minitab教程-图形

书山有路勤为径，
学海无涯苦作舟
•
层 别 法：
定义:
为区别各种不同原因对结果之影响,而以个别原因为 主体,分别作统计分析的方法,称为层别法.
分类:
1.时间的层别. 2.作业员的层别. 3.机械、设备层别. 4.作业条件的层别. 5.原材料的层别. 6.地区的层别等.
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实例:
•选择包含原 始数据的栏
书山有路勤为径，
学海无涯苦作舟
•
•第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -2
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
•如数据输入格式为缺陷 名和缺陷频率时选择该项
•
•第三步:在出现的对话框输入下图所示信息 -3
•选择”Options”按钮，在出现的对话框选择下图所示信息
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
1897年,意大利学者柏拉撬分析社会经济结构,发现 绝大多数财富掌握在极少数人手里,称为“柏拉法则 ”.
美国质量专家朱兰博士将其应用到品管上,创出了 “Vital Few, Trivial Many”(重要的少数,琐细的多 数)的名词,称为“柏拉图原理”.
书山有路勤为径，
学海无涯苦作舟
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•作 法:
=9.92-0.01/2 =9.915 终点数值=最大值-测定值最小位数/2
=10.12-0.01/2 =10.115
3.前2～3项累计影响度应在80%以上.
4.纵轴除不良率外,也可表示其它项目.
书山有路勤为径， 学海无涯苦作舟
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柏拉图的用途:
1.作为降低不良的依据. 2.决定改善的目标. 3.确认改善效果. 4.用于发掘现场的重要问题点. 5.用于整理报告或记录. 6.可作不同条件的评价.

实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
164507.47
PPM > USL PPM 合计
UCL=188.0386
36
24 12
0 187.6
187.7
187.8
187.9
188.0
单独值
187.9 187.8
_ X =187.8193
187.7
187.6
LCL=187.6001
1 6 11 16 21 26 31 36 41 46 51
Minitab制图 制图准备:
1.收集需制图数据资料,并打开Minitab
实测性能
PPM < LSL
153846.15
PPM > USL PPM 合计
134615.38 288461.54
187.6 187.7 187.8 187.9
预期组内性能
PPM < LSL
87051.05
PPM > USL PPM 合计
84251.36 171302.41
预期整体性能
PPM < LSL
点击标签
Minitab制图
二、概率图:
99
95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5
百分比
K18螺孔位置度的概率图
正态 - 95% 置信区间

04
实验设计与优化策略
实验设计基本原理概述
实验设计的目的和原则
明确实验目标，遵循随机化、重 复和区组化原则，确保实验结果 的可靠性和准确性。
实验设计的基本类型
包括完全随机设计、随机区组设 计、析因设计、正交设计等，根 据实验需求和条件选择合适的设 计类型。
实验误差的来源和控制
了解实验误差的来源，如随机误 差、系统误差等，并采取相应的 措施进行控制和减小误差。
因子设计实验方法演示
因子设计概述
介绍因子设计的概念、目的和原理， 以及因子水平与实验次数的关系。
因子设计实验结果分析
根据实验因子和水平选择合适的正 交表，并了解正交表的构造和特点。
正交表的选择和使用
详细演示因子设计的实验步骤，包 括确定实验因子和水平、选择正交 表、安排实验计划、进行实验并记 录数据等。
实施持续改进计划
制定持续改进计划，定期评估生产过程稳定性和质量水平， 针对存在的问题和不足制定改进措施并跟踪实施效果。
06
宏编程与自动化操作
MiniTab宏编程基础知识
宏的定义和作用 宏是一系列命令的集合，用于实现特定功能或操作。在 MiniTab中，宏可以用于自动化重复任务，提高分析效率。
宏编程语法和规则 MiniTab宏编程使用类似于BASIC的编程语言，包括变量、 函数、控制结构等。需要掌握基本的语法规则和编程规范。
过程是执行一系列操作的集合，可以包含条件判断、循环等控制结 构。示例包括数据清洗、图形绘制等。
函数和过程的调用方法
在MiniTab中，可以通过命令窗口或脚本文件调用自定义函数和过 程，实现自动化分析。
批处理操作实现自动化分析
批处理文件的创建和执行

每一子群的数据，排列于分开的列 （或行）使用 “Manip>Stack/Unstack” 命 令转换这些数据格式。
什么是子群？ 处理数据常分成组。例如，运送数据用发 货分组，化学处理数据用批而半导体处理
数据用 lot。这些数据组被称为子群。这 些子群还用在短期和长期处理能力中。
寻找
工具栏(Tool Bar)
任务栏(Task Bar)
文件管理 数据修改
数据操作
计算功能
统计分析 图表制作
数据管理
表示窗口
六西格玛
帮助
任务栏(Task Bar)
文件管理
数据修改 数据操作
计算功能
统计分析 图表制作
数据管理
表示窗口
六西格玛 帮助
任务栏(Task Bar)
文件管理
计算功能
数据修改
统计分析
数据操作
图表制作
数据管理
第1节 数据操作(Manip)-3/6
2.如何将数据从‘代码化数据’转变成‘自然码数据’呢? Manip>Code>Numeric to Text
第1节 数据操作(Manip)-4/6
3.改变数据的排列,将数据由‘行’转变成‘列’呢?
Manip>Stack>Stack Rows
C2—C6
C8
C1
MINITAB-Data-Files>
从1开始 到20结束 间隔1
每个数重复1次 整体数重复1次
第2节 计算功能(Calc)-4/5
4.如何取‘随机顺序’？。如何‘取样’？。
Calc>Random Data>Sample From Columns MINITAB-Data-Files>

