【正文】 若還點擊“Graph”，并選Graphical Summary，還給出如下圖形：圖中給出了自動分組的直方圖，并配上正態(tài)曲線，此外還給出了箱線圖、總體均值與中位數(shù)的95%的置信區(qū)間。為了看出兩個變量是否有關(guān)，可以計算其相關(guān)系數(shù)，只要使用Stat—Basic Statistics—Correration，在Variables對話框中選擇兩個變量（本例為C1 C2），點擊OK，即顯示如下：Correlations (Pearson)Correlation of x and y = 若要直觀起見，還可以利用Graph—Plot，在Graph Variables對話框中Y下輸入縱軸對應(yīng)的變量所在列（本例為C2），在X下輸入橫軸對應(yīng)的變量所在列（本例為C1），點擊OK，即顯示如下： 例8 正態(tài)性檢驗 對例2的數(shù)據(jù)作正態(tài)性檢驗，使用Stat—Basic Statistics—Normality Test，在Variable框中輸入變量所在列，本例為C1，點擊OK，即顯示如下： 這也可以利用Graph Probability Plot，在Variables框中選變量所在列，本例為C1，在Distribution框中中選Normal，同樣可以畫出。例9 走勢圖 連續(xù)15天測定的某廠排放的廢水中一種有毒物質(zhì)的含量如下： 將這些數(shù)據(jù)輸入在C1列上（共有15行數(shù)據(jù)），然后利用Stat—Quality Tools—Run Chart，在屏幕上出現(xiàn)對話框，在Data are arranged as下選Single column，在起后的框中填上數(shù)據(jù)所在的列號，這里填上：C1，然后在Subgroup Size后面的框中填上樣本大小，這里是：1，再點擊OK，即顯示如下圖形：例10 排列圖 某廠對一種產(chǎn)品進行質(zhì)量檢查，發(fā)現(xiàn)220件不合格品，按產(chǎn)生不合格品的原因進行分類。此時數(shù)據(jù)可以輸在兩列上，譬如C1為原因，C2為頻數(shù)：Row C1 C2 1 操作 105 2 設(shè)備 35 3 工具 56 4 工藝 23 5 材料 1然后使用Stat——Quality Tools——Pareto Chart，選Chart defects table，在Labels in中給出原因所在列（本例為C1），在Frequencies in中給出頻數(shù)所在列（本例為C2），按OK后給出如下圖形：（注意：這里總是按頻數(shù)從大到小排列） 數(shù)據(jù)也可以在一列上，譬如在C1輸入每一樣品失效的原因，那么選Chart defects data in，在這里給出原因所在的列（這里為C1），自動統(tǒng)計每一原因的頻數(shù)。 可以選Quality Tools—Capability Analysis(Normal)，在Single Column 中給出列號（本例為C1），在Subgroup Size中給出樣本容量（本例為1），在Lower spec中給出規(guī)格下限（本例為335)，在Upper spec中給出規(guī)格上限（本例為355)，結(jié)果如下：例13 測量系統(tǒng)分析（MSA）——評定重復(fù)性與重現(xiàn)性（Ramp。R，選了三位操作者，分別記為A、B、C，又隨機選了十塊墊片，分別編號為1到10號，每為操作者對每塊墊片重復(fù)測量兩次，測量時他們并不知道所測墊片的編號。在Stat—Quality Tools—Gage Ramp。R Study ANOVA MethodGage Ramp。RSource VarComp StdDev *Sigma（來源 方差分量 標(biāo)準(zhǔn)差 變差） Total Gage Ramp。R） Repeatability（重復(fù)性） Reproducibility （再現(xiàn)性） C1 （操作者） C1*C2 （交互作用） PartToPart（零件） Total Variation（總和） Source %Contribution %Study Var （在總方差中所占比例 在總變差中所占比例） Total Gage Ramp。R Study XBar/R MethodGage Ramp。R Repeatability Reproducibility ParttoPart Total Variation Source %Contribution %Study Var Total Gage Ramp。 利用Stat—Control charts—XbarS 對第一種輸入方法：選Subgroups across rows of，給出數(shù)據(jù)所在列號，譬如本例可以用C1C4 對第二種輸入方法：選Single Column，給出數(shù)據(jù)所在列號，譬如本例可以用C1，并在Subgroupe size中給出樣本容量，譬如在本例中輸入：4 還可以在Tests中選：Perform all eight tests點擊OK后給出如下結(jié)果與圖形：Test Results for Xbar ChartTEST 5. 