MINITAB使用实操
MINITAB使用教程
MINITAB使用教程MINITAB是一种流行的统计软件，广泛应用于数据分析和质量管理领域。
它可以进行数据的导入、整理、可视化和分析，帮助用户更好地理解数据并做出准确的决策。
下面是MINITAB使用的教程，帮助您快速入门。
第一步：安装和启动MINITAB第二步：导入数据在MINITAB中，您可以以多种方式导入数据。
您可以直接将数据粘贴到MINITAB工作表中，或者使用文件菜单中的导入功能，导入Excel、文本文件等格式的数据。
第三步：数据整理与处理一旦数据被导入到MINITAB中，您可以对数据进行整理和处理。
MINITAB提供了许多功能，如删除重复值、填充空值、改变数据类型和格式等。
您可以使用数据菜单中的各种选项来进行数据处理。
第四步：数据可视化第五步：统计分析MINITAB是一款强大的统计软件，提供了各种统计分析功能。
您可以使用统计菜单中的各种选项进行描述性统计、假设检验、回归分析等。
此外，MINITAB还提供了实验设计、生存分析、时间序列等高级统计功能，满足您的多样化需求。
第六步：报告生成在完成数据分析后，您可以将分析结果导出为报告。
MINITAB提供了报告菜单中的报告功能，可以将分析结果以多种格式导出，如Word、PowerPoint和PDF等。
此外，您还可以在报告中添加注释、说明和图表，以便更好地展示分析结果。
第七步：扩展学习资源如果您想更深入了解MINITAB的使用，可以参考MINITAB官方网站上的帮助文档和教程。
此外，还有许多在线培训和教学视频可供学习，帮助您更好地掌握MINITAB的各种功能和技巧。
总结：通过以上教程，您可以快速入门MINITAB，并开始进行数据分析和质量管理的工作。
MINITAB提供了丰富的功能和易于使用的界面，帮助用户更好地理解和利用数据。
希望这个教程对您有所帮助，祝您在MINITAB的使用中取得成功！。
2024年Minitab培训教程
Minitab培训教程一、引言Minitab是一款广泛应用于质量管理和统计分析的软件，其简单易用、功能强大的特点使其在众多行业和领域得到了广泛应用。
为了帮助用户更好地掌握Minitab的使用方法，提高数据分析能力，本文将详细介绍Minitab的基本操作、常用功能和实际应用案例。
二、Minitab基本操作1.安装与启动用户需要从Minitab官方网站软件安装包，按照提示完成安装。
安装完成后，双击桌面图标启动Minitab。
2.界面介绍Minitab的主界面包括菜单栏、工具栏、项目树、工作表、输出窗口和状态栏。
菜单栏包含文件、编辑、视图、帮助等选项；工具栏提供了常用功能的快捷方式；项目树用于显示当前工作簿中的所有数据表和输出结果；工作表用于输入和编辑数据；输出窗口显示分析结果；状态栏显示当前工作状态。
3.数据输入与编辑在Minitab中，数据输入与编辑主要通过工作表进行。
用户可以手动输入数据，也可以从外部文件导入数据。
数据编辑包括插入行、删除行、插入列、删除列、复制粘贴、查找替换等操作。
4.数据保存与导出Minitab支持多种数据格式，如MinitabProject（.mtw）、Excel（.xlsx）、CSV（.csv）等。
用户可以随时保存当前工作簿，以便下次继续使用。
Minitab还可以将工作表、输出结果等导出为其他格式，以便与其他软件进行数据交换。
三、Minitab常用功能1.描述性统计分析描述性统计分析是Minitab的基础功能之一，主要包括均值、标准差、方差、偏度、峰度等统计量。
通过描述性统计分析，用户可以快速了解数据的整体情况。
2.假设检验Minitab提供了丰富的假设检验方法，如t检验、方差分析、卡方检验等。
用户可以根据实际需求选择合适的假设检验方法，检验样本数据的显著性。
3.相关分析与回归分析相关分析用于研究两个变量之间的线性关系，回归分析用于研究一个变量对另一个变量的影响程度。
Minitab提供了皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、线性回归、非线性回归等分析方法。
Minitab的基本操作及实例运用
• 使用相關对成对变量计算相关系数和相关性。相关系数是衡量两个变量之间线性关系的程度。其值介于 -1与+1之间。如果这两个变量同时增加或同时减小，那么相关系数为正，反之亦然。
• 例子：假设要分析学生身高与体重的关系。 • 1.打开文件PULSE.MTW。 • 2.选择統計 ▶基本統計量 ▶相關 • 3.在變量文本框中，输入高度和體重.点击確定。
• 2.圖表按钮的作用是以图形（直方图、正态曲线的 直方图、点图、盒式图(boxplot)的方式表示统计 结果。
Minitab的基本操作及实例运用
• 使用数据分析和质量 工具
• 2）置信区间和平均值测 • 试Minitab提供了一些命令计算一样本或雙样本的置信区间以及进行平均值检验。工序能力包括
單樣本Z、一样本t、雙样本t和配对t，当你不知道所收集的数据是否服从正态分布时， MINITAB又提供了计算置信区间和对中央值进行假设检测的方法。下面是一样本t置信区间和平 均值假设检验（假设服从正态分布）的一个例子。
