minitab简易使用手册
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1 目錄
一、資料建檔……
1.1 利用MINITAB的工作表建立資料檔…………..……...….….….2
1.2開啟舊檔 (匯入資料檔)………………………………..………...3
1.3 以模擬資料方式建立資料…………………….……………….…5
二、資料處理………………………………………..…………..5
三、基本統計資料分析…………………………………..……..6
3.1 敘述統計……………………………………….………………….6
3.2 檢定……………………………………………….….……………8
3.2.1 母體平均數檢定…………………………………..………8
3.2.2 成對資料檢定…………………………………………..…9
3.2.3 常態性檢定……………..…………………….……….…10
四、相關分析與迴歸分析…………………………………..…10
五、其他應用統計分析………………………..……………....12
5.1 變異數分析………………………………….……………………12
5.1.1 單因子變異數分析………………….……………………12
5.1.2 二因子變異數分析…………………….…………………13
5.2 統計品質管制………………..………………….……………….14
5.2.1 管制圖………………………………….…………………14 2 5.2.2 Gage R&R………………………………….…………….16
5.2.3製程能力分析………………………………………..….17
5.3 田口方法………………………………….…………………..….18
一、資料建檔
進入MINITAB之後，可以看到下列的畫面，各視窗說明分別如下圖。
專案(project)名稱
功能表列
工具表列
指令紀錄視窗
工作表名稱 3
變數名稱
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。
1.1 利用MINITAB的工作表建立資料檔
建立新工作表的做法，依序選取
【File】【New】【Minitab Project】【OK】
新工作表的建立就成功了。
MINITAB的工作表格式與EXCEL類似，資料輸入方式也與EXCEL相似，分別工作表上的每一小格中輸入資料，如下圖所示。 4
資料輸入完後，接著儲存是工作表。依序選取
【File】【Save Current Worksheet】
分別選取檔案儲放位置與設定工作表名稱，按【存檔】，新工作表編輯成功。
1.2開啟舊檔 (匯入資料檔)
假設想要分析的資料，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
【File】【Open Worksheet】
進入畫面中，選取檔案儲放位置、檔案名稱以及檔案類型，最後再按【開啟(O)】,開檔工作便完成了。
另外，在【Open Worksheet】下可按【Preview】進入匯入資料設定，如下圖所示
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變數名稱
資料型態
資料匯入位置
資料預覽
同時以此種方式開啟數個檔案資料，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。
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1.3以模擬資料方式建立資料
若想以模擬方式建立10位學生的統計學成績，平均數是70分，標準差10分，且假設這10位學生的統計學成績分佈為常態分配。
依序選取
【Calc】【Random Data】【Normal…】
模擬筆數
模擬結果
儲存欄位
期望值
標準差
分別輸入欲模擬的資料筆數、模擬結果儲存欄位、模擬資料的平均數以及標準差等資料。最後再按【OK】即可。
二、資料處理 7 較常用的初步資料處理包括資料的分組(code)、排序(sort)、分級(rank)、計算等，此以資料的分組(code)為例。如果想將學生依微積分成績分成高、中、低分三個族群，高分群為成績在80分以上，中間群為60分到79分，低分群為59分以下三類，分別記為高、中、以及低。
依序選取
【Manip】【Code】【Numeric to Text…】
(※因為想要將數值(成績)用文字(高、中、低)表示，因此選Numeric to Text)
接著會出現下面視窗：
要分類的欄位
結果儲存欄位
類別代號
分類範圍
分別輸入要分類的資料欄位、分類結果儲存欄位、類別代號、以及分類範圍。最後再按【OK】即可。
8 三、基本統計資料分析
3.1 敘述統計
如果想要了解學生體重一些簡單的統計量或資料分佈圖形，依序選取
【Stat】【Basic Statistics】【Display Descriptive Statistics】
出現下圖畫面
要分析的欄位
再按【OK】後執行結果如下所示 可再由此進入
點選所需圖形 9 787368635895% Confidence Interval for Mu71666195% Confidence Interval for MedianVariable: 砰61.3153 4.120061.6152Maximum3rd QuartileMedian1st QuartileMinimumNKurtosisSkewnessVarianceStDevMeanP-Value:A-Squared:69.711710.935170.184878.000069.250064.500061.500058.0000100.6393250.88405135.8778 5.989865.90000.5170.29995% Confidence Interval for Median95% Confidence Interval for Sigma95% Confidence Interval for MuAnderson-Darling Normality TestDescriptive Statistics由此可得知此變數的一些基本訊息，如平均數、變異數、中位數，及一些基本的圖形。
3.2檢定
3.2.1 母體平均數檢定
若想進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：第一種為母體標準差未知的情形，可以用t檢定；第二種則為母體標準差已知的情形，可以用z檢定。
此以t檢定為例，依序選取
【Stat】【Basic Statistics】【1-Sample t】
進行t檢定。
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檢定變數所在欄位
檢定平均數
是否是否為60
當標準差已知時，z檢定的方式，依序選取
【Stat】【Basic Statistics】【1-Sample Z】
輸入母體標準差，其餘與t檢定皆同。
3.2.2 成對資料的檢定
如果想知道一種新的教學方式是否有助於提昇學生的成績，對於每一位學生而言，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
【Stat】【Basic Statistics】【Paired t】 可由此選擇單尾或雙 11
前測樣本所在欄位
後測樣本所在欄位
3.3.3 常態性檢定
依序選取
【Stat】【Basic Statistics】【Normality Test】
檢定變數的欄位
可由此選擇單尾或雙選擇所要的檢定 12
四、相關分析與迴歸分析
如果想了解身高與體重的關係為何，可以
1. 透過散佈圖及相關係數來觀察
(a)散佈圖可利用功能表【Graph】中的【Plot】，變數Y選擇身高，變數X選則體重，按【OK】就可以畫出散佈圖。
(b)相關係數可利用功能表中相關係數功能計算出，依序選取
【Stat】【Basic Statistics】【correlation】
2. 進一步可以利用迴歸分析，找出兩變數間之線性函數等相關資料。
依序選取
【Stat】【Regression】【Regression…】
出現下面視窗：
要分析的欄位
二變數的相關圖
