常用JMP分析方法培训(一)
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JMP培训讲义(1)
点击图左下角的”√”，点击：
Horizontal Layout，即可将图谱旋转 为水平状态。 其他功能：
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
28
检验是否正态分布
点击图普左上角的小 三角，选择:Test Dist is Normal.如右
上图所示。操作后，
将会在最右边添加一 栏Test for Normality.
2019年12月8日3时31分
22
柏拉图
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
23
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
24
制做直方图
问题：QA测量了某种型号的 电池200只，得到如右表所示 数据（全部数据请打开jmp工
作表：03-jmp tr-ma-
distributionchart）。其规格标准 为：30-70m。请做出其分布
如右下图。观察 Prob<W得知，若大 于0.025，则表明分 布是正态的。
Test for Normality
Shapiro-Wilk W Test
W 0.978362
Prob<W 0.2278
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
29
计算Cpk
前提：数据的分布必须 是正态的。
点击图谱左上角的小三 角，选择set spec. limits.
在Constant前打勾，并在其后栏目内填5。
Chart Type选为Mean,R,S.并在其下的 Mean及R前的框内打勾。
选中K Sigma，并在其前的栏目内填入3。 即我们以3Sigma标准来做控制图。
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
Horizontal Layout，即可将图谱旋转 为水平状态。 其他功能：
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
28
检验是否正态分布
点击图普左上角的小 三角，选择:Test Dist is Normal.如右
上图所示。操作后，
将会在最右边添加一 栏Test for Normality.
2019年12月8日3时31分
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柏拉图
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
23
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
24
制做直方图
问题：QA测量了某种型号的 电池200只，得到如右表所示 数据（全部数据请打开jmp工
作表：03-jmp tr-ma-
distributionchart）。其规格标准 为：30-70m。请做出其分布
如右下图。观察 Prob<W得知，若大 于0.025，则表明分 布是正态的。
Test for Normality
Shapiro-Wilk W Test
W 0.978362
Prob<W 0.2278
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
29
计算Cpk
前提：数据的分布必须 是正态的。
点击图谱左上角的小三 角，选择set spec. limits.
在Constant前打勾，并在其后栏目内填5。
Chart Type选为Mean,R,S.并在其下的 Mean及R前的框内打勾。
选中K Sigma，并在其前的栏目内填入3。 即我们以3Sigma标准来做控制图。
作者：赵俭平
2019年12月8日3时31分
JMP基础培训和操作方法讲解
目录
➢JMP介绍 ➢JMP功能简介 ➢JMP操作 ➢JMP应用
➢应用一：柱状图和饼图 ➢应用二：柏拉图 ➢应用三：直方图，计算CPK ➢应用四：控制图 ➢应用五：线性拟合 ➢应用六： t-Test检验 ➢应用七： Analysis of variance（方差分析） ➢应用八： Design of experiment（试验设计）
可得出分布图。
21
JMP应用三：直方图，计算Cpk