• 數據管理概 要
• 數據管理概要
• 一個工作表可以包括三種數據類型----數值型（numeric）、文本型（text）和日期/時間型 （date/time），輸入數據時，該列的數據會自動格式化，Minitab會給該列分配一種數據類型：數值 型、文本型、日期/時間型。三種數據類型可在：數據 ▶ 更改數據類型 中轉換。
•Minitab自動生成 ，可隨意改動
•按條件
• 注：當然也可以將數據按條件進行拆分或合併 ，在數據▶ 拆分工作表或數據▶ 合併工作表 中即可實現。
PPT文档演模板
•可以根據條件選 擇所需數學函數
Minitab的基本操作及实例运用
Minitab使用教程
•根本要因分析說明
•用確認目的方式選擇適當工具手法加以應用
A10更新改善後的執行目標
•專案小組D定義階段所設定目標：在冷氣機壓 縮機生產線生產品質不良率為4.6%降低為1.5% 經過M量測階段資料收集實際品質不良率為 3.8% 以改善70%計，目標則須調整為『品質不良率 自3.8%降低為1.1%』 經過A分析階段鑑定潛在要因後修改執行目標 為『品質不良率自3.8%降低為1.2%』
華宇A階步驟教材
A1詳細流程圖
確認流程內所有的步驟，包括有附加價值 與無附加價值的活動、迴轉週期、不良缺點/ 產出的日期與所有重工的循環點 確認每個步驟的產出Ｙs(流程與產品) 列出輸入並將輸入變數Ｘs分類 為可控制的輸入變數，加入操作規格與流程 目標
詳細流程圖範例
A2標竿對象
一、最佳標竿： 最佳標竿在檢視所有其他產業, 以尋找最新 的及最具創新性的實務 不管任何產業中, 績效表現最佳者 採用新技術的積極革新者 二、內部標竿： 內部標竿是在分析組織內現行的實務.以尋 找最佳績效並確定活動基準和領導者 頂尖的工作者 頂尖的設備
A9根本要因分析
•完成測量階段中收集的資料圖形分析後，便能? 生若干有關變異源的設想。這些變異源稱?根 本原因。 有時只有一個根本原因，且改善很簡單。 •但是一般複雜流程有多個根本原因，它們可能 會有互相作用。要確認絕對變異源需要時間， 使這些變異源分開以便適合地逐個解決。 •根據變異源類別採假設檢定、卡方、F檢定、 變異數分析（ANOVA）、迴歸分析等方法，鑑 定潛在要因，驗證潛在要因
更新改善後的執行目標範例 •專案目標在冷氣機壓縮機生產線生產品 質不良率為3.8%降低為1.2% 應收帳款平均47天改善為30天
A11更新專案管理系統資料
Minitab软件操作教程
Minitab软件操作教程1. 介绍Minitab是一款流行且功能强大的统计软件包，广泛用于数据分析和质量管理。
它提供了丰富的统计方法和图表工具，帮助用户快速分析数据、发现趋势和模式，并做出有用的决策。
本教程将带你逐步了解Minitab软件的基本操作。
2. 安装和启动Minitab首先，您需要安装Minitab软件。
请按照官方网站上的说明进行安装，并确保您拥有有效的许可证。
安装完成后，您可以在开始菜单或应用程序目录中找到Minitab的快捷方式。
点击Minitab图标启动软件。
在Minitab启动界面上，您可以选择新建项目或打开现有项目。
如果您是第一次使用Minitab，选择新建项目开始。
3. 创建数据集在Minitab中，数据集是您将要分析的数据的集合。
要创建一个新的数据集，请选择“Worksheet”选项卡并点击“New Worksheet”。
您可以手动输入数据或从外部文件中导入数据。
如果您选择手动输入数据，请注意确保数据按照正确的格式分列。
如果您选择导入数据，请确保数据文件格式与Minitab兼容。
4. 数据分析Minitab提供了丰富的数据分析方法，可以帮助您探索数据、找出异常值、计算统计量和生成图表。
以下是一些常用的数据分析方法：描述性统计：•平均值：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的平均值。
•方差和标准差：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Display Descriptive Statistics”计算数据列的方差和标准差。
•百分位数：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“Descriptive Statistics”计算数据列的百分位数。
假设检验：•单样本T检验：使用“Stat”->“Basic Statistics”->“1-Sample t”执行单样本T检验，检验样本均值是否与给定值相等。
MINITAB使用说明
MINITAB使用说明MINITAB是一款专业的统计分析软件，由美国的Minitab公司开发。
它可以帮助用户快速、准确地进行数据分析和统计测验，适用于各种领域的数据分析工作，包括质量管理、工业实验、组织管理、市场调查等。
MINITAB具有简洁、易用、功能强大等特点，被广泛应用于教育、科学研究、企业决策等各个领域。
1.数据输入2.数据清洗在进行统计分析之前，经常需要对数据进行清洗，去除异常值、缺失值等。
