minitab_的基本操作及实例运用

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1、Minitab 的基本操作及實例運用,Name: 徐寧超 / Michael Xu Job Function: Eng-Product Rev: 29th, Oct, 2010,MINITAB = Mini + Tabulator =小型 + 计算机 Minitab是一個非常好的質量管理和質量設計的工具軟件，更是持續質量改進的良好的工具軟件。,一般统计,- 基础统计 -回归分析 - 分散分析 - 多变量分析 - 非母数分析 - TABLE(行列) - 探索性 资料(数据)分析,品质管理,- 品质管理工具 - 测定系统分析 - 计量值数据分析 - 计数值数据分析 - 管理图分析 - 工程能力分析

2、,信赖性 及 数据分析,- 分布分析 - 数据的回归分析 - 受益分析,实验计划,- 要因 实验计划 - 反应表面 实验计划 - 混合 实验计划 - Robust 实验计划,簡介,在Minitab里進行數據分析時，需要使用各種窗口和工具，下面是Minitab環境下各部份簡介：,會話窗口（Session Window）：顯示諸如統計報表之類的輸出文本 數據窗口（Data Window）：在此可輸入、修改和查看每個工作表的數據列 信息窗口（Info Window）：概括了每個打開的工作表，可以從下拉列表框中選擇要查看的工作表 歷史窗口（History Window）：記錄所有用過的命令 圖形窗口（

3、Graph Window）:顯示各種圖形，一次最多只能打開15個窗口,簡介,數據管理概要,一個工作表可以包括三種數據類型-數值型（numeric）、文本型（text）和日期/時間型（date/time），輸入數據時，該列的數據會自動格式化，Minitab會給該列分配一種數據類型：數值型、文本型、日期/時間型。三種數據類型可在：數據 更改數據類型 中轉換。,與數據有關的三個窗口 A.數據窗口（Data window） 數據窗口中內容即為工作表中的數據列， 當打開了多個工作表時，每個工作表都有其自 己的數據窗口。在每個數據窗口中可以： *察看處於工作表中的各列數據 *輸入數值並以多種方式修改 *對

4、數據列進行多種操作，包括：改變格式、 字體、名字、寬度、注解和列的位置,注意：數據窗口不是電子表格 儘管數據窗口有行有列，但他與Excel表格不同，他的單元格數量是有限的 而且單元格中的數值只能手工輸入或者有命令生成，他不能包含有方程式，所以他的值不會隨其他單元格值的變化而變化， 例如：想要C3=C1+C2，首先必須用內部計算器計算C1+C2的值，若改變C1的值，若不用計算器重新計算的話，C3值不會改變。,數據管理概要,B.信息窗口（Info window） 此窗口對當前活動工作表的數據（數據列、常量、矩陣） 進行了概括，可以對這些數據進行修改。,C.會話窗口（Session window）

5、此窗口對當前活動工作表數據（數據列、常量、矩陣） 進行了概括，最大的特點是變量列表框，變量列表框 一般顯示的是一些變量列明、常量或矩陣。其優點是 可以準確無誤的選擇變量名。,數據管理概要,一、在數據窗口中輸入數據 1）輸入列數據：點擊數據方向箭頭使之向下，如圖A。 2）輸入行數據：點擊數據方向箭頭使之朝右，如圖B。,數據管理概要,圖A,圖B,二、生成規則數據 可以按照一定的規則生成數據，如：按順序生成一簡單數據集或按字母順序生成一列數據，也可以生成規則的日期/時間型數據。,1）生成簡單的數字集,1、選擇菜單：Calc Make Patterned simple Set of Numbers，如

6、右圖 2、在Store patterned data in的文本框中，輸入數據列名（既可是新列，也可以是已經存在的列），此列用來保存所生成的數據。 3、在From first value（起始值），To last value(最終值)和In steps of(步長，即增量)文本框中輸入數字。 4、若有必要，也可以在List each value（每個值顯示的次數）和List the whole sequence（顯示整個編列的次數）文本框中輸入一個數字,數據管理概要,歸類并生成相應的子工作表 數據集裏面，經常需要對一組數據進行分析或生成圖形。,操作和計算數據,按條件分類： 可以基於一個或多個條

