MINITAB应用案例
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的使用教材
minitab的使⽤教材第⼀节计量值控制图应⽤案例⼀、Xbar-R控制图应⽤案例某公司SPC⼩组对A产品注塑过程的⼀个关键尺⼨的分布离散过⼤的问题进⾏改进,在控制阶段,他们选⽤了X-R控制图对该尺⼨进⾏监控,应⽤流程如下:1.确定需要控制的过程:本例选定的需控制过程为A产品注塑成型过程。
2.确定需控制的项⽬:A产品的⼀个关键尺⼨规格为5.50+0.05mm3.定义测量系统:因为该过程采⽤3班⽣产,因此项⽬组确定的测量系统为3班各⼀位检验员,共⽤同⼀把卡尺,及各班⽣产的产品.4.量测系统分析:经⼩组分析认为该测量系统可接受5.消除明显过程偏差经过⼩组DMAI各阶段已将注塑成型过程的偏差降⾄最低6.确定抽样数及频率每⼩时⼀次,每次5PCS抽取样本数如下表:表17.计算控制界限:(1)计算X和RbarX=5.501 Rbar=0.031(2)计算X bar图控制界限:UCL=X+A2 R bar =5.501+0.58×0.031=5.519LCL=X-A2 R bar =5.5.01-0.58×0.03=5.483CL= X=5.501(3)计算R图控制界限:UCL=D4 R bar =2.11×0.031=0.065LCL= D3 R bar (⽆)CL=R bar =0.0318.根据作图:图,根据准则未发现异常.9.分析Rbar10分析X图:异常总结如下:bar(1)第6、10、11、26、超过控制界限(2)第3、7、27、28点排列呈⼀定的规律性，因为在这些点上，连续3个点中中⼼线⼀侧有2点超过2ó，即靠近控制界限的点太多。
11、计算过程能⼒：因为处于⾮受控状态，故⽆法计算过程能⼒。
12、Minitab在作X bar-R图中的运⽤：步骤如下：第⼀步：将表中的数据输⼊Minitab⼯作表中如下图：（图1-1）第⼆步：在minitab的下拉菜单中选择stat>control charts>Xbar-R,格⼯如下图（图1-2）第三步选中后出现的对话框出现如下信息：如(图1-3).（图1-3）第四步，点选TEST选项作测试选项选择：见（图1-4）（图1-4）各选项含义如下：超出3sigma的规格点；连续9点出现在中⼼线的⼀侧；连续14点交替上升或下降；中⼼线的⼀侧连续3个点中有2个超过2sigma;中⼼线的⼀侧连续5个点中有4个超出1sigma;连续15点位于1sigma规格内；连续8点超过1sigma规格；第五步：点击Options,输⼊sigma⽔平和控制图标题图1-5 第六步：点击“OK”⽣产我们所需的控制图：如下：图1-6第七步⼯作表输出结果如下：⼆、案例X bar-S控制图案例某公司最近接到⼀批机加⼯订单，因客户对产品的某个关键尺⼨“孔径A”要求极为严格，该公司决定⽤控制图平对该尺⼨的加⼯过程进⾏控制，为了对“孔径A”的分布状态有较为详细-S图对“孔径A”进⾏控制，控制流程如下：的了解，品质⼯程部⼯程师决定⽤Xbar1．确定需控制的过程及项⽬。
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。
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 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。
minitab应用实例
Minitab应用实例引言Minitab是一款流行的统计分析软件，可用于数据分析、质量管理和过程改进。
它提供了广泛的功能和工具，使用户能够轻松地进行数据探索、统计分析和报告生成。
本文将通过介绍几个实际应用实例，展示Minitab的一些主要功能和应用场景。
这些实例将涵盖数据探索、假设检验、回归分析和质量控制等方面。
数据探索数据探索是数据分析的第一步，它可以帮助我们了解数据的特征和结构。
Minitab提供了多种方式来进行数据探索，包括数据摘要、描述性统计、数据可视化等。
例如，我们有一组销售数据，想要了解销售额的分布和趋势。
我们可以使用Minitab的柱状图和直方图功能，绘制销售额的分布图。
这样可以直观地看到销售额在哪个区间的数据更多，是否存在异常值等。
另外，Minitab还提供了箱线图、散点图等图表类型，可以帮助我们分析数据间的相关性和趋势。
假设检验假设检验是统计学中常用的技术，用于验证关于总体参数的假设。
Minitab提供了多种假设检验的功能，可以帮助我们进行参数估计和假设检验。
举个例子，我们有一份某公司员工的薪资数据，我们想要检验该公司的平均薪资是否高于行业平均水平。
我们可以使用Minitab的t检验功能来进行假设检验，得出结论是否拒绝原假设。
除了t检验，Minitab还支持多种其他假设检验方法，如方差分析、卡方检验等。
回归分析回归分析是用于建立因果关系模型的一种统计技术。
Minitab提供了强大的回归分析功能，可以帮助我们建立和评估回归模型。
例如，我们有一份汽车销售数据，想要预测汽车销售量与价格、广告费用和促销活动等变量之间的关系。
我们可以使用Minitab的多元线性回归功能来建立回归模型，并通过分析回归系数和显著性水平来评估模型的拟合优度。
此外，Minitab还提供了其他回归分析方法，如逐步回归、逻辑回归等。
质量控制质量控制是制造业中重要的环节，用于监控和改善产品的质量。
Minitab提供了一系列用于质量控制的统计工具和方法。
minitab应用实例
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!
