MINITAB技术汇总

MINITAB-16技术汇总

一、箱线图

箱线图可从一个阶段（前半年）到下一个阶段（后半年）的状态提升，显示直观的效果图，例如缺陷数的箱线图，图1为源数据，图2为选择项，图3为结果图，下文不特殊说明，每种技术3张图均为以上设置。

图1

图2

图3

鼠标悬停在箱体内，可以显示中位数、四分卫数和均值箱体框，这里以不同阶段的缺陷数为例，从上图可以清晰看见缺陷数的改进提升效果。

二、控制图

2.1 标准控制图

控制图的使用方法非常简单，均值、上限（均值+3倍标准差），下限（均值-3倍标准差），下限因为是单纯的减法，所以可能导致某些数据为负（此种情况通常出现在标准差较大），可以通过控制图中的设置将下限设置为0，即下限不会出现负数的情况。

这里以需求阶段生产率为例，见下图：

图1

图2

图3

控制图的判异原则一般有，1）点子出界、2）6点都呈现往上或下、3）9点都在同一侧，4）14点交替上升下降。

2.2 分阶段控制图

本章具体介绍控制图和分阶段的控制图，以下为分阶段的控制图介绍：

分阶段的控制图，具体好处是直观的显示稳定的生产率之前和之后的比较，数据的律动情况和上下限都能一目了然。

图1

图2

图3

从以上图形，可以明显看出之前和之后的标准差、均值对比，对两阶段的不同图形也能直观反映在同一张控制图上，对于过程改进的之前和之后效果图，尤为直观。

三、正态分布图

正态分布，作为检验一组数据是否呈正态分布，一般是SPC（统计过程控制）的先导步骤。图1

源数据省略

图2

图3

从上图可见，P值=0.172>0.05，所以总生产率是呈正态分布的。

四、单因子方差分析

单因子方差分析，通常是为了找出Y值到底是受哪种因子影响，这些因子是否可以分组，如果他们是纠缠在一起的一组数据（比如各因子没有呈现单独的关系），那么可能需要继续往下探究各个因子的子因子是否能够分组，如果到了最低层的因子依然没有呈现显著的不同，那么这组数据就需要舍弃掉，因为他们是同一类的数据。MINITAB中X值通常以数字代表进行分析，比如下例中我们需要洞察生产率是否受行业、模型和编程语言的分组影响，那么我们就将客户行业设置为1，模型设置为2，编程语言设置为3。

图1

Y值=生产率

X值分别=客户行业、生命周期模型、不同的编程语言

图2

图3

总生产率与客户行业

来源自由度 SS MS F P

客户行业 2 686 343 0.27 0.763

误差 54 68064 1260

合计 56 68750

S = 35.50 R-Sq = 1.00% R-Sq（调整） = 0.00%

均值（基于合并标准差）的单组 95% 置信区间

水平 N 均值标准差 ---+---------+---------+---------+------

1 19 190.67 28.35 (----------------*---------------)

2 22 182.47 39.12 (--------------*---------------)

3 16 185.98 37.82 (-----------------*-----------------)

---+---------+---------+---------+------

170 180 190 200

合并标准差 = 35.50

通过上图可知：P值=0.763>0.05，所以总生产率和客户行业无关。

五、图形化汇总

图形化汇总，可以从图中清楚的观察到，均值、标准差和百分比的可能性值，对于单值的分析非常适用。

图1

图2

图3

从图形化汇总可见：最小值和最大值，均值，标准差，正态性检验P值。

六、帕累托分析

帕累托分析，即20/80原则，一般适用于从所有影响因素中找出最关键的几项，通常是百分之二十的因素导致了百分之八十的问题。

图1

源数据省略，一般为单列统计出现的问题次数

图2

图3

七、双样本T检验

双样本T检验，适用于两个过程之间的显著变化统计，用值的形式显示于计算图表中。图1

源数据省略，一般是不同的两组数据，在过程之前和之后的统计

图2

图3

双样本 T 检验和置信区间: 2014年前三月验收缺陷率, 部署后验收缺陷率

2014年前三月验收缺陷率与部署后验收缺陷率的双样本 T

N 均值标准差均值标准误

2014年前三月验收缺陷率 12 0.8175 0.0357 0.010

部署后验收缺陷率 20 0.5604 0.0413 0.0092

差值 = mu (2014年前三月验收缺陷率) - mu (部署后验收缺陷率)

