Minitab功能功能内容示例
计算功能计算器功能，生成数据功能，概率分布功能，矩阵计算
计算变异系数和标准差
数据分析基本统计，回归分析，方差分析，实验设计分析，控制
图，质量工具，可靠性分析，多变量分析，时间序列，
列联表，非参数估计，概率与样品容量
方差分析
图形功能直方图，散布图，时间序列图，条形图，箱图，矩阵
图，三维图，点图，饼图，边际图，概率图，茎叶图，
特征图
测量直方图
Minitab简介
中文名 ：Minitab软件
成立时间 ：1972年
地 点：美国的宾夕法尼亚州州立大学
Minitab软件是为质量改善、教育和研究应用领域提供统计软件和服务的先导。是全球领先的质量管理和六西格玛实施软件工具，更是持续质量改进的良好工具软件。
1.Minitab是什么？
2.运用Minitab能做什么？
过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据
——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。 结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间 （Step3：回归系统的统计质量） 强度的估计效应和系数（已编码单位） 系数标 项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
Minitab应用基础知识 一、 Minitab界面和基本操作介绍 (1) 1.1 Minitab界面 (1) 1.2 工具栏的介绍 (2) 1.3 常用菜单与命令 (2) 1.4 数据类型 (3) 1.5 数据类型的转换 (3) 1.6 数据类型的堆积 (4) 1.7 数据块的堆积 (4) 1.8 转置栏 (5) 二、Minitab之常用图形 (6) 2.1鱼骨图 (6) 2.2 柏拉图 (8) 2.3 散布图 (11) 2.4 直方图 (13) 三、 Minitab在控制图中的应用 (15) 3.1 计量型控制图 (16) 3.1.1 Xbar-R做法 (16) 3.1.2 Xbar-s做法 (19) 3.1.3 I-MR图做法 (21) 3.2计数型控制图 (24) 3.2.1 p图做法 (24) 3.2.2 np图做法 (26) 3.2.3 c图做法 (28) 3.2.4 u图做法 (31) 附录一 (33)
一、Minitab界面和基本操作介绍 1.1 Minitab界面 打开文件 Session Window: 分析结果输出窗口 同一时间只能激活一个窗口，每一个窗口可以单独储存。
1.2 工具栏的介绍 1.3 常用菜单与命令
1.4 数据类型 1.5 数据类型的转换 Select: Data > Change Data Type > Text to Numeric
1.6 数据类型的堆积 Select: Data > Stack > Stack Columns 1.7 数据块的堆积 Select: Data > Stack > Stack Blocks of Columns
第一章基础知识 第一节数据类型及设置 在MINITAB系统中，有3种基本数据类型供用户选择，分别是：数值型数据、文本型数据和日期/时间型数据。 一般来说，不同类型的数据应采用不同的统计分析方法进行数据分析。所以，在应用MINITAB统计分析软件之前，应能够有效地识别不同类型的数据。 1.1.1 数值型(Numeric)数据 ⑴计量数据（Measurement Data） 计量数据，为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。假如一个数据的所有可能取值充满数轴上一个区间(a，b)，则称这样的数据为计量数据，其中a可以是-∞，b可以是+∞，通常称这类数据是连续数据(Continuous Data)。这种类型的数据往往既可以取整数、小数、分数，有时候（虽然不是全部）还可以取负数。例如：长度、重量、温度、湿度、体积、误差、速度、时间、寿命等等。它的统计分析与连续随机变量（Continuous random variable）的分布有关。在MINITAB 统计分析功能中，这种数据是主要的分析对象，统计分析时，常用的参数和方法有：均值、标准差、t检验、方差分析、回归分析等。 ⑵计数数据（Enumeration Data） 计数数据又称为定性数据或分类数据(Categorical Data)，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位后而得到的数据，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。这类数据仅取数轴上有限个点或可列个点，一般只取非负整数，不取小数、分数，更不取负数。例如：某一单位面积内某一种缺陷的个数、一批产品中不合格品的个数、一个超市每天进入的人数、一个麦穗上的麦粒数等等。它的统计分析是与具有离散随机变量(Discrete random variable)的分布有关。在MINITAB的统计分析功能中，常采用非参数分析、2 χ检验、二项分布、超几何分布、泊松分布等统计方法。 以上两种数据的分类是相对的，在某些情况下，两种数据可以互相转化。例如：当观察某一特定人群的年龄时，年龄这个变量是连续的计量值数据，但是在实际统计分析时，为了使统计分析简化，往往按年、月、日进行分类，就变成了计数数据。 ⑶等级数据(Ranked Data) 例如：对产品的质量情况进行分类，可以分为合格品、不合格品，或者分为一级品、二级品、等外品等等。在统计分析时这类数据常用比率、等级相关、非参数检验等统计分析方法。 ⑷有序数据（Ordinal Data） 有序数据又称为有序分类数据（Ordinal Categories）。例如：评定某种酒或茶叶的品质时，只能评出一个顺序，又如布料和毛皮的手感程度等等。
Minitab统计分析(上） Minitab介绍 1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.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1.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；2.6 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；3.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 1.计算功能(1)计算器功能(2)生成数据功能(3) 概率分布功能(4)矩阵运算2.数据分析功能 (1)基本统计(2)回归分析(3)方差分析(4)实验设计分析(5)控制图(6)质量工 具(7)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。3.图形分析(1)直方图 (2)散布图(3)时间序列图(4)条形图(5)箱图(6)矩阵图(7)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1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.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 数据的生成(Make Random Data)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转置栏（Transpose Columns）Select: 数据> 转置列转置结果连接（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：(1)特性要因图(2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图(4)散布图(5)直方图(6)时间序列图特性要因图练习输入表中Select: 统计> 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计> 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据 Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习输入数据