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Minitab软件操作教程(ppt 101页)

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第一章 Minitab概要第二章管理数据第三章操作和计算数据第四章使用数据分析和质量工具第五章基本操作示例第六章做一个简单分析第七章高级Minitab 第八章质量管理和改善第九章实验设计
6s
0
前言
6s
MINITAB 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。是一个很好的质量管理和质量设计的工具软件，更是持续质量改进的良好工具软件。
• 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
2) 输入一行数据 a. 点击数据方向箭头使之朝右 b. 输入数据，然后按Tab或者Enter键移动当前活动单元格。按Ctrl+Enter 组合键，当前活动单元格便跳到了下一行的顶部。
数据方向箭头
注意：输入完一个值回车之后，当前活动单元格往右移动一格。
13
在数据窗口中输入数据
6s
3).输入一块数据 a. 选择一块区域，使之高亮度显示。 b. 输入数据，当前活动单元格仅仅在所选区域内移动。 c. 如果要取消所选区域，可以按箭头键或者用鼠标点击数据窗口的任何地方。
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)。可以在多个窗口中察看数据，但大多时候都是在数据窗口中处理数据列。

MINITAB软件操作及应用课件PPT模板

在備擇假設中.
假設檢驗的基本思想
我們應該得到的樣本均值在這里…
抽樣分布
…因此我們拒絕原假設μ=20
…如果這是總體的真實均值
20
μ=50
H1
樣本均值
雙側檢驗
某產品的馬達平均火數是否等於設計時預定的160W
從統計角度陳述問題 ( = 160) 從統計角度提出相反的問題 (160)
必需互斥和窮盡提出原假設 ( = 160) 提出備擇假設 ( 160)
功效的應用
•功效的應用主要體現在兩個方面: 收集數据之前計算功效,可判斷假設檢驗能檢測到
設不成立時未能否定原假設）。
影響功效的因素
•樣本數量：增加樣本數量可提供有關總體的更多信息,因此可以提高功效;
•α（類型 I 錯誤的概率）：增大α值可增加功效,α值變大否定原假設的可能性增大;
•σ（總體的變異性）：當σ較小時,較容易檢測到差异,有助於增加功效;
•總體效應的量值：總體越相似,越難檢測到差異, 功效降低。
1/2
拒绝 1/2 p值
实际值 H0值实际值
样本统计量
單側檢驗
拒绝 p值
H0值实际值
样本统计量
功效
你用的假設檢驗可靠嗎?
•何為功效?
功效是指在假設檢驗中，當存在顯著效應或差异時找到這些效應或差異的可能性;
功效是在原假設不成立時正確否定原假設的概率。計算方法為：1-β，或 1-類型 II 錯誤（當原假
將列取消堆疊（或拆分）成更短的列
互相堆疊各列以生成更多的列
顯示用於生成數字的隨機樣本的命令，從工作表的列中取樣或從各種分布中取樣.
編輯器功能表的命令是動態的，會因活動視窗的不同而變化:

Minitab软件操作入门PPT课件

❖ 可以在project中同時找開&生成多個worksheet&graph 文件. ❖ Minitab的許多操作方法與excle相似, 采用下拉式菜單與對話框
•1
Minitab的工作窗口編輯命令&工具欄
Session 窗口
Worksheet 窗口
Graph窗
•2
Worksheet窗口
列號
欄號
數據輸入區
無法使用
•5
控制圖的制作(舉例X(bar)-R的制作)
控制圖
•6
數據所在列號
數據所在列號
子組n值
控制限中值&標准差
值
注:當數據在單一列中, 則選擇single column, 否則使用subgroup across rows of.
Historical mean&Historical sigma 可以不填, 如果不填則軟件自動計算出所選擇數據的控制上下限, 如果填入則軟件算出來的控制上下限為此兩數據值得出的控制限.
列代表一組數據, 欄代表數組中子樣本個數.數據輸入操作與excel 方法大致相同.
•3
文檔操作
打開&保存&另存 project文檔
打開&打開數據庫&保存&另存&關閉worksheet文檔
打開&保存&另存其它類型圖片文檔打印處理
•4
編輯制作
取消操作&清除& 刪除&復制&翦貼
&刷新單元格
此陰影部分表明當前此命令
•7
單擊ok鍵, 則生成如上管制圖表.
•8
流程能力分析
品質工具有: • 趨勢圖&柏拉圖&因

MINITAB使用教程(共129张PPT)

