【正文】 Six sigma Minitab Training179箱線圖打開(kāi)例題 《 圖形分析法 》為了察看 A,B,C三家公司生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量特性分布狀況，使用箱線圖分析比較路徑： 圖形 箱線圖首先堆疊數(shù)據(jù)，再使用箱線圖分析Six sigma Minitab Training180箱線圖路徑： 圖形 箱線圖說(shuō)明： A公司的中心相對(duì) B， C公司來(lái)說(shuō)，稍微要低， B公司的散布最小， C公司散布最大Six sigma Minitab Training181點(diǎn)圖路徑： 圖形 點(diǎn)圖打開(kāi)例題 《 圖形分析法 》為了察看 A,B,C三家公司生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量特性分布狀況，使用點(diǎn)圖分析比較Six sigma Minitab Training182點(diǎn)圖路徑： 圖形 箱線圖說(shuō)明： A公司的中心相對(duì) B， C公司來(lái)說(shuō)，稍微要低， B公司的散布最小， C公司散布最大Six sigma Minitab Training183時(shí)間序列圖路徑： 圖形 時(shí)間序列圖打開(kāi)例題 《 圖形分析法 》為了察看空調(diào)事業(yè)部 07年各月份的市場(chǎng)焊漏不良率走勢(shì)，使用時(shí)間序列圖分析Six sigma Minitab Training184時(shí)間序列圖路徑： 圖形 時(shí)間序列圖說(shuō)明： 整體趨勢(shì)屬于下降Six sigma Minitab Training185概率圖路徑： 圖形 概率圖打開(kāi)例題 《 圖形分析法 》為了察看空調(diào)噴粉件噴粉膜厚數(shù)據(jù)概率分布情況，檢驗(yàn)是否符合正態(tài)分布，我們使用概率圖分析Six sigma Minitab Training186概率圖路徑： 圖形 概率圖說(shuō)明： P值 ，說(shuō)明數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布， P值 ，數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布本例數(shù)據(jù) P值 =，說(shuō)明數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布是很多統(tǒng)計(jì)分析的前提條件，所以這一檢驗(yàn)對(duì)于后期的分析很有用。同時(shí)使用直方圖體現(xiàn)出了資本與銷售人員的分布情況Six sigma Minitab Training177直方圖打開(kāi)例題 《 圖形分析 銷售 》為了察看銷售人員的頻率分布路徑： 圖形 直方圖作用： 用于檢查樣本數(shù)據(jù)的形狀和分布情況。 3. 考慮殘差 (Error), 比初次設(shè)定的范圍要窄的范圍設(shè)定統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training152DOE (實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法 )統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training153提高 S工程的藥品吸收速度這是提高工程的制造效率的重要因素 .而對(duì)藥品吸收速度影響重要的因子取觸媒量和反應(yīng)溫度各取 2個(gè)水準(zhǔn)，按照下面的條件再現(xiàn) 2次做實(shí)驗(yàn) ,然后收集數(shù)據(jù) . 實(shí)驗(yàn)條件 觸媒量 (%) : %, % 反應(yīng)溫度 (℃) : 150℃, 170℃例題生成 實(shí)驗(yàn) 表格路徑路徑： 統(tǒng)計(jì) DOE因子 創(chuàng)建因子設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training154② 選擇因子數(shù)① 選擇設(shè)計(jì)類型 上例中的因子有觸媒量和反應(yīng)溫度 ,所以因子數(shù)有 2個(gè) . ③ 點(diǎn)擊 設(shè)計(jì)④ 選擇再現(xiàn)次數(shù) ⑤ OK 上例中各因子再現(xiàn) 2次做實(shí)驗(yàn) . 統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training155⑥ 點(diǎn)擊 因子⑦ 因子和水準(zhǔn)輸入統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training156 輸入實(shí)驗(yàn)結(jié)果的列 輸入實(shí)驗(yàn)結(jié)果 吸收速度 ‘88’是當(dāng) 觸媒量為 %, 反應(yīng)溫度為 150℃ 時(shí)所作實(shí)驗(yàn)的結(jié)果實(shí)驗(yàn)生成表格結(jié)果實(shí)施試驗(yàn)，收集 Y的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training157分析試驗(yàn)路徑： 統(tǒng)計(jì) DOE因子 創(chuàng)建因子設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training158② 點(diǎn)擊 OK① 結(jié)果變數(shù)指定 (實(shí)驗(yàn)結(jié)果 )分析試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training159分析結(jié)果主效果 交互作用 P : Pvalue值 ? PValue ≥ 的時(shí)候 → 因子的水準(zhǔn)變化時(shí) , 結(jié)果值平均沒(méi)有變化 . 