Minitab 常用操作说明
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！。
Minitab各功能操作说明
统计 > 质量工具 > 量具研究 > 量具 R&R 研究（嵌套）（破坏性试验）数据的要求：对数据进行排列，以使每一行都包含部件名或部件号、操作员以及实测测量值。
部件和操作员可以是文本或数字。
部件嵌套在操作员中，因为每名操作员都测量唯一的部件。
要设置并随机排列工作表，请参阅创建量具 R&R 研究工作表。
注如果您使用破坏性试验，则必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高，以致于可以把它们当作是同一部件。
在下面的示例中，Daryl 的部件号 1 是与 Beth 的部件号 1 完全不同的部件。
部件号操作员测量值部件号操作员测量值1 Daryl 1.48 1 Daryl 1.481 Daryl 1.43 1 Daryl 1.432 Daryl 1.83 2 Daryl 1.832 Daryl 1.83 2 Daryl 1.833 Daryl 1.53 3 Daryl 1.533 Daryl 1.52 3 Daryl 1.524 Beth 1.38 1 Beth 1.384 Beth 1.78 1 Beth 1.785 Beth 1.33 2 Beth 1.33... ... ... ... ... ...量具R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行。
您可以使用[7]中介绍的方法估计任何缺失的观测值。
缺失数据：量具 R&R 研究需要平衡设计（每个单元格的观测值个数相同）和仿行来计算方差分量。
如果出现缺失数据，则可能需要对缺失观测值进行估计。
有关估计的方法，请参见[7]。
估计了缺失观测值后，便可将数据作为平衡设计进行分析。
指定量具公差及量具变异：研究变异：输入要在会话窗口输出的研究变异列中使用的倍数。
默认倍数是 6，这是捕获过程测量的 99.73% 所需的标准差个数。
过程公差：输入已知公差极差（规格上限 - 规格下限）、规格下限或规格上限。
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常用操作简介
“根据标本各作业者是否进行相互不同的
测量0 ? ”而说的.
__UCL=0.351 XLC=L0=.0- 00.1348
对于标本,各作业者的测量值相同为好. -2
Average
2
0
-2 1
Measurement by Part
2
3
4
5
6
重复性
0.03997 3.39
再现性
0.05146 4.37
Operator
0.05146 4.37
部件间
1.08645 92.24
合计变异
1.17788 100.00
过程公差 = 2
研究变异
来源
标准差(SD) (6 * SD)
合计量具 R&R 0.30237 1.81423
重复性
0.19993 1.19960
Paratoo图
29 Oct 2009
10
Controls
饼图
29 Oct 2009
11
散点图 Controls
29 Oct 2009
12
Controls
五、SPC控制图
目标
理解控制图的基本原理，确认过程稳定性 I Chart for C1
39
主要内容
• 控制图
34
• 统计过程控制
• 过程判异原则
与R Chart相反，脱离管理界限线越多越好.
-2 12
3456
7 8 9 10
Part
29 Oct 2009
36
Controls
可变数据MSA
Minitab 图表分析
Gage R&R (ANOVA) for Measurement
MiniTab使用说明(中文)
Minitab
删除 Cell(s) 的数据 – 下端的 cell 移动 复制 Cell(s) 粘贴 Cell(s) LinK粘贴 Link 管理 选择所有 cell 编辑最后操作的对话框
<资料输入及删除> 资料输入及删除>
打开命令编辑器 一般选项
指定变量名 : 在 C1(Col名) 下端的 cell 上输入变量名。 输入 Data : 把数据和文字输入到下端的 cell 上 但，要是先输入 数值把变量属性变更为数值变量后不能输入文字。 删除 Data : 把相关 cell 用鼠标 drag 后按 Del 键 相关 cell 的内容被删除掉，并且下端的 cell 向上移动。
练习)在 AUTO.MTW上 1) 删除 4,5 Row后把 C4, C5的 DATA 变更为 234 2) 把 C2 Col 移动到 C5 3) 把 C4 Column Size 变更为 12
<6>
Minitab 菜单(Manip) 菜单(Manip)
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 把列上内容复制到其它列上 把一列以上的数据移到多个列上 把多个列上的数据合成一个列 交换行和列的位置 对齐排列数据 数据上注明序位 删除特定列的行 删除行、常数、行列 把多个列的文字数据合并为一个列 数据按变换条件交换 变更 Data的属性 把数据在Session窗口里输出
录
1 8 17 28 35 52 59 71 73 76 88
1. Minitab 的操作
什么是 Minitab ?
