minitab应用实例
Minitab实际应用
Minitab还提供了强大的数据管理和过程控制功能，可以帮助用户管理和跟踪数据， 以及进行过程改进和控制。
Minitab与其他统计软件的比较
与其他统计软件相比，Minitab具有 易用性和直观性强的特点，使得用户 可以快速学习和掌握各种统计方法。
描述性统计量
计算数据的均值、中位数、众数、标准差等统计 量，以全面了解数据的基本特征。
数据筛选和整理
对数据进行筛选和整理，去除异常值和缺失值， 确保数据质量。
推论性统计分析
参数估计
使用参数估计方法，对总体参数进行估计，如总体均 值和总体比例。
假设检验
通过假设检验方法，对总体参数进行假设检验，判断 假设是否成立。
方差分析
使用方差分析方法，比较不同组数据的均值是否存在 显著差异。
图表制作与展示
01
02
03
直方图
使用直方图展示数据的分 布情况，直观地了解数据 的形状和变化趋势。
箱线图
使用箱线图展示数据的中 心趋势、异常值和离群点。
散点图
使用散点图展示两个变量 之间的关系，判断是否存 在相关性。
03
Minitab在质量控制中的应用
制定改进计划
利用Minitab的流程图和矩阵工具，制 定详细的改进计划和时间表。
测量阶段的应用
数据收集
使用Minitab的数据输入和整理功能，确保数据准确无误地录 入。
测量系统分析
通过Minitab的统计分析工具，评估测量系统的稳定性和准确 性。
分析阶段的应用
描述性统计分析
利用Minitab的图表和统计功能，对数据进行初步的描述性分析，了解数据的 分布和异常值情况。
minitab doe案例
minitab doe案例
以下是一个使用Minitab进行DOE（实验设计）的案例：
案例：PCB板的镀铜线质量优化
1. 确定每个因子的高低水平，例如温度、时间、电流等。
2. 打开Minitab软件，创建一个新的DOE计划。
3. 选择合适的因子数、区组中心点数、角点仿行数和区组数，以满足实验需求。
4. 生成正交试验矩阵，并按照计划进行实验。
5. 将实验数据复制到Minitab中进行DOE分析。
6. 选择因子和响应，进行效应图和方差分析。
7. 根据分析结果，优化因子水平，以提高镀铜线的质量。
通过以上步骤，可以使用Minitab进行DOE，优化PCB板的镀铜线质量。
minitab19 excel 实例
Minitab 19 Excel实例是一个用于数据分析的软件工具，它提供了多种数据导入选项，包括直接从Excel中导入数据、从数据库导入数据以及从其他数据文件格式导入数据等。
一旦数据导入完成，接下来的一步是对数据进行清洗。
Minitab 19 Excel实例提供了多种数据清洗工具，如去除空值、去除重复值、纠正数据格式等。
通过使用这些工具，可以确保数据完全准确且适合进行后续的分析。
在Minitab 19 Excel实例中，可以进行基本统计分析。
Minitab 19 Excel实例提供了广泛的统计分析工具，包括描述性统计、频率分析、方差分析等。
通过使用这些工具，可以获得数据的基本统计特征，如中位数、平均数、标准差等。
此外，Minitab 19 Excel实例还提供了图形和图表功能，可以帮助用户更好地理解和解释数据。
例如，可以使用柱状图、折线图、散点图等来展示数据的分布和趋势。
总之，Minitab 19 Excel实例是一个功能强大的数据分析工具，可以帮助用户更好地管理和分析数据，为决策提供支持。
八种控制图应用实例(minitab)
八种控制图应用实例(minitab)1、试作均值极差控制图S a m p l eS a m p l e M e a n25232119171513119753140302010__X=29.86UCL=45.27LCL=14.46S a m p l eS a m p l e R a n g e252321191715131197531604530150_R=26.70UCL=56.47LCL=0Xbar-R Chart of C1S a m p l eS a m p l e M e a n25232119171513119753140302010__X=29.86UCL=45.27LCL=14.46S a m p l eS a m p l e S t D e v25232119171513119753120151050_S=10.79UCL=22.54LCL=0Xbar-S Chart of C13、试作移动极差控制图O b s e r v a t i o nI n d i v i d u a l V a l u e25232119171513119753168.067.567.066.566.0_X=67.036UCL=67.657LCL=66.416O b s e r v a t i o nM o v i n g R a n g e2523211917151311975310.80.60.40.20.0__MR=0.2333UCL=0.7624LCL=0111111I-MR Chart of C14、试作样本大小n 相等时的p 控制图SampleP r o p o r t i o n2523211917151311975310.300.250.200.150.100.050.00_P=0.1496UCL=0.3009LCL=0P Chart of C15、试作样本大小n 相等时的pn 控制图SampleS a m p l e C o u n t252321191715131197531108642__NP=3.76UCL=9.49LCL=0NP Chart of C66. 