• 观图可知，此时的图符合Y轴由低到高 的顺序排列，但不符合我们正常使用 的习惯。可以使用一下功能： – 右击图>显示选项> 水平布局，即 可将图谱旋转为水平状态。 – 其他功能：
22
JMP应用三：直方图，计算Cpk
检验是否正态分布 • 右击图，有很多选项，
2
JMP介绍
本课将简单介绍一下JMP具 备的功能，以及一些基本的操 作方法、根据数据作图、分析 等。
3
JMP介绍
•JMP是由SAS公司开发的统计分析软件。 •SAS公司是一家提供软件和服务的公司，总部设于 美国北卡罗莱纳州。 •目前JMP的最新版本是：11.1.1。我上次推荐用的版 本是9.0.2，建议安装中文简体版。
另一种类型 Pareto-2
18
JMP应用二：Pareto
19
JMP应用三：直方图，计算Cpk
• 问题：QC测量了产品的总长60只， 得到如右表所示数据（全部数据请 打开jmp工作表：分布图.JMP）。 其规格标准为：（30-70）mm。
• 请做出其分布图并请对其是否正态 分布做出判断，若是正态分布，计 算出其Cpk。
9
JMP应用一：柱状图和饼图
• 问题：某公司在2000年4个季度不同领域的销售额下表，现在 想直观地了解四个季度的销售额比例及不同业务范围所占的份 额。
➢JMP介绍 ➢JMP功能简介 ➢JMP操作 ➢JMP应用
➢应用一：柱状图和饼图 ➢应用二：柏拉图 ➢应用三：直方图，计算CPK ➢应用四：控制图 ➢应用五：线性拟合 ➢应用六： t-Test检验 ➢应用七： Analysis of variance（方差分析） ➢应用八： Design of experiment（试验设计）
可得出分布图。
21
JMP应用三：直方图，计算Cpk
• 观图可知，此时的图符合Y轴由低到高 的顺序排列，但不符合我们正常使用 的习惯。可以使用一下功能： – 右击图>显示选项> 水平布局，即 可将图谱旋转为水平状态。 – 其他功能：
22
JMP应用三：直方图，计算Cpk
检验是否正态分布 • 右击图，有很多选项，
2
JMP介绍
本课将简单介绍一下JMP具 备的功能，以及一些基本的操 作方法、根据数据作图、分析 等。
3
JMP介绍
•JMP是由SAS公司开发的统计分析软件。 •SAS公司是一家提供软件和服务的公司，总部设于 美国北卡罗莱纳州。 •目前JMP的最新版本是：11.1.1。我上次推荐用的版 本是9.0.2，建议安装中文简体版。
另一种类型 Pareto-2
18
JMP应用二：Pareto
19
JMP应用三：直方图，计算Cpk
• 问题：QC测量了产品的总长60只， 得到如右表所示数据（全部数据请 打开jmp工作表：分布图.JMP）。 其规格标准为：（30-70）mm。
• 请做出其分布图并请对其是否正态 分布做出判断，若是正态分布，计 算出其Cpk。
9
JMP应用一：柱状图和饼图
• 问题：某公司在2000年4个季度不同领域的销售额下表，现在 想直观地了解四个季度的销售额比例及不同业务范围所占的份 额。
常用JMP分析方法培训
常用JMP分析方法培训JMP是一种常用的统计分析软件，广泛应用于数据分析和可视化。
掌握常用的JMP分析方法对于提高数据处理和分析能力至关重要。
下面是一个关于常用JMP分析方法的培训内容，包括描述统计、假设检验、ANOVA、回归分析和贝叶斯分析等。
第一部分：描述统计（300字）描述统计是对数据集进行基本统计分析的方法。
JMP提供了许多描述统计的功能，如求和、平均值、中位数、最大值、最小值、标准差、方差、频率分布等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行描述统计分析，并在实际案例中演示其应用。
第二部分：假设检验（300字）假设检验是统计学中常用的推断方法，用于判断样本统计量的差异是否显著。
JMP提供了多种假设检验的功能，如t检验、方差分析、卡方检验等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行假设检验，并通过实际案例演示其应用。
还将包括检验假设的原理和注意事项。
第三部分：ANOVA（300字）ANOVA（方差分析）是一种用于比较两个或多个组之间统计差异的方法。
JMP提供了多种ANOVA的功能，如单因素方差分析、双因素方差分析、方差分析的多重比较等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行ANOVA分析，并通过实际案例演示其应用。
第四部分：回归分析（300字）回归分析是用于研究因变量和自变量之间关系的统计方法。
JMP提供了多种回归分析的功能，如线性回归、多项式回归、逐步回归、logistic回归等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行回归分析，并通过实际案例演示其应用。