7、件對數據分類，如按兩種已給條件創造子集平時加班大於10小時並且週末加班小於10小時，符合這兩個條件的數據行將複製到一個新工作表，原來工作表沒有變動。,例如：打開 File Open Worksheet Data Eng-product 加班(模擬) A 選擇 數據 子集化工作表（如右圖） B 在指定要包括的行下面，選擇匹配的行，然後點擊條件，彈出對話框 C 在條件一欄，輸入條件方程式，如：想要創建平常加班大於10小時， 只要輸入平常加班 10,可以根據條件選擇所需數學函數,注：當然也可以將數據按條件進行拆分或合併，在數據 拆分工作表或數據 合併工作表 中即可實現。,使用計算器 使用計算器可以快

8、速的進行基本的算術運算和複雜的數學函數計算。結果可以保存在某一列中。,操作和計算數據,使用計算器 A、選擇計算 計算器 B、在將結果儲存在變量中，輸入保存結果的列。 C、在表達式中選擇變量和各自的函數，也可以通過手動輸入表達式,例子：使用計算器對列進行計算 1.例：文件 打開工作表 數據 pulse.MTW 2.選擇計算計算器 3.在將結果儲存在變量中，輸入PulseDif 4.在表達式中，輸入算式Pulse2-Pulse1,一、概要 在工作中我們經常需要對產品數據進行分析和統計，MINITAB提供了许多统计和图表技法来进行数据分析。常用的方法有： 基本统计量 回归 方差分析 实验计划法 管理

9、图 质量工具 可靠度/残差分析 多变量分析 时间序列 表 非参数分析 探测数据分析,使用数据分析和质量工具,1）基本統計量 MINITAB提供了两条命令統計 基本統計量顯示描述性統計和存儲描述性統計 ,这两条命令对每一列进行了计算并且将统计结果存储下来了。这些结果可以从会话窗口中显示出来。,使用数据分析和质量工具,例子：假如想要对参加脉搏测试的男(sex=1)、女(sex=2)学生进行统计。 1.打开文件：pulse.mtw。 2.选择統計 基本統計量顯示描述性統計 3.在變量一栏，输入體重。（在變量中，输入想要进行分析统计的数据列） 4.选中按變量输入性別，然后OK， 结果如下：,从结果可以

10、看出：男生体重平均值大于女生体重平均值 注意： 1.按變量的意思是对每个关键值（如男和女）分别进行统计计算。 2.圖表按钮的作用是以图形（直方图、正态曲线的直方图、点图、盒式图(boxplot)的方式表示统计结果。,2）置信区间和平均值测试,使用数据分析和质量工具,Minitab提供了一些命令计算一样本或雙样本的置信区间以及进行平均值检验。工序能力包括單樣本Z、一样本t、雙样本t和配对t，当你不知道所收集的数据是否服从正态分布时，MINITAB又提供了计算置信区间和对中央值进行假设检测的方法。下面是一样本t置信区间和平均值假设检验（假设服从正态分布）的一个例子。,1）计算t置信区间和平均值检验

11、的步驟： A. 选择統計 基本統計量一样本t B. 在變量文本框中，输入包含样本的列，Minitab 将对样本的每一列进行单个分析。 C. 以下二者中任选一项： 若计算平均值的置信区间，选中選項 置信水平。 若进行假设检验，选中假設均值。 D. 若想更进一步，还可以使用下面的选项： 为置信区间指定一个置信度。缺省值为95%。 指定一个原假设检验值。缺省值为：=0 通过选择小于()、不等于（），定 义选择性假设。,2）舉例：假如想要对参加脉搏测试的男(sex=1)、女(sex=2)学生进行统计。假设根据测得的样本数据（脉搏测验），想要得到平均值95%的t置信区间。 1. 打开文件PULSE.MT