差值估计值: 0.2500

差值的 95% 置信区间: (0.2216, 0.2784)

差值 = 0 (与≠) 的 T 检验: T 值 = 18.07 P 值 = 0.000 自由度 = 26

从上述结果可见P值=0<0.05，所以验收缺陷率在部署前后有显著的变化。

八、卡方检验

卡方检验，当需要比较的两组数据都为离散数时，通常采用卡方检验判断数据组之间是否存在强弱的关系。

图1

源数据省略，当两组数据都为离散型数据时

图2

图3

将Y值和X值分别赋值，例如：Y=复用率

X=注释问题、代码规范性问题、提交版本问题。

列表统计量: 复用率, 提交版本问题

行: 复用率列: 提交版本问题

提交不提交

正确正确全部

低 2 2 4

高 2 2 4

中 0 3 3

全部 4 7 11

单元格内容: 计数

Pearson 卡方 = 1.238, DF = 2, P 值 = 0.308

似然比卡方 = 2.310, DF = 2, P 值 = 0.189

从以上卡方分析可见，P值=0.308>0.05，所以提交版本问题和复用率没有关系。列表统计量: 复用率, 代码规范性问题

行: 复用率列: 代码规范性问题

不规范规范全部

低 2 2 4

高 2 2 4

中 0 3 3

全部 4 7 11

单元格内容: 计数

Pearson 卡方 = 1.362, DF = 2, P 值 = 0.035

似然比卡方 = 2.260, DF = 2, P 值 = 0.089

从以上卡方分析可见，P值=0.035<0.05，所以代码规范性问题和复用率有关系。

列表统计量: 复用率, 代码注释问题

行: 复用率列: 代码注释问题

注释注释不

正确正确全部

低 2 2 4

高 2 2 4

中 0 3 3

全部 4 7 11

单元格内容: 计数

Pearson 卡方 = 1.857, DF = 2, P 值 = 0.162

似然比卡方 = 1.312, DF = 2, P 值 = 0.145

从以上卡方分析可见，P值=0.162>0.05，所以代码注释问题和复用率没有关系。

九、过程能力指数CPK

过程能力指数CPK，一般为判断实际的过程能力是否达到了组织的目标，或者客户声音的一种判断图形。

图1

源数据省略，将实际的过程绩效带入工具，将客户或组织的目标要求设定为CPK的上下限。

图2

图3

通过对项目编码阶段生产率和公司编码能力范围进行CPK分析，可见该项目编码阶段生产率的能力指数CPK=1.27。说明该项目的编码生产率过程能力指数为强。

CPK判断准则为下图：

这里再对CPK和PPK进行一个差别说明：

关于Cpk与Ppk的关系，这里引用QS9000中PPAP手册中的一句话：“当可能得到历史的数据或有足够的初始数据来绘制控制图时（至少100个个体样本），可以在过程稳定时计算Cpk。对于输出满足规格要求且呈可预测图形的长期不稳定过程，应该使用Ppk。”

所谓PPK，是进入大批量生产前，对小批生产的能力评价，一般要求≥1.67；而CPK，是进入大批量生产后，为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降，且为保证与小批生产具有同样的控制能力，所进行的生产能力的评价，一般要求≥1.33；一般来说，CPK需要借助PPK的控制界限来作控制。

十、拟合回归

拟合回归，一般为制作PPM模型计算不同变量联系的一种技术，该技术提供了变量之间的计算公式。

图1

源数据省略，这里以需求阶段的缺陷数和项目总规模（代码行数）进行拟合回归分析。

图2

响应Y：项目总规模，预测变量X：需求阶段缺陷数。图3

使用Minitab回归拟合分析后，从上图可见，需求阶段质量的回归方程式为：

38.56+0.000475*项目总规模。

标准差预判为：（75-66）/6=1.5。

十一、相关性分析（Pearson检验）

相关性分析，主要目的是查看两组因子之间是否有联系，通常以Pearson指数来判定他们之间联系的强弱关系，从这点来看，Pearson指数和CPK指数有异曲同工之妙，只是前者是查看相关性强弱的指数，后者是查看过程能力的指数。