第五部分：贝叶斯分析（300字）贝叶斯分析是一种基于贝叶斯定理的统计分析方法，用于根据已知信息对未知事件进行推断。
JMP提供了贝叶斯分析的功能，如贝叶斯比例检验、贝叶斯回归分析等。
在这部分的培训中，将介绍如何使用JMP进行贝叶斯分析，并通过实际案例演示其应用。
本次培训将通过理论讲解和实际案例演示相结合的方式进行。
参与培训的学员将有机会亲自操作JMP软件进行练习，并获得实时指导和解答问题的机会。
jmp培训计划
jmp培训计划培训部分一：JMP软件基础目标：通过本部分培训，学员将能够熟练掌握JMP软件的基本操作和功能，并能够利用JMP软件进行数据分析和可视化呈现。
培训内容：1. JMP软件介绍- JMP软件的功能和应用领域- JMP软件的界面和操作方式2. 数据导入和数据准备- 数据格式的转换和处理- 数据的导入和导出3. 数据探索和可视化- 数据的描述统计和数据分布分析- 数据可视化的方法和工具4. 统计分析- 基本统计分析方法- 方差分析和回归分析- 因子分析和聚类分析5. 报告生成- 报告模板的制作- 数据分析结果的呈现和分享培训方式：本部分培训将采用理论讲解和实际操作相结合的方式进行。
每个主题将先进行理论讲解，然后通过案例分析和实际操作来巩固学习效果。
培训时间：本部分培训共计3天，每天培训8小时，共计24小时。
培训部分二：高级数据分析目标：通过本部分培训，学员将能够深入理解统计分析的原理和方法，并能够利用JMP软件进行高级数据分析和建模。
培训内容：1. 统计学基础- 基本统计学原理和方法- 参数估计和假设检验2. 高级统计分析- 方差分析的原理和方法- 回归分析的原理和方法- 时间序列分析3. 数据挖掘- 关联规则挖掘- 聚类分析和分类分析- 预测分析4. 建模与优化- 建模方法和步骤- 优化方法和工具培训方式：本部分培训将采用案例分析和实践操作相结合的方式进行。
通过实际案例分析和模型建立，来巩固学员的学习效果。
培训时间：本部分培训共计2天，每天培训8小时，共计16小时。
培训部分三：应用案例分析目标：通过本部分培训，学员将能够利用JMP软件进行实际案例分析，并能够解决实际问题。
培训内容：1. 实际案例分析- 利用JMP软件进行实际案例分析- 解决实际问题的方法和步骤2. 案例分析报告- 案例分析报告的撰写和分享- 案例分析结果的呈现和推广培训方式：本部分培训将采用实际案例分析和报告撰写相结合的方式进行。
JMP培训教材
量具GR&R：
& GR&R判定准则
DOE ：
& DOE:Design of Experience(试验设计）
DOE主要目的是分析出，那些自变量X显著影响Y，这些自变量X取什么值时将会使Y达 到最佳值；降低异常发生概率，提高产品质量及生产效率。
控制因子： 速度 压力 温度等
X1 X2 X3
制程
响应： 寿命 硬度 Y2 磨损等
DOE：
& 交互作用及意愿函数
最大化
匹配目标值
最小化
无交互作用
交互作用
全因子试验：
& 因子及水平
单击、“实验设计”中“完全析因设计”，并输入响应、因子及水平，出现如下对话框
目标设定
输入因子
因子类型
因子水平
全因子试验：
& 实验排列及数据
输入实验结果
全因子试验：
& 模型拟合
单击“分析”中“拟合模型”，并运行模型。
Y1
u1
u2
噪声因子： 不同人员 不同材料 大气压/湿度等
DOE：
& DOE:Design of Experience(试验设计）
1.因子：可控因子及非可控因子。 2.水平：因子的一个设置，如一个因子是温度，则820℃，860℃等就是其中的两个水平。 3.交互作用：如果在实验过程中一个因子的效果受到另外一个因子的影响，则我们称为这 两个因子有交互作用。 4.中心点：高低水平的中间值＝（高水平＋低水平）/2。 5.随机化：完全随机安排各个试验的顺序，防止未知的不可控因子对响应产生系统影响。 6.复制：一个处理重复试验n次，估计试验误差。 7.区组化：将全部试验划分为若干区或组的方法，降低未知的不可控因子对响应产生系统 影响量(如早班/晚班同时进行高低水平实验)。
常用JMP分析方法培训(一)汇编课件
相关性的分析③
的一种分析手法• 通过管理图的绘制，可以了解工程Input或Output 项目的波动趋势，判断工程是否处于稳定、受控 的状态• 可以通过管理图对工程进行有效的监控，提前发 现工程的异常，并及时采取措施以预防生产出不 良品
• 什么是管理图？• 管理图，即Control Chart，是用于分析工程稳定 性
(DistributionofY)
