【正文】 Minitab的使用 錢君 Minitab介紹 ? Minitab是眾多統(tǒng)計(jì)軟件當(dāng)中比較簡(jiǎn)單易懂的軟件之一； ? 相對(duì)來講， Minitab在質(zhì)量管理方面的應(yīng)用是比較適合的； ? Minitab的功能齊全，一般的數(shù)據(jù)分析和圖形處理都可以應(yīng)付自如。 Minitab與 6 Sigma的關(guān)系 ? 在上個(gè)世紀(jì) 80年代 Motolora開始在公司內(nèi)推行 6 Sigma， 并開始借助 Minitab使 6 Sigma得以最大限度的發(fā)揮； ? 6 Sigma的 MAIC階段中，很多分析和計(jì)算都可以都通過 Minitab簡(jiǎn)單的完成； ? 即使是對(duì)統(tǒng)計(jì)的知識(shí)不怎么熟悉，也同樣可以運(yùn)用 Minitab很好的完成各項(xiàng)分析。 Minitab的功能 ? 計(jì)算功能 – 計(jì)算器功能 – 生成數(shù)據(jù)功能 – 概率分布功能 – 矩陣運(yùn)算 Minitab的功能 ? 數(shù)據(jù)分析功能 – 基本統(tǒng)計(jì) – 回歸分析 – 方差分析 – 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)分析 – 控制圖 – 質(zhì)量工具 – 可靠度分析 – 多變量分析 – 時(shí)間序列 – 列聯(lián)表 – 非參數(shù)估計(jì) – EDA – 概率與樣本容量 Minitab的功能 ? 圖形分析 – 直方圖 – 散布圖 – 時(shí)間序列圖 – 條形圖 – 箱圖 – 矩陣圖 – 輪廓圖 – 三維圖 – 點(diǎn)圖 – 餅圖 – 邊際圖 – 概率圖 – 莖葉圖 – 特征圖 課程內(nèi)容安排 ? 由于時(shí)間有限，很多內(nèi)容只是做簡(jiǎn)單的介紹； ? 在兩天的時(shí)間里，主要的課程內(nèi)容安排如下： 課程內(nèi)容安排 —— 第一天 ? 上午 Minitab基本界面和操作介紹 常用圖形的 Minitab操作 – 特性要因圖 – 柏拉圖 – 散布圖 – 直方圖 – 時(shí)間序列圖 課程內(nèi)容安排 —— 第一天 ? 下午 SPC的 Minitab操作 1） BoxCox轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)為正態(tài) 2） XbarR Chart 3） XbarS Chart 4） IMRR/S Chart 5） P Chart 6） NP Chart 7） C Chart 課程內(nèi)容安排 —— 第二天 ? 上午 能力分析 – 1） 正態(tài)分布圖能力分析 – 2） 泊松分布圖能力分析 – 3） 組間 /組內(nèi)能力分析 – 4） Weibull能力分析 基本統(tǒng)計(jì) 1） 描述統(tǒng)計(jì) 課程內(nèi)容安排 —— 第二天 ? 下午 基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì) 2） 單樣本 Z測(cè)試 3） 單樣本 T測(cè)試 4） 雙樣本 T測(cè)試 5） 成對(duì) T測(cè)試 6） 1比率測(cè)試 7） 2比率測(cè)試 8） 相關(guān)分析 9） 正態(tài)分布 MSA測(cè)量系統(tǒng)分析 1） 測(cè)量重復(fù)性和再現(xiàn)性 (交叉 Crossed) 2） 測(cè)量重復(fù)性和再現(xiàn)性 (嵌套 Nested) 3） 測(cè)量走勢(shì)圖 4） 測(cè)量線性研究 5） 屬性測(cè)量 Ramp。R 研究（計(jì)數(shù)） 第三天 ? 上午 – 多元變異圖 – 單因子 ANOVA – 因子 ANOVA – 卡方獨(dú)立性檢定 – 迴歸分析 ? 下午 – 田口 DOE – 疑問解答 Minitab界面和基本操作介紹 Minitab界面 Data Window: ? 輸入數(shù)據(jù)的窗口 ? 每一列的名字可以寫在最前面的列 ? 每一列的數(shù)據(jù)性質(zhì)是一致的 主菜單 Session Window: ? 分析結(jié)果輸出窗口 Minitab界面 ? 同一時(shí)間只能激活一個(gè)窗口 .每一個(gè)窗口可以單獨(dú)儲(chǔ)存 . 