Minitab-T检验
Minitab的实验设计方法
Minitab的实验设计方法1. 简介Minitab是一种常用的统计软件，可以用于数据分析、实验设计以及同等分析等任务。
实验设计是一种研究方法，用于确定影响实验结果的因素以及确定这些因素之间的关系。
Minitab提供了丰富的实验设计方法和工具，帮助用户有效地设计和分析实验。
本文将介绍Minitab 中常用的实验设计方法。
2. 单因素实验设计单因素实验设计是最基本的实验设计方法之一，用于研究单个因素对实验结果的影响。
在Minitab中，可以使用两种方法进行单因素实验设计：方差分析和t检验。
2.1 方差分析方差分析是一种用于比较三个或三个以上样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的方差来判断是否存在显著性差异。
在Minitab中，可以通过以下步骤进行方差分析的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。
步骤2：选择“Stat”菜单下的“ANOVA”选项。
步骤3：在“ANOVA”对话框中，选择因素变量和响应变量。
步骤4：点击“OK”按钮运行方差分析。
步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括方差分析表和显著性检验结果。
2.2 t检验t检验是一种用于比较两个样本均值是否相等的统计方法，通过计算均值差异的标准错误来判断是否存在显著性差异。
在Minitab中，可以通过以下步骤进行t检验的实验设计：步骤1：打开Minitab软件，并导入数据集。
步骤2：选择“Stat”菜单下的“Basic Statistics”选项。
步骤3：在“Basic Statistics”对话框中，选择两个样本的变量。
步骤4：点击“OK”按钮运行t检验。
步骤5：分析结果将在输出窗口中显示，包括均值差异、标准误差和显著性检验结果。
3. 多因素实验设计多因素实验设计用于研究多个因素对实验结果的影响，可以帮助确定因素之间的交互作用。
在Minitab中，可以使用多种方法进行多因素实验设计，例如方差分析、回归分析以及方差齐性检验等。
Minitab-T检验解析
1 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行)
注意: 在只有一个群组的情况下，我们讨论的是将我们 的样本数据与预定值做比较(即 =26 或， =2 )
1 水平的范例
研究形态
对顾客1的20个交货时间样本：我们是否达到了目标
研究 离散度
或
研究 中心趋势
时间 (在26天內，完成接受的订单并把货物送至顾 客手中)?
研究稳定性 (若可行)
SPC Chart I-MR
研究形态
描述统计 与正态检验
数据是否为正态分布 ? 小 P值 (<.05), 数据为非正态分布 注意样本大小的问題
M S I
T 检验 - 19
版本: 1.0 2018/11/20 © 2007 中国铝业股份有限公司
正态分布检验的三种方法
1)
直方图 (Histogram) 数据是否呈钟型曲线? 正态分布图 (Normality Plot) 数据点是否为一直线? P 值 P 值是否大于 0.05?
