Minitab DOE数据分析
Minitab(4)实验计划法-DOE[1]
![Minitab(4)实验计划法-DOE[1]](https://img.taocdn.com/s3/m/9c00e921bc64783e0912a21614791711cc7979fa.png)
A(機台)平均
6
13
9.5
SA2
(6-9.5)2×2=24.5 (13-9.5)2×2=24.5
(4-9.5)2+(8-9.5)2+(14-9.5)2+(12-9.5)2=59
One-way ANOVA: y versus A
Two-way ANOVA: y versus A, B
Source DF SS MS F P
B2
8
12
10
(10-9.5)2×2=0.5
A(機台)平均
6
13
9.5
SA2
(6-9.5)2×2=24.5 (13-9.5)2×2=24.5
(4-9.5)2+(8-9.5)2+(14-9.5)2+(12-9.5)2=59
4
ANOVA
機台
人員
A1
A2
B(人員)平均
B1
4
14
9
B2
8
12
10
2樣本
SB2 (9-9.5)2×2=0.5 (10-9.5)2×2=0.5
4
3
2
1
0
-2 -1
0
1
2
3
Residual
Residual
Residuals Versus the Order of the Data
2
0
-2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Observation Order
25
Frequency
22因子設計
Least Squares Means for y
實驗計劃法Minitab(4)
DOE
如何用Minitab做DoE的主效应图和交互作用图
用Minitab做DoE的 主效应图和交互作用图
主效应图--Minitab的路径
路径：Stat ANOVA Main Effects
主效应图示及分析
解读：斜率大的即为主效应明显的因子。 此处为 1.烘烤条件 2.治具是否冷却 3. 是否Plasma处理
交互作用图--Minitab的路径
路径：Stat ANOVA InteractionPlot
交互作用图示及分析
解读：如何看交互作用的大小 1. 看交叉的角度大小。平行就没有交互作用，交叉角度越大，交互作用越明显。 2. 水平的高低程度
其它图表
3.CubePlots 立体图--同时观察3个因子 4.ResidualPlots 残值图-- 检查模式的有效性 5.EqualVariance Plots 等方差图-- 检定实验设计的基本假设是否存在
Minitab教程之教你学会数据分析软件
练习) 把 EXH_AOV.MTW 的 Durability 和 Carpet保存到新的 Worksheet 后 (1) 求 Durability 的 基础统计值。 (2) Durability的Range保存到 C5。
练习) 把 EXH_AOV.MTW 的 Durability 和 Carpet保存到新的 Worksheet 后 (1) 把 Durability 正态化。 (2) 把 Durability 标准化为3和4之间的数据。
window
2. 基础统计
基础统计
基础统计量输出 基础统计量保存
Minitab
对母平均的推定及检定
对母比率的推定及检定
两个母集团的分散的同一性检定 相关分析 公分散分析 正态性检定
基础统计量 (Display Descriptive Statistics)
➢资料应为连续性的列资料, 同时应为数值资料。 ➢能输出图表。
3) 把 C4 Column Size 变更为 12
Minitab 菜单(Manip)
Minitab
从活动 Worksheet 中复制数据，制作 subset Worksheet。 把活动 Worksheet 分成两个以上新的 Worksheet 把多个 Worksheet 合并为一个 Worksheet
基础统计量 (Display Descriptive Statistics)
Minitab
< 制作图表选项 >
▪Histogram of data : 制作 Histgram ▪Histogram of data with normal curve : 制作
Histogram和正态分布曲线
▪Dotplot of data : 制作 Dotplot ▪Boxplot of data : 制作 Boxplot ▪Graphical summary : 把统计值用Graph输出
DOE跟Minitab使用初级知识(中)
DOE
20
分析： 从极差大小看，影响最大的因素是C，以2水平为好；其次是 AxB，以2水平为好，第3是因素A，以1水平为好，第4是因素B 以1水平为好。 列出A和B进行组合的几种效果表：
AXB A 1 2 B 1 69 72 2 73.5 65.5
从此表可知，A和B的最佳组合为A1B2。 AxC 和 BxC的极差很小，对试验的影响很小，忽略不计。综合 分析，最好的方案应是A1B2C2，这与试验4相吻合。
DOE
14
分析： 1) 根据综合评分的结果，直观上第1号试验的分数最高，应进一步分 析它是不是最好的试验方案；
2) 通过直观分析法可以得知，最好的试验方案是A1B3C2D1。A，D 两个因素的极差都很大，是对试验影响较大的两个因素； 3) 分析出来的最好方案，在已经做过的9个试验中是没有的。可以 按这个方案再试验一次，看能不能得出比第一号试验更好的结果， 从而确定出真正最好的试验方案； 综合评分法是将多指标的问题，通过加权计算总分的方法化成一个 指标的问题，使对结果的分析计算都比较方便、简单。
3.5 3 2.5 2 1.5 1 0.5 0 1.1 1.3 1.5
DOE
11
分析：