Minitab操作
操作
1
Box pl ot of Pul se 2
Pulse2
在Graph variables文 本框中输入数 据列
2
1 140
2
3 4
130 120 110 100 90 80 70 60 50 Panel variable: Sex
箱形图Boxplot案例
概述数据列为受测试者心跳次数，Sex数据列代表受测试者性 别:1=Male,2=Female.
箱形图Boxplot案例
Lower Limit: Upper Limit: Outliers异常点
1 140 130 120 110
Q1 - 1.5 (Q3 - Q1) Q3 + 1.5 (Q3 - Q1) 须线延伸到上限以内的 最高值
Box pl ot of Pul se 2
2
Q3-第三个四分位数
数据见 2-Can.MTW
重量 的直方图
正态 0.10
设备 1 2 均值 344.3 345.3 标准差 N 4.091 50 4.617 50
0.08
0.06
密度
0.04 0.02 0.00 332 336 340 344 重量 348 352 356
2.3.3 箱形图
１、描述变量的分布 特征
2.1
2.1.1 新建
文件操作技巧
2.1.2 打开-项目
2.1.2 打开-工作表
2.1.2 打开-工作表
2.1.2 打开-图片
2.1.3 保存——项目
2.1.3 保存——项目
2.1.3 保存——工作表
2.1.4、 关闭——工作表
2.2 数据操作技巧
2.2.1 建立子工作表
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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Confidential
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1.1. Boxplot 離散值確認 • GraghBoxplotOne Y/Simple
Measure
Boxplot of Measure
3.162
3.160
3.158
3.156
3.154
3.152
3.150
無離散值
Boxplot of measure
Confidential
Page:9/43
1.4. 以Capability Analysis 來確認Cpk & Sigma Level 首先需先確認其是否為常態分配(同1.2量測值是否 呈常態分配確認）
Probability Plot of measure
Normal
99 Mean 4.217 StDev 0.005622 N 32 AD 1.572 P-Value <0.005
Exp. Overall Performance PPM > LSL* 0.00 PPM < USL* 38.33 PPM Total 38.33
• 若數據為短期：CPK=1.32 sigma lever=Z.Bench=3.95 • 若數據為長期：CPK=1.32 sigma lever=Z.Bench+1.5=5.45
transformed data
Within Overall Potential (Within) Capability Z.Bench 3.95 Z.LSL 6.52 L 3.95 Cpk 1.32 Overall Capability Z.Bench Z.LSL L Ppk Cpm 3.95 6.52 3.95 1.32 *
Confidential
Page:23/43
2.2.2 Boxplot 離散性確認 • GraghBoxplotOne Y/with group
Measure
Boxplot of Measure
3.162
3.160
3.158
3.156
3.154
3.152
3.150
無離散值
Boxplot of measure
Normal test
CPK確認
Confidential
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2.2 2-sample的數據
2-sample的數據分析如下
Boxplot 離散性確認
Normal test
差 異 分 析
標准差檢定
標准差檢定
Confidential
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2.2.1 sample size確定
3.2 准確性及線結評估
Confidential
Page:31/43
Confidential
Page:32/43
Confidential
Page:33/43
3.3 重復性及再現性評估
Confidential
Page:34/43
Confidential
Page:35/43
Confidential
0.005975
Lambda (using 95.0% confidence) Estimate -5.00 * * -5.00
0.005950
Lower CL Upper CL Rounded Value
0.005925
StDev
0.005900
0.005875
0.005850 -5.0 -2.5 0.0 Lam bda 2.5 5.0
LSL
Process Data LSL 0.64 Target * USL 0.72 Sample Mean 0.683906 Sample N 32 StDev(Within) 0.00895598 StDev(Overall) 0.00895598