MINITAB提供了一系列数据清洗的功能，比如检测和处理异常值、删除或填补缺失值等。
用户可以根据具体需求选择相应的数据清洗方法。
3.统计分析MINITAB提供了丰富的统计分析方法和工具，包括描述性统计、参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、时间序列分析等。
用户可以根据数据的特点选择相应的统计方法，并进行相应的参数设置。
MINITAB会自动生成相应的分析结果和图表，以便用户进行进一步的数据解读和分析。
4.图表绘制5.报告生成MINITAB可以生成统计分析报告，以便用户进行数据结果的呈现和分享。
用户可以选择生成不同的报告类型，包括数据摘要报告、图表报告、分析报告等。
MINITAB会自动整理、整合数据和图表，并生成相应的报告文件，以方便用户进行结果的汇总和分析。
总之，MINITAB是一款功能强大、易用的统计分析软件。
它提供了丰富的统计分析方法和工具，可以帮助用户进行数据清洗、统计分析和图表绘制等工作。
无论是科学研究还是企业决策，MINITAB都可以提供准确、高效的数据支持，帮助用户进行数据分析和解读，并支持报告生成和结果分享。
无论你是初学者还是专业用户，MINITAB都是一个理想的统计分析工具。
MINITAB使用操练
统计过程控制(SPC) —管理图分析
计量型-X bar R例题
以下资料是 A部品的张力强度为管理特性用 X R 管理图管理而调查的 DATA。请作成其 ，并求出UCL和 LCL 。DATA按正态分布。
X R
将一行一行的数据 变换到MINITAB一列 数据的方法为: DATA/STACK/ROWS
• 评估过程稳定性 • 使用控制图跟踪一段时间内的过程稳定性并检测是否存在特殊原因， 特殊原因 • 是指过程中出现异常情况的原因，这不同于过程的正常状况。 • Minitab 绘制过程统计量（如子组平均值、单个观测值、加权统计量 或缺陷数） • 与样本序号或时间的对比图。Minitab 绘制以下内容： • ■ 在统计量的平均值处绘制中心线 • ■ 在中心线之上 3 倍标准差处绘制控制上限 (UCL) • ■ 在中心线之下 3 倍标准差处绘制控制下限 (LCL) • 对于所有控制图，可以修改 Minitab 的默认图表规格。例如，可以定 义对过程 • 标准差的估计方法，指定特殊原因的检验，以及通过定义历史阶段来 显示过程 • 阶段。
能力反映普通原因引起的变差，并且总是要对系统采取瑰 丽措施来提高能力。 过程能力只与过程的质量因素（人、机料、法、环）有关， 与规范公差无关。
过程能力
2.计算过程的标准偏差（δ ） δ = R/d2= δ
n d2 2 1.13 3 1.69
时随样本容量变化的常数）
4 2.06 5 2.33 6 2.53 7 2.70 8 2.85 9 2.97 10 3.08
• • • • • •
• • • • • • • • • •
汽车工业行动组织 (AIAG) 建议使用以下原则来检验特殊原因： ■ 检验 1：1 个点，距离中心线大于 3 个标准差 ■ 检验 2：连续 9 个点在中心线同一侧 ■ 检验 3：连续 6 个点，全部递增或全部递减 此外，根据 AIAG 原则，对于所有未来的控制图，都要对检验 2 和 3 使用 值 7。 通过设置控制图分析的选项就可以轻松地完成此操作。设置选项时，受 影响的 对话框将自动反映您的首选项。 1 选择工具 ➤ 选项 ➤ 控制图和质量工具 ➤ 定义检验。 2 选中前三个检验。 3 在第二个检验的 K 下，将值更改为 7。 4 在第三个检验的 K 下，将值更改为 7。 5 单击确定。
MINITAB使用教程
MINITAB使用教程一、MINITAB的基本功能1. 数据输入与导入：可以通过手动输入数据或导入外部数据文件的方式将数据导入MINITAB中进行分析。
支持各种数据格式，如Excel、CSV等。
2.数据探索：可以对数据进行数据摘要、数据可视化、相关分析等操作，帮助用户了解数据的基本特征和结构。
3.统计分析：MINITAB提供了各种统计分析方法，如假设检验、方差分析、回归分析等，帮助用户进行数据分析和模型建立。
4.实验设计：MINITAB支持各种实验设计方法，如因子设计、响应面设计等，帮助用户设计高效的实验方案并分析实验结果。
5.质量控制：MINITAB提供了质量控制图、能力指数分析等功能，帮助用户监控生产过程的质量并制定改进措施。
6. 报告输出：MINITAB可以生成各种报告和图表，帮助用户清晰地展示分析结果，并支持将结果导出为Excel、Word等格式。
二、MINITAB的常用操作方法1.数据输入与导入（1）手动输入数据：打开MINITAB软件，选择“Worksheet”窗口，在工作表中逐行输入数据，可以使用Tab键在不同列之间切换。
（2）导入外部数据文件：选择“File”菜单中的“Import Data”选项，然后选择要导入的数据文件，设置数据导入的参数，最后点击“OK”按钮即可完成数据导入。