1) 粒度B对抗压强度和落下强度来讲，极差都是最大的，说明它是影 响最大的因素，而且以取8为最好；对裂纹度来讲，粒度的极差不 是最大，不是影响最大的因素，而且也以取8为最好； 2) 碱度C对三个指标的极差都不是最大的，是次要的因素。对抗压 强度和裂纹度来讲，碱度取1.1最好；对落下强度，取1.3最好，但取 1.1也不是太差，综合考虑碱度取1.1； 3) 水分A对裂纹度来讲是最大的因素，以取9为最好；但对抗压强度 和落下强度来讲，水分的极差都是最小的，是影响最小的因素。综 合考虑水分取9； 最后较好的试验方案是B3C1A2
Minitab DOE数据分析
欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关匡助。
强度的估计效应和系数(已编码单位)系数标项效应系数准误T P 常量541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间-0.487-0.244 1.841 -0.130.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间-5.288-2.644 1.841 -1.440.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711S = 7.36546 (是西格玛希翼越小越好) PRESS = *R-Sq = 97.17% R-Sq (预测) = *% R-Sq (调整) = 74.56%(step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05) (Step2：观察回归效果)(Step3：回归系统的统计质量)强度的方差分析(已编码单位)来源自由度Seq SS Adj SS Adj MS F 主效应 4 3298.85 3298.85 824.71 15.20 加热温度 1 1606.01 1606.01 1606.01 29.60 加热时间 1 1140.75 1140.75 1140.75 21.03 转换时间 1 58.14 58.14 58.14 1.07 保温时间 1 493.95 493.95 493.95 9.11 2因子交互作用 6 252.17 252.17 42.03 0.77 加热温度*加热时间 1 2.18 2.18 2.18 0.04 加热温度*转换时间 1 0.95 0.95 0.95 0.02 加热温度*保温时间 1 37.52 37.52 37.52 0.69 加热时间*转换时间 1 6.38 6.38 6.38 0.12 加热时间*保温时间 1 202.35 202.35 202.35 3.73 转换时间*保温时间 1 2.81 2.81 2.81 0.05 3因子交互作用 4 156.22 156.22 39.05 0.72 加热温度*加热时间*转换时间 1 27.30 27.30 27.30 0.50 加热温度*加热时间*保温时间 1 111.83 111.83 111.83 2.06 加热温度*转换时间*保温时间 1 12.78 12.78 12.78 0.24 加热时间*转换时间*保温时间 1 4.31 4.31 4.31 0.08 4因子交互作用 1 13.51 13.51 13.51 0.25 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1 13.51 13.51 13.51 0.25 弯曲 1 9.92 9.92 9.92 0.18 残差误差 2 108.50 108.50 54.25 纯误差 2 108.50 108.50 54.25合计18 3839.16来源P主效应0.063加热温度0.032加热时间0.044转换时间0.409保温时间0.0952因子交互作用0.658加热温度*加热时间0.860加热温度*转换时间0.907加热温度*保温时间0.493加热时间*转换时间0.764加热时间*保温时间0.193转换时间*保温时间0.8413因子交互作用0.652加热温度*加热时间*转换时间0.552加热温度*加热时间*保温时间0.288加热温度*转换时间*保温时间加热时间*转换时间*保温时间4因子交互作用加热温度*加热时间*转换时间*保温时间弯曲残差误差纯误差合计0.675 0.805 0.667 0.667 0.711强度的异常观测值拟合值标准化观测值标准序强度拟合值标准误残差残差2 11 549.000 549.000 7.365 0.000 * X3 8 553.000 553.000 7.365 0.000 * X4 9 518.300 518.300 7.365 0.000 * X5 14 548.300 548.300 7.365 0.000 * X6 5 528.300 528.300 7.365 0.000 * X7 10 549.100 549.100 7.365 0.000 * X9 16 574.500 574.500 7.365 0.000 * X10 3 526.800 526.800 7.365 -0.000* X11 1 522.500 522.500 7.365 -0.000* X12 6 536.200 536.200 7.365 0.000 * X13 12 561.800 561.800 7.365 0.000 * X14 4 551.300 551.300 7.365 0.000 * X15 7 531.500 531.500 7.365 -0.000* X16 15 550.200 550.200 7.365 0.000 * X17 13 523.800 523.800 7.365 -0.000* X19 2 536.500 536.500 7.365 0.000 * XX 表示受 X 值影响很大的观测值。
MINITAB在DOE试验中的使用方法
45.89 48.66 48.12 47.32 49.36 54.33 52.13 52.64 53.64 51.26
