R图做法,I-MR-R练习,打开Data目录下的凸轮轴.mtw Select: 统计 控制图 子组的变量控制图 I-MR-R,输入参数,输入变量和样本数,图形输出,判 图,请判定前图是否有异常 请问本图为分析用图或是控制用图,Z-MR(标准化的单值移动极差)图做法,Z-MR练习,Select: 统计 控制图 单值的变量控制图 Z-MR,打开 数据样本 目录下的 质量控制示例.MTW,当过程数据少而无法很好 评估过程参数时使用,输入参数,输入变量,输入自变量,决定估计,选择标准差的估计方法,图形输出,P图做法,判定及采取措施,P图练习,P图只
14、能适用在二项分布的质量特性性。 在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。,输入数据,打开数据文档,Select : 统计 控制图属性控制图P,将数据输入到Minitab表中,输入参数,输入变量,输入样本数,决定判异准则,选择判异准则 计数型的判异准则 与计量型的不太一样,图形输出,NP图做法,NP图练习,np图只能适用在二项分布的质量特性性。 在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p5/p，如此之下的图才比较具有意义。,输入数据,打开数据文档,Select : 统计 控制图属性控制图NP,将数据输入到Minitab表中,图形输出,C图做法,C图练习,c图只
15、能适用在泊松分布的质量特性上。 在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。 另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。,输入数据,打开数据文档,将数据输入到 Minitab表中,Select: 统计 控制图 属性控制图C,输入参数,输入变量,决定判异准则,判异准则同P图一样,图形输出,U图做法,U图练习,u图只能适用在泊松分布的质量特性上。 在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。,输入数据,打开数据文档,Select : 统计 控制图 属性控制图U,将数据输入到 M
16、initab表中,输入参数,输入变量,输入样本量,图形输出,EWMA做法,EWMA的全称为Exponentially Weighted Moving Average,即指数加权移动平均控制图. EWMA图的特点: 1、对过程位置的稍小变动十分敏感; 2 、图上每一点都综合考虑了前面子组的信息; 3 、对过程位置的大幅度移动没有Xbar图敏感; 4 、可应用于单值,也可应用于子组容量大于1的场合. EWMA图的适用场合: 可用于检测任意大小的过程位置变化,因此常用于监 控已受控过程,以发现过程均值相对于目标值的漂移,EWMA练习,Select: 统计 控制图 时间加权控制图 EWMA,输入参数,确定权重系数 的值,由所需的EWMA图对位置偏移检测灵敏度所决定,要求检测灵敏度越高, 值越小.如需检测1的过程偏移, =0.2,如需检测2的过程偏移,=0.4.常取=0.2, 12.,图形输出,
