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minitab常用图表解析

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BasicGraphs(Minitab基本图表)

BasicGraphs(Minitab基本图表)

箱形图(Boxplot)

比较样本分布特征和筛选异常点异常点Fra bibliotek上部触须
箱体
中位数值
下部触须
直方图(Histogram)
评估数据的
•形状 •中心 •延展性 •分布正态与否 •带有正态密度曲线 正态曲线
边际图(Marginal Plot)
评估两个变量之间的关系和分布
矩阵图(Matrix Plot)
显示两个变量之间的关系

打开工作表BATTERIES.MTW 从菜单选择Graph>Scatterplot 选择Simple
散点图(Scatterplot)

在Y variables中选择FlashRecov列 在X variables中选择VoltsAfter列
散点图(Scatterplot)
Minitab基本图表
图形探索
使用下面的表格来找出符合目标的最佳图形
目标... 使用...
.散点图(Scatter Plot)-显示两个变量之间的关系 .矩阵图(Matrix Plot)-同时显示多对变量之间的关系
评估成对变量之间的关系
.边际图(Marginal Plot)-类似于散点图，但是在图形边界 处增加了变量的柱状图，点图或者箱形图

点击Scale,选择Reference Lines标签 在Show Reference Lines for Y positions,输入5.25
散点图(Scatterplot)
常用图形选项

Scale:坐标轴，坐标点，网格线，参考线和百分点线 Labels:数据标签，标题和脚注 Data View:数据显示项目，包括拟合线 Multiple Graphs:多图形放置和分组变量 Data Options:过滤数据，处理丢失的数据值，按频率 数据列

Minitab-基本图表

Minitab-基本图表

x xx xx x xx
x
x
x
x xxx x x x x x x
基本图表- 22
x
x
x
M S I
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
Pareto图
Pareto图又叫帕累托图，是根据改善目标的重要性进行排列的 工具 Pareto图帮助我们聚焦于引起 80% 不良绩效的 20% 的问题 打开质量控制.mtw文件
流程改善方法论 - 标准量化管理绿带
基本图表
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
标准量化管理的改善方法论
步骤 I: 量化测量(M)
M1: 项目背景
1.1 项目背景概述 1.2 项目客户分析
I2: 关键影响因素定性分析
2.1 定性确定关键因素(因果矩阵) 2.2 关键因素失效模式分析, 初步改善措施
F l a w s （按 P e r i o d 分组）的 P a r e t o 图
Peel Period = Day Scratch Other Period = Evening Smudge 20 15 10 5 Flaws Peel Scratch Other Smudge
计数
20 15 10 5 0 Peel
检查表
M S I
基本图表- 20
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
密集图
调查表面缺陷的研究
M S I
基本图表- 21
版本: 1.0 2014-6-11 © 2007 中国铝业股份有限公司
找出刮痕
X = 1个刮痕 x x x xxx x xx x

Minitab图形分析工具分析

Minitab图形分析工具分析

例题： 您很关心公司生产的相机电池是否能够很好地满足顾客的需要。市场调查显示，如果两次放 电之间等待的时间超过 5.25 秒，顾客就会变得很不耐烦。 收集一组数据，来自两种不同配方的电池，检测剩余电压与放电等待时间的关系。
操作步骤： 1 打开工作表“电池数.MTW”。 2 选择图形 > 散点图。 3 选择含组，然后单击确定。 4 在 Y 变量下，输入放电恢复。在 X 变量下，输入放电后电压。 5 在用于分组的类别变量 (0-3) 中，输入公式表示。
4. 箱线图
例题：
您想要检验地毯产品的总体耐用性。地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量 60 天后的耐用性。创建一个箱线图 来检验耐用性得分的分布情况。
要查看 Q1、中位数、Q3、四 分位数间距、须线和 N 的精 确信息，请将光标悬停在箱 线图的任意部分。
解释结果
· · · · · 耐用性得分的中位数为 12.95。 四分位数间距为 10.575 到 17.24。 没有出现异常值。 间距为 7.03 到 22.5。 中位数上方较长的上部须线和较大的方框表明数据略呈正偏斜分布 - 分布的右尾长于左尾。
含组实例
您想要评估四款试验性地毯产品的耐用性。地毯产品的样本放在四所住宅内，然后测量 60 天后的耐用 性。创建带有中位数标签和颜色框的箱线图来检验每款地毯产品的耐用性分布。
解释结果 地毯 4 的耐用性中位数最高 (19.75)。但是，该产品同时也呈现出最大的变异性，四分位数间距为 9.855。此外，该分 布呈负向偏斜，其中至少一个耐用性测量值为 10 左右。 地毯 1 和 3 具有相近的耐用性中位数（分别为 13.52 和 12.895）。地毯 3 还呈现出最小的变异性，四分位数间距仅 为 2.8925。 地毯 2 的耐用性中位数仅为 8.625。该分布与地毯 1 的分布呈正向偏斜，四分位数间距约为 5-6。

