Minitab软件介绍课程内容Minitab简介基础数据处理常用图表制作课程内容Minitab简介Minitab是什么？是统计的软件包为数据分析提供统计工具进行SixSigma
活动时的必要工具Minitab简介Minitab是什么？是统计的软件包Minitab简介现国内使用的统计软件有SAS，SPSS，MINITAB等。MINITAB在1972年由美国的宾西法尼亚州立大学开发，最初是为了方便基础统计学的学生。后来在实用领域也得到了广泛使用，在6SIGMA逐渐推行成功时，MINITAB成为6-SIGMA活动必需的分析工具。MINITAB的与MSOFFICE有良好的兼容性。MINITAB作成的所有图表直观且容易理解Minitab简介为什么使用是MINITAB？现国内使用的统计软件有SAS，SPSS，MINIMinitab菜单
文件菜单操作菜单编辑菜单计算菜单统计菜单图形菜单编辑器菜单视窗菜单帮助菜单Minitab简介Minitab菜单文件菜单操作菜单编辑菜单计算菜单统计菜Graphwindow图形视窗Datawindow数据视窗Sessionwindow任务视窗Minitab窗口
Minitab简介Graphwindow图形视窗Datawindow数打开PROJECTPROJECT保存打印WORKSHEET剪切复制粘贴恢复以前brushed行下面
brushed行过去对话框SESSIONWINDOW现数据WORKSHEETHELP插入插入行插入列列移动删除WORKSHEET管理图表管理关闭图表取消Minitab简介数据窗口工具栏
Minitab简介生成及编辑数据WORKSHEET打开空WORKSHEET后在Excel文件转化为
Minitabworksheet打开Excelfile后复制打开Minitabfile后粘贴到这个位置Minitab简介Excel文件转化为Minitabworksheet打开Project保存生成Minitabworksheet保存Project时File>选择SaveProjectMinitab简介Project保存生成Minitabworksheet保Worksheet保存保存Worksheet时Menu中
File>SaveCurrentWorksheetMinitab简介Worksheet保存保存Worksheet时Menu中Minitab简介Worksheet、PROJECT区别WORKSHEET是单独的数据表PROJECT不但包含数据表，还包括分析生成的图表，分析的记录等Minitab简介Worksheet、PROJECT区别课程内容Minitab简介基础数据处理常用图表制作课程内容Minitab简介Manip命令Mergeworksheet:将任意两个打开的工作表进行合并，并生成新的工作表选择需要合并的工作表输入新工作表的名字合并后新的工作表基础数据处理Manip命令Mergeworksheet:选择需要合Stack:两个以上的列(column)变为一个列(column)选择需Stack的
列位置确定Stack后结果的存放位置选择DataSubscript(C4)后OKClick.Manip命令基础数据处理Stack:选择需Stack的列位置Manip命令基Stack的
Data保存在
C3Subscript保存在
C4-TT表示文字数据Stack（续）：两个以上的列(column)变为一个列(column)Manip命令基础数据处理Stack的Data保存在C3Stack（续）：Man指定Unstack的
column(C3)指定Unstack的
Subscript后指定生成的列的保存位置指定生成的列的名称Menu中
Manip>UnstackColumnsUnstack:把一列（COLUMN）数据按其分类分成几列Manip命令基础数据处理指定Unstack的column(C3)Menu中MC3按照
subscriptC4分离后保存在C5,C6Unstack（续）:把一列（COLUMN）数据按其分类分成几列Manip命令基础数据处理C3按照subscriptC4分离后Unstack（续我们有以下数据，可以用前粘贴方式将其粘贴到MINITAB中Transposethefollowingcolumns:行列转换粘贴后如下；图Manip命令基础数据处理我们有以下数据，可以用前粘贴方式将其粘贴到MINITAB中T我们在前面讲过，MINITAB只能对列数据进行分析，但现在是行数据，故我们进行行列转换打开菜单：MANIPtransposecolumnsTransposethefollowingcolumns（续）:行列转换
worksheet的第一列(column)命名为
x后,如下输入15个数据.Calc>RandomData>Normal15个数据保存的列(column)的名字RandomData生成模板数据CAL命令基础数据处理在Minitabmenu中利用取出随机数据的功能在wor如下形成
worksheet,因为是随机数据有可能与下列数据不同Datax是平均为
0标准偏差为1的数据CAL命令基础数据处理如下形成worksheet,因为是随机数据有可能与下列数Calc>RandomData>samplefromcolumns随机抽取样本CAL命令基础数据处理Calc>RandomData>samplefromc课程内容Minitab简介基础数据处理常用图表制作课程内容Minitab简介Minitab利用列数据（COLUMN)制作图表.