展示每个类别中各个子类别的 数量，条形是堆积在一起的。
分组条形图
也叫并列条形图，用于比较两 个或多个变量在不同类别上的 数量。
百分比堆积条形图
展示每个类别中各个子类别所 占的百分比。
9
条形图构成要素
数量轴
通常位于垂直位置 ，表示各类别的数 量或频数。
图例
解释条形图中不同 颜色或图案代表的 含义。
2024/2/2
条形图适用于展示各类别 数据之间的差异、对比和 趋势等。
5
学习目标
掌握在Minitab 17中创建条形 图的方法和步骤。
学会如何根据数据类型和展示 需求选择合适的条形图类型。
2024/2/2
理解条形图中各元素（如条形 、坐标轴、图例等）的含义和 作用。
能够利用条形图进行有效的数 据分析和解读。
6
02
详细讲解了如何在Minitab17中创建和编辑条形图，包括数据导入、图
表类型选择、图表元素编辑等步骤。
2024/2/2
03
条形图解读与分析
介绍了如何正确解读条形图，包括数据比较、趋势分析和异常值识别等
方法。
26
学习收获与体会
2024/2/2
01
掌握了条形图的基本概念和种类，能够根据不同需 求选择合适的条形图类型。
添加标题
通过“图形”菜单中的“图形标 题”选项，可以为条形图添加标 题，标题内容应简洁明了，能够 准确反映图表的主题。
添加标签
在条形图中，可以为每个条形添 加数据标签，显示具体的数值， 方便读者快速了解数据情况。
添加图例
如果条形图中包含了多种不同的 数据系列，可以通过添加图例来 区分不同的数据系列，提高图表 的易读性。
背景

Accept < 1%
< 10%
> 10
> 10
Consider
critically 1%~9%
10%~30%
4~9
4~9
Reject
>9%
>30%
<4
<4
Multi-Vari Chart
Minitab
➢ 称作多变量 chart，使数据能一目了然按视觉的形态进行分散数据的分析, 对所有因子表示各个因子水准的平均
Minitab
•Vaiable:不良数量 •Subgroup size:检查数量相同时 •Subgroups in : 检查数量不同时
EXH_QC.MTW
C 管理图
➢ 一定单位内的缺点数管理图, 当一个中的缺点数少时, 使用一定个数中的缺点数
•Variable : 缺点数
Minitab
EXH_QC.MTW
Minitab
➢ 在现场成为问题的不良品以及缺点、Claim、事故等按现象或原因类别分类, 并使其数据 不良个数或损失金额等多的顺序展示，并把其大小用柱形绘出的图形。
- 决定改善的功击目标、 掌握问题点、不良对策及改善效果确认、不良或故障原因调查
<使用原资料>
<使用频率数>
<按集团类别绘出时>
EXH_QC.MTW
•Operator*part的 interaction 及 operator的 p-value比留意水准 0.05 小而有意， 但比部品间的变动相对地变动小, 故没有给全体带来影响。
•Gage R&R的变动大部分起因于再现性，并且在再现性中 operator与 part的交互作用影响较大。

▪Normality Test : 正态性检定 ▪A-Squared : 越接近零时判断为接近正态 ▪P-Value : 比留意水准大时为正态性
保存基础统计量 (Store Descriptive Statistics)
➢计算统计量并保存在当前的 Worksheet ➢在选择两个以上的 Col 时，变量名区分为 1,2。 ➢当指定 By variable时，随着相关 Variable的种类按 Row 方向保存。
Minitab
- First quartile:1/4数 - Third quartile : 3/4数 - Interquartile range : Q3-Q1 - Skewness : 歪度分布的对称性 ,越接近0
越满足对称性 - Kurtosis : 添度分布的尖的程度为
0时正态分布, 负数为完满, 正数时 比正态分布尖 - MSSD :把前后数据差的乘方除以2
▪Graph窗: 显示各种统计图表，同时可以打开15个窗口
Minitab 菜单 构成
Minitab
▪File : 有关文件管理所需的副菜单的构成 ▪Edit : 编辑 Worksheet data , 外部 data 的 link 及 command link editor 副菜单 ▪Manip : Worksheet data 的 Split、Sort、Rank、Delete、Stack/Unstack 等副菜单 ▪Calc : 利用内部函数的数据计算及利用分布函数的数据生成 ▪Stat : 是分析统计资料的副菜单，由基础统计、回归分析、分散分析、品质管理、时针序列
Minitab 菜单(File)
Minitab
➢ 打开
▪新建 : File -> New(project, worksheet) ▪打开保存的 Project : File -> Open project ▪打开保存的 Worksheet : File -> Open Worksheet ▪打开保存的 Graph : File -> Open Graph ▪用ODBC打开 : File -> Quary Database ▪打开TXT : File -> Others file -> Import special txt