研究稳定性 (若可行)
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
描述统计与正 态检验
研究形态
数据是否为正态分布? 小 P值 (<.05), 数据为非正态分布 注意样本大小的问题
分成两类
正态分布
均值检验 单样本t检验 单样本Z检验
非正态分布
Z- or T-检验 (if n>25)
M S I
T 检验 - 15
版本: 1.0 2018/11/20 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
Minitab
1 水平 X 的比较
Minitab软件操作手册
Minitab软件操作手册简介Minitab是一款强大的统计分析软件，广泛用于工业、制造和学术领域。
本操作手册将介绍Minitab软件的基本操作和常用功能，帮助用户快速上手并进行数据分析。
目录1.安装和启动2.数据导入3.数据编辑4.描述性统计5.统计图表6.假设检验7.回归分析8.方差分析9.品质控制图10.数据拟合与预测11.数据转化和运算12.报告输出13.快捷键1. 安装和启动请到Minitab官方网站下载安装软件，并按照安装向导进行安装。
安装完成后，通过双击桌面上的图标来启动Minitab软件。
2. 数据导入Minitab支持导入多种数据格式，包括Excel、CSV和文本文件等。
在菜单栏中选择“File > Open”选项，然后选择要导入的文件。
确认数据导入选项后，点击“OK”按钮即可将数据导入Minitab。
3. 数据编辑在Minitab软件中，可以对导入的数据进行编辑和整理。
通过选择菜单栏中的“Editor”选项，可以打开数据编辑器界面。
在编辑器中，可以修改数据值、添加新的列或行，并进行其他数据处理操作。
4. 描述性统计Minitab提供了一系列描述性统计工具，以帮助用户了解数据的基本特征。
在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics”选项，然后选择要进行统计分析的变量。
Minitab将显示出数据的平均值、标准差、最小值、最大值等统计结果。
5. 统计图表Minitab支持生成各种统计图表，包括直方图、散点图、饼图等。
在菜单栏中选择“Graph”选项，然后选择要生成的图表类型和变量。
Minitab将绘制出相应的统计图表，并提供丰富的自定义选项。
6. 假设检验Minitab可以进行各种假设检验，如单样本t检验、双样本t检验、方差分析等。
在菜单栏中选择“Stat > Basic Statistics > t-Test”选项，然后选择要进行假设检验的变量和检验类型。
minitab教程-假设检验
b
12
2P检验P均大于0.05，无显 著性差异
b
13
7、双方差检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的 满意度评分。这位顾问收集了 20 名患者 对这两家医院的评分。这位顾问执行了 双方差检验，以确定患者对两家医院的 评分的标准差是否存在差异。
原假设声明标准差之间的比值为 1。由于两个 p 值
都大于显著性水平（用 α 或 alpha 表示）0.05，因
此顾问无法否定原假设。顾问的证据不足，无法
b
得14 出两家医院的标准差不同的结论。
8、等方差检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的 满意度评分。这位顾问收集了 20 名患者 对这两家医院的评分。这位顾问执行了 双方差检验，以确定患者对两家医院的 评分的标准差是否存在差异。
MINITAB教程假设检验源自全海军b1
1、单样本Z检验
某汽车租赁公司老板怀疑公司汽车的年公里数大于 全国12000公里的平均水平。他从公司中随机选取了 225辆汽车，并且测量的结果均值为12375公里，s为 2415公里。试检验该公司汽车年公里数的总体均值 是否高于全国的平均水平。
b
2
P值<0.05,否定假设，即表明数据有显著性证据表明 不等于假设均值。
b
3
2、单样本t检验
某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态 分布，现测得16只元件的平均寿命为240.9±102.2小 时，问有否理由认为元件的平均寿命大于225小时 （α=0.05）。
b
4
P>0.05,无显著性差异
b
5
3、双样本t检验
为了解内毒素对肌酐的影响，将20只雄性中年大鼠 随机分为甲组和乙组。甲组中每只大鼠不给予内毒 素，乙组中的每只大鼠则给予3mg/kg的内毒素。分 别测得两组大鼠的肌酐结果的均值和标准差为：甲 组（5.360±1.669mg/L）、乙组（8.150±1.597 mg/L）。问：内毒素是否对肌酐有影响？