2 out of 3 points more than 2 sigmas from center line (on one side of CL).Test Failed at points: 8 （這表示在Xbar圖上第8點處于3點中有2點在中心線同側(cè)的2外）Test Results for S ChartTEST 1. One point more than sigmas from center line.Test Failed at points: 8 （這表示在S圖上第8點超過3控制線）由于第8點超過控制界線，因此需要將其去掉后重新計算控制線，這可以按選項Estimate…，然后在Omit the following samples when estimating parameters中輸入點的序號，現(xiàn)在可以輸入8，按OK后給出如下結(jié)果與圖形：Test Results for Xbar ChartTEST 5. 2 out of 3 points more than 2 sigmas from center line (on one side of CL).Test Failed at points: 8 Test Results for S ChartTEST 1. One point more than sigmas from center line.Test Failed at points: 8 現(xiàn)在控制圖的中心線與控制界限都發(fā)生了改變。本例的結(jié)果如下：Data Display Rowx1x2x3x4x5XbasR 112 8 512 3 9 21113 811 4 9 310 3 6 2 7 8 41212 612 4 8 5 6 9 6 5 5 4 6 811 8 9 2 9 710 9 6 3 7 7 8 712 9 1 3 11 9 5 911 6 7 610 7 7 61111 5111013 91215 612 4 7 6 813 913 8 413 711 914 8 4 7 7 4 41510 6 91014 81614 7 8 6 5 917 111 2 8 8 1018 5 6 310 6 719 6 7 4 710 62012 7 9 913 621 311 612 6 922 4 2 5 9 8 723 712 71110 524 4 5 8 9 7 525 5 9 612 5 7 例16 單值移動極差控制圖：對例15的第一列數(shù)據(jù)作單值移動極差控制圖，可以利用Stat—Control charts—IMR，在Variable 框中給出數(shù)據(jù)所在列，本例為1，點擊OK后顯示如下： 例17 不合格品率圖（p圖）與不合格品數(shù)控制圖（np圖）：某電鍍件的外觀不合格品件數(shù)如下：序號樣本容量不合格品件數(shù)1724482763833748704748855724456727567726488719679759371074552117364712739501372347147485715770511675671177195318757331976029207374921750612275239237265024730582574761數(shù)據(jù)輸入兩列：C1為樣本容量，C2為不合格品數(shù)。按OK后給出如下結(jié)果與圖形：* WARNING * Test(s) not performed since LCL and/or UCL are not constant（由于樣本容量不等，因此控制界限不是常數(shù)，從而不進行檢驗） 如果樣本容量為常數(shù)，則可以用p 圖，也可以用np 圖。 利用Stat—Control charts—U，在Variable中給出缺陷數(shù)所在列的列號，本例為C2，在Subgroups in 中給出樣本容量所在列的列號，本例為C1。那么給出的圖形如下：七、試驗設(shè)計中的數(shù)據(jù)分析方法——方差分析（ANOVA）例19 單因子方差分析 甲、乙、丙三廠生產(chǎn)同一種零件，為了了解各廠生產(chǎn)的零件強度有無明顯差異，分別從每一工廠生產(chǎn)的零件中隨機抽取四個測定其強度，數(shù)據(jù)如下：工廠零件強度甲1151169883乙103107118116丙73898597有兩種數(shù)據(jù)輸入方法： 一是每一水平的數(shù)據(jù)占一列，譬如在C1C3； 二是所有數(shù)據(jù)在一列上，譬如在C1，在C2上輸入各數(shù)據(jù)對應(yīng)的水平。例20 兩因子方差分析 為提高化工產(chǎn)品的產(chǎn)量，需要尋找最好的反應(yīng)溫度與反應(yīng)壓力的配合，現(xiàn)對反應(yīng)溫度（因子A）取三個水平（60，70，80），對反應(yīng)壓力（因子B）取三個水平（2，3），在每一條件下進行兩次試驗，數(shù)據(jù)如下輸入：（C1為因子A的水平號，C2為因子B的水平號，C3為試驗結(jié)果）C1C2C3ABy111112121313212122222323313132323333利用StatANOVABalanced ANOVA，在Responses框中給出數(shù)據(jù)所在列，本例為C3，在Model框中給出兩個因子水平號所在列及所要考察的交互作用的列，本例為C1 C2 C1*C2，再點擊選項Result，在其中Display means corresponding to the terms框中同樣輸入C1 C2 C1*C2，點擊OK后顯示：Analysis of Variance (Balanced Designs)Factor Type Levels ValuesA fixed 3 1 2 3B fixed 3 1 2 3Analysis of Variance for y Source DF SS