图表可显示中心倾向,散布,趋势,
变化等信息内容.
图表是提供与TEAM成员间易于沟通的方法好的图胜过百句话！常用图表制作Minitab利用列数据（COLUMN)制作图表.
好的图胜Runchart趋势图Stat>QualityTools>RunChart常用图表制作Runchart趋势图Stat>QualityTool如果P值小于0.05代表测量过程中存在异常原则，需进一步调查分析。Runchart趋势图常用图表制作如果P值小于0.05代表测量过程中存在异常原则，需进一步调查Paretochart柏拉图Stat>QualityTools>ParetoChart常用图表制作Paretochart柏拉图Stat>QualityT常用图表制作常用图表制作Paretochart柏拉图输入数据格式为缺陷名和缺陷频率时选择该项常用图表制作Paretochart柏拉图输入数据格式为缺陷名和缺陷频CauseandEffectDiagram因果图常用图表制作CauseandEffectDiagram因果图常用图利用Minitab的
工具可画出
Fishbonediagram,使用于
BrainstormingWorksheet例:Exh_QC.mtw按照列的形式在Man,Machine,…输入相应的项目常用图表制作利用Minitab的工具可画出FishbonediagCauseEffect常用图表制作CauseEffect常用图表制作Plot散点图Graph>Plot常用图表制作Plot散点图Graph>Plot常用图表制作File>OpenWorksheet(Datafile:Thickness.mtw)数据是两台机器生产的产品的厚度,从每个机器获得10个数据,利用这个数据进行画图分析练习C1,C2里各输入产品
的厚度数据,
利用
Brushingbox常用图表制作使用Brush功能Brush功能可以对图表中关心的数据进行标Histogram
柱状图Graph>Histogram常用图表制作Histogram柱状图Graph>Histogram常柱状图是表示数据的频率图表,让人能一目了然看到数据的分布情况输入数据图表形态图表编辑(Color)柱子的个数调整Graph>Histogram常用图表制作柱状图是表示数据的频率图表,让人能一目了然看到数据的分布情况常用图表制作常用图表制作Boxplot
箱图Graph>Boxplot常用图表制作Boxplot箱图Graph>Boxplot常用图表制作Y里是厚度
x里是机器号Graph>Boxplot常用图表制作Y里是厚度x里是机器号Graph>Boxplot常用图表机器1生产的产品厚度大,散布也大常用图表制作机器1生产的产品厚度大,散布也大常用图表制作Piechart
饼图Graph>piechart常用图表制作Piechart饼图Graph>piechart常用图Graph>piechart常用图表制作Graph>piechart常用图表制作Graph>piechart常用图表制作Graph>piechart常用图表制作CapabilityAnalysis过程能力分析Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis常用图表制作CapabilityAnalysis过程能力分析StatStat>QualityTools>CapabilityAnalysis历史均值历史总体标准偏差常用图表制作Stat>QualityTools>CapabilityStat>QualityTools>CapabilityAnalysis常用图表制作Stat>QualityTools>Capability使用Minitab的案例项目:
在某一大学研究室为了调查土壤对植物生长的影响进行了一个项目.项目实施的方法是在两种土壤(TypeA,B)中栽培植物，三年后测定植物茎的直径（Diameter),高度(Height),重量(Weight).利用获得的数据分析两种土壤对植物栽培有什么影响,分析直径、高度与重量有怎样的关系.使用Minitab的案例项目:
Step1:打开DataworksheetFile>OpenWorksheet>Poplar1.mtw3个列中各保存了
15个Diameter,Height,Weight数据Step1:打开DataworksheetFileStep2:利用键盘输入数据已输入的数据之外如果还有五个数据时可利用键盘在五个行再输入追加的数据输入追加的数据Data录入方法与一般的