minitab教程-假设检验
案例分析
• 案例背景：研究某药物对血压的影响，选取了10名患者， 分别在服药前和服药后测量其血压。
案例分析
服药前血压
120/80, 115/75, 118/82, ..., 125/85
服药后血压
110/70, 112/72, 116/76, ..., 120/80
案例分析
案例1
比较两个不同品牌手机的待机时间均值。
案例2
比较两种不同类型轮胎的抗滑性能均值。
05
配对样本t检验
适用场景与条件
适用场景
当需要对两组配对观测值进行比较时，例如同一组实验者在两种不同情境下的表现。
条件要求
数据应满足独立、正态分布、方差齐性等假设。
检验步骤与解读
1. 计算差值
计算每对观测值的差值。
当需要检验一个总体均数与已知值或 理论值之间的差异是否显著时，可以 使用单样本Z检验。
条件
数据需要来自正态分布的总体，且总 体方差已知。
检验步骤与解读
01
2. 计算Z统计量
Z = (样本均数 - 已知值或理论值) / 样本标准差。
02
3. 根据Z值查找对应的P值
P值表示拒绝原假设的概率，通常选择显著性水平（如0.05或0.01）作
03
单样本t检验
适用场景与条件
适用场景
当需要检验一个样本均值与已知的某 个值是否显著不同时，可以使用单样 本t检验。
条件要求
样本数据需要符合正态分布，且总体 方差未知但具有同质性。
检验步骤与解读
01
02
03
04
步骤1
提出原假设和备择假设。原假 设通常是样本均值与已知值相 等，备择假设则是样本均值与 已知值不等。
2024版MiniTab最经典最全面的操作教程
04
实验设计与优化策略
实验设计基本原理概述
实验设计的目的和原则
明确实验目标，遵循随机化、重 复和区组化原则，确保实验结果 的可靠性和准确性。
实验设计的基本类型
包括完全随机设计、随机区组设 计、析因设计、正交设计等，根 据实验需求和条件选择合适的设 计类型。
实验误差的来源和控制
了解实验误差的来源，如随机误 差、系统误差等，并采取相应的 措施进行控制和减小误差。
因子设计实验方法演示
因子设计概述
介绍因子设计的概念、目的和原理， 以及因子水平与实验次数的关系。
因子设计实验结果分析
根据实验因子和水平选择合适的正 交表，并了解正交表的构造和特点。
正交表的选择和使用
详细演示因子设计的实验步骤，包 括确定实验因子和水平、选择正交 表、安排实验计划、进行实验并记 录数据等。
实施持续改进计划
制定持续改进计划，定期评估生产过程稳定性和质量水平， 针对存在的问题和不足制定改进措施并跟踪实施效果。
06
宏编程与自动化操作
MiniTab宏编程基础知识
宏的定义和作用 宏是一系列命令的集合，用于实现特定功能或操作。在 MiniTab中，宏可以用于自动化重复任务，提高分析效率。
宏编程语法和规则 MiniTab宏编程使用类似于BASIC的编程语言，包括变量、 函数、控制结构等。需要掌握基本的语法规则和编程规范。
过程是执行一系列操作的集合，可以包含条件判断、循环等控制结 构。示例包括数据清洗、图形绘制等。
函数和过程的调用方法
在MiniTab中，可以通过命令窗口或脚本文件调用自定义函数和过 程，实现自动化分析。
批处理操作实现自动化分析
批处理文件的创建和执行
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。
minitab教程-假设检验
检验
一位保健顾问想比较患者对两家医院的满 意度评分。这位顾问收集了 20 名患者对 这两家医院的评分。这位顾问执行了双方 差检验，以确定患者对两家医院的评分的 标准差是否存在差异。
原假设声明标准差之间的比值为 1。由于两个 p 值 都大于显著性水平（用 α 或 alpha 表示）0.05，因 此顾问无法否定原假设。顾问的证据不足，无法 得出两家医院的标准差不同的结论。
P<0.05,两组数据有显著性差异
双样本T检验要在假定两总体方差相等的条件下才能进行。
4、配对t检验
一位生理学家想要确定某个特定的赛跑项目是否对 静息心率有影响。对随机选择的20个人测量了心率。 然后让这些人参与该赛跑项目，并在一年后再次测 量心率。对每个人前后进行的两次测量构成一个观 测值对，得出如下汇总数据，20人训练后与训练前 静息心率的平均差为-2.200±3.254，问赛跑项目是否 对静息心率有影响。
P<0.05,有显著性差异
5、单比率检验（1P检验）
在全国调查中有75%的人经常使用安全带，现随机拦 截100辆汽车，共发现70人使用安全带，试比分析本 次调查是否与全国水平相同。
P>0.05,无显著性差异
6、双样本比率（2P检验）