1 45.36 46.33 45.87 46.98 51.23 55.33 54.63 52.11 54.32 48.61 49.11 2 47.81 45.21 48.99 48.35 46.56 46.31 48.51 49.32 47.27 55.67 55.98 2 52.31 48.79 55.61 59.68 62.34 57.18 49.62 48.31 49.2 45.1 49.32 3 58.96 58.62 54.36 55.1 51.23 50.31 49.13 46.52 62.34 65.19 48.67 1 50.12 51.23 53.67 59.32 61.22 58.76 58.97 56.37 52.34 54.31 57.21
MINITAB在DOE试验中的使用方法 在 试验中的使用方法
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
步骤一： 步骤一：
1.当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用MINITAB 进行正交分组，假定 进行正交分组， 当试验因子和试验因子的设置水平确定后如何使用 试验因子为4个分别为 个分别为： 水平， 试验因子为 个分别为：USG、 Force、 Time、 C/V，且均为 水平，如下表： 、 、 、 ，且均为3水平 如下表：
优先等级排序
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
Author : LF Yang
Date
: Oct 15 .2008
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。
DOE(Minitab)
5
-1
6
+1
7
-1
8
+1
温度 -1 -1 +1 +1 -1 -1 +1 +1
压力 -1 -1 -1 -1 +1 +1 +1 +1
这个图表被称作设计排列 表(正交表)。它显示了变 量在实验运行中的排序。
我们把“+1”和“-1”叫 做编码(Coded)数据，把 因子水平的实际值叫做 “Uncoded"数据。
温度120℃
150
190
温度180℃
180
230
交互作用(Interaction)
在一些实验中，会出现一个因子在其它因子不同水平上的效应不一
样的现象。
时间(低水平)
时间(高水平)
温度1(低水平)
100
200
温度2(低水平)
250
60
在时间的低水平，温度的效应是：
温度=250-100=150
而在时间的高水平，温度的效应是：
实验目的：确定关键因子并量化其对响应的影响 响应变量：表面强度 因子和水平：
班次：白班，夜班 注塑温度：180℃，220℃ 注塑压力：6，9
设计DOE
在这个实验中，我们将研 实验次序 班次 温度 压力
究这三个因子分别在两种
1
-1
-1
-1
水平上对均值的影响。
2
+1
-1
-1
3
-1
+1
-1
响应(Y) (Response)
DOE的目的
因子的显著性分析 确定对响应Y有重要影响的因子X
确定最佳条件 确定关键输入因子的设置从而使得响应Y最佳
- 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)。
————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。
结果: DOE_热处理(全因).MTW
拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间
（Step3：回归系统的统计质量）
强度的估计效应和系数（已编码单位）
系数标
项效应系数准误 T P
常量 541.319 1.841 293.98 0.000
加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032
加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044
转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409
保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095
加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860
加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907
加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493
加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764
加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193
转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841
加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552
加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288
加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675
加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667
Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711
（Step2：观察回归效果）
S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = *
R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56%
