MInitab软件使用指南

MInitab软件使用指南
MInitab软件使用指南

质量管理学软件使用

软件简介:

MINITAB统计软件是为六西格玛和其它质量改善项目采用的理想套装软件。从统计过程控制(Statistical Process Control)到试验设计(Design of Experiments),MINITAB为你提供实现质量项目各阶段目标的方法;同时“StatGuide?””和“ReportPad?”等工具将帮助你理解和联系你的操作结果。与普通的软件相比,MINITAB统计软件更为精确、可靠、易于使用。

一帕雷托图制作

帕雷托用于确认关键的少数因素。MINITAB的柏拉图分析可以将所有数据作于一张图上,也可将数据分组作于不同的图上。

对话框内容:(1)Chart defects data in:选择包含原始数据的栏。缺陷数据可以是文本或数据。对于文本而言,每个缺陷名可以输入72个字符,但MINITAB只能识别前15个,故输入时前15个字符需相区分。(2)By variable in:选择包含用以分组的指示变量的栏。栏的长度需与数据栏相同。A.Default:显示所有数据在一张图上。B.One Chart per page,Same Ordering Of bars:分别显示各组数据在一张图上。C.One chart per page,independent ordering of bars:分别显示各组数据在不同图上。(3)Chart defects table:如数据输入格式为缺陷名和缺陷频率时选择该项。

操作内容及步骤

【例题1】

某工程师想分析其公司某种产品不良项目中的主要不良,取得的数据。

Stat-Quality Tools -Pareto Chart

图形如下:

二散点图制作与分析内容及步骤

已经数据,需确定血压(B)与体重(W)之间的关系模型。

Stat-Regression-Regression

分析结果:

三直方图的绘制与分析

内容及步骤

某企业机械厂夹片生产中,为检测其生产过程是否稳定,从中随机抽取100件产品进行测试,数据如表所示,通过给出的数据,绘制直方图,步骤和要求如下:

步骤:1、进入MINITAB系统,输入以上数据。

2、选择【Graph】→【Histogram】

3、选择自己需要的图形类别,点击【OK】

四控制图和过程能力图的绘制与分析

一旦一个过程处于统计控制状态,既可以连续生产,这时可能要确定其是否有能力生产出满足规格的产品,能力计算是将规格宽度和过程变异宽度进行比较。在进行能力计算前,过程需处于统计控制状态。可以通过画出能力直方图和能力图来评价过程能力,也可计算过程能力指数。

内容及步骤

某工程师想了解其加工生产线生产的某种产品一个关键尺寸的能力,该尺寸规格为:600士2mm,他每2小时抽取5PCS样品测量长度尺寸,取得的数据。

Stat-Quality Tools -Capability Analysis(Normal)

分析结果:

五正交试验设计——方差分析(ANOV A)

内容及步骤

方差分析用于分析一个响应变量和一组独立变量之间的关系。方差分析与回归分析不同,方差分析中的独立变量可以为属性数据且无须假设变量之间的相关性,方差分析是对双样本T测试的扩展。可以同时比较多个总体均值的互等性。几种方差分析方法允许模型中既包含定性数据又包含定量数据。MINITAB的方差分析包括进行普通方差分析、多响应变量方差分析、均值分析、方差齐性测试、置信区间图、主要影响和交互作用影响图等。

【例题2】

某工程师为确认厂家的塑胶料对成型品拉拔力的影响,分别对该公司5家供应商提供的塑胶料成型品进行拉拔力的试验,取得了资料。

Stat-ANOV A-One-Way

分析结果:

多重比较:

【例题3】

如果数据这样放:

Stat-ANOV A-One-Way(Unstack 未叠加)

分析结果:

多重比较:

【例题4】

一位工程师想了解射出压力(PRES)和模腔温度(TEMP)对部品成型尺寸的影响,他

将模腔温度和射出压力分别设置为3个不同的水平,测得某部品一关键尺寸结果,可用双因素方差分析法进行分析。

Stat-ANOV A-Tow-Way

分析结果:

一位工程师想通过试验评估反应时间及浓度对一种产品密度的影响,反应时间及浓度各设定了3种水平,取得的数据如下表用均值分析评估各主要影响及交互作用影响。

Stat-ANOV A-Analysis of Means

图形:

一位工程师想分析不同员工的焊接不良率有无显著差异,他从每位员工的产品中各抽60个样品,检查发现不良率数据如下表,因为是二项分布数据,因此可用二项分布数据的均值分析方法进行分析。