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>

《Minitab教程》课件

它提供了一套完整的工具，帮助用户进行数据收集、处理、分析和可视化，以解决各种实际问题。
Minitab的用途
Minitab广泛应用于质量改进、可靠性工程、生产过程控制等领域。
通过Minitab，用户可以执行各种统计分析，如假设检验、回归分析、方差分析等，以深入了解数据背后的规律和趋势。
Minitab的特点
方差分析
方差分析概述
方差分析是一种统计方法，用于比较多个组之间的平均值是否存在显著差异。
Minitab中进行方差分析的步骤
在Minitab中，用户可以使用ANOVA过程进行方差分析，并查看结果表中的F值、P值和效应大小等指标。
方差分析的局限性
方差分析要求数据满足正态分布和方差齐性等假设，需要在使用前进行数据检验。
变量的定义与设置
在数据表中选择要定义变量的列，点击右键选择“变量属性”选项，在弹出的对话框中输入变量名称、数据类型、测量水平等信息。
在“变量属性”对话框中，还可以设置变量的标签、角色、缺失值处理方式等参数，以便更好地描述和解释变量。
对于分类变量，可以使用“数据”菜单中的“编码”选项，将分类变量转换为虚拟变量或哑变量。
如何进行多变量数据分析
多变量分析方法
01
在Minitab中，可以使用多种多变量分析方法，如主成分分析、因子分析和多元回归分析等
。
因子分析
03
探索变量之间的潜在结构，将多个变量归为少数几个因子。
主成分分析
02
通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个主成分，用于描述数据的结构。
多元回归分析
04
《Minitab教程》PPT课件
$number {01}
目录

MiniTab16_操作教程

3
操作和计算数据在数据窗口中对数据列进行操作，排序、分组和生成方程式。运用数据分析的分析从基本的统计到质量管理，运用一系列
4
和质量工具
5 图形数据
方式。
生成、修改图形，同时打印并且用各种格式保存图形。查看输出文本，并且改变输出文本格式，打印和用各种格式保存。
6
管理会话窗，生成报告
每一列单元格一般表示一个变量
输入数据时，该列的数据会自动格式化。当往一空列输入数据时，Minitab会给该列分配一种数据类型：数值型、文本型或者日期/时间型。如果此数据类型不
是数值型，Minitab也会在列号后面添加一个标识符加以区分： D表示日期/时间型数据，T表示文本型数据。
12
在数据窗口中输入数据
6s
一、在一行、一列或者一块单元格中输入数据
1) 输入一列数据 a. 点击数据方向箭头使之朝下 b. 输入数据，然后按Tab或者Enter键移动当前活动单元格。按Ctrl+Enter 组合键，当前活动单元格便跳到了下一列的顶部。
数据方向箭头
注意：输入完一个值回车之后，当前活动单元格往下移动一格。
10
数据管理概要
6s
B.信息窗口（Info window）此窗口对当前活动工作表的数据（数据列、常量、矩阵）进行了概括。可以对这些数据进行修改。
如果要察看另外一个工作表的情况，可以从下拉列表框中选择一个工作表。
如果是文本列，标志为T, 日期列标志为D,其余列为数值型的列
C.会话窗口（Session window）
3
Minitab的工作步骤
6s
进行一个典型的分析往往要经过很多步骤。以下六章讲的就是与此相关的基本分析步骤。每章节主要讲了那一步的一些基本、常见的分析内容。

Minitab培训教材(PPT 38页)

Sample Mean
Individual Value
Xbar-R Chart of dot 1, ..., dot 4
7.0
8
UCL=6.816
6.5
7
__
6.0
X=5.997
6
I-MR Chart of dot 1
UCL=7.603 _ X=6.034
5.5
5.0 1
LCL=5.178
4
7
10
13
实例一 [2]
➢ 进阶：回归分析-线性
Y
拟合线性关系
1000 950
Fitted Line Plot
Y = - 1094 + 29.17 X
S R-Sq R-Sq(adj)
17.2425 90.6% 90.0%
900
850
800
65
66
67
68
69
70
71
X
实例二
➢ 直方图：数值区域数量分布
Frequency
12
11
10
9
8
7
6
5 Group 1
Group 2
Group 3
Group 4
➢ 条形图：数值出现频率分布
Chart of Sample
120
100
80
60
40
20
0
1
2
4
5
6
Sample
实例四
➢ 饼图：同条形图
Pie Chart of Sample
➢ 时间序列图：数值序列的变化
Category
0.8
11
21
31 41 51

Minitab操作教程ppt(共3)