• Step 1 制作数据表• Step 2 绘制直方图 (DistributionofY) • Step 3 数据分析• 离散值(Outlier)• 正态性(Normality)• Cpk
工程能力Cpk的计算③
相关 以Output项目数据为Y• Step 3 线性相关性分析• X和Y之间是否存在相关性• 相关性的强弱检定• 线性回归方程
• Step 1 制作数据表• Step 2 绘制散点图 (FitYbyX，ScatterPlott))
• 什么是差异性分析？• 差异性 (或同等性) 分析，是在工程发生变更时， 为了分析变更前后Output数据的分布状态是否存在统计意义上的有意差
而进行的分析。差异性分析在变更管理过程中，属于最常用的分析方法之一。
差异性的分析①
• 差异性分析的目的• 分析Input发生变更时，Output数据是否也发生变 更• 差异性分析对象类型• Input数据：非连续型 (Nominal) 变量 • Output数据：连续型、计量型变量• 分析工具：矩形图
• 什么是相关性分析？• 相关性是描述Output项目与Input项目数据之间变 化关系的一种统计分析结果• 相关性主要用于判断在没有发生工程变更
的状态 下，Input数据按照一定规律发生变化时，Output 数据是否也随之发生符合某种规律的变化。• IBIDEN北京通常进行的都是线性相关性
JMP培训
JMP操作应用一
➢ JMP操作应用一、变异性图的制作
JMP操作应用二
➢ JMP操作应用二、柱状图和饼图
JMP操作应用三
➢ JMP操作应用三、分布图
JMP操作应用四
➢ JMP操作应用四、鱼骨图
JMP操作应用五
➢ JMP操作应用五、柏拉图
JMP操作应用六
➢ JMP操作应用六、线性拟合 当变量X随着变量Y的变化而变化时，我们可以通过线性拟合的方式来得出其 对应关系。
18.00-18.20
73 5.313875 5.307475 0.034989 5.202507 5.221987 5.390153 78.45553 78.29697 0.790186 75.92641 75.59344 80.0103
18.20-18.40 325 5.323477 5.323423 0.026477 5.243991 5.248642 5.392869 78.75728 78.75916 0.535422 77.15289 77.04657 80.33318
18.80-19.00 11570 5.411915 5.411797 0.019623 5.352927 5.3393 5.502575 79.68373 79.6866 0.250406 78.93538 78.84147 80.83223
19.00-20.00
bad cell low rsh
2 5.453766 5.453766 0.002051 5.447612 5.452315 5.455216 80.06205 80.06205 0.053316 79.9021 80.02435
JMP功能简介
JMP起始界面
设置各种图表的格式
JMP培训——玩转常用分析图形
质量统计应用方法
之
常用分析图形
JMP中国区
Copyright © 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
内容摘要
欢迎与引言 公司简介 JMP应用入门 统计分析图形的提出及其意义 统计分析图形的分类 典型统计分析图形的应用 实际案例演示 统计软件JMP的特色 交流与问答
Copyright © 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
JMP部分中国地区客户
Intel 华虹NEC 微软 Apple 美国铝业 Dell 日立环球 日立存储 中芯国际 新进半导体 村田电子 日月光半导体 星科金朋
Copyright © 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Copyright © 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
Google搜索结果的启示
20 15 数量
搜索结果
10 5 0
(单位：亿，日期：2009－02－11）
词条 ‘love’
英文 中文 英文 中文 英文 中文 英文 中文
JMP数据表
展开行菜单 隐藏/撤消隐藏 控制面板
展开列菜单
列 = 变量 控制面板
Copyright © 2008, SAS Institute Inc. All rights reserved.