试作样本大小n 不相等时的p 控制图〔案例〕某电机厂生产洗衣机用小型电机，构成交验批的批量各不相等，现每隔1小时抽取一个样本，共25批，经检验将不合格品数及不合格品率记入数据表，试作分析用控制图。
MSA测量系统分析之Minitab中文应用案例(步骤清晰实用)精选全文
应多数值在控 制限外
在控制限外表示过程实际 的变差大，同时表明测量 能力高。
均值
部件对比图：可显示在研究过程中所测量的并按部件排列的所有测量结果。测量结果用 点表示，平均值用带十字标的圆形符号表示。 判断：1.每个部件的多个测量值应紧靠在一起，表示测量的重复再现性的变差 小。
2.各平均值之间的差别应明显，这样可以清楚地看出各部件之间的差别。 例：图中的7#、10#重复测量的精确度较其他点要差，如果测量系统的R&R偏大时，可 以对7#、10#进行分析。
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
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)
（2）.在量具信息与选项栏分别填入相关资料与信息。
填入相关 资料
注：其他选项若无要求，选择 默认项，不做改动。
一般为6 倍标准差
零件公差 规格
4.5、结果生成：数据表与图表
图表分析表
数据会话表
5.结果分析： （1）图表分析
变异分量条形图：展示了会话窗口中的计算结果，此图显示整个散布中R&R 占的比重是否充分小。 判断：量具R&R，重复（Repeat）, 再现性（Reprod）越小越好。
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 ： >
Minitab简单应用
Minitab简单应用1. 引言Minitab是一款流行的统计分析软件，广泛应用于工业、教育和研究领域。
Minitab提供了丰富的统计工具和数据分析功能，能够帮助用户更好地理解和处理数据。
本文将介绍Minitab的简单应用，包括数据导入、数据分析和结果可视化。
2. 数据导入Minitab支持多种数据导入方式，包括Excel、CSV等格式。
用户可以直接在Minitab中翻开这些文件，或者通过拖放功能将文件拖到Minitab窗口中。
Minitab还提供了数据编辑功能，可以对数据进行添加、删除和修改。
数据导入后，用户可以开始进行数据分析。
Minitab提供了丰富的统计分析工具，能够满足不同用户的需求。
以下是Minitab中常用的数据分析功能：3.1 描述统计Minitab可以计算数据的平均值、中位数、标准差等统计量，并生成描述统计表和图表。
用户可以使用Minitab的描述统计功能来了解数据的根本情况。
3.2 t检验Minitab可以进行一样本t检验、双样本t检验和配对样本t检验。
用户可以使用Minitab的t检验功能来比拟两个样本之间的差异是否显著。
Minitab支持单因子方差分析和多因子方差分析。
用户可以使用Minitab的方差分析功能来比拟不同因素对数据的影响是否显著。
3.4 回归分析Minitab可以进行简单线性回归和多元线性回归分析。
用户可以使用Minitab的回归分析功能来建立模型并预测未来的结果。
3.5 质量工具Minitab提供了多种质量工具，如散点图、直方图和控制图等。
这些工具可以帮助用户分析过程中的变异情况，识别异常点和改良过程。
4. 结果可视化Minitab提供了丰富的结果可视化功能，用户可以将分析结果以图表的形式展示出来。
Minitab支持各种图表类型，如柱状图、线图、散点图和饼图等。
用户可以根据自己的需求选择适宜的图表类型，并自定义图表的样式。
5. 结论Minitab是一款强大的统计分析软件，可以帮助用户更好地理解和处理数据。
doe(实验设计)与minitab培训doe案例
doe(实验设计)与minitab培训doe案例实验设计（DOE，Design of Experiments）是一种系统化的方法，用于确定和优化实验参数以实现特定的目标或解决特定的问题。
在制造业、工程、科学研究和其他领域中，DOE被广泛用于提高产品质量、降低成本、改进生产过程等。
Minitab是一款流行的统计软件，用于数据分析、假设检验、回归分析等。
它提供了丰富的工具和功能，帮助用户轻松地分析和解释数据。
以下是一个关于DOE和Minitab培训的案例：假设一家制造公司想要提高其产品的抗拉强度。