MINITAB教程-其它常用工具
全海军
1、图形化汇总
• 可使用 图形化汇总 通过各种统计量（如样本数量、平均值、中位数、
标准差）汇总数值数据。您还可以使用图形描述数据的分布、执行 Anderson-Darling 正态性检验，以及获取平均值、标准形化汇总。
一家服装制造厂的检验员为了确定改进项目的优 先顺序，调查了服装缺陷的来源。检验员将在此 过程中跟踪缺陷的数量和类型。
缺陷 计数 缺少纽扣 脱线 布料错位 布料瑕疵 缝纫错误 卷边错误
成本 217 67 18 23 112 43 0.17 0.89 5.12 4.89 1.89 4.23
计数*成本 36.89 59.63 92.16 112.47 211.68 181.89
解释结果 在本例中，45.2% 的缺陷归因于缺少纽扣，23.3% 的缺陷归因于缝纫错误。缺失纽扣和缝纫错误的 累积百分比为 68.5%。因此，可以通过解决缺少 纽扣和缝纫错误来最大程度地改进整个制衣过程。
概率、概率密度计算
•
概率密度函数（PDF）
累积分布函数（CDF）
逆累积概率（ICDF）
可使用 PDF 确定随 机变量 X 在已知值 x 处的概率密度函数 的值
一位质量控制工程师需要确保 洗发精瓶盖已扣紧。如果瓶盖 扣得过松，则有可能在装运过 程中脱落。而如果瓶盖扣得太 紧，又可能很难打开。用于扣 紧瓶盖的扭矩值为 18。工程师 将随机收集包含 68 个瓶子的 样本，并检验开盖所需的扭矩 大小。 解释结果 去除盖帽所需的平均转矩为 21.265， 标准差为 6.422。直方图显示数据分 散广泛，许多值都距离目标值 18 很 远。95% 置信区间表明，总体平均 转矩的可能值范围介于 19.710 和 22.819 之间，这大于目标值 18。

40
精品课件
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13、区间图
精品课件
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精品课件
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14、单值图
精品课件
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15、线图
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精品课件
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16、等值线图
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17、三维散点图
精品课件
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18、三维曲面图
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minitab教程图形全海军1饼图2条形图3直方图4点图5概率图6经验累积分布函数图7概率分布图25散点图9矩阵图10气泡图11边际图12箱线图13区间图14单值图15线图16等值线图17三维散点图18三维曲面图
MINITAB教程 图形
精品课件
1
1、饼图
精品课件
2
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3
2、条形图
精品课件
4
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25、散点图
精品课件
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9、矩阵图
精品课件
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10、气泡图
精品课件
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11、边际图
精品课件Βιβλιοθήκη 36精品课件37
精品课件
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12、箱线图
精品课件
39
精品课件
精品课件
5
精品课件
6
精品课件
7
精品课件
8
3、直方图

一、单因子(堆叠)方差分析
TILT 的箱线图 10
8
6
4
2
0
-2
605
608
612
PRESS
二、单因子(未堆叠)方差分析
R605, R608, R612 的箱线图
10
8
7.28571
6
4.625
4
2
1.33333
0
-2 R605
R608
R612
MInita 视频教程
D
C
M
第四节
Xbar-s控制图
D
序
C
MINITAB简介
M
一 MINITAB历史简介
二 MINITAB界面简介
三 MINITAB菜单简介
I
A
一、 MINITAB发展历史
Minitab = Mini +Tabulator 小=型
+ 计算机
❑ 起源
1972年，美国宾夕法尼亚州立大学为作统计分析、教育用而开发，目前 已在工学、社会学等所有领域被广泛使用。
⚫ 输入变量与输出变量（反应变量）
父亲的身高和工程温度都是独 立变量，儿子的身高和制品强 度都是输出变量。
一、简单回归分析概述
❑ 决定系数
▪ R-Sq值叫决定系数，用 R2 表示
▪ 在0 R2 1范围，总变动中被回归线说明的变动所占的比 率
▪ R2 值越接近1时，回归线越高，判断越有意义 ▪ 合理的值是多少？根据情况不同，尤其是工程和工程和产业不同。 一般值为0.7以上是可以认为输出变量和输入变量的关系大
、差值 = 0 与 ≠ 0) 的检验: Z = 0.58 P 值 = 0.56 ，即95 置信区间， Value ＞0.0 ，接受原假设，即复印机 与 之不良 率相等。