图一

图二

图三

相关: 合同额, 总工时

合同额和总工时的 Pearson 相关系数 = 0.631

P 值 = 0.001

从以下的判断说明可以看出，0.631在0.6-0.8之间，为强相关关系。

（判断说明：

相关系数的绝对值越大，相关性越强，相关系数越接近于1或-1，相关度越强，相关系数越接近于0，相关度越弱。

通常情况下通过以下取值范围判断变量的相关强度：

相关系数0.8-1.0 极强相关

0.6-0.8 强相关

0.4-0.6 中等程度相关

0.2-0.4 弱相关

0.0-0.2 极弱相关或无相关。）

怎样用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述 一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据

——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。 假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.

Minitab帮助基础知识(doc 14页)

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Minitab 帮助目录 1、File 文件 New - opens a new worksheet or project 新建- 打开一个新的工作表或项目 Open Project - opens a project file 打开项目–打开一个项目文件 Save Project - saves the current project 保存项目–保存当前的项目 Save Project As - saves the current project with a different name 另存项目为–用一个不同的名字另存当前的项目文件 Project Description - edits a description of the current project 方案描述–编辑当前的项目描述 Open Worksheet - copies data from a file (Minitab, Excel, Lotus, text, and others), replacing the current worksheet 打开工作表–从一个文件中（Minitab, Excel, Lotus, text, and others）复制数据，替代当前的工作表 Query Database (ODBC) - imports data from a database file, such as one saved by Microsoft Access, Oracle, Sybase, or SAS into the Minitab worksheet 咨询数据库（ODBC）- 从一个数据库文件输入数据，例如由Microsoft Access, Oracle, Sybase, or SAS存入Minitab的工作表。 Save Current Worksheet - saves the current worksheet in an existing MTW or MTP file 保存当前的工作表–保存当前的工作表到一个现有的MTW或者MTP文件中。 Save Current Worksheet As - saves worksheet data in a file, with a choice of many different file formats 另存当前的工作表为–保存工作表中的数据到一个文件，可选择许多不同文件格式 Close Worksheet - closes the current worksheet 关闭工作表–关闭当前的工作表 Open Graph - opens a Minitab graph (MGF) file

如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述 一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

Minitab应用基础知识

Minitab应用基础知识 一、 Minitab界面和基本操作介绍 (1) 1.1 Minitab界面 (1) 1.2 工具栏的介绍 (2) 1.3 常用菜单与命令 (2) 1.4 数据类型 (3) 1.5 数据类型的转换 (3) 1.6 数据类型的堆积 (4) 1.7 数据块的堆积 (4) 1.8 转置栏 (5) 二、Minitab之常用图形 (6) 2.1鱼骨图 (6) 2.2 柏拉图 (8) 2.3 散布图 (11) 2.4 直方图 (13) 三、 Minitab在控制图中的应用 (15) 3.1 计量型控制图 (16) 3.1.1 Xbar-R做法 (16) 3.1.2 Xbar-s做法 (19) 3.1.3 I-MR图做法 (21) 3.2计数型控制图 (24) 3.2.1 p图做法 (24) 3.2.2 np图做法 (26) 3.2.3 c图做法 (28) 3.2.4 u图做法 (31) 附录一 (33)

一、Minitab界面和基本操作介绍 1.1 Minitab界面 打开文件 Session Window: 分析结果输出窗口 同一时间只能激活一个窗口，每一个窗口可以单独储存。

1.2 工具栏的介绍 1.3 常用菜单与命令

1.4 数据类型 1.5 数据类型的转换 Select: Data > Change Data Type > Text to Numeric

1.6 数据类型的堆积 Select: Data > Stack > Stack Columns 1.7 数据块的堆积 Select: Data > Stack > Stack Blocks of Columns