行 = 记录 表 = 数据库
数据网格
“可视化”的提出
Summary of Fit
RSquare RSquare Adj Root Mean Square Error Mean of Response Observations (or Sum Wgts) 0.970281 0.948817 3.385016 65.5 32
之
常用分析图形
JMP中国区
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内容摘要
欢迎与引言 公司简介 JMP应用入门 统计分析图形的提出及其意义 统计分析图形的分类 典型统计分析图形的应用 实际案例演示 统计软件JMP的特色 交流与问答
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JMP部分中国地区客户
Intel 华虹NEC 微软 Apple 美国铝业 Dell 日立环球 日立存储 中芯国际 新进半导体 村田电子 日月光半导体 星科金朋
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行 = 记录 表 = 数据库
数据网格
“可视化”的提出
Summary of Fit
RSquare RSquare Adj Root Mean Square Error Mean of Response Observations (or Sum Wgts) 0.970281 0.948817 3.385016 65.5 32
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▪ 分析Input发生变更时，Output数据是否也发生 变更
►差异性分析对象类型
▪ Input数据：非连续型（Nominal）变量 ▪ Output数据：连续型、计量型变量
►分析工具：矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
2007-3-12
10
差异性的分析③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
►Step 3 数据分析
▪ 离散值(Outlier) ▪ 正态性(Normality) ▪ Cpk
2007-3-12
6
工程能力Cpk的计算④
►离散值的形态
Boxplots
Normal Prob. Plot
►非正态分布的形态
Boxplot
Histogram
Normal Prob. Plot
Scatterplot
▪ 分析数据与规格的关系 ▪ 分析数据的分布 ▪ 确认工程能力——估计良品率
►Cpk分析对象类型
▪ 可以是工程Input或Output项目 ▪ 必须是连续型、计量型变量
►分析工具：直方图(Distribution of Y)
2007-3-12
5
工程能力Cpk的计算③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制直方图（Distribution of Y）
常用JMP数据分析方法 （一）
——技术工程师基本技能培训系列
2007-3-12
1
培训目的
►了解技术工作常用的数据分析 ►掌握使用JMP软件进行分析的具体方法
2007-3-12
2
培训内容
日常工作内容 ►生产线日常维护
▪ 工程能力确认 ▪ 异常调查及改善
►变更管理
▪ 材料变更 ▪ 设备变更 ▪ 条件变更 ▪ 产品变更
▪ IBIDEN北京通常进行的都是线性相关性的检定。
2007-3-12
ห้องสมุดไป่ตู้
12
相关性的分析②
►相关性分析的目的
▪ 分析Input发生变化时，Output数据是否也发生 同样的变化
▪ 分析是否可以通过控制Input项目来控制Output 项目
►相关性分析对象类型
▪ Input数据：连续型、计量型变量 ▪ Output数据：连续型、计量型变量
2007-3-12
14
管理图的制作①
►什么是管理图？
▪ 管理图，即Control Chart，是用于分析工程稳定 性的一种分析手法
▪ 通过管理图的绘制，可以了解工程Input或 Output项目的波动趋势，判断工程是否处于稳定、 受控的状态
▪ 可以通过管理图对工程进行有效的监控，提前发 现工程的异常，并及时采取措施以预防生产出不 良品
CpU
USL 3s
x
Cpk
min(CpU
, CpL)
min
USL 3s
x
,
x
LSL 3s
USL：规格上限 upper spec limit LSL：规格下限 lower spec limit
xbar：全体数据的平均值
2007-3-12
s： 全体数据的标准偏差
4
工程能力Cpk的计算②
►Cpk分析的目的
►分析工具：散点图（Fit Y by X，Scatter Plot）
2007-3-12
13
相关性的分析③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制散点图（Fit Y by X，Scatter Plot）
▪ 以Input项目数据为X ▪ 以Output项目数据为Y
►Step 3 线性相关性分析
▪ X和Y之间是否存在相关性 ▪ 相关性的强弱检定 ▪ 线性回归方程
2007-3-12
这是百 分数
8
差异性的分析①