通过实验设计，该公司确定了以下几个因素可能影响产品的抗拉强度：温度、压力和材料类型。
目标是找到最佳的温度、压力和材料类型组合，以最大化产品的抗拉强度。
为了解决这个问题，公司使用Minitab软件进行实验设计。
首先，Minitab 帮助确定因素和水平，并生成一个实验矩阵，其中包括每个实验的条件和结果。
然后，公司按照实验矩阵进行实验，并记录每个实验的结果。
在收集完数据后，Minitab帮助进行数据分析。
通过分析结果，公司确定了最佳的温度、压力和材料类型组合。
此外，Minitab还提供了其他有用的统计信息，如因素对结果的影响程度、因素的交互作用等。
通过这个案例，Minitab培训的目标是使参与者能够：1. 了解实验设计的基本概念和方法；2. 使用Minitab软件进行实验设计和数据分析；3. 掌握如何解释和分析实验结果；4. 应用实验设计的方法来解决实际问题。
总之，通过DOE和Minitab培训，参与者可以学习如何系统地设计和分析实验，并使用统计软件来分析和解释数据。
这将有助于提高产品质量、改进生产过程和提高企业的竞争力。
minitab 分类模型案例
minitab 分类模型案例Minitab是一种常用的统计分析软件，它可以用于各种分类模型的建立和分析。
下面列举了10个基于Minitab的分类模型案例，来说明其在实际应用中的作用和效果。
1. 疾病诊断模型：医院收集了大量患者的临床数据和诊断结果，利用Minitab建立了一个疾病诊断模型。
该模型可以根据患者的临床指标，如血压、血糖、血脂等，预测患者是否患有某种疾病，并给出相应的诊断建议。
2. 信用评分模型：银行通过Minitab分析了大量客户的信用记录和还款情况，建立了一个信用评分模型。
该模型可以根据客户的个人信息、财务状况和信用历史等因素，预测客户的还款能力和风险等级，并据此决定是否给予贷款。
3. 市场细分模型：一家电商公司利用Minitab分析了大量用户的购物行为和偏好数据，建立了一个市场细分模型。
该模型可以根据用户的购买记录、浏览行为和兴趣标签等，将用户分为不同的市场细分群体，并据此进行个性化推荐和营销策略。
4. 员工离职预测模型：一家公司利用Minitab分析了员工的离职记录和个人信息，建立了一个员工离职预测模型。
该模型可以根据员工的职位、工龄、绩效等因素，预测员工是否有离职倾向，并据此采取相应的人力资源管理措施。
5. 欺诈检测模型：一家保险公司利用Minitab分析了保单的理赔记录和客户信息，建立了一个欺诈检测模型。
该模型可以根据保单的理赔金额、申请时间、客户的历史记录等因素，预测保单是否存在欺诈嫌疑，并据此采取相应的调查和处理措施。
6. 产品质量分类模型：一家制造公司利用Minitab分析了产品的质量数据和生产参数，建立了一个产品质量分类模型。
该模型可以根据产品的生产批次、工艺参数、质量指标等因素，预测产品的合格率和质量等级，并据此进行质量控制和改进。
7. 股票市场预测模型：一家投资公司利用Minitab分析了股票市场的历史数据和宏观经济指标，建立了一个股票市场预测模型。
该模型可以根据股票的历史价格、交易量、市场情绪等因素，预测股票的涨跌趋势，并据此进行投资决策和风险管理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
从一个分类总体中抽样
加 工 的 直 径
加工的轴 2组的样本
总体
样本
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
minitab应用实例
抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
minitab应用实例
应采取什么方法从总体或过程抽样?
大多数的统计工具需要使用随机的和有代表性的数据。不论你是从一个过程 还是从一个总体收集数据，你必须选定正确的抽样方法，以确保你的样本从 统计角度看是有效的。
总体
过程
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
一直关注数据! 哪些 KPIV 在驱动 KPOV? 从统计 角度讲, 你需要检查什么?
minitab应用实例
直方图
过程居中，分散及形状
为什么使用直方图?
•汇总一定时间内收集的数据. •用图形显示出数据的频率分布.
如何使用?
运用直方图显示数据的频率分布
直方图有什么作用?
•体现数据分布频率 •揭示数据的居中，偏差及形状 •显示数据的分布。 •作为预测未来过程表现的工具 •帮助确定过程变化 •帮助回答如下问题: “该过程的能力是否能满足我的客户的需求?” •用来显示大量数据的简单有用的工具
minitab应用实例
2020/11/2
minitab应用实例
什么是总体?
“总体” 代表着. . .所有的信息 (人员， 物品，事件，活动，等.)
它构成一个我们感兴趣或关心的特定
的集合。
在这个世界上，并不 是每个人都如此！
minitab应用实例
“如果我想了解 . . .”
