六西格玛与Minitab1

Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。

为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。

二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。

安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。

2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。

菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。

3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。

用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。

数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。

4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。

用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。

Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。

三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。

通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。

2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。

用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。

3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。

Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。

Mintab与JMP两种六西格玛应用软件之对比FrankZhang一个是"六西格玛时代的统计分析大师"，一个是大众六西格玛名牌，我们就要来看看两个工具到底谁更厉害！1。

首先看数据处理能力。

jmp能够处理高达42亿行，65535列数据，转换成数据库数据大概有TB级别了吧？Minitab能够支持的数据量比较少：不到千万行数据级别而已（不知道MINITAB的设计值是多少，测试过程中数据量大了MINITAB会死机）对于普通六西格玛应用，好像并没有这么大的数据量要分析，因此，JMP的这个优势似乎有点没必要。

只是，我们很好奇，两个软件都只有一张光盘就可以容纳：而且都不到200M的安装文件，居然在软件工程层面有这么大的差距....看来大公司的研发水平是要厉害不少。

2.处理速度我们做了个测试，在同样的笔记本电脑（1G内存，3G主频，windowsxp平台），对同样的500万行数据做直方图：JMP需要3秒，Minitab需要300秒（本来以为又死机了，出去抽棵烟回来，同事告诉我没问题了...)3.统计工具集成两者的统计工具都很全，对于普通六西格玛(DMAIC)来说基本够用了。

对于DFSS，似乎JMP 口碑要好一些。

DFSS需要的统计工具中，DOE应该是比较高级的统计应用了，我们重点比较了DOE能力，发现：A JMP除了传统的DOE工具（田口，混料，完全和部分因子）外，还提供目前市面上几乎别的软件都不提供的高端DOE方法和工具，比如定制，球填充，非线性；而MINITAB只有传统的因子设计上还可以称得上是个像样的DOE工具，对于稍微复杂一些的，如田口设计，实现起来就非常复杂，几乎失去了DOE软件化的优势，重新回到手工作坊的时代。

真不知道是让Minitab服侍人，还是让人服侍Minitab，因此说JMP在DOE工具层面远远超过MINITAB;B 模拟能力。

minitab用户需要购买模拟软件CRYSTALBALL,因为minitab本身自带的模拟仿真功能实在太低级了。

精益六西格玛管理六大工具工具一：质量功能展开（QFD）质量功能展开是把顾客对产品的需求进行多层次的演绎分析，转化为产品的设计要求、零部件特性、工艺要求、生产要求的质量工程工具，用来指导产品的健壮设计和质量保证。

这一技术产生于日本，在美国得到进一步发展，并在全球得到广泛应用。

质量功能展开是开展六西格玛必须应用的最重要的方法之一。

在概念设计、优化设计和验证阶段，质量功能展开也可以发挥辅助的作用。

工具二：测量系统分析（MSA）测量系统分析(Measurement System Analysis），它使用数理统计和图表的方法对测量系统的误差进行分析，以评估测量系统对于被测量的参数来说是否合适，从而判定检验系统的状态、改进方向及系统可接受程度。

测量系统的误差由稳定条件下运行的测量系统多次测量数据的统计特性：偏倚和方差来表征。

偏倚指测量数据相对于标准值的位置，包括测量系统的偏倚（Bias）、线性（Linearity）和稳定性（Stability）；而方差指测量数据的分散程度，也称为测量系统的R&R，包括测量系统的重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）。

工具三：故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA) 故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。

在 ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与 FTA技术应用于可靠性设计分析，根据我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。

质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施。

JMP 和Minitab 的比较（系列之一：基本统计分析）JMP 和Minitab 是全球公认的两大的个人桌面统计分析软件，在质量管理、六西格玛领域都有广泛的应用。

近年来，国内对这个两个软件孰优孰劣的讨论愈来愈多。

在此，笔者以个人的实际使用经验为基础，从技术的角度对两者进行全面的分析和比较，力求做到¡公开、公平、公正¡。

首先，我们从最常用的¡基本统计分析¡入手。

假设需要对同一组数据进行统计分析，要求获得平均值、标准差等描述性统计量，常用样本统计量的区间估计以及与它们关系密切的直方图、箱线图等基本统计图形，并且希望这些结果能以一个简洁、统一的形式表现出来。

用目前最新版的JMP7和Minitab15分别来实现以上要求，顺便提一下，笔者目前已在使用JMP 中英文双语版和Minitab 英文版，为了便于比较，一下内容都基于英文界面进行。