2.数据探索（1）数据摘要：选择“Stat”菜单中的“Basic Statistics”选项，设置需要统计的变量，MINITAB将显示各个变量的基本统计量，如均值、标准差等。
（2）数据可视化：在工作表中选中需要可视化的数据，选择“Graph”菜单中的“Graphical Summary”选项，选择合适的图表类型进行数据可视化。
3.统计分析（1）假设检验：选择“Stat”菜单中的“Basic Statistics”选项，设置需要进行假设检验的变量和检验类型，MINITAB将输出检验结果和显著性水平。
（2）方差分析：选择“Stat”菜单中的“ANOVA”选项，设置自变量和因变量，MINITAB将输出方差分析表和显著性水平。
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第一部分:
P02-P27
测定系统分析(MSA)
MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS 第二部分: P28-P56
统计过程控制(SPC)
STATISTICAL PROCESS CONTROL
制作人2006.10.01
P01-P55
测定系统分析(MSA)
MEASUREMENT SYSTEM ANALYSIS
P02-P55
测定系统分析(MSA) —计量型
利用Minitab的计量型Gage R&R
阶段1 Gage R&R计划
1:选出10个能够代表整个工程范围最少80%的样品 2:反复次数: 2~3次 3:作业者: 3次
阶段2 选择的标本测定
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—Gage R&R在全体散布中所占的比重
Gage R&R, Repeat, Reprod 的高度越接近 0 越好。即表明: 测 试系统产生的误差很小。
P09-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—Xbar and R
尽量多超过管理界限为好。
3:整个测定反复
P20-P55
测定系统分析(MSA) —计数型 评价基准
评价指标
判断基准(优秀) 判断基准(考虑)
90%↑
判断基准(不足)
80% ↓
ALL APPRAISERS VS STANDARD
80-90%
上述判断基准根据工程的目标有可能变化 基本上不足100%时需调查找出原因
P21-P55
Two-Way ANOVA Table With Interaction Source part-no operator operator*part-no Repeatability Total DF 9 2 18 60 89 SS 0.0612844 0.0003622 0.0012822 0.0018667 0.0647956 MS 0.0068094 0.0001811 0.0000712 0.0000311 F 95.5910 2.5425 2.2897 P 0.00000 <0.05 0.10654 >0.05 0.00873 <0.05
0.145375
100.00
29.08
=
Number of Distinct Categories = 6
P15-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Session分析—评价指标的解释
%Contribution Source VarComp (of VarComp)
%Contribution为 6.04%，因部品之间差的变
Source
(SD)
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part
6.94E-03 5.58E-03 4.13E-03 1.91E-03 3.66E-03 2.74E-02
0.035735 0.028725 0.021257 0.009856 0.018834 0.140915
24.58 19.76 14.62 6.78 12.96
7.15 5.75 4.25 1.97 3.77
辨别范周为 6，小于基准值 10 ，但大于基准
值 4。
总的来看，考虑与费用所需的精密度来决定是
Part-To-Part
Total Variation
2.74E-02
2.82E-02
0.140915
作业者之间最 好没有差异。 差异大的，寻 求其原因！
对应操作者3 对 10个标本测试的值。
P12-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—操作员对标本测试的差异
3位测试者对10个标 本测试的值的曲线图。 每名测试者对标本的 测试值一致为好！
P13-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Session分析—ANOVA解释
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no
6.94E-03 5.58E-03 4.13E-03 1.91E-03 3.66E-03