“我的总体是 . . .” 1. 俄亥俄州的学生平均阅读水平
minitab应用实例
样本必须具有代表性。 在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确地反应一个总体 或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程 的某一特定区域。
样本必须是随机的。 在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等 的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时 间和顺序，操作员，或数据收集员。
1 - 没有经验 3 - 经验丰富 2 - 经验一般 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3
客户类型
1-小 2 - 中等 3-大 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
销售拜访
24 35 25 23 32 22 30 22 36 27 26 33 24 32 27 39 36 38 40 28 35 30 42 38 37 45 30 40
拜访l # 日期 1 1/3/98
2 1/3/98 3 1/3/98
4 1/4/98 5 1/3/98
客户 Wal-Mart
K Mart Light World Wal-Mart Kmart
客户 类型
3
3 3
3 3
拜访摘要 Promo presentation
Promo presentation Promo presentation Fillrate discussion/price increase Fillrate discussion/price increase
• 问题宏观陈述: 每周销售拜访的平均数低于要求的35个以上，造成LLC丢 失销售机会和客户。
•输出变量 & 单位: 每周销售拜访数
• 数据来源: 销售拜访登记簿
• 问题的具体化:
– 情况: 根据客户调查，销售拜访在月初时很少，且间隔很长；而在月末时戏剧性地 增加很多。
– 程度: 至少有3个客户由于LLC缺乏与他们的联系而降低了交易量，并主要由此原 因将生意转给了其竞争对手。
• 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中 起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y 或X.
• 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定 义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同 的理解.
minitab应用实例
第3步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
Hale Waihona Puke minitab应用实例研究目标:
了解客户经理，经验，每月工作时间，客户类 型和销售区域对 每周销售拜访数量 的影响。
PIVs
客户经理 经验 每月工作时间 客户类型 销售区域
KPOV
} 每周销售拜访数量
小结一下这个“研究”是为了确保收集到正确的数据!
minitab应用实例
如何测量拜访次数?
收集数据前...
检查单的作用是什么?
•达成对每种状况的一致认识和定义. •建立易懂的可以测量任何过程的数据. •建立对“事实”的更清晰的描述. •快速确定数据的模式.
minitab应用实例
客户经理销售拜访登记表
客户经理: Sally Smith 销售经验: 10年
区域: 北方
FW: 1
面向同类客户经验: 5年
拜访总数: 35 GEL经验: 8年
样本
决定总体的特征
minitab应用实例
总体
当从总体抽样时，运用随机或分组随机抽样法有助于确保获得一个 有效的数据系列或样本。在许多情况下，从一批中抽样可以被认为 是从总体中抽样，并且适用于同样的规则。随机抽样最适用于只包 含通常原因连续变量的总体。当一个总体具有明显的分类特征时， 应用分组随机抽样法，或分区抽样，可清晰地了解每一个类别的表 现。
minitab应用实例
100 and nP5 50 25 20
minitab应用实例
Minitab软件包简介和图表演示
minitab应用实例
问题陈述
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
1
4 - George How
1
5 - Mike Sell
1
6 - Dan Dollar
1
7 - Jim Jones
1
1
2
2
2
3
2
4
2
5
2
6
2
7
2
1
3
2
3
3
3
4
3
5
3
6
3
7
3
1
4
2
4
3
4
4
4
5
4
6
4
7
4
销售拜访摘要单
销售区域
经验
1 - North 2 - South 3 - East 4 - West 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3
每个元素被选中的可能性相 等
系统随机抽样
每第 n 个元素
总体被分成若干组，在每组内随机选 择
子群抽样
过程在运动
在该点每小 时3个样品
minitab应用实例
大约需要抽取多少样品来计算置信区间?
统计工具 平均值 标准偏差 缺陷率 (P) 直方图或柏拉图 散点图 控制图
最小样本尺寸 5-10 25-30
minitab应用实例
如何绘制直方图
•计算 数据点的个数.
•确定整个数据系列的 范围 (R) (最大值 - 最小值) .
•用数据范围 除以 数据段数 (K) ( 数据段数在 5 到 20 之间, 由数据系列的大小决定)
•确定间距 (H) (H=R/K).
注意- 匹配好数据段数和数据段间距, 以得到最 好的图形效果
•确定每根轴上的边界 ( 第1点 = 最小值 + H).
•将数据点放入合适的边界内（上),建立频率表.
•直方图 是显示频率表的图形.
minitab应用实例
绘制直方图 (在Minitab里)
Graph>Histogram
minitab应用实例
绘制直方图 (在Minitab里)
点击 “Annotation”
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
minitab应用实例
从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
minitab应用实例
绘图!绘图!绘图!
-直方图 -时间序列图 -散点图 -盒子图 -主效应图
Calls/Week
280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180 Index
2
4
6
8
10
12
让数据说话! 让数据告诉你, KPIV对于 KPOV是否真的很关键!
诠释数据
– 现状: 测量单位是每周的拜访数量。以前我们只有来自客户经理们关于每周拜访数 的估计。这样，我们将需要收集数据以了解每周实际拜访数。
– 时间段: 每周的销售拜访数的历史记录一直不同。然而，客户抱怨在最近6个月内 一直在增加，并且客户在上个月已经采取了行动。
– 规范: 客户期望经常的和及时的销售联系。来自以前的绿带项目的数据显示，每个 客户经理要求销售员每周给每个客户至少35个拜访。