JMP 的操作路径为：主菜单Analyze > Distribution 以及弹出菜单中的Display Options, Fit Distribution 等中的相关选项，得到的结果如图一所示；Minitab 的操作路径为：主菜单Stat > Basic Statistics > Graphical Summary ，得到的结果如图二所示。

图一 JMP 的输出结果图二 Minitab 的输出结果对比内容一：输出报表的整体效果。

总的来说，JMP 和Minitab都达到了简洁明了、图文并茂的效果。

如果观察得更仔细一些的话，会发现JMP内容排列的逻辑性更强一些，字体排版也更工整一些。

对比内容二：描述性统计量。

对于常用的平均值(Mean)、中位数(Median)、标准差(Standard Deviation)、方差(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)等，JMP和Minitab都能够直接显示。

Minitab综合介绍1. 简介Minitab 是一款流行的统计分析软件，常用于数据分析、质量管理和六西格玛等领域。

它提供了丰富的统计图表、数据处理和模型建立工具，使得用户能够轻松地进行数据分析和可视化。

本文将对 Minitab 的主要功能进行综合介绍。

2. 数据导入和整理在 Minitab 中，首先需要将数据导入软件中进行分析。

Minitab 支持导入多种数据格式，包括文本文件、Excel 文件和数据库等。

用户可以通过简单的拖放操作或者使用导入向导来导入数据。

一旦数据导入完成，Minitab 还提供了丰富的数据整理工具，如数据排序、筛选和去重等，以便用户对数据进行前期处理。

3. 基本统计分析Minitab 提供了丰富的基本统计分析功能，包括描述统计、频率分布、假设检验和方差分析等。

用户可以利用这些功能来了解数据的基本特征、寻找异常值和进行统计推断。

Minitab 还提供了多种图表工具，如直方图、散点图和箱线图等，用于可视化数据分布和关系。

4. 回归分析回归分析是统计学中常用的建模技术，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。

Minitab 的回归分析功能强大且易用。

它支持多元线性回归、非线性回归和逻辑回归等多种回归模型。

用户可以通过回归分析来了解变量之间的关系，并进行预测和优化。

5. 实验设计实验设计是优化过程和产品的重要工具。

Minitab 提供了多种实验设计方法，包括完全随机设计、随机区组设计和因子设计等。

用户可以根据自己的需求选择合适的实验设计方法，并通过 Minitab 进行实验计划、数据分析和结果解释。

6. 质量管理工具Minitab 还提供了一系列质量管理工具，如控制图、稳健性分析和品质函数部署（QFD）等。

控制图可以帮助用户监控过程的稳定性和可控性，稳健性分析可以识别对异常值和违反假设不敏感的统计方法，QFD 可以帮助用户将顾客需求转化为产品和服务的具体要求。

7. 结论总而言之，Minitab 是一款功能强大且易于使用的统计分析软件。

六西格玛专业用语词汇表⇨ANOVA（ANalysisOfVariance）：变异数分析。

一比较两个或以上的群体之间平均值的差异程度,作为相关性辨别的方法。

⇨BalancedDesign：设计在每组试验中有相同的实验单位。

⇨BB（BlackBelt）：黑带。

⇨BlackBeltCertification：黑带认证。

完成两个符合条件的项目后取得的认证。

⇨Block：一群具有同构型的实验单位。

⇨Blocking：一个试验在既定的顺序或条件下完成。

任何有妨碍的因子并不会影响真正的结果或重要性。

⇨Capability：能力，达成目标的过程中能维持下去的能力。

⇨Cause&EffectDiagrams：因果关系图。

能表达出一个结果及可能的原因两者关系的图表。

⇨CenterPoints：以所有因子的最高及最低点的中点值来执行的实验。

只能用在计量的数据。

⇨CI（ConfidenceInterval）：信赖区间。

响应的数值能真实代表母体，使人信赖的百分比程度。

⇨ConfoundedEffects：不能被独立预测出的令人困惑的结果。

⇨Confounding：一个或多个结果，无法明确的归因于某个因素或相互间的影响。

⇨ControlChart：控制图。

用来辨识一个控制下的操作过程的方法（在既定的统计范畴内）。

⇨Cp（ProcessCapability）：衡量过程能力的指数Cp=公差(Tolerance)/6s。

⇨Cpk：PerformanceCapabilityIndex–Cpk=(USL–mean)或(mean-LSL)的最小值除以3s。