6sigma工具Minitab常用图表汇总

6sigma工具Minitab常用图表汇总
Barbara F. Ryan President & CEO
方式中最具有代表性的软件。
2. Full Frame & Basic Windows
结构和基本的视窗
基本窗口
基本窗口
快捷菜单
~ Minitab基本上以5个窗口(Window)组成.
相关文件
报告生成
5. 历史记录 4. 相关信息 3. 图形 2. 工作表 1. 文本窗口
3、图形变量“长度” 类别变量“供应商”
3.6 点图
4、出图如下，
来自两家供应商的凸轮轴的平均长度彼此接近。但是，供应商 B 提供的凸轮轴的长度呈现出更大的变异性。您可以对供应商 B 的工 艺流程进行更细致的调查。
3.7 时间序列图
时间序列图：观察特定时间内的数据变化趋势 作用： 1、监控一个或多个过程在一段时间的绩效以探测趋势或模式 4、追踪对预测趋势有用的信息
六西格玛工具百宝箱
—MINITAB操作
1. Minitab介绍
MINITAB
= Mini + Tabulator
= 小的 + 计算机
背景
•Minitab :
– 72年 Penn State最先开发统计软件. – 82年 个人电脑(Personal Computer)普及并广泛使用. – 6sigma 初创时，Motorola公司主要用 SAS方式, 至GE公司使用 MINITAB扩大到全世界. – 目前大部分先进 6 sigma 公司都使用 MINITAB. (GE, AlliedSignal, Motorola, Honeywell etc.) – 设计成使用者易学而简便使用，并已成为6sigma
PP、PPK
0.50

如何使用Minitab A-Phase篇之六个图表分析

如何使用Minitab A-Phase篇之六个图表分析

多变数图的分析目的:易於观察出数据间的组间变异.
注:●可使用Minitab指令拿掉异常资料组后再进行分析. (Manip>Subset Worksheet> 指令row that match>Condition 'Solt Code'=1) ●数据间必须组数相同才可进行分析. ●接受非数值性的数据当输入变数.
其它在Minitab的运用: 资料编码(连续输入变数转换属输入变数) 资料编码(连续输入变数转换属输入变数)
计算四分位之数值-1
ห้องสมุดไป่ตู้
计算四分位之数值-2
计算四分位之数值-3
还记得Q1,Q3及中位数吧!
进行编码-1
进行编码-2
使用得Q1,Q3及中位数将资料 分成四等分
编码结果
其它在Minitab的运用: 制程能力分析
数据常态检定-1
数据常态检定-2
数据常态检定-3
还记P>0.05才可算是 常态分配喔!
非常态数据 使用BOX-COX Transformation求Lambda值-1
使用BOX-COX Transformation求Lambda值-2
使用BOX-COX Transformation求Lambda值-3
A-Phase介绍的六个图表分析
三,主要效果图(Minitab指令位置)
(指令变数选取)
主要效果图的分析目的: 1.研究Noise.2.研究参数(组间变异).
A-Phase介绍的六个图表分析
四,交互作用图(Minitab指令位置)
(指令变数选取)
交互作用图的分析目的:观察因数之间是否有交互作用存在.
A-Phase介绍的六个图表分析
一,边际图(Minitab指令位置)