0.035735 0.028725 0.021257 0.009856 0.018834
P019-P55
测定系统分析(MSA) —计数型
利用Minitab的计数型Gage R&R
阶段1 Gage R&R计划
1:选出20个能够代表整个工程范围最少80%的样品(包含良品与不良品) 2:反复次数: 2次 3:作业者: 2次
阶段2 选择的标本测定
1:测定由作业者用部品进行随机的测定
2:事先让测定作业者不知道其要参与实验
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part Total Variation
4.81E-05 3.11E-05 1.70E-05 3.66E-06 1.34E-05 7.49E-04 7.97E-04 StdDev
%Study Var 或 %Tolerance为10%以上时，首先区分评价反复性和 再现性后，查明各个受影响的原因 ，并采取措施。
根据用途的优先参照评价指标
- 在制品管理的测面， 在制品符合判定更重要时
优先确认%Tolerance - 工程管理用或工程显示用时
优先确认 %Study Var
测定系统分析(MSA) —计数型 测量DATA MINITAB输入
在WORKSHEET输入数据
P22-P55
测定系统分析(MSA) —计数型 利用Minitab的分析
路径: Stat/Quality Tools/Attribute Agreement Analysis
测定数值 测定样本 测定人员
G age name: D ate of study : Reported by : Tolerance: M isc:
1
2
3
4
5 80
O P E RA TO R 1 2 3
Mean
76
DATA
72 6 80 7 8 9 10
76
Mean
Байду номын сангаас
72
X轴按被测 零件区分,便 于分析各测定 值何种程度差 异(1#和7#零 件测定值小)
0.145375
96.93
100.00
28.18
29.08
否允许使用测定System，而反复性应比再现 性有更大的改善可能，来研究测定System的
改善方案。
Number of Distinct Categories = 6
P16-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 阶段4利用 MINITAB分析Gage Run Chart
路径: Stat\Quality Tools\Gage Run Chart
零件号码 测定人员 测定数据
P17-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 Graph分析—作业者和制品图表化
对作业者和制品间的再现性和反复性进行图表化
Gage Run Chart of DATA by PART-NO, OPERATOR
6.04 3.90 2.14 0.46 1.68 93.96 100.00 Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
%Contribution =
σ2MS σ2Total
=
0.0000481 X 100 = 6.04(%) 0.000797
动为93.96%.
Total Gage R&R Repeatability Reproducibility operator operator*part-no Part-To-Part Total Variation 4.81E-05 3.11E-05 1.70E-05 3.66E-06 1.34E-05 7.49E-04 7.97E-04 6.04 3.90 2.14 0.46 1.68 93.96 100.00
反复性散布为 3.90%, 再现性散布为 2.14%，
因此可以说因作业者之间的变动比反复引起的 差异更大。
%Study Var为 24.58%，大于基准值10%，但
小于基准值30%。
StdDev Source (SD) Study Var (5.15*SD) %Study Var (%SV) %Tolerance (SV/Toler)
32.03
32.03
32.03
32.03
32.04
32.03
32.04
32.04
32.04
将测量DATA转化为MINITAB所 用! ( 活用Stack和Make Patterned Data ! )MINITAB操作路径:
DATA\STACK\ROWS 上述DATA为测量 Flat-cable的长度 规格: 32±0.25mm
P05-P55
测定系统分析(MSA) —计量型 阶段3利用 MINITAB分析Gage R&R Study
路径: Stat\Quality Tools\Gage R&R Study(Crossed)
分析方式有ANOVA和 X bar and R两种. ANOVA可将部品和测定者的交互作用分离显示, 但 X bar and R没有此功能。 ANOVA是更正确的分析方法！