（step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)
强度的方差分析（已编码单位）
来源自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F 主效应 4 3298.85 3298.85 824.71 15.20 加热温度 1 1606.01 1606.01 1606.01 29.60 加热时间 1 1140.75 1140.75 1140.75 21.03 转换时间 1 58.14 58.14 58.14 1.07 保温时间 1 493.95 493.95 493.95 9.11 2因子交互作用 6 252.17 252.17 42.03 0.77 加热温度*加热时间 1 2.18 2.18 2.18 0.04 加热温度*转换时间 1 0.95 0.95 0.95 0.02 加热温度*保温时间 1 37.52 37.52 37.52 0.69 加热时间*转换时间 1 6.38 6.38 6.38 0.12 加热时间*保温时间 1 202.35 202.35 202.35 3.73 转换时间*保温时间 1 2.81 2.81 2.81 0.05 3因子交互作用 4 156.22 156.22 39.05 0.72 加热温度*加热时间*转换时间 1 27.30 27.30 27.30 0.50 加热温度*加热时间*保温时间 1 111.83 111.83 111.83 2.06 加热温度*转换时间*保温时间 1 12.78 12.78 12.78 0.24 加热时间*转换时间*保温时间 1 4.31 4.31 4.31 0.08 4因子交互作用 1 13.51 13.51 13.51 0.25 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1 13.51 13.51 13.51 0.25 弯曲 1 9.92 9.92 9.92 0.18 残差误差 2 108.50 108.50 54.25
纯误差 2 108.50 108.50 54.25
合计 18 3839.16
来源 P
主效应 0.063
加热温度 0.032
加热时间 0.044
转换时间 0.409
保温时间 0.095
2因子交互作用 0.658
加热温度*加热时间 0.860
加热温度*转换时间 0.907
加热温度*保温时间 0.493
加热时间*转换时间 0.764
加热时间*保温时间 0.193
转换时间*保温时间 0.841
3因子交互作用 0.652
加热温度*加热时间*转换时间 0.552
加热温度*加热时间*保温时间 0.288
加热时间*转换时间*保温时间 0.805
4因子交互作用 0.667
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 0.667
弯曲 0.711
残差误差
纯误差
合计
强度的异常观测值
拟合值标准化
观测值标准序强度拟合值标准误残差残差
2 11 549.000 549.000 7.365 0.000 * X
3 8 553.000 553.000 7.365 0.000 * X
4 9 518.300 518.300 7.36
5 0.000 * X
5 14 548.300 548.300 7.365 0.000 * X
6 5 528.300 528.300 7.365 0.000 * X
7 10 549.100 549.100 7.365 0.000 * X
9 16 574.500 574.500 7.365 0.000 * X
10 3 526.800 526.800 7.365 -0.000 * X
11 1 522.500 522.500 7.365 -0.000 * X
12 6 536.200 536.200 7.365 0.000 * X
13 12 561.800 561.800 7.365 0.000 * X
14 4 551.300 551.300 7.365 0.000 * X
15 7 531.500 531.500 7.365 -0.000 * X
16 15 550.200 550.200 7.365 0.000 * X
17 13 523.800 523.800 7.365 -0.000 * X
19 2 536.500 536.500 7.365 0.000 * X
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
（Step4：针对的未编码原始数据的重新找到的数据模型）强度的估计系数（使用未编码单位的数据）
项系数
常量 28137.3
加热温度 -33.1475
加热时间 -13470.9
转换时间 -14021.7
保温时间 -586.02
加热温度*加热时间 16.1450
加热温度*保温时间 0.70250 加热时间*转换时间 7290.5 加热时间*保温时间 274.250 转换时间*保温时间 306.450 加热温度*加热时间*转换时间 -8.8000 加热温度*加热时间*保温时间 -0.328500 加热温度*转换时间*保温时间 -0.370000 加热时间*转换时间*保温时间 -152.275 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 0.183750 Ct Pt 1.98125
强度的效应 Pareto
别名结构
I
加热温度
加热时间
转换时间
保温时间
加热温度*加热时间
加热温度*转换时间
加热温度*保温时间
加热时间*转换时间
加热时间*保温时间
转换时间*保温时间
加热温度*加热时间*转换时间
加热温度*加热时间*保温时间
加热温度*转换时间*保温时间
加热时间*转换时间*保温时间
加热温度*加热时间*转换时间*保温时间
确定的模型当中不能显示主效应，因为在实际应用的控制面板显示不出交互作用。