Minitab质量分析图表

Minitab质量分析图表

因果图 测量
度 确 准
材料
合金 微米 显微镜
指
人员
班次 主管人
者 导 验 检
凝聚 湿度 %
件 条
滑润剂 供应商
培训
表面缺陷
指 者 导 验 检
刹车 接触 角度
速度 车床
位
环境
方法
机器
因果图，添加子分支
• 在使用因果绘制完整图的示例中，您生成了因果（鱼骨） 图来帮助确定表面瑕疵的原因。现在，您决定向此图中添 加子分支，以帮助弄清可能导致表面瑕疵的因素。以下示 例说明如何向完整的因果图中添加子分支。 1 打开文件“表面缺陷.MTW”。 2 选择统计 > 质量工具 > 因果。 3 在原因下，为 1-6 行选择在列中。 4 在 1 到 6 行中分别输入人员、机器、材料、方法、 测量和环境。 5 在效应中，键入表面瑕疵。单击确定。 6 选择编辑器 > 图形选项。 7 在第 1 行中，单击子。 8 在第 1 行中的原因下，键入 A B。 9 在第 2 行的原因下，键入 Jones Smith 最佳。 单击确定。 10 在第 6 行的原因下，键入湿度温度。单击子。 11 在第 1 行的原因下，键入高 低。 12 在第 2 行的原因下，键入高 低。 13 在每个对话框中单击确定。
因果图
• • • • • • 空白因果图
包含空分支的因果图
因果图
测量 材料 人员
A B
班次
完整因果图
准 度 确 件 条
微米 显微IT SM
滑润剂
主管人
指 者 导 验 检
供应商
培训 运算符
表面缺陷
导 指
刹车
检
者

Minitab统计分析课件

Minitab统计分析课件
60.5
61.6
62.5
61.1
61.0
61.4
15
60.1
60.8
61.0
61.1
60.8
61.5
61.7
60.5
Select: Gragh> Histogram
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.
输入新工作表和注解的位置
数据块的堆栈结果
转置栏（Transpose Columns）
Select: Data > Transpose Columns
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: Data > Concatenate
填好各项参数
输入缺陷列
输入频数列
在此指定 “95%” 将使余下的图示为 “Others”。
设置X轴,Y轴标签
可以对柏拉图进行命名
结果输出
不良项目
不良数
不良率
累计不良率
摩擦痕
7.78
0.37
0.37
辊印
2.44
0.12
0.48
污染
2.27
0.11
0.59
划伤
2.22
0.11
0.70
线形裂纹
1.97
Minitab的功能
计算功能 计算器功能 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

minitab常用图表解析

minitab常用图表解析

170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
收集各项质量特性缺陷 列成表 输入到MINITAB中
MINITAB绘出图形
找出关键的Y特性
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高

mini b常见图形操作介绍

mini b常见图形操作介绍

Minitab常见图形操作介绍技术研究院客户技术服务2012.4.9目录¾Minitab介绍、功能¾Minitab系统操作环境简介¾输入数据¾直方图‐正态分布图¾散点图¾Box‐plot¾鱼骨图¾柏拉图¾时间序列图¾SPC制程图Minitab介绍、功能Minitab的功能计算功能计算器功能生成数据功能概率分布功能矩阵运算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SPCBox-Cox转换数据为正态Xbar-R ChartXbar-S ChartI-MR-R/S ChartP ChartNP ChartC ChartMinitab系统操作环境简介会话窗口数据窗口状态条图形窗口快捷菜单历史窗口信息窗口工具条各MINITAB窗口作用：•会话窗口（Session window）显示诸如统计报表之类的输出文本。

•数据窗口（Data windows）在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数据列。

•信息窗口（Info window）概括了每个打开的工作表。

可以从下拉列表框中选择要查看的工作表。

•历史窗口（History window ）记录了所用过的命令。

•图形窗口（Graph windows）显示各种图形。

一次最多只能打开15个图形窗口。

数据管理概要1.数据保存在工作表中在MINITAB里，与特定的数据集有关的所有数据都包含在工作表中。

一个project文件允许有许多工作表（工作表的个数取决于计算机的内存大小）。

一个工作表可以包含三种数据类型-----数值型（numeric）、文本型（text）和日期/时间（date/time）型，表现形式为：数据列（columns）、常量（constant）、矩阵(matrices)。