为考察在常规治疗的同时辅以心理治疗的效果，某 医院将同种疾病的患者随机分成“常规治疗组”和 “常规与同时辅以心理治疗组”。经一个疗程治疗 后，以相同的标准衡量，常规组80名中，有效者48 名；联合组75名中，有效者55名。试判断就总体而 言，两种疗法的有效率是否确有差异？
2、单样本t检验
某种电子元件的平均寿命x（单位：小时）服从正态 分布，现测得16只元件的平均寿命为240.9±102.2小 时，问有否理由认为元件的平均寿命大于225小时 （α=0.05）。
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M2: 流程框架分析
2.1 流程框架分析, 确定项目范围(SIPOC,价值流图) 2.2 选择关键流程(因果矩阵)
I4: 关键影响因素的改善 M3: 项目关键指标定义
3.1 项目Y/y定义 (基础统计, 基本图表) 4.1 确定关键因素的最佳控制范围(DOE) 4.2 关键因素的改善对策, 效果检验 (精益工具, 方案选择法, 假设检验法等)
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
M S I
T 检验 - 18
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
步骤2：研究形态
1 水平 X 的比较
Minitab
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
3.2 Y/y的测量系统分析 (MSA) 3.3 Y/y的流程能力现况分析,确定基线(SPC, 能力分析) 3.4 Y/y的目标设定
步骤 III: 标准化(S)
S1: 制定控制计划并实施
1.1 制定控控制计划(防错, 控制计划) 1.2 对y和关键X进行SPC管理(SPC, 流程能力)
M4: 项目财务收益预估 M5: 项目的实施计划
正态
99.9 99 95 90 80 70 60 50 40 30 20 10 5 1 0.1
均值 24.81 标准差 0.9765 N 100 AD 0.223 P 值 0.822
百分比
21
22
23
24
25 顾客 1
26
27
28
数据点是否为一直线?
M S I
T 检验 - 24
数据是否为正态分布?
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M S I
T 检验 - 9
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
连续型数据 Y 和离散型数据 X
方差 均值 / 中位值 检验
1 水平 X 的比较 2 水平 X 的比较 +3 水平 X 的比较
1 水平的范例 顾客1的20个交
2 水平的范例 顾客1和2的20个
3 水平的范例
T 检验 - 5
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工具使用场合
领班想知道两名员工的卸货时间是否 有显著的差异 (以分钟为测量单位)
Y 是什么? _____________
数据类型是什么? ______________
数据类型是什么? ______________
T 检验 - 2
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目的
介绍t检验及其在平均值比较中的重要性 介绍平均值/中位数检验的基本概念 掌握t检验的相关理论和分析方法
– 工具使用场合 – t检验的分类 – 介绍t检验路线图
课堂练习 t检验的实际案例分析 了解t检验通常遇到的问题
研究 中心趋势
范例：
(Ho: 均值 =26.0)
+3 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行) 研究形态
研究稳定性 (若可行) 研究形态 研究离散度
研究稳定性 (若可行) 研究形态 研究离散度
研究 离散度
或
研究 中心趋势
研究中心趋势
研究中心趋势
M S I
T 检验 - 11
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连续 Y 和离散X路线图
分析路线图 ：单一 样本
打开工作表t-检验.MPJ 中的
1 水平 X 的比较
单样本t
研究稳定性 (若可行)
研究形态
研究 研究 离散度 或 中心趋势
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T 检验 - 14
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分析路线图:单一样本
单样本 t
顾客1
25.2969 26.0578 24.0700 24.8199 25.9851 25.3572 ...