不同的要求選擇不同的保存命令 工具欄的介紹 打開文件 保存文件 打印窗口 剪切 復(fù)制 粘貼 恢復(fù) 插入單元格 插入行 插入列 移動(dòng)列 剪切單元格 最后一次對(duì)話框 程序窗口 上一次記憶刷 下一次記憶刷 數(shù)據(jù)窗口 管理圖形 撤銷 幫助 關(guān)閉圖形 數(shù)據(jù)類型的轉(zhuǎn)換 （ Change Data Type） ? Select: Data Change Data Type Text to Numeric 需要轉(zhuǎn)換的列 轉(zhuǎn)換后數(shù)據(jù)存放列，可以是原來的數(shù)據(jù)列 數(shù)據(jù)的堆積（ Stackamp。Unstack） ? Select: Data Stack Stack Columns 輸入需要堆積的列，如果由前后順序，按前后順序進(jìn)行輸入 輸入堆積后存放列的位置 注解可以用來區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的來源 原始數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)塊的堆積（ Stack Blocks） ? Select: Data Stack Stack Blocks of Columns 原始數(shù)據(jù) 在對(duì)話框中輸入 2~5 列數(shù)據(jù)，注解列在前面 輸入新工作表和注解 的位置 轉(zhuǎn)置欄（ Transpose Columns） 輸入需要轉(zhuǎn)置的列 輸入新工作表 的位置 可以輸入注解列 ? Select: Data Transpose Columns 連接（ Concatenate） ? Select: Data Concatenate 輸入需要連接的數(shù)據(jù)列 輸入新數(shù)據(jù)列的位置 原始數(shù)據(jù) 編碼（ Code） ? Select: Data code 原始數(shù)據(jù) 編碼 規(guī)則 被編碼的變量 Minitab之常用圖形 QC7手法常用的圖形如下 ? 特性要因圖 ? 控制圖 (參見 minitab控制圖教材 ) ? 柏拉圖 ? 散布圖 ? 直方圖 ? 時(shí)間序列圖 特性要因圖 決定 Y 頭腦風(fēng)暴找出可能的 X 將 X依 5M+1E方式列表 將表輸出 MINITAB中 輸出結(jié)果圖形 練習(xí) 人 機(jī) 料 法 環(huán) 測(cè) 不夠熟練 設(shè)備沒有保養(yǎng) 原料沒有檢查 沒有設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化方法 溫度太高 儀器偏差太大 培訓(xùn)不夠 設(shè)備不常清掃 原料含水太高 抽樣方式不合理 濕度太高 儀器 Ramp。R太高 監(jiān)督不夠 沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收 輸入表中 注意輸入格式 ? Select: Stat Quality tools Cause and effect 填好各項(xiàng)需要的參數(shù) 結(jié)果輸出 l o s s沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)抽樣方式不合理沒有設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化方法抽樣方式不合理沒有設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)化方法沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)沒有進(jìn)行首模驗(yàn)收設(shè)備不常清掃設(shè)備沒有保養(yǎng)監(jiān)督不夠培訓(xùn)不夠不夠熟練監(jiān)督不夠培訓(xùn)不夠不夠熟練人機(jī)料法環(huán)測(cè)C a u s e a n d E f f e c t D i a g r a m柏拉圖 收集各項(xiàng)質(zhì)量特性缺陷 列成表 輸入到 MINITAB中 MINITAB繪出圖形 找出關(guān)鍵的 Y特性 練習(xí) 項(xiàng)次 缺陷項(xiàng) 數(shù)量 1 虛焊 500 2 漏焊 300 3 強(qiáng)度不夠 200 4 外觀受損 150 5 其它 160 輸入數(shù)據(jù) ? Select: Stat Quality tools Pareto Chart 填好各項(xiàng)參數(shù) 可以對(duì)柏拉圖進(jìn)行命名 輸入缺陷列 輸入頻數(shù)列 其他項(xiàng)所占的比率 結(jié)果輸出 散布圖 決定你所關(guān)心的 Y 決定和 Y有可能的 X 收集 Y和 X的數(shù)據(jù) 輸入 MINITAB繪出圖形 判定 Y和 X之間的關(guān)系 練習(xí) Y X 65 800 66 810 65 820 66 830 67 840 67 850 68 860 68 870 67 890 68 900 輸入數(shù)據(jù) ? Select: Gragh ScatterPlots 輸入?yún)?shù) 可以選擇不同的 輸出表現(xiàn)形式 ? 