电子数据表输入方法相同Step2:利用键盘输入数据已输入的数据之外如果还有五Step3:输入Patterneddata输入的data有一定的规律时可利用
minitab的工具生成数据.在这里前10个数据输入为type1,后10个数据为type2.首先c4命名为
1)终止值(这里是
2)步长(这里是
1)每个值的反复次数(这里是
10)对全体反复次数(这里是
1)Calc>MakePatternedData>SimpleSetofNumbers指定输入的列开始值(这里是1)终止值(这里是2)步长(这Type1反复10次Type2反复10次总20个的
Diameter,Height,Weight数据及分别对应的SITE表示为1,2Type1反复10次Type2反复10次总20个的DiStep4:Project保存Minitab中
Project进行应随时保存.File>SaveProjectStep4:Project保存Minitab中ProStep5:基础统计分析（DescriptiveStatistics)计算Minitab提供多种统计工具.在这里首先将基础统计量显示为
table,然后通过
Boxplot进行简单的图表分析.分析对如下基础统计量的结果
table
生成在
sessionwindow.N:data个数Mean:平均值Median:中间值TrMean:删除高、低5%后的数据平均StDev:标准偏差SEMean:StDev/sqrt(N)Q1:25%Q3:75%Minimum:最小值
Maximum:最大值Step5:基础统计分析（DescriptiveStaStat>BasicStatistics>DisplayDescriptiveStatistics输入变量(这里是
Diameter,Height,Weight)输入变量的标识(这里是
Site)选择Graph后点击BoxplotStat>BasicStatistics>DisplaySite1的
Diameter统计量Site2的Weight统计量Site1的Diameter统计量Site2的Wei对Site1、Site2的Diameter,Height,weight的
Boxplot比较大体上可看出
site2的中间值大于
site1对Site1、Site2的Diameter,Height,Step6:Minitab上的计算Minitab提供计算功能.在这里将新的列命名为(D2H)时DIAMETER的平方*长度后得出的值输入到这里Calc>Calculator输入计算式Step6:Minitab上的计算Minitab提供计计算结果计算结果Step7:图表分析利用图表分析可以找出
D2H和
x,yStep7:图表分析利用图表分析可以找出D2H和we这个图表可看出
D2H与
Weight和
D2H的关系对这里分析内容的说明将在
Analyze阶段详细进行从这个关系式可连续表示Weight和D2H的关系对这里分EndofMinitabEndofMinitab附录统计基础介绍附录统计基础介绍统计学介绍概率分布
-二项分布
-帕松分布
-正态分布统计基础介绍统计基础介绍
母体
------
代表全部对象。
一个母体中的元素数量用N来表示举例
-----
2005年6月在北京厂生产的所有商用台式电脑
它构成一个我们感兴趣或关心的特定的集合。在这个世界上，并不是每个人都如此！母体与样本统计学介绍母体------代表全部对象。在这个世界上，并不观察少数
...以估计总体样本----代表母体的一个子集。样本的元素数量用n来表示举例
2005年6月在北京厂生产的某一生产批次中的20台电脑统计学介绍观察少数...以估计总体样本----代表母体的一个子母体与样本母体样本如果能够正确计算母体的特征时,计算母体特性;如果难于计算母体的情况下，用样本计算出的统计量推定母体特征。
母体的特性：母数均值μ
方差
2
标准差
样本的特性：统计量均值x-bar方差
S2
样本标准差
S统计学介绍母体与样本母体样本如果能够正确计算母体的特征时,计算母体特分布的特性统计分析是找出分布具有的特性，并将其特性用数字表示。
分布的特性集中化倾向(CentralTendency)(算术平均,中值,最频数)
-显示数据资料集中的位置.