USL Within Overall
Potential (Within) Capability Z.Bench 4.03 Z.LSL 4.90 L 4.03 Cpk 1.34 Overall Capability Z.Bench Z.LSL L Ppk Cpm 4.03 4.90 4.03 1.34 *
Process Capability of Mea
Using Box-Cox Transformation With Lambda = -5
USL* Process Data LSL 1.84 Target * USL 1.9 Sample Mean 1.87603 Sample N 32 StDev(Within) 0.00591975 StDev(Overall) 0.00591975 After Transformation LSL* Target* USL* Sample Mean* StDev(Within)* StDev(Overall)* 0.0474145 * 0.0403861 0.0430389 0.0006708 0.0006708 LSL*
Percent
60 50 40 30 20 10 5
60 50 40 30 20 10 5
1
1
4.200
4.205
4.210
4.215 m easure
4.220
4.225
4.230
P-value > 0.05, 量測值呈 “常態分配”
P-value < 0.05, 量測值非 “常態分配”
通過P-value是否大於0.05來判定是否為常態分布.
4.230
4.225
4.220
m easure
4.215
4.210
4.205
有離散值
Confidential
Page:4/43
1.1. Boxplot 離散值確認
從Boxplot 確認是否有Outlier, 若有的話需再確認其是否已out spec (有無異常).
Confidential
Page:5/43
Confidential
Page:19/43
分別填入Cpk & Sigma Level (Overall Capability Z Bench + 1.5)
最後將mini tab 分析結果做綜合判斷
Confidential
Page:20/43
2. CAR 報告中操作說明.
2.1 1-sample的數據 1-sample的數據分析同item 1 Boxplot 離散性確認
1.2. 量測值是否呈常態分配確認 • StatBasic Statistic Normality test
Confidential
Page:6/43
Probability Plot of Measure
Normal
99 Mean 3.156 StDev 0.002893 N 32 AD 0.574 P-Value 0.125
1
1
4.200
4.205
4.210
4.215 m easure
4.220
4.225
4.230
3.150
3.152
3.154
3.156 3.158 Measure
3.160
3.162
3.164
Confidential
Page:10/43
1.4.1. 當量測值為常態分配 • StatQuality ToolsCapability Analysis Normal
Page:2/43
1. 產品尺寸評估方式說明
1. 以Boxplot 確認量 測值內是否有離散 值
2. 以Normality Test 確認量測值是否呈 常態分配 3. 以1-sample T 檢定 量測值是否與目標 值相符
4. 以Capability Analysis 來確認Cpk & Sigma Level
Probability Plot of measure
Normal
99 Mean 4.217 StDev 0.005622 N 32 AD 1.572 P-Value <0.005
95 90 80 70
95 90 80 70
Percent
3.150 3.152 3.154 3.156 3.158 Measure 3.160 3.162 3.164
99 Mean 3.156 StDev 0.002893 N 32 AD 0.574 P-Value 0.125
Probability Plot of Measure
Normal
95 90 80 70
95 90 80 70
Percent
Percent
60 50 40 30 20 10 5
60 50 40 30 20 10 5
4.230
4.225
4.220
m easure
4.215
4.210
4.205
有離散值
Confidential
Page:24/43
2.2.2 Normal Test(同item 1.2) • StatBasic Statistic Normality test
Confidential
Page:25/43
Exp. Overall Performance PPM < LSL 0.47 PPM > USL 27.87 PPM Total 28.35
• 若數據為短期：CPK=1.34 sigma lever=Z.Bench=4.93 • 若數據為長期：CPK=1.34 sigma lever=Z.Bench+1.5=6.43
可分別得到Cpk & Z Bench
0.648
Observed Performance PPM < LSL 0.00 PPM > USL 0.00 PPM Total 0.00