Stat-ANOV A-Analysis of Means

图形:

平衡数据的方差分析(Balanced Analysis of Variance)

用于在有多个变量时进行方差分机该分析方法要求数据必须为平衡数据,即所有因素水平的组台必须有相等的观测值数量。因素水平间可以是交叉的或嵌套的。最多可同时进行50个响应变量和31个因素的方差分析。交叉指A因素的各个水平出现在B因素的各个水平中,嵌套指A因素的各个水平出现在B因素的某个水平中。

对话框内容:(1)Response:选择包含响应变量的栏;(2)Model:确定需包含在模型中的项目。(3)Random factors:确定包含随机因素的栏。

【例题7】

某公司想评价新旧两个型号计算器对计算时间的影响,由6位工程师分别用新旧两种计算器对一个工程问题和统计问题进行算,统计出计算时间数据,本例是交叉数据,可用平衡数据方差分析法进行分析。

Stat-ANOV A-Analysis of Means

分析结果:

通用线性模型(General Linear Model)

可以对平衡数据和非平衡数据进行多变量方差分析。分析协变量并进行回归分析,可以生成一个矩阵,在矩阵中包含每个相应变量的协方差。通用线性模型方差分析要求数据格式可以是交叉的或嵌套的、固定的或随机的,可以对多达50个响应变量和31个因素和50个协变量在同一时间进行分析。

对话框内容:(1)Response:选择包含响应变量的栏。(2)Model:确定需包含在模型中的项目。(3)Random factors:确定包含随机因素的栏。

【例题10】

某农场购买了4个厂家的11种杀虫剂用来杀灭一种飞蛾,农艺师想比较不同公司生产的杀虫剂的有效性,他设计的试验方案为在33个玻璃容器中放入400只飞蛾,分别用11种杀虫剂进行杀灭,重复进行3次试验,4小时后观察容器中尚在生存的飞蛾数量,并据此进行分析判定。本例的因素数有两个,一个为生产杀虫剂的公司,水平有四个,一个是杀虫剂型号,共有11种。因为杀虫剂型号与公司之间存在对应关系,因此因素问为嵌套关系。可用通用线性模型进行分析。

Stat-ANOV A-General Linear Model

分析结果:

完全嵌套数据的方差分析(Fully Nested ANOV A)

完全嵌套数据的方差分析方法可以对完金嵌套数据进行方差分析并估计各个响应变量的方差构成。所有因素假定为随机执该分析方法可以同时分析9个因素和50个响应变量进行方差分析。

对话框内容:(1)Response:选择包含响应变量的栏(2)Factors:输入包含因素的栏。【例题8】

某工程师想研究玻璃罐制造过程的变差来源,他从4个生产同一产品的子工厂各抽4名作业员(各工厂实行4班工作制每班抽一人)进行试验,重复试验3次,响应变量为玻璃罐制造过程的关键工序混料工序的温度,要求为475度。因为各因素水平为嵌套关系,故对其进行完全嵌套数据的方差分析。

Stat-ANOV A-Fully Nested ANOV A

分析结果:

平衡数据多个响应变量时的方差分析(Balanced MANOV A)

该方法可在晌应变量为多个时对平衡数据进行方差分析并可同时测试各响应变量均值的互等性。因素可以是交叉或嵌套的。固定的或随机的。区分随机因素和固定因素的方法是看其在试验设计时的角色。假定因素为一个机器操作员,如果试验目标为研究每个操作员,比如操作员因素对机器产能的影响,此时操作员为固定因素;如果操作员是从总体中随机抽取,关心的对象为总体而不是单个操作员,则操作员因素为随机因素。除非特别指明,MINITAB将缺省设置所有因素为固定因素。指定正确的因素类别对能否得到因素正确的误差项是很重要的。

对话框内容:(1)Response:选择包含响应变量的栏,最多可达50个。(2)Model:确定需包含在模型中的项目。(3)Random factors:确定包含随机因素的栏。

【例题9】

一位工程师想研究确定胶卷成型工序的优化条件,他选用三个评价项目:撕扯阻力、表面光泽和透明度。试验因素为成型射出速度和添加剂含量。两个因素水平数都分为高和低两个,每个组合重复试验5次。数据如下表,因为是平衡数据,且有多个响应变量,故用此法进行分析。

Stat-ANOV A-Balanced MANOV A

分析结果:

通用多响应变量方差分析(General MANOV A)