折线图
用于展示数据随时间或其他连续变量的变化趋势。
饼图
用于展示数据的占比关系，可直观反映各部分在整体中的比例。
图表生成步骤详解
准备数据
将数据输入到Minitab工作表中，确保数据的准确性和完整性。
选择图表类型
根据数据特点和需求，选择合适的图表类型。
设置图表参数
在选择图表类型后，设置相应的图表参数，如标题、坐标轴标签、数据系列等。
过程能力评估指标
过程能力指数Cp和Cpk
01
衡量过程满足规格要求的能力，反映过程的潜在能力。
过程性能指数Pp和Ppk
02
衡量过程实际输出满足规格要求的能力，反映过程的实际表现
。
过程能力与过程性能的对比
03
分析过程潜在能力和实际表现的差异，为改进过程提供依据。
控制图原理及应用
控制图的基本原理
通过统计技术识别过程中的异常波动，保证过程处于受控状态。
响应曲面法优化过程
响应曲面法优化步骤确定实验因子和响应变量；
设计实验方案并收集数据；
响应曲面法优化过程
构建响应面模型；检验模型的有效性和适应性；
利用模型进行优化预测。
07
图表生成与编辑技巧
常见图表类型及特点
柱状图
用于展示分类数据之间的比较，可直观反映数据之间的差异。
散点图
用于展示两个变量之间的关系，可判断变量之间是否存在相关性。
适用于各种行业和领域的数据分析需求
提供广泛的数据分析和统计图形功能
适用范围及优势
质量管理、六西格玛等领域广泛应用
易于学习和使用，提供丰富的教程和帮助文档
强大的数据处理和分析能力，支持多种数据类型

《minitab实例》课件

详细描述
介绍如何使用Minitab进行质量控制分析，包括数据输入、选择合适的质量控制工具、运行分析和解读结果等步骤。
图表制作实例
总结词
展示Minitab在图表制作方面的功能，包括散点图、柱状图、饼图和箱线图等。
详细描述
介绍如何使用Minitab制作各种图表，包括数据输入、选择合适的图表类型、设置图表参数、生成图表和解读图表等步骤。
Minitab的发展趋势与展望
人工智能与机器学习集成
大数据处理能力提升
定制化与个性化服务
随着人工智能和机器学习技术的快速发展，Minitab将进一步集成这些技术，提供更加智能化的数据分析解决方案。
随着大数据时代的来临，Minitab将加强其大数据处理能力，提高大规模数据的分析效率。
为了满足不同行业和用户的需求， Minitab将提供更加定制化和个性化的服务，为用户提供更加贴合需求的解决方案。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行假设检验，包括数据输入、选择合适的检验方法、设置参数、运行检验和解读结果等步骤。
方差分析实例
总结词
展示Minitab在方差分析中的应用，包括单因素和多因素方差分析、协方差分析和回归分析等。
详细描述
介绍如何使用Minitab进行方差分析，包括数据输入、选择合适的分析方法、设置参数、运行分析和解读结果等步骤。
Minitab的新功能与更新
统计功能增强
Minitab将继续升级其统计功能，提供更高级的统计分析方法和模型，以满足不断变化的数据分析需求。
界面优化
随着用户对易用性和交互性的要求提高，Minitab将改进其用户界面，使其更加直观、易用，提高用户的工作效率。

minitab16实例

背景：确认生产线（因子1）、改善（因子2）影响下，测定值母平均是否相等，主效果和交互效果是否有意？
生产线：P-Value < 0.05 → Ha → u不等，有差异；改善、交互： P-Value > 0.05 → H0 → u相等，无差异；
生产线：信赖区间没有都重叠－> u有差别－>对结果有影响改善：信赖区间重叠－> u无差别－>对结果没有影响
M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW ① 工程能力统计：
短期工序能力
长期工序能力
X平均＝目标值－> Cp＝Cpm
X平均≠目标值－> Cp > Cpm
② 求解Zst（输入历史均值）：
历史均值：表示强行将它拉到中心位置－>不考虑偏移－> Zst (Bench)
③ 求解Zlt（无历史均值）：
A—（相关分析）： Scores.MTW
P-Value < 0.05 → Ha → （有相关相关）
I — DOE： (1)：2因子2水准
① 因子配置设计：
输出结果：
输入实验结果
② 曲线分析：
倾斜越大，主效果越大
交叉越大，交互效果越大
最大的data
③ 统计性分析：
实施对因子效果的t-test，判断与data有意的因子。 A、B对结果有意；AB交互对结果无有意；
通过分散分析，判断1次效果、2次效果的有意性； - 主效果有有意， - 交互效果无有意。
显示因子的水准不能线性变换 (Coded) 时的回归系数. - Coded是指实际因子水准 (-1, +1)变换为线性变换。
I — DOE： (2)：多因子不同水准 ① 因子配置设计：