即說(shuō)明該因子不是明顯影響的因子 . ? PValue ＜ 的時(shí)候 → 因子的水準(zhǔn)變化時(shí) ,結(jié)果值平均有變化 . 即該因子是顯著的因子 . 上例中觸媒量和反應(yīng)溫度的主效果的 PValue比 ,可說(shuō)明這兩個(gè)因子影響明顯 , 接著要研究的是其最佳的水準(zhǔn) , 而觸媒量和反應(yīng)溫度的交互作用 P值比 ,這可以 說(shuō)明該交互作用不存在 . 因子別明顯與否 ? 主效果 觸媒量 ( P = ) → 明顯 反應(yīng)溫度 ( P = ) → 明顯 ? 交互作用 觸媒量 *反應(yīng)溫度 ( P = ≥ ) → 不明顯統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training160通過(guò)圖表設(shè)定最佳水準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training161交互作用明顯明顯不明顯應(yīng)該檢驗(yàn)的圖交互作用 圖主效果 圖主效果明顯不明顯明顯明顯性不明顯 不明顯設(shè)定最佳水準(zhǔn)? Y 越大越好時(shí) ← 選擇 圖 上 最上面的值? Y越小越好時(shí) ← 選擇 圖 上 最下面的值? Y有目標(biāo)值的時(shí)候 ← 選擇 圖 上 最接近目標(biāo)值的值 上例中因子別明顯與否 ? 主效果 觸媒量 ( P = ) → 明顯 反應(yīng)溫度 ( P = ) → 明顯 ? 交互作用 觸媒量 *反應(yīng)溫度 ( P = ≥ ) → 不明顯 設(shè)定最佳水準(zhǔn) ? 主效果的兩個(gè)因子都明顯 , 交互作用不明顯 ,故在 主效果 圖 上 設(shè)定最佳水準(zhǔn)通過(guò)圖表設(shè)定最佳水準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training162選擇 Y選擇 X統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training163 因子別明顯與否 ? 主效果 觸媒量 ( PValue = ) → 明顯 反應(yīng)溫度 ( PValue = ) → 明顯 主效果的最佳水準(zhǔn) : 結(jié)果 (吸收速度 )是越大越好 . ? 主效果 → 觸媒量 , 反應(yīng)溫度都是影響明顯的因子 ,各個(gè)因子設(shè)定最佳水準(zhǔn) 觸媒量 : % 水準(zhǔn)時(shí)的結(jié)果 (吸收速度 )最大 反應(yīng)溫度 : 170 ℃ 水準(zhǔn)時(shí)的結(jié)果 (吸收速度 )最大統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training164 因子別明顯與否 ? 交互作用 觸媒量 *反應(yīng)溫度 ( P = ≥ ) → 不明顯 交互作用的最佳水準(zhǔn) → 交互作用不明顯 ,故不設(shè)定 最佳水準(zhǔn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training165立方體圖解釋：立方體圖解釋：尋求 Y的最高水準(zhǔn)，對(duì)應(yīng)的 X的水平設(shè)置反應(yīng)溫度： 170觸媒量： 統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training166 最佳水準(zhǔn)設(shè)定 : 為了使吸收速度最高的因子別水準(zhǔn) ? 觸媒量 : % ? 反應(yīng)溫度 : 170℃ 在最佳水準(zhǔn)上預(yù)想的結(jié)果值 ? 觸媒量 : % ? 反應(yīng)溫度 : 170℃ 的時(shí)候 , 實(shí)驗(yàn)結(jié)果出現(xiàn) 110, 108, 則平均 109是對(duì)最佳水準(zhǔn) 所預(yù)想的吸收速度 .最佳水準(zhǔn)設(shè)置，對(duì)比實(shí)驗(yàn)組合看一看統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training167Minitab學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)應(yīng) 用版本： Minitab簡(jiǎn) 體中文版第四部分Six sigma Minitab Training1682散點(diǎn) 圖邊際圖矩 陣圖莖 葉 圖3451789106點(diǎn) 圖概 率 圖概 率分布 圖經(jīng)驗(yàn) 累 積 分布函 數(shù)區(qū)間圖箱 線圖圖表菜單介紹圖 形分析法11 單值圖12 線條圖13 條 形 圖141516餅圖區(qū) 域 圖時(shí)間 序列 圖17 等 值線圖18 3D散點(diǎn) 圖19 3D曲面 圖藍(lán)色標(biāo)注為課程講解內(nèi)容，黑色屬于學(xué)員自學(xué)或者參考講解內(nèi)容Six sigma Minitab Training169通過(guò)圖形的表述，將數(shù)據(jù)的分布形態(tài)及動(dòng)態(tài)發(fā)展形式進(jìn)行表現(xiàn)，讓人一目了然散點(diǎn)圖：自變量和因變量之間的關(guān)系圖形表現(xiàn)直方圖：按照一定的數(shù)距分布頻率進(jìn)行描述數(shù)據(jù)的分布形態(tài)時(shí)序圖：按照一定時(shí)間序列，描述數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢(shì)……不僅學(xué)會(huì)用統(tǒng)計(jì)方法分析 ,而且學(xué)會(huì)從視覺(jué)上分析數(shù)據(jù)而活用圖形的方法 .