可以用直接方式判定，有正相關(guān)的傾向。 ? 更詳細(xì)的說明可以參見回歸分析 輸出圖形 直方圖 決定你所關(guān)心的 Y或 X 收集 Y或 X的數(shù)據(jù) 輸入 MINITAB表 MINITAB繪出直方圖 進(jìn)行判定 練習(xí) ? 請(qǐng)打開 EXCEL檔案的計(jì)量型部份 ? Select: Gragh Histogram 填入?yún)?shù) 可以同時(shí)為幾個(gè) 變量作直方圖 結(jié)果輸出 ? 請(qǐng)依照 QC 7的方法來進(jìn)行圖形分析和判定 ? 更深入的分析可以參見制程能力分析部份。 時(shí)間序列圖 決定你所關(guān)心的 Y或 X 收集 Y或 X的數(shù)據(jù) 輸入 MINITAB表 MINITAB繪出時(shí)間序列圖 進(jìn)行判定 練習(xí) 時(shí)間 銷售量 2022/1 150 2022/2 126 2022/3 135 2022/4 165 2022/5 190 2022/6 170 2022/7 175 2022/8 180 2022/9 176 輸入數(shù)據(jù) ? Select: Gragh Time Series Plots 填入?yún)?shù) 時(shí)間刻度設(shè)置 結(jié)果輸出 ? 依此狀況來判定未定的銷售趨勢(shì)。 Minitab的 SPC使用 Minitab可提供的圖形 ? 計(jì)量型 – XbarR – Xbars – IMR – IMRs – ZMR ? 計(jì)數(shù)型 – P – Np – C – U XbarR做法 ? XbarR是用于計(jì)量型 ? 判穩(wěn)準(zhǔn)則：連續(xù)二十五點(diǎn)沒有超出控制界限。 ? 判異準(zhǔn)則： – 一點(diǎn)超出控制界限 – 連續(xù) 六 點(diǎn)上升或下降或在同一側(cè) – 不呈正態(tài)分布，大部份點(diǎn)子沒有集中在中心線。 XbarR做法 決定要研究或控制的 Y或 X特性 收集數(shù)據(jù) 輸入 minitab中 用 minitab繪圖及分析 判定及采取措施 XbarR練習(xí) ? 打開下列檔案 Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup XbarR 輸入?yún)?shù) 根據(jù)不同的輸入方式 選擇不同的分析方法 若數(shù)據(jù)輸入在一列中，則確定出每組的樣本數(shù) 決定 控制用控制圖的控制界限 輸入穩(wěn)定條件下的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，即確定出控制用控制圖的控制界限。 XbarR Options選項(xiàng) 可以在這里選擇判異準(zhǔn)則 BoxCox正態(tài)轉(zhuǎn)換 進(jìn)行正態(tài)性轉(zhuǎn)換 Storage項(xiàng) 輸出數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差 圖形輸出 252022105S u b g r o u p 0604603602601600599598597Sample MeanM e a n = 6 0 0 . 2U C L = 6 0 3 . 1L C L = 5 9 7 . 41050Sample RangeR = 3 . 8 7 2U C L = 8 . 8 3 3L C L = 0X b a r / R C h a r t f o r S u p p 2判圖 ? 請(qǐng)判定前圖是否有異常 ? 請(qǐng)問本圖為解析用圖或是控制用圖 Xbars做法 決定要研究或控制的 Y或 X特性 收集數(shù)據(jù) 輸入 minitab中 用 minitab繪圖及分析 判定及采取措施 Xbars練習(xí) ? 打開下列檔案 ? Select: Stat Control Chart Variables Charts for subgroup Xbars 輸入?yún)?shù) 解釋與 XbarR圖相同 圖形輸出 252022105S u b g r o u p 0603602601600599598597Sample MeanM e a n = 6 0 0 . 2