►什么是差异性分析？
▪ 差异性（或同等性）分析，是在工程发生变更时， 为了分析变更前后Output数据的分布状态是否存 在统计意义上的有意差而进行的分析。差异性分 析在变更管理过程中，属于最常用的分析方法之 一。
2007-3-12
9
差异性的分析②
►差异性分析的目的
2007-3-12
15
管理图的制作②
►管理图的形态
▪ X-Rs图 ▪ Xbar-R图
►管理图的分析对象
▪ 可以是Input或者Output项目 ▪ 必须是连续性、计量型数据
►分析工具
▪ Distribution of Y ▪ Control Chart
2007-3-12
16
管理图的制作③
►Step 1 制作数据表*1
Boxplot
Histogram
分布
Normal Prob. Plot
Trend Chart
2007-3-12
Histogram
Point
①出现离散值时，要针对发生原因进
行分别处理：删除或保留
②出现非正态分布时，要进行原因分
析
7
工程能力Cpk的计算⑤
►Cpk相关估计
▪ 数据分布图形
▪ 不良率的估计
2007-3-12
17
管理图的制作④
►管理图的推移管理
▪ 中心值管理与上下限管理 ▪ 周期性 ▪ 工程项目的监控与预管理图
2007-3-12
18
各种分析曲线的形态
LSL
USL
Hole_Diameter
470 480 490 500 510 520 530
Normal(500.475,3.02383)
►Step 2 绘制直方图*2 （Distribution of Y） ►Step 3 绘制管理图（Control Chart）
►Step 4 数据分析
▪ 稳定性：离散值以及单侧九连 ▪ 计算LCL和UCL
UCL x 3 LCL x 3
*1：数据表必须按照时间的顺序进行排列 *2：直方图绘制后，也需要进行离散值、正态性的分析确认
2007-3-12
常用的分析手法 ►工程能力Cpk的计算 ►差异性的分析 ►相关性的分析 ►管理图的制作
3
工程能力Cpk的计算①
►什么是Cpk？
▪ Cpk是工程能力指数（Process Capability Index） 的一种，用于描述数据的平均值以及波动性与规 格上、下限之间的关系
CpL
x
LSL 3s
▪ 以Input项目数据为X ▪ 以Output项目数据为Y
►Step 3 数据分析 什么是有意差？
▪ 标准偏差的有意差检证 ▪ 平均值的有意差检证
2007-3-12
11
相关性的分析①
►什么是相关性分析？
▪ 相关性是描述Output项目与Input项目数据之间 变化关系的一种统计分析结果
▪ 相关性主要用于判断在没有发生工程变更的状态 下，Input数据按照一定规律发生变化时， Output数据是否也随之发生符合某种规律的变化。
►差异性分析对象类型
▪ Input数据：非连续型（Nominal）变量 ▪ Output数据：连续型、计量型变量
►分析工具：矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
2007-3-12
10
差异性的分析③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制矩形图（Fit Y by X，Box Plot）
►Step 3 数据分析
▪ 离散值(Outlier) ▪ 正态性(Normality) ▪ Cpk
2007-3-12
6
工程能力Cpk的计算④
►离散值的形态
Boxplots
Normal Prob. Plot
►非正态分布的形态
Boxplot
Histogram
Normal Prob. Plot
Scatterplot
▪ 分析数据与规格的关系 ▪ 分析数据的分布 ▪ 确认工程能力——估计良品率
►Cpk分析对象类型
▪ 可以是工程Input或Output项目 ▪ 必须是连续型、计量型变量
►分析工具：直方图(Distribution of Y)
2007-3-12
5
工程能力Cpk的计算③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制直方图（Distribution of Y）
常用JMP数据分析方法 （一）
——技术工程师基本技能培训系列
2007-3-12
1
培训目的
►了解技术工作常用的数据分析 ►掌握使用JMP软件进行分析的具体方法
2007-3-12
2
培训内容
日常工作内容 ►生产线日常维护
▪ 工程能力确认 ▪ 异常调查及改善
►变更管理
▪ 材料变更 ▪ 设备变更 ▪ 条件变更 ▪ 产品变更
▪ IBIDEN北京通常进行的都是线性相关性的检定。
2007-3-12
ห้องสมุดไป่ตู้
12
相关性的分析②
►相关性分析的目的
▪ 分析Input发生变化时，Output数据是否也发生 同样的变化
▪ 分析是否可以通过控制Input项目来控制Output 项目
►相关性分析对象类型
▪ Input数据：连续型、计量型变量 ▪ Output数据：连续型、计量型变量
2007-3-12
14
管理图的制作①
►什么是管理图？
▪ 管理图，即Control Chart，是用于分析工程稳定 性的一种分析手法
▪ 通过管理图的绘制，可以了解工程Input或 Output项目的波动趋势，判断工程是否处于稳定、 受控的状态