分散度(Scatter,Spreadness)(范围，分散，标准偏差)
-数据资料以算术平均为中心分散的程度
非对称度(Shape)
-数据资料向哪一方向倾斜？统计学介绍分布的特性统计分析是找出分布具有的特性，并将其特性用数字表示集中化倾向
最频数(Mode)
最频数是数据资料的分布中发生频率最多的值
中央值(Median)
由数值形成的资料按大小顺序排序时在中间位置的值
1)数据个数为奇数时
:中间的资料
2)数据个数为偶数时
:(中间两个资料的和)/2
算术平均
母体的平均
标本的平均μ==X1+X2+X3+…+Xn
N∑Xi
NX==X1+X2+X3+…+Xn
n∑Xi
n统计学介绍集中化倾向最频数(Mode)
最频数是数据资料分散度
范围(Range)
数据资料中最大值和最小值的差异
分散（Variance)和标准偏差(StandardDeviation)
母集团的分散
母集团的标准偏差
标本的分散
标本的标准偏差
2=∑(Xi–X)2
N
=∑(Xi–X)2
NS2=∑(Xi–X)2
n-1S
n-1统计学介绍分散度范围(Range)
数据资料中最大值和特性值
母数
统计量个数
Nn平均
6Sigma活动开展的基本条件。概率分布概率分布是事件发生的概率分布情况演变成数据模型，使之(1)二项分布(Binomialdistribution)掷硬币时出现正面与反面的概率是相互独立的概率分布二项分布需要满足下列条件贝鲁利实验:实验的结果只存在两种可能性
如)良品，不良品.2)在同一条件下进行实验3)各个实验是相互独立的，即：前面试验结果不影响后面试验结果4)对每个实验结果的概率是相同的.概率分布(1)二项分布(Binomialdistribution二项分布的案例<例一>产线一天生产1000台PC，平均不良率为1%。QC人员在每个小时随机地抽取50个样品选出不良品。此时发现一台以下不良品的概率是多少？<答>发现一台以下不良品的概率是发现一台不良PC的概率加上一台也没发现的概率首先求一台不良也发现不了的概率概率分布二项分布的案例<例一><答>概率分布Calc>ProbabilityDistributions>Binomial概率分布Calc>ProbabilityDistributions先求一台不良也没有的概率二项分布概率累计概率检查个数(这里是50)成功概率(这里不良率
1%)Data在WorkSheet内时Data为常数时(这里是
0)不良台数为0时概率分布先求一台不良也没有的概率二项分布概率累计概率检查个数(这里是在Sessionwindow看结果不良率为0.01时抽取50个标本时一台不良品也没有的概率为0.6050概率分布在Sessionwindow看结果不良率为0.01时概率求发现一台不良品的概率这时为
1结果是
0.3056因此全体概率为:0.6050+3056=0.9106概率分布求发现一台不良品的概率这时为1结果是0.3056因此全体这次看数据在
Worksheet
内时的方法C1列命名为
x，输入不良台数(0和1)C2命名为
p，准备得出答案
概率分布这次看数据在Worksheet内时的方法C1列命名为Calc>ProbabilityDistribution>Binomial输入不良台数所在列(x)输入记录概率的列(p)点击OK概率分布Calc>ProbabilityDistribution>得出不良台数为0时的概率和不良台数为1时的概率两个概率相加为答案概率分布得出不良台数为0时的概率和两个概率相加为答案概率分布求累计概率选择这里计算累计概率概率分布求累计概率选择这里计算累计概率概率分布对二项分布的理解二项分布的概率密度函数
P(X=x)=nCxpx(1-p)n-x
nCx=()=
n!x!(n-x)!nx二项分布的期望值，标准偏差，分散期望值
:=E(X)=np分散
:2=Var(X)=np(1-p)=npq标准偏差:
m个缺陷时，随机抽取一定单位检查缺陷时，出现
P(X=x)=e-mmx
x!m:平均发生次数x:事件发生次数
帕松分布的特性
-二项分布中
p<0.1时,转换为帕松分布
-帕松分布中
m>5时,转换为正态分布概率分布(2)帕松分布(Poissondistribution)帕松分布的案例<例一>钢铁厂生产钢带时缺陷可表示为帕松分布。此时缺陷率为4时，随机抽取一个单位检查时缺陷(defect)为2个以下的概率是？<答>如二项分布求累计概率,minitab中选择帕松分布后求解。即：缺陷为2个，1个，0个的概率相加即可。概率分布帕松分布的案例<例一>概率分布MinitabmenuFile>New>MinitabWorksheet生成新的worksheet，C1命名为x，C2为
p.X里输入缺陷的个数计算的值准备输入
p里概率分布MinitabmenuFile>New>MinitabWCalc>ProbabilityDistribution>Poisson选择累计概率输入平均缺陷选择Inputcolumn
6Sigma管理时追求的是比不良(defective)更注重缺陷(defect),所以此分布会在今后经常用到3.此分布的平均和标准偏差在今后C阶段的管理图作为对