该方法可在响应变量为多个时对平衡数据H或非平衡数据进行方差分析并可同时测试各响应变量均值的互等性。因素可以是交叉或嵌套的。但不能指定随机因素。

对话框内容:(1)Response:选择包含响应变量的栏,最多可达50个。(2)2Model:确定需包含在模型中的项目。

【例题10】

仍以平衡数据多响应变量方差分析例的数据为例。

Stat-ANOV A-General MANOV A

MINITAB的使用

MINITAB的使用 一、概况: MINITAB for WINDOWS是一个统计软件。在打开MINITAB后,屏幕被分成两个部分,上半部分为“Session”,一切计算结果将在这里给出;下半部分为“Worksheet”,可以在这里输入数据。另外还有两个窗口“History”与“Info”,它们不常用,可以通过主菜单“Windows”将其打开。 主菜单中包含:File,Edit,Manip,Calc,Stat,Graph,Editor,Windows,Help共九个内容。 在“Stat”中包含了丰富统计分析功能,有基本统计(Basic Statistics)、回归分析(Regression)、方差分析(ANOVA)、试验设计(DOE)、控制图(Control Charts) 、质量工具(Quality Tools)、可靠性与生存分析(Reliability/survival)、多元分析(Multivariate)、时间序列分析(Time Series)、一维与二维数据的整理(Tables)、非参数统计分析(Nonparametrics)、探索性数据分析(EDA)等内容。 在“Graph”中有许多作图功能,譬如散点图(Plot),时间序列图(Time series Plot),直方图(Histogram),箱线图(Boxplot),点图(Dotplot),饼图(Pie Chart),概率图(Probability Plot),茎叶图(Stem-and-Leaaf)等。 在“Calc”中包含许多数据的变换,既有一般的数学函数(Calculator),也有列统计量(Column Statistics),行统计量(Row Statistics),标准化(Standardize),随机数(Random Data),矩阵运算(Matrices)等。 在“Manip”中包含许多运算,譬如选择数据的子集(Subset Worksheet),将一列分成几列(Unstack columns),将几列合并为一列(Stack Columns),将列的数据放在一行上(Transpose Columns),排序(sort),删除行(Delete Rows)、删除列(EraseVarizbles) ,改变数据的类型(Change Data Type),显示数据(Display Data)等。 二、数据编辑: 在窗口Worksheet中可以输入数据,一个变量为一列。列用“C”开头,后

用MINITAB软件进行测量系统分析

用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用,而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例,介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法,供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析(MSA) 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估,其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合,也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果:与一个标准值相符。而事实上,理想的测量系几乎是不存在的:用一把校准好的卡尺,不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差,从而可能掩盖被分析过程的偏差,这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定,测量系统必须处于统计控制中,也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成,而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性,而确定其质量水平。通常,我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性,它们是: 1)偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值; 2)线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别; 3)稳定性:表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量,与通常意义上的统计稳定性是有区别的; 4)重复性:指同一个评价人,采用同一种测量仪器,多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值(数据)的偏差。 5)再现性:指由不同的评价人,采用相同的测量仪器,测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常,前三种指标用于评价测量系统的准确性,后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说,通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题,工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性,就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性(破坏性或非破坏性)、测量结果性质(记数型数据或计量型数据)、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅,本文仅就空调公司系统性能测试平台(量热计平衡室)的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍,详细方法可参阅本文的参考文献(1)。 测量系统分析步骤: 1.验证“量具(gage)”的校准; 2.选择工件和测量者执行测量; 3.用MINITAB软件进行数据评估; 4.分析数据,解释结果,得出结论; 5.检查是否有不合格的测量单位,制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态,没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的,其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性,视测量过程的时间、费用等因素,一般随机选择代表整个过程的10件工

Minitab15简单应用教程-图文.

教程概述 用图形表示数据 用图形表示数据 您对负载和时间这对变量之间的关系感兴趣。由于变量之一是时间的测量值,因此可能倾向于使用时间序列图,但注意数据不是在一段时间内收集的,而是在不同时间收集的。您可能测量一段时间内的股票市场或单个患者的心率。在研究中,您收集了有关一段时间内许多不同区组的木材在不同时间的信息,而非单个区组的信息。您选择绘制散点图。 1 选择图形 > 散点图。 步骤 4:使用图库 在选择要创建的图形类型后,必须用图库缩小选择范围。这些库提供常用的图形变异,从而可以创建根据您的需要定制的且输入最少的图形。 图库选项将有所不同,以适合所创建的图形,但通常提供以下版本: ? 简单 - 用于没有类别分组变量的情况 ? 含组 - 用于具有类别分组变量的情况 ? 多个 Y - 当类别图中包括多个变量时 ? 向上述选择之一中添加数据显示或拟合线的版本 1 选择含组 ,并单击确定。 步骤 5:在图形对话框中输入数据 此时出现“散点图 - 数据源”对话框,提示输入要在图形中使用的变量。 数。