5.1 项目实施团队构成 5.2 项目工作进度表 5.3 项目风险分析, 资源要求 5.4 项目定义表
S2: 标准化
2.1 流程标准更新 2.2 现场管理标准更新 2.3 岗位训练标准 2.4 成果推广复制
步骤 II: 持续改进(I)
M S I
I1: 全部影响因素分析
(流程图)
S3: 项目最终成果
3.1 项目指标(Y)的变化对比 3.2 财务指标连接
流程改善方法论 - 标准量化管理绿带
T检验
Rev. E Printed 2015-5-12 Rev. B Printed 2015-5-12 © 2003 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
© 2001 by Sigma Breakthrough Technologies, Inc.
M S I
T 检验 - 3
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统计检验
在假设检验模块中，我们讨论不同群组的比较 我们想知道是否有充足的统计证据来拒绝零假设
我们收集数据后，该如何“检验”这些数据呢？
有数种不同的检验方法，视数据的类型和比较的对象而定 在此，我们将检验计量型输出数据（Variables Output
M S I
T 检验 - 15
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分析路线图:单一样本
Minitab
பைடு நூலகம்
1 水平 X 的比较
焦点或问题是？
研究稳定性 (若可行)
SPC Chart I-MR
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
M S I
28 UCL=28.017
26
单独值
_ X =24.811 24
22 1 11 21 31 41 51 观测值 61 71 81 91
LCL=21.604
1
4 3 2 1 0 1 11 21 31 41 51 观测值 61
1
UCL=3.939
移动极差
__ MR=1.206
LCL=0 71 81 91
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T检验的分类
适用条件：一个样本，具备正态分布但未知其标准 偏差时；检验单组样本所对应的总体均值是否与假 定目标均值有差异。 适用条件：两组样本都具备正态分布但未知各自的 标准偏差时；检验两组样本所对应的总体均值是否 有差异。 适用条件：两列数据划分若干个行，同行的两个数 据构成一组；假设两组成对样本差值所对应的总体 具备正态分布但未知各自的标准偏差时；检验两列 成对样本所对应的总体均值是否有差异。
数据是否呈钟型曲线?
数据是否为正态分布?
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T 检验 - 22
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Minitab 指令:正态检验
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T 检验 - 23
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Minitab 输出
顾客 1 的概率图
顾客1，2和3的 20个交货时间
货时间样本与规 格比较
交货时间样本相 互比较
样本相互比较
M S I
T 检验 - 10
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连续 Y 和离散X路线图
方差 均值 / 中位值 检验
我们将在方差 分析中讨论此 內容
1 水平 X 的比较
2 水平 X 的比较
M S I
T 检验 - 25
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
分析路线图:单一样本
Minitab
1 水平 X 的比较 SPC Chart I-MR
研究稳定性 (若可行)
焦点或问题是？
是否有任何明显的变化趋势或模式， 足以证明数据并非来自单一的总体/ 流程?
描述统计与正 态检验
M S I
T 检验 - 12
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
零假设
(Ho):我们的交货时间与 目标时间没有差异 (Ha): 我们的交货时间 小于目标时间
备择假设
M S I
T 检验 - 13
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
单样本t检验
分 成 三 类 双样本t检验
配对t检验
M S I
T 检验 - 8
版本: 1.0 2015-5-12 © 2007 中国铝业股份有限公司
数据
样本编号
1 2 3 4 5
顾客1 23.2 22.2 24.3 22.1 25.9
顾客2 24.2 23.2 24.8 22.7 25.3
对此你如何做决定?
方差 均值 / 中位值 检验
1 水平 X 的比较
研究稳定性 (若可行)
注意: 在只有一个群组的情况下，我们讨论的是将我们 的样本数据与预定值做比较(即 =26 或， =2 )
1 水平的范例
研究形态
对顾客1的20个交货时间样本：我们是否达到了目标
研究 离散度
或
研究 中心趋势
时间 (在26天內，完成接受的订单并把货物送至顾 客手中)?
标准量化管理的改善方法论
步骤 I: 量化测量(M)