12、W。 2. 选择統計 基本統計量一样本t 3. 在變量文本框中，输入Pulse1，点击 OK。,使用数据分析和质量工具,结果解释 根据输出结果，估计其平均值为72.87，有95%的把握认为真值落在 区间（70.95，75.15）。,3)相關(correlation),使用数据分析和质量工具,使用相關对成对变量计算相关系数和相关性。相关系数是衡量两个变量之间线性关系的程度。其值介于-1与+1之间。如果这两个变量同时增加或同时减小，那么相关系数为正，反之亦然。,例子：假设要分析学生身高与体重的关系。 1.打开文件PULSE.MTW。 2.选择統計 基本統計量 相關 3.在變量文本框中，输入高度和體

13、重.点击確定。,结果解释 根据输出结果，相关值（r=0.785，P-Value=0.000）表明身高与体重正相关。 P-Value:犯一种错误的概率的推定值,比留意水准大时为正态性.,4）回归(regression),使用数据分析和质量工具,回归分析用于找出反应值(Y)与一个或者多个预测值（X)之间的关系。線性回歸是利用數理統計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量相互依賴的定量關係的一種統計分析方法之一，運用十分廣泛。,例子：运行一个简单线性回归的例子，假设想要找出体重与身高的关系 1.打开文件PULSE.MTW 2.选择統計 回歸 回歸 3.在響應文本框中，输入體重。在預測變量中，输入高度

14、。然后確認。,结果解释：P值等于0，表明体重是身高的一个显著性因子，R2等于61.6%表明此模型在反应值中所占的比率。,5)分散分析(ANOVA),使用数据分析和质量工具,分散分析（ANOVA)把比较两样本总体均值的T-test扩充到比较多于两个均值的test。MINITAB的ANOVA包括一次、二次或者更为复杂的ANOVA模型、等变量检验等。当按照单个变量进行分类时，一个一次ANOVA检验总体均值的相等性。 下面我们举一个例子，说明当反应值数据在一列而区分总体的水平值在另一列时，怎样进行数据分析。如果你在工作表中将每个总体的数据置于不同的列，可以运用單因子命令。,例子：1.打开文件PULSE

15、.MTW 2.选择統計 方差分析 單因子 3.在反应值響應中，输入體重，在因子中，输入性別。 4.点击圖形。 5.选中數據線箱圖和殘差正態圖。 点击確認,解釋：分散分析输出结果和盒式图(boxplot)清楚地表明，女性和男性的体重差別。F统计值比较大而p值比较小，表明男女存在统计上显著性差异。女性体重平均值的95%置信区间介限于 118和130之间但是对于男性而言,95%置信区间介于155和162之间.,使用数据分析和质量工具,SS:乘方的和(Sum of Square) MS:不偏分散(Mean of Square) F:F-概率值 P:P-value(留意概率),各点呈现直线状态时，意味着

16、正态性,二、质量控制,使用数据分析和质量工具,Minitab提供了多种质量管理方法：管理图、质量计划工具、测量系统分析、工序能力和可信度。管理图可以对工序整个时间的变动进行分析。根据样本数据，这些图表生成了一些总的统计。 下面是经常使用的X-R图。从字面意思可知，此图表在一个图形窗口中通常有两个图：一个是子集平均值的管理图（X )、一个是子集范围的管理图（R），同时查看这两个图，可以跟踪工序水平和工序变动，还可以看出特殊原因的表现。,X-R图的一个例子 一制造车间制造金属固定件，需要估计其工序能力（目标值：2.4克），力求固件的 重量变动最小。这些固件5个一包。随机选择20包画出X-R图，估计他们的制造工序管理 情况。 1.打开文件金屬固定件重量。 2.选择統計 控制圖 子集的變量控製圖Xbar-R 3.在Si