defect的
controlchart理论根据
概率分布帕松分布的理解1.帕松分布在质量管理表示单位面积,单位个数帕松分布和
RTY间的关系
帕松分布
观察帕松分布的概念,可发现与Unit内分布缺陷(Defect)是同一概念.即
事件的平均发生次数
m成为
dpu.RTY是最终工程没有缺陷的概率,即帕松分布中
x=0的概率
即代入帕松分布式时成立下列式.RTY=e-dpudpu=-ln(RTY)P(X=x)=e-mmx
x!m:平均发生次数x:事件发生次数概率分布帕松分布和RTY间的关系帕松分布P(X=x)=e-m(3)正态分布(Normaldistribution)正态分布是在统计应用领域最重要的分布并成为开展6Sigma的基本.正态分布也可如下表示
X~N()2,变量正态分布平均标准偏差即正态分布由平均和标准偏差来定义(3)正态分布(Normaldistribution)正正态分布的形态是95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%以平均为轴对称(Symmetric)
原点在一个位置(Unimodal)钟形
(Bell-shaped)概率分布正态分布的形态是95.5%43210-1-2-3-468.Sigma是95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%第一个拐点(倾斜从减少到增加的位置,DeflectionPoint)与平均间的距离概率分布Sigma是95.5%43210-1-2-3-468.3%正态分布的函数式
正态分布的密度函数
- :分布的平均 :分布的标准偏差 1 √22e-(x-)2/22f(X)=X~N()2,概率分布正态分布的函数式正态分布的密度函数- 12121221[因和而异的正态分布形状 ]12,1=2 1=2,1 12,1 概率分布正态曲线(Normalcurve)95.5%43210-1标准正态分布平均（中心）为0，标准偏差为1的正态分布 X- Z=———— 将正态分布式进行座标转换95.5%43210-1-2-3-468.3%99.73%N(0,12)概率分布标准正态分布平均（中心）为0，标准偏差为1的正态分布Minitab中正态分布Calc>Probabilitydistribution>NormalX已知X，求累计概率（面积）时已知累计概率，求 x时Minitab中计算以 x的左边面积为累计概率概率分布Minitab中正态分布Calc>Probability正态分布例1<例> 某制程对一产品的拉长，我们对拉长的长度进行统计后知道：平均为40，标准偏差为2.即： N(40,22). 购买此产品时顾客要求拉长长度在35以上.此制程生产的制品满足顾客要求的概率为多少概率分布正态分布例1<例>某制程对一产品的拉长，我们对拉长的长解40235已知这个时面积是多少N(40,22).Minitab中求面积的部分概率分布解40235已知这个时面积是多少N(40,22).Minicheck累计概率 平均是 40标准偏差是2X值为35Calc>ProbabilityDistribution>Normal概率分布check累计概率平均是40标准偏差是2X值为35Ca我们想知道的面积(概率)是 1-0.0062=0.9938概率分布我们想知道的面积(概率)是1-0.0062=0.9938概正态分布例 2<例 2>假设某一工艺的质量特性遵守标准正态分布 (平均=0,标准偏差=1)不良率为 1%时,z值(Sigmalevel) 是多少<解>已知累计概率时求Z值,在 minitab的 normal分布中使用 inversecumulativeprobability.概率分布正态分布例2<例2>假设某一工艺的质量特性遵守标准正态点击这里输入1-0.01=0.99Calc>ProbabilityDistribution>Normal概率分布点击这里输入1-0.01=0.99Calc>ProbabilZ值为 2.33概率分布Z值为2.33概率分布例 3 X~N(10,42)的正态分布中 X为8≤X≤12的概率是 Z=X- =12-10 4=0.5,此时的概率为 0.691510128Z=X- =8-10 4=-0.5此时的概率为(1-0.6915)因此 0.6915-0.3085=0.3829概率分布例3X~N(10,42)的正态分布中X为8≤X≤12关于正态分布的附加说明影响制造工程的平均值或分散的原因分为为1)偶然原因和2)异常原因.偶然原因指的是如现场的温度变化等不可管理的因素,异常要因指设备的异常,作业者的失误等因素.如果没有异常原因的影响,只有偶然原因作用时取出的数据必然遵守正态分布.在培训过程中大家也能感觉到利用连续概率分布函数的统计分析中最先观察的是是否正态.就是说正态分布是非常重要的.今后要接触到的 BrainstormingWorksheet例:Exh_QC.mtw按照列的形式在Man,Machine,…输入相应的项目常用图表制作利用Minitab的工具可画出F