如何测量拜访次数?
收集数据前...
• 记录销售拜访的指导方针:
-与客户面对面 -至少有30分钟 -讨论客户的问题，新产品报价，客户产品需求，促销等。
•测量系统分析:
•说明客户的交互作用 •要求销售员给一些情形分类，用“销售拜访”或“无” •培训所有客户经理直到他们能100% 正确分类 •销售员用数据收集表记录调查结果
抽取样本!
抽样
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
决定 如何测量
观察少数 . . . 以估计总体
第1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
决定 如何测量
收集数据的目标或期望结果是什么? 一般来讲，为了达到目的需要收集什么数据? 为收集数据，你将监测什么过程和产品？
• 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。
– 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。
销售l 拜访
是否达到销售拜访的目标 (35个/周)?
•• •• •
时间序列图或趋势图
为什么使用? • 研究一段时间内的数据是否有一定的趋势
如何使用? • 随着时间变化的线图. • 图形可能反映出过程的变化.
- 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)。
MINITAB应用案例
就近一个文章说：
对2010 年全国大学生调查的分析。
该调查利用随机分层法，抽取了19 所的5000 多名大四学生进行调查。
在这19 所高校中，有10 所“211 工程”的重点大学和9 所普通大学。
调查中搜集了学生的来源省份、家庭背景、高考成绩和高中表现等多项数据。
统计结果发现，如果其父母在政府、国企和事业单位有干部身份，那么这些学生有更大几率上“211”。
而如果其父母是工人，农民，文员，技术员或企业家，那么这些学生上重点大学的几率则会降低。
统计结果说明，在控制了父母教育水平和家庭收入两个变量之后，父母职业这个变量的影响还是显著。
以上是原文
调查者是如何统计得到结论的，利用MINITAB软件就可以搞定，假如他们调查得到的数据是
：5000大学生，其中官二代2670，考入大学重点大学有1000人；
富二代2330，考入重点大学有680人。
打开minitab软件/基本统计量/2p
在右上图中输入1000，2670；680，2330
点击确定，得到以下：
样本 X N 样本 p
1 1000 2670 0.374532
2 680 2330 0.291845
差值 = p (1) - p (2)
差值估计值: 0.0826863
差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720)
差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 6.22 P 值 = 0.000
Fisher 精确检验: P 值 = 0.000
解释：差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720) 不包含0，说明两者之间有差异。
重复核对在，假如富二代考入重点大学的有811人，这样检验数据就没有差异。
差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)包括0.
样本 X N 样本 p
1 1000 2670 0.374532
2 811 2330 0.348069
差值 = p (1) - p (2)
差值估计值: 0.0264632
差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)
差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 1.94 P 值 = 0.052
Fisher 精确检验: P 值 = 0.055
以上用实际生活案例来引发MINITAB的应用。
MINITAB在QC质量圈中有广泛的应用，统计和图形处理中比EXCEL强大许多。
特别是在DOE试验设计中能减少样本试验，再通过统计中的方差分析准确找到质量影响的要素。
此文用于抛砖引玉.如有兴趣大家一同学习MINITAB软件的应用，因为它是QC质量圈活动的有用工具。