▪ 可以通过管理图对工程进行有效的监控，提前发 现工程的异常，并及时采取措施以预防生产出不 良品
CpU
USL 3s
x
Cpk
min(CpU
, CpL)
min
USL 3s
x
,
x
LSL 3s
USL：规格上限 upper spec limit LSL：规格下限 lower spec limit
xbar：全体数据的平均值
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s： 全体数据的标准偏差
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工程能力Cpk的计算②
►Cpk分析的目的
►分析工具：散点图（Fit Y by X，Scatter Plot）
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相关性的分析③
►Step 1 制作数据表
►Step 2 绘制散点图（Fit Y by X，Scatter Plot）
▪ 以Input项目数据为X ▪ 以Output项目数据为Y
►Step 3 线性相关性分析
▪ X和Y之间是否存在相关性 ▪ 相关性的强弱检定 ▪ 线性回归方程
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这是百 分数
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差异性的分析①
►什么是差异性分析？
▪ 差异性（或同等性）分析，是在工程发生变更时， 为了分析变更前后Output数据的分布状态是否存 在统计意义上的有意差而进行的分析。差异性分 析在变更管理过程中，属于最常用的分析方法之 一。
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差异性的分析②
►差异性分析的目的
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管理图的制作②
►管理图的形态
▪ X-Rs图 ▪ Xbar-R图
►管理图的分析对象
▪ 可以是Input或者Output项目 ▪ 必须是连续性、计量型数据
►分析工具
▪ Distribution of Y ▪ Control Chart
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管理图的制作③
►Step 1 制作数据表*1
Boxplot
Histogram
分布
Normal Prob. Plot
Trend Chart
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Histogram
Point
①出现离散值时，要针对发生原因进
行分别处理：删除或保留
②出现非正态分布时，要进行原因分
析
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工程能力Cpk的计算⑤
►Cpk相关估计
▪ 数据分布图形
▪ 不良率的估计
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管理图的制作④
►管理图的推移管理
▪ 中心值管理与上下限管理 ▪ 周期性 ▪ 工程项目的监控与预管理图
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各种分析曲线的形态
LSL
USL
Hole_Diameter
470 480 490 500 510 520 530
Normal(500.475,3.02383)
►Step 2 绘制直方图*2 （Distribution of Y） ►Step 3 绘制管理图（Control Chart）
►Step 4 数据分析
▪ 稳定性：离散值以及单侧九连 ▪ 计算LCL和UCL
UCL x 3 LCL x 3
*1：数据表必须按照时间的顺序进行排列 *2：直方图绘制后，也需要进行离散值、正态性的分析确认
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常用的分析手法 ►工程能力Cpk的计算 ►差异性的分析 ►相关性的分析 ►管理图的制作
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工程能力Cpk的计算①
►什么是Cpk？
▪ Cpk是工程能力指数（Process Capability Index） 的一种，用于描述数据的平均值以及波动性与规 格上、下限之间的关系
CpL
x
LSL 3s
▪ 以Input项目数据为X ▪ 以Output项目数据为Y
►Step 3 数据分析 什么是有意差？
▪ 标准偏差的有意差检证 ▪ 平均值的有意差检证
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相关性的分析①
►什么是相关性分析？
▪ 相关性是描述Output项目与Input项目数据之间 变化关系的一种统计分析结果
▪ 相关性主要用于判断在没有发生工程变更的状态 下，Input数据按照一定规律发生变化时， Output数据是否也随之发生符合某种规律的变化。