用minitab软件进行测量的说明

用MINITAB软件进行测量系统分析 质量部陈志明 摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。 关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA） 一测量系统分析概述 测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。 测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。 测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。 通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。 二测量系统分析流程及方法 测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。 测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。 量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。 为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工

Minitab DOE数据分析

————— 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)

MINITAB软件入门

MINITAB软件入门 《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》是minitab软件（中文版）的入门书，也是非统计专业大学生学习使用统计方法解决实际问题的敲门砖。《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》主要介绍了使用minitab软件进行参数估计、假设检验、方差分析、回归分析、生存分析/可靠性、类别变量（属性数据）分析、过程控制以及图表分析等内容。书中详述了如何通过minitab软件方便地实施多种实用的统计方法，包括：同时控制两类错误的概率条件下选取最小样本量的方法、随机效应的方差分析、最佳子集回归、广义logistic回归模型的求解、多重对应分析、寿命回归等。为了适应非统计专业大学生的实际情况，本书先以通俗的文笔介绍每种统计方法，然后讲述用软件实施统计方法的要领，再通过实例演示实施统计方法的步骤，最后通过练习题达到巩固所学知识的效果。由于本书避免理论推导，所用的中文版minitab软件通过菜单发布指令，避免遇到生僻的统计专业的英文术语，学习起来更为方便。 《MINITAB软件入门：最易学实用的统计分析教程》可作为高等院校理、工、农、医和部分文科（例如经济管理类）的本专科大学生的教学用书或参考书，也可以作为实际工作者使用统计方法的工具书，同时还可以作为质量工程师职业资格考试的参考书和继续教育用书。 目录 序言 前言 第一章预备知识 1.1 统计基础知识回顾 1.1.1 总体与样本

1.1.2 常用分布 1.2 minitab功能简介 1.2.1 minitab简介 1.2.2 注意事项 1.3 数据管理功能 1.3.1 生成工作表 1.3.2 数据菜单功能举例 1.3.3 计算菜单的部分功能 1.4 minitab的简单统计功能 1.5 关于minitab教程和协助 1.5.1 \教程"的用法 1.5.2 \协助"的用法 小结 练习题 第二章参数估计 2.1 正态总体均值的估计 2.1.1 已知方差对均值的估计 2.1.2 未知方差时单总体均值的估计 2.1.3 双总体均值差的估计（方差相等）2.1.4 双总体均值差的估计（方差不相等）2.2 正态总体方差的估计 2.2.1 单总体方差估计 2.2.2 连续非正态总体方差的估计 2.3 比率的估计 2.3.1 单比率估计

minitab基础知识

第一章基础知识 第一节数据类型及设置 在MINITAB系统中，有3种基本数据类型供用户选择，分别是：数值型数据、文本型数据和日期/时间型数据。 一般来说，不同类型的数据应采用不同的统计分析方法进行数据分析。所以，在应用MINITAB统计分析软件之前，应能够有效地识别不同类型的数据。 1.1.1 数值型(Numeric)数据 ⑴计量数据（Measurement Data） 计量数据，为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。假如一个数据的所有可能取值充满数轴上一个区间(a，b)，则称这样的数据为计量数据，其中a可以是-∞，b可以是+∞，通常称这类数据是连续数据(Continuous Data)。这种类型的数据往往既可以取整数、小数、分数，有时候（虽然不是全部）还可以取负数。例如：长度、重量、温度、湿度、体积、误差、速度、时间、寿命等等。它的统计分析与连续随机变量（Continuous random variable）的分布有关。在MINITAB 统计分析功能中，这种数据是主要的分析对象，统计分析时，常用的参数和方法有：均值、标准差、t检验、方差分析、回归分析等。 ⑵计数数据（Enumeration Data） 计数数据又称为定性数据或分类数据(Categorical Data)，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位后而得到的数据，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。这类数据仅取数轴上有限个点或可列个点，一般只取非负整数，不取小数、分数，更不取负数。例如：某一单位面积内某一种缺陷的个数、一批产品中不合格品的个数、一个超市每天进入的人数、一个麦穗上的麦粒数等等。它的统计分析是与具有离散随机变量(Discrete random variable)的分布有关。在MINITAB的统计分析功能中，常采用非参数分析、2 χ检验、二项分布、超几何分布、泊松分布等统计方法。 以上两种数据的分类是相对的，在某些情况下，两种数据可以互相转化。例如：当观察某一特定人群的年龄时，年龄这个变量是连续的计量值数据，但是在实际统计分析时，为了使统计分析简化，往往按年、月、日进行分类，就变成了计数数据。 ⑶等级数据(Ranked Data) 例如：对产品的质量情况进行分类，可以分为合格品、不合格品，或者分为一级品、二级品、等外品等等。在统计分析时这类数据常用比率、等级相关、非参数检验等统计分析方法。 ⑷有序数据（Ordinal Data） 有序数据又称为有序分类数据（Ordinal Categories）。例如：评定某种酒或茶叶的品质时，只能评出一个顺序，又如布料和毛皮的手感程度等等。