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A—假设测定－决定标本大小：
(3)：2 Proportion（单样本）
<统计－功效和样本数量－ 1 Proportion ： >
背景：H0：P1＝P2
Ha：P1 < P2 有意水平 α = 0.05 查出力 1－β = 0.9
P的备择值：实际要测定的比例？－－母比率；
功效值（查出力）： 1－β ＝0.9
M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW ① 工程能力统计：
短期工序能力
长期工序能力
X平均＝目标值－> Cp＝Cpm
X平均≠目标值－> Cp > Cpm
② 求解Zst（输入历史均值）：
历史均值：表示强行将它拉到中心位置－>不考虑偏移－> Zst (Bench)
③ 求解Zlt（无历史均值）：
A—假设测定：案例：2sample-t.MTW (2)： 2-sample t（单样本）
① 正态性验证：
<统计－基本统计－正态性检验： >
背景：判断两个母集团Data的平均，统计上是否相等（有差异）
步骤①：分别测定2组data是否正规分布； ②：测定分散的同质性； ③：t－test；
P-Value Biblioteka 0.05 → 正态分布目的：掌握多X因子变化对Y的影响（交互作用细节）； <统计－方差分析－双因子：>
材料、交互的P < 0.05 －>有意；
A—假设测定－决定标本大小： (1)：1-sample Z（已知u）
<统计－功效和样本数量－ 1-sample Z： >
背景：Ha～N（30，100/25） H0～ N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小
M--测量系统分析：连续型案例： gageaiag.Mtw 背景：3名测定者对10部品反复2次TEST
所有点落在管理界限内－>良好
大部分点落在管理界限外－>主变动原因：部品变动
－>良好
－>测量值随部品的变动－>测量值随OP的变动
－>对于部品10，OP有较大分歧；
M--测量系统分析：离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw
<统计－功效和样本数量－ 1 Proportion ： >
背景：H0：P＝ 0.9
Ha：P < 0.9 测定数据P1＝0.8 、 P2＝0.9
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.9
P1=0.8 功效值（查出力）： 1－β ＝0.9 P2=0.9
母比率0.8 实际上是否0.9以下，需要样本102个
背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
检查者1需要再教育；检查者3需要追加训练； (反复性)
个人与标准的一致性（再现性？）
两数据不能相差较大，否则说明检查者一致的判定与标准有一定差异
M--测量系统分析：离散型案例（顺序型）：散文.Mtw 背景：3名测定者对30部品反复2次TEST
张四需要再教育；张一、张五需要追加训练； (反复性)
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差（推定值）：sigma＝10
样本数量27 >已知u的1-sample Z的样本数量－>t 分布假定母标准偏差未制定分析；
A—假设测定－决定标本大小：
(3)：1 Proportion（单样本）
假设P：H0的P值（0.9）
母比率0.8 实际上是否小于0.9，需要样本217个
A—假设测定：案例：Camshaft.MTW (1)： 1-sample t（单样本）
背景：对零件尺寸测定100次，数据能否说明与目标值（600）一致（α = 0.05 ）
P-Value > 0.05 → Ho（信赖区间内目标值存在） →可以说平均值为600
有意水平 α = 0.05
查出力 1－β = 0.8
差值：u0－ua ＝25－30＝-5
功效值（查出力）： 1－β ＝0.8 标准差：sigma＝10
A—假设测定－决定标本大小：
(2)：1-sample T（未知u）
<统计－功效和样本数量－ 1-sample t： >
背景：Ha～N（30，100/25） H0～ N（25，100/n ）－为测定分布差异的标本大小
无历史均值：－> 考虑偏移－> Zlt (Bench)
* Zshift ＝ Zlt (Bench) － Zlt (Bench) ＝12.13－1.82＝0.31
工序能力分析：案例：Camshaft.MTW 另：capability sixpack工具
M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW (1)：二项分布的Zst
缺陷率：不良率是否受样本大小影响？
－平均（预想）PPM＝226427 －Zlt＝0.75 ＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25
M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW (2)：Poisson分布的Zst
A—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW
(1) Histograpm（直方图）－单变量
通过形态确认：－正规分布有无；－异常点有无；
(2) Plot（散点图）－X、Y双变量
通过形态确认：－相关关系；－确认严重脱离倾向的点；
(3)Matrix Plot（行列散点图－矩阵图）－多变量 (4)Box Plot（行列散点图－矩阵图）－多变量
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
两数据不能相差较大，否则说明检查者一致的判定与标准有一定差异
M--正态性测定: (测定工序能力的前提) 案例：背景：3名测定者对10部品反复2次TEST
P-value > 0.05 －> 正态分布（P越大越好）本例：P＝ 0.022 ，数据不服从正态分布。原因：1、Data分层混杂；
2、群间变动大；
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（大概）；
－> 材料和时间存在交互作用；
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW
目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）； <统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>
倾斜越大，主效果越大
无交互效果－> 平行；有交互效果－> 交叉；
(5)Multi-vari Chart（多变因图）Sinter.MTW