Minitab软件分析教程131张课件

Minitab软件分析教程131张课件

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。

minitab概述和图表分析

minitab概述和图表分析

-4-
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
两类分析方法
有两类不同的分析方法可用于研究问题的真正原因： (1)探索性数据分析。 探索性数据分析。 探索性数据分析 利用测量值和有关数据(已经收集的数据或在分析阶 段收集的新数据)来发现、建议、支持或排除缺陷原因理 论的模式、趋势、和其的异常,分辨问题模式、问题趋势 或其他一些有关因素,这些因素可以是推测出来的,也可 以是已证明或未证明的可能因素。
星期五
708 708 710 712 713 714 716 716 716 718
设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2 设备 1 设备 2
- 18 -
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
小组讨论与练习
3. 将下面的因果图用 将下面的因果图用MINITAB软件画出： 软件画出： 软件画出
- 10 -
D
M
作成：GUOBIN MEN
A
I
C
数据分析原则
运用这些原则将帮助你使团队的数据收集工作紧紧围绕 有关检验目的来进行。你可以依据这些原则来利用你在测量 阶段识别和收集到的分层数据。例如,刚才提到的餐馆六西格 玛团队,需要把关于抱怨的数据分为“新的”和“有经验的” 服务生,以开展分析。
- 11 -
guobinmenmmmmaaaadddd多变异图meltypemultimetape在输出的多变异图中每一种材料上都有连接三个点的连线这三个点表示在对应的材料类型中各种通电时间长度下超导强度的平均值反映了各个材料类型组内误差的信息图中虚线连线上的各个点分别代表三种材料的超导强度的平均值反映了各个材料组间差别的信息

minitab常见图表分析培训

minitab常见图表分析培训

7
统计基础
范围和四分位数
范围（Range）：数据集合中的最大值和最小值之差。 Range＝最大值－最小值
四分位数（Quartile）：对数据集合按四等份进行排列。
Q1：第一四分位数（First Quartile）＝25％对应值。 Q2：第二四分位数（Second Quartile：组中值）＝50％对应值。 Q3：第三四分位数（Third Quartile）＝75％对应值。 四分位范围（IQR：Inter quartile Range）：Q3－Q1
19
Minitab 图表分析
箱图（Box plot）
是对多个图表间数据分布的差异点，中心位置和散步 大小的比较。
Boxplot of C1
2.06 2.04 2.02 2.00 1.98 1.96
C1
Lishen battery Confidential Proprietary
20
Minitab 图表分析
Histogram of C1, C2
30
25
20
15
10
5
0 1.97 1.98 1.99 2.00 2.01 2.02 2.03 Data
Variable C1 C2
Lishen battery Confidential Proprietary
18
Lishen battery Confidential Proprietary
饼图（pie chart）
Lishen battery Confidential Proprietary
24
Minitab 图表分析
饼图（pie chart）
Pie Chart of C2 vs C1
2.20%.7% 6.6% 8.8%
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进 化 能 源，定 义 未 来
晶科能源有限公司
Minitab常用图表解析
硅片技术部 高敏