目的概述圖表菜單介紹Six sigma Minitab Training170圖表分析工具歸納圖表菜單介紹Six sigma Minitab Training171散點(diǎn)圖打開(kāi)例題 《 圖形分析 銷售 》為了察看 X(索引 )和 Y(銷售人員 )的關(guān)系的散點(diǎn)圖路徑： 圖形 散點(diǎn)圖Six sigma Minitab Training172散點(diǎn)圖圖形展示說(shuō)明： 圖形體現(xiàn)了 X和 Y的關(guān)系，這里可以體現(xiàn)出來(lái)銷售人員的數(shù)量隨著索引數(shù)字的增大而有增大的趨勢(shì)，有正相關(guān)傾向。 統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training150回歸預(yù)測(cè)新觀測(cè)值的預(yù)測(cè)值新觀 擬合值測(cè)值 擬合值 標(biāo)準(zhǔn)誤 95% 置信區(qū)間 95% 預(yù)測(cè)區(qū)間 1 (, ) (, )新觀測(cè)值的自變量值新觀測(cè)值 美國(guó)公司 1 路徑： 統(tǒng)計(jì) 回歸 回歸統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training151① Y 規(guī)格 35177。圖形解釋 :統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training115多 變 量 分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training116打 開(kāi) 例 題 “”統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training117時(shí)序圖分析1. 利用 Minitab制作 時(shí) 序 圖路徑： 圖形 時(shí)序圖統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training118■ 分析結(jié)果 : 組裝時(shí)間隨著時(shí)間的推移有逐漸增加的趨勢(shì)且有一定的周期 (cycle).時(shí)序圖分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training119箱線圖分析路徑： 圖形 箱線 圖統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training120■ 分析結(jié)果 : 可以知道日期別不同組裝時(shí)間有差異 .日期箱線圖分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training121■ ZIP MODEL和組裝時(shí)間■ 分析結(jié)果 : ZIP MODEL不同組裝時(shí)間有差異 ,特別是 G MODEL的散布較大ZIP MODEL箱線圖分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training122■ 分析結(jié)果 : 各個(gè)組裝者的組裝時(shí)間有差異組裝者箱線圖分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training123主效應(yīng)圖分析路徑： 統(tǒng)計(jì) 方差分析 主效應(yīng)圖■ 分析結(jié)果 : 日期 ,Zip Model,組裝者之間的組裝時(shí)間的差異較大 ,為了進(jìn)一步分析 , 對(duì)日期 ,組裝者進(jìn)行 ttest, 對(duì) Zip Model實(shí)施 ANOVA 分析統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training124卡方 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training125X (原因 變 數(shù) )Y (結(jié)果變數(shù) )記數(shù)值計(jì)量值記數(shù)值 計(jì)量值卡方 檢驗(yàn) 邏輯 回 歸t檢驗(yàn)方差分析回歸分析相關(guān)分析卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training126某工程師想檢驗(yàn) A， B， C三臺(tái)設(shè)備所生產(chǎn)的產(chǎn)品質(zhì)量水平等級(jí) (1級(jí)， 2級(jí)， 3級(jí)）是否有差異，抽樣數(shù)據(jù)參考右表例題 [1]卡方檢驗(yàn)路徑： 統(tǒng)計(jì) 表格 卡方檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)菜單介紹Six sigma Minitab Training127② 點(diǎn)擊 OK