⇨CRD（CompletelyRandomizedDesign）：完全随机设计。

在各种程度下，研究某个重要的因子，而实验以完全随机的顺序来执行，使不可控制的变因最小化。

⇨CTQFlowdown：以非常严谨的方法分配需求，并评估比关键性的产品及其部门的能力。

⇨CTQ（CriticalToQuality）：关键品质参数。

又称：6σ，6Sigma，不能使用大写的Σ，西格玛（Σ，σ）[1][2]是希腊文的字母，在统计学中称为标准差，用来表示数据的分散程度。

其含义引申后是指：一般企业的瑕疵率大约是3到4个西格玛，以4西格玛而言，相当于每一百万个机会里，有6210次误差。

如果企业不断追求品质改进，达到6西格玛的程度，绩效就几近于完美地达成顾客要求，在一百万个机会里，只找得出3.4个瑕疪。

六西格玛（6σ）概念作为品质管理概念，最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出，其目的是设计一个目标：在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。

随着实践的经验积累，它已经从单纯的一个流程优化概念，衍生成为一种管理哲学思想。

它不仅仅是一个衡量业务流程能力的标准，不仅仅是一套业务流程不断优化的方法。

六西格玛软件企业在实施六西格玛项目中，会收集大量的数据，然后借助这些数据，来发现和解决流程中存在的问题，这就需要一款统计软件来帮助我们。

目前，90%的六西格玛实施公司都会选择Minitab软件作为项目实施工具。

Minitab软件1972年成立于美国，是企业六西格玛项目必不可少的软件。

目前在全球100多个国家，4800多所高校被广泛使用，Minitab软件强大的功能和简易的操作，深受广大质量学者的青睐。

Minitab最新版本是MInitab16，内置“协助”功能，为广大使用者提供更完善的使用和精确的分析思路由来六西格玛（Six Sigma）是在20世纪90年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。

继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。

六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。

6σ质量管理方法6σ管理法是一种统计评估法，核心是追求零缺陷生产，防范产品责任风险，降低成本，提高生产率和市场占有率，提高顾客满意度和忠诚度。

８六西格玛管理中ＤＭＡＩＣ模型的第三个阶段是分析（Ａ)，在量测阶段识别了发生什么(Ｙ)之后，接下来的工作就是通过分析寻找发生问题的原因。

即最终确定出一组按重要程度排列的影响Ｙ的因素ｘ１、ｘ２、…、ｘｎ。

分析阶段所用的方法在很大程度上取决于所解决的问题和面对的业务流程,通常采取数据分析和流程分析相结合的方法。

数据分析主要是利用已经收集的数据或为分析而需要收集的数据来分辨问题模式、问题发展趋势或其他一些有关因素；流程分析主要是从整个流程运行的角度，辨别不一致的、不相关的或可能引起问题发生或导致问题发生的某些领域.将各种方法发现的结论放在一起，获得对影响因素的全面认识.从六西格玛管理的角度看，分析阶段实现的目标具体说有三个：找出影响项目Ｙ的所有因素；辨别出关键少数的因素;评估预测改进效益。

分析阶段的工具根据工具的类型分为三大类，由头脑风暴法等组成的定性分析方法、由统计技术支撑的定量分析方法以及由统计技术和管理技术支撑的图形工具。

图形分析工具主要包括:比较两组数据差异的箱线图、描述因素变量间相关关系的散点图、显示影响因素的直方图、描述影响因素之间关系的多变量图、从客户要求、技术、产品要求的角度进行综合分析的质量功能展开、通过二维图表分析三个变量间关系的等高线图、通过流程寻找原因的流程图等。

下面结合Ｍｉｎｉｔａｂ软件重点介绍箱线图、散点图、边际图、矩阵图、等高线图、多变量图等。

一、箱线图（ＢｏｘＰｌｏｔｓ）箱形图是通过一个或几个箱形来描述数据分布特征的绘图工具。

在六西格玛质量管理中,它的主要作用表现在以下两个方面：比较不同样本间数据的分散程度与集中程度，找出差异为下一步的判断和决策提供依据.对于每个独立的箱形图，判断数据是否有异常点（ｏｕｔｌｉｅｒ)的存在，对异常点应重点分析，总结原因。

要建立与分析箱形图,必须先了解Ｑ值。

Ｑ是ｑｕａｒｔｉｌｅ的缩写,代表数据的１／４,每一个样本共有４个Ｑ值，当将样本数据按由小到大排序后，把这些数据均分为４部分,则每一部分的最大值即为六西格玛中图形分析的Ｍｉｎｉｔａｂ实现文／王作成方何样本相应的４个Ｑ值，这４个Ｑ值依次为:Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４，位于中间位置的数据或两个数据的算术平均数称为中位数。