? 3D 散点图 - 在 X 、 Y 和 Z 变量定义的三个维度 中标绘单独的观测值。 ? 3D 曲面图 - 类似于 3D 散点图,但它显示连续 曲面或网格而非单独的数据点。 此时,您不确定是否需要回归或连接线,但确实要利 用分组变量“解决方案”和“保持力”。您决定使用 含组选项。 注 选择某些图库基于所用变量的数量和类型(简单、含组、多个 Y ,而其他图库只是添加了项(包含回归、包含连接线。如果不确定哪个图库选项适合您的需要,则首先关注将用于创建图形的变量。 Y 列第一行周围的黑色粗线(活动位 置表示将在此放置从列表中选择的变 量。要向活动的位置中插入变量,请单 击变量列表框中的变量并单击选择 ,或 仅仅双击变量。对于此图形,您要绘制 每块木板的最大负载重量及其在老化箱 中的时间,并按所用溶液和吸收量水平 对数据进行分组。 请注意尺度、标签、数据视图、多图形和数据选项 这些按钮。使用这些按钮可以访问在创建图形时要使用的常用图形选项(根据当前图形定 制。在下一步骤中,您将研究这些选项。

Minitab软件说明

增加一点介绍 Minitab 终于开始有了中文版了,看母语的感觉就是不一样,据发布会上说,除了具有比老版本更多的统计功能外,MINITAB 15包含了50个增强功能。如 产品名称用户数 Qty 价格 升级价格 Users Price Upgrade Price Minitab 15版单机版 (Minitab 15版永久许可) 1 12,500 5,200 计算菜单 新添40多函数: 文字处理,计算工作日,排列,组合,等 增加几何与负二项分布 改进产生指示变量的对话窗 数据与工作表 给列设定公式 新日期/时间格式

货币与百分比格式 在工作表内多次消除/重做 文件输入/输出 给项目文件加密码 提供更多输入/输出文件格式 更快,更容易的从Excel复制/粘贴 联接样本数据文件夹 基本统计量 单样本Poisson分布率的检验与置信区间双样本Poisson分布率的检验与置信区间单样本方差估计 众数 实验设计 选择最优因子实验设计 改进的响应优化器 响应曲面设计可包含更多因子 半正态效应图 控制图

编辑控制图上的单个点 显示所有阶段的控制线和中线的值 选择用不同的符号与线段显示所有控制图 质量工具 1类型量具研究 创建量具研究工作表 量具研究—计算量具错误分类概率 按属性抽样验收 按变量抽样验收 把Johnson变换加到个体分布函数标识指令 能力分析—给子组标准差和整体标准差的估计提供不同无偏常量较正选择 时间序列 高清晰度互相关图 帮助文件 补充方法与公式内容并改善对它的显示 改进词汇索引表 完善StatGuide 提供更多的样本数据

用户自定义 创建适合自己公司使用的对话窗,用minitab指令做分析 在自己公司研发的软件中调用minitab指令 可是俺用来用去,好象核心并没有多大的改变,不知道是否是俺会用的功能太少了?多嘴一句,据说JMP也出了中文版,哪位大哥如果有给小弟留个言! 在国外的crack翻腾了一个早上终于找到了破解,已经在压缩包里面了,覆盖源文件即可,不过我使用的时候微点提醒我有危险,为了使用,我暂时添加为了信任程序,目前还没有发现有什么异样,估计可能是破解机制导致的,不过大家还是小心,如果是敏感的机器上还是建议不要用了吧,出了问题俺可不负责,不要骂我提供木马。

MINITAB软件入门

MINITAB软件入门 《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》是minitab软件(中文版)的入门书,也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》主要介绍了使用minitab软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量(属性数据)分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过minitab软件方便地实施多种实用的统计方法,包括:同时控制两类错误的概率条件下选取最小样本量的方法、随机效应的方差分析、最佳子集回归、广义logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况,本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法,然后讲述用软件实施统计方法的要领,再通过实例演示实施统计方法的步骤,最后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导,所用的中文版minitab软件通过菜单发布指令,避免遇到生僻的统计专业的英文术语,学习起来更为方便。 《MINITAB软件入门:最易学实用的统计分析教程》可作为高等院校理、工、农、医和部分文科(例如经济管理类)的本专科大学生的教学用书或参考书,也可以作为实际工作者使用统计方法的工具书,同时还可以作为质量工程师职业资格考试的参考书和继续教育用书。 目录 序言 前言 第一章预备知识 1.1 统计基础知识回顾 1.1.1 总体与样本