2
什么是Minitab？
Minitab = Mini + Tabulator = 小型 + 计算机
Six-singma的D-M-A-I-C各阶段的常用工具。
Minitab界面
3. 生成图形并进行分析。
前三项不良为D级+破片、边缘、线痕，提供改善方向。
因果图的使用
因果图主要头脑风暴法找出可能的原因，进行改善。 例：以切片的掉片、掉棒为例。 数据组： 人
胶水配比出错
机
设备抖动严重
料
砂切割力弱，切 割深度丌均匀
法
切割深度过深
环
粘晶房温湿度超 标
胶层偏厚
晶棒、玻璃板表 面没有擦拭干净
数或频率，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义；
其次，由于分组数据具有连续性，直方图的各矩形通常是连续排列，而条形图 则是分开排列；
最后，条形图主要用于展示分类数据，而直方图则主要用于展示数据型数据。
1. 以主轮的中心厚度为例
合计120个数据量
2. 选择直方图并做选项选择
3. 生成图形
c. 弱正相关
d. 弱负相关 e. 不相关 f. 曲线相关 当不知道两个因素之间的关系或两个因素之间关系在认识上比较模糊而需要对 这两个因素之间的关系进行调查和确认时，可以通过散布图来确认二者之间的 关系。
例：以主轮寿① ② ③ ④ ⑤ ⑥
TTV占比 1.20% 0.00% 0.11% 0.00% 0.00% 0.00%
常用工具栏和菜单栏
根据输入的格式丌同会显 示丌同的数列类型
柏拉图的使用
柏拉图主要用于分析，发现主要问题。
收集各项质量特性缺陷 列成表 输入到MINITAB中
MINITAB绘出图形
找出关键的Y特性
1. 数据录入表格内（手动输入或者粘貼的方式）
2. 选择柏拉图选项，并在弹出的对话框进行选择。
C2-T列 C3列
更深入的分析可以考虑制程能力分析。
正态分布图的使用
正态分布图的主要用于判定数组的集中性、均匀性，并综合评价其的能力水平。 我们一般用CPK值来评价过程的制程能力。 Cpk的评级标准：（可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策） A++级 Cpk≥2.0 特优 可考虑成本的降低
A+ 级 2.0 ＞ Cpk ≥ 1.67 优 应当保持之
170以下占比 0.04% 0.11% 0.18% 0.05% 0.04% 0.06%
205以上占比 0.00% 0.11% 0.35% 0.05% 0.00% 0.00%
主轮时间 0 40 90 130 200 248
备注：散布图中两组变量的对应数至少在30个以上，最好50个，100个最佳。 此为示例。
1. 以主轮的中心厚度为例（之前的数据），检测其是否为正态分布
2. 输出检验结果
3. 选择正态分布，并在弹出的对话框进行选择
4. 输出图形
CPK=0.14，不满足要求，需要立即改进。
箱线图的使用
箱线图是通过数据的五个统计量来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据 是否具有对称性，分布的分散程度等信息，特别可以用于几个样本的对比。
和箱线图的分布有很大的区别，这个相对更接近与整体的情况。
Notes: Information presented hereby is subject to change without further notice.

1. 以硅片厚度的TTV为例，先输入两组数据
各选择50个TTV数据
2. 选择箱线图，在弹出的对话框里进行选择
3. 输出图形
可以看到样本1的集中情况较好，TTV比样本2的要低。
区间图的使用
区间图要引入一个概念：置信区间，一般的区间图默认的是95%的置信区间。 统计上说法是按95%估计，总体参数所在的可能范围。 通常, 置信区间具有附加的不确定性: 估计值 ± 误差幅度。 例：我们采用箱线图里的样本1作为数据组
砂浆冷却水异常， 胶水里存在异物 冷却效果差，切 割温度过高
粘胶的胶水
异丙醇直接处理 拼接缝的残胶
1. 数据录入表格内，并选择因果图
2. 在弹出的对话框里进行操作
3. 生成图表
散布图的使用
散布图是用非数学的方式来辨认某现象的测量值与可能原因因素之间的关系。 主要的关系有以下几种： a. 强正相关（体积和重量）； b. 强负相关（切割液的温度和粘度）；
1. 数据录入表格内，并选择散布图（这里只选择厚薄片）
2. 在弹出的对话框里进行操作
可以选择不同的 表现形式
3. 生成图形
主轮寿命与厚薄片的发生没有相关性。
直方图的使用
直方图和条形图的区别：
首先，条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少，其宽度（表示类别）则 是固定的； 直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频
A 级 1.67 ＞ Cpk ≥ 1.33 良 能力良好，状态稳定 B 级 1.33 ＞ Cpk ≥ 1.0 一般 状态一般，制程因素稍有变异即有产生不良的危险， C 级 1.0 ＞ Cpk ≥ 0.67 差 制程不良较多，必须提升其能力 D 级 0.67 ＞ Cpk 不可接受 其能力太差，应考虑重新整改设计制程