Minitab帮助基础知识

Minitab 帮助目录 1、File 文件 New - opens a new worksheet or project 新建- 打开一个新的工作表或项目 Open Project - opens a project file 打开项目–打开一个项目文件 Save Project - saves the current project 保存项目–保存当前的项目 Save Project As - saves the current project with a different name 另存项目为–用一个不同的名字另存当前的项目文件 Project Description - edits a description of the current project 方案描述–编辑当前的项目描述 Open Worksheet - copies data from a file (Minitab, Excel, Lotus, text, and others), replacing the current worksheet 打开工作表–从一个文件中（Minitab, Excel, Lotus, text, and others）复制数据，替代当前的工作表 Query Database (ODBC)- imports data from a database file, such as one saved by Microsoft Access, Oracle, Sybase, or SAS into the Minitab worksheet 咨询数据库（ODBC）- 从一个数据库文件输入数据，例如由Microsoft Access, Oracle, Sybase, or SAS存入Minitab的工作表。 Save Current Worksheet - saves the current worksheet in an existing MTW or MTP file 保存当前的工作表–保存当前的工作表到一个现有的MTW或者MTP文件中。 Save Current Worksheet As - saves worksheet data in a file, with a choice of many different file formats 另存当前的工作表为–保存工作表中的数据到一个文件，可选择许多不同文件格式

Minitab统计分析(上)

Minitab统计分析(上） Minitab介绍 1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。Minitab与6 Sigma的关系1.在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab 使6 Sigma得以最大限度的发挥；2.6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；3.即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab 很好的完成各项分析。Minitab的功能 1.计算功能(1)计算器功能(2)生成数据功能(3) 概率分布功能(4)矩阵运算2.数据分析功能 (1)基本统计(2)回归分析(3)方差分析(4)实验设计分析(5)控制图(6)质量工 具(7)多变量分析时间序列；列联表，非参数估计，EDA，概率与样本容量。3.图形分析(1)直方图 (2)散布图(3)时间序列图(4)条形图(5)箱图(6)矩阵图(7)轮廓图三维图，点图，饼图，边际图，概率图，茎叶图，特征图。课程内容安排1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.在两天的时间里，主要的课程内容安

排如下：Minitab界面和基本操作介绍 数据的生成(Make Random Data)数据的生成结果生成有规律的数据 Select:计算>产生模板化数据>简单数集结果输出数据类型的转换(Change Data Type)Select: 数据> 更改数据类型> 数字到文本数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: 数据> 堆叠> 列数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: 数据> 堆叠> 列的区组数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: 数据> 转置列转置结果连接（Concatenate）Select: 数据> 合并连接结果编码（Code） Select: 数据> 编码>数字到文本编码结果Minitab 之常用图形QC手法常用的图形如下：(1)特性要因图(2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图(4)散布图(5)直方图(6)时间序列图特性要因图练习输入表中Select: 统计> 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计> 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据 Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习输入数据