1.1.2 常用分布 1.2 minitab功能简介 1.2.1 minitab简介 1.2.2 注意事项 1.3 数据管理功能 1.3.1 生成工作表 1.3.2 数据菜单功能举例 1.3.3 计算菜单的部分功能 1.4 minitab的简单统计功能 1.5 关于minitab教程和协助 1.5.1 \教程"的用法 1.5.2 \协助"的用法 小结 练习题 第二章参数估计 2.1 正态总体均值的估计 2.1.1 已知方差对均值的估计 2.1.2 未知方差时单总体均值的估计 2.1.3 双总体均值差的估计(方差相等)2.1.4 双总体均值差的估计(方差不相等)2.2 正态总体方差的估计 2.2.1 单总体方差估计 2.2.2 连续非正态总体方差的估计 2.3 比率的估计 2.3.1 单比率估计

Minitab使用小结(一)--正态分布图

Minitab使用小结(一)--正态分布图 CPK计算与正态图:过程能力数据分析 1、CPK:Complex Process Capability index的缩写,是现代企业用于表示制程能力的指标。 制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度,以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上,作为制程持续改善的依据。 当我们的产品通过了Gage R&R的测试之后,我们即可开始Cpk值的测试。 CPK值越大表示品质越佳。 CPK=[Min(X-LSL/3s),(USL-X/3s)](注“X为取样数据的平均值) Cpk——过程能力指数 CPK= Min[(USL-Mu)/3s, (Mu-LSL)/3s] 2、Cpk应用讲义: 1) Cpk的中文定义为:制程能力指数,是某个工程或制程水准的量化反应,也是工程评估的一类指标。 2) 同Cpk息息相关的两个参数:Ca, Cp,其中Ca:制程准确度,Cp:制程精密度。 3) Cpk, Ca, Cp三者的关系:Cpk = Cp*(1-|Ca|),Cpk是Ca及Cp两者的中和反应,Ca反应的是位置关系(集中趋势),Cp反应的是散布关系(离散趋势) 4) 当选择制程站别Cpk来作管控时,应以成本做考量的首要因素,还有是其品质特性对后制程的影响度。 5) 计算取样数据至少应有20~25组数据,方具有一定代表性。 6) 计算Cpk除收集取样数据外,还应知晓该品质特性的规格上、下限(USL,LSL),才可顺利计算其值。 7) 首先可用Excel的“STDEV”函数自动计算所取样数据的标准差(σ),再计算出规格公差(T),及规格中心值(U): 规格公差T=规格上限USL-规格下限LSL; 规格中心值U=(规格上限USL+规格下限LSL)/2; 8) 依据公式:Ca=(X-U)/(T/2),计算出制程准确度:Ca值;(X为所有取样数据的平均值) 9) 依据公式:Cp=T/6σ,计算出制程精密度:Cp值;(在EXCEL中使用函数STDEV选择取样的数据即可) 10) 依据公式:Cpk=Cp*(1-|Ca|),计算出制程能力指数:Cpk值 或Cpk=Min(Cpu,Cpl),其中Cpu=(USL-A verage)/3σ;Cpl=(A verage-LSL)/3σ 11) Cpk的评级标准:(可据此标准对计算出之制程能力指数做相应对策) A++级Cpk≥2.0 特优可考虑成本的降低 A+ 级2.0 >Cpk ≥ 1.67 优应当保持之 A级1.67 >Cpk ≥ 1.33 良能力良好,状态稳定,但应尽力提升为A+级 B 级1.33 >Cpk ≥ 1.0 一般状态一般,制程因素稍有变异即有产生不良的危险,应利用各种资源及方法将其提升为A级 C 级1.0 >Cpk ≥ 0.67 差制程不良较多,必须提升其能力 D 级0.67 >Cpk 不可接受其能力太差,应考虑重新整改设计制程。 3、计算实例: 规定上限USL=0.253 规定下限LSL=0.247 Max=0.254 Min=0.247 △x=0.007 avg=0.251 б=0.002(可在EXCEL中使用函数STDEV选择取样的数据得到)

Minitab软件运用培训(2天)

Minitab的运用培训课程 ●课程背景 MINITAB作为6sigma最佳工具软件,让复杂的统计技术在您的企业中变成广泛应用的工具。本课程内容设计兼顾对学员相关统计技术的巩固,同时结合六西格项目应用时的相关工具来讲授。学员不但会操作MINITAB,更重要的是在实施过程中如何选择合适工具与方法。 ●培训对象 本教程适用于那些直接负责数据收集、控制图构筑和监控、以及对产品和过程特性的测量作统计分析的人员,包括研发、工程、技术、质量、生产、项目以及对六西格玛感兴趣的所有人员。 ●培训条件 学员配合电脑分组学习。 参加培训企业最好明确希望解决那些问题,并在课前收集好相关数据:质量检验结果,SPC,MSA,DOE等数据,课程进行中老师将以企业的实际数据为例展开教学。 ●培训时间 2天,可根据客户要求增删培训内容,调整培训时间。 ●课程收获 1.掌握Minitab基本统技技术的操作方法。 2.进一步理解和掌握图表分析、过程能力分析、测量系统分析、试验设计以及统计过程控制SPC和QC 常见工具之应用。 3.能结合六西格项目和质量管理需要选择适用的统计工具。 4.掌握相关工具的minitab操作、数据和图形结果的分析与判定。 ●课程大纲 第一章变化的度量-初识Minitab 一.变化与变化的度量 二.总体与样本的统计量

三.中心趋势的度量-用Minitab来练习。 四.离散度的度量-用Minitab来练习。 五.正态分布-用Minitab来练习。 第二章Mintab软件基础介绍 一.Mintab 的系统要求 二.Minitab界面 三.工具栏的介绍 四.视窗结构 五.文件类型 六.数据类型 七.常用菜单与命令 八.操作便捷高效 九.数据与图形的对应 第三章Mintab软件的功能运用(计算功能、统计功能、绘制图表功能等) 一.使用计算器 二.数据类型的转换 三.数据的堆积 四.描述性统计及练习 五.正态概率图及练习 六.非正态数据的正态概率图及练习 七.箱线图及练习 八.时间趋势图及练习 第四章常用的过程能力衡量指标CPK和Z值 一.Cp介绍和练习 二.Cpk指标与Z值介绍和练习 三.过程能力指数与6σ原理 四.Minitab计算过程能力指数CPK与Z值 五.练习:Minitab计算CPK与Z值

Minitab使用指导

Minitab13使用指导 一、Minitab操作界面简介 图(1) Minitab 13 for windows是一个统计软件。在打开Minitab后,屏幕被分成两个部分,上半部分为“Session”(任务视窗),一切计算结果将在这里给出;下半部分为“Worksheet”(工作表),可以在这里输入数据;还可以打开“Graph windows”(图形视窗)如图(1)所示;另外还有一些窗口不常用,如Project Manager(项目管理器)可以选择主菜单“Windows”将其打开。 主菜单中包含:File(文件菜单),Edit(编辑菜单),Manip(操作菜单),Calc(计算菜单),Stat(统计菜单),Graph(图形菜单),

Editor(编辑器菜单),windows(视窗菜单),He1p(帮助菜单)共九个内容。

菜单“stat”中包含了丰富统计分析功能,有基本统计(Basic Statistics)、回归分析(Regression)、方差分析(ANOVA)、试验设计(DOE)、控制图(Control Charts)、质量工具(Quality Tools)、可靠性与生存分析(Reliability/survival)、多元分析(Multivariate)。时间序列分析(Time Series)、一维与二维数据的整理(Tab1es)、非参数统计分析(Nonparametrics)、探索性数据分析(EDA)等内容。 菜单“Graph”中有许多作图功能,譬如散点图(Plot),时间序列图(Time series Plot),直方图(Histogram),箱线图(Box plot),点图(Dot plot),饼图(Pie Chart),概率图(Probability Plot),茎叶图(Stem-and-Leaf)等。 菜单“Ca1c”中包含许多数据的变换的工具,其中既有一般的数学函数(Calculator),也有列统计量(Co1umn statistics),行统计量(Row Statistics),标准化(Standardize),随机数(Random Data),矩阵运算(Matrices)等。 菜单“Manip”中包含许多运算,如选择数据的子集(Subset Worksheet),将一列分成几列(Unstuck Columns),将几列合并为一列(Stack Columns),将数据列转置(Transpose Co1un1ns),排序(sort),删除行(De1ete Rows)、删除列(Erase Variables),改变数据的类型(Change Data Type),显示数据(Display Data)等。

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