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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 Select: 图形> 直方图 例:右表为某零件重量的数据.试作 (1)直方图 (2)计算均值x和标准差s (3)该特性值的下限是60.2克,上限是62.6克,在直方图中加入规格线并加以讨论.
结果输出
时间序列图
练习
输入数据 Select: 图形> 时间序列图
结果输出
Minitab的SPC使用 一.控制图原理 控制图 1.现代质量管理的一个观点--产品质量的统计观点 a.产品的质量具有变异性 至工业革命以后，人们一开始误认为：产品是由机器造出来的，因此、生产出来的产品是一样的。随着测量理论与测量工具的进步，人们终于认识到：产品质量具有变异性，公差制度的建立是一个标志。 b.产品质量的变异具有统计规律性 产品质量的变异也是有规律性的，但它不是通常的确定性现象的确定性规律，而是随机现象的统计规律。 2.控制图的原理 a.计量值产品特性的正态分布
b. 3σ 控制方式下的产品特性值区间
二.常规控制图及其用途
Minitab可提供的图形
Xbar-R做法 Xbar-R是用于计量型 判稳准则：连续二十五点没有超出控制界限。 判异准则：一点超出控制界限，连续六点上升或下降或在同一侧，不呈正态分布，大部份点子没有集中在中心线。
Xbar-R练习
输入参数
决定测试要求
判 异 准 则 准则1：一点超出控制界限
准则2： 连续9点在中心线的同侧
准则3：连续6点呈上升或下降趋势
准则4：连续14点上下交替
准则5：连续3点中有2点落在中心线 同一侧的B区以外
准则6：连续5点中有4点在C区之外(同侧)
准则7：连续15点在中心线附近的C区内
准则8：连续8点在中心线两侧而无一点在C区
决定标准差的估计方法
决定选项
决定选项(续)
判 图 1.请判定前图是否有异常 2.请问本图为解析用图或是控制用图 Xbar-s做法
输入参数
判 图 1.请判定前图是否有异常 2.请问本图为分析用图或是控制用图 I-MR图做法
输入参数
图形输出
判 图 1.请判定前图是否有异常 2.请问本图为解析用图或是控制用图 I-MR-R图做法
输入参数
图形输出
判 图 1.请判定前图是否有异常 2.请问本图为分析用图或是控制用图 Z-MR(标准化的单值移动极差)图做法
输入参数
决定估计
图形输出
P图做法
P图练习 1.P图只能适用在二项分布的质量特性性。 2.在做p图时，要注意其样本数必须达到1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。 输入数据
输入参数
决定判异准则
图形输出
NP图做法
NP图练习 1.np图只能适用在二项分布的质量特性性。 2.在做np图时，要注意其样本数必须达到1/p~5/p，如此之下的图才比较具有意义。 输入数据
图形输出
C图做法
C图练习 1.c图只能适用在泊松分布的质量特性上。 2.在做c图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。 3.另外就是基本上c图的样本要一定才可以。如果样本数不一样，则应当使用u图。 输入数据
输入参数
决定判异准则
图形输出
U图做法
U图练习 1.u图只能适用在泊松分布的质量特性上。 2.在做u图时，要注意其样本数必须达到取样时至少包含一个缺陷以上，如此之下的图才比较具有意义。 输入数据
输入参数
图形输出
EWMA做法
EWMA的全称为Exponentially Weighted Moving Average，即指数加权移动平均控制图。 EWMA图的特点： 1.对过程位置的稍小变动十分敏感； 2 .图上每一点都综合考虑了前面子组的信息； 3 .对过程位置的大幅度移动没有Xbar图敏感； 4 .可应用于单值，也可应用于子组容量大于1的场合。 EWMA图的适用场合： 1.可用于检测任意大小的过程位置变化，因此常用于监 2.控已受控过程，以发现过程均值相对于目标值的漂移 EWMA练习
输入参数
图形输出
CUSUM做法
CUSUM的全称为Cumulative Sum,即累积和控制图. CUSUM图的特点： 1.可以检测每个样本值偏离目标值的偏差的累积和； 2.可应用于单值，也可应用于子组容量大于1的场合； 3.要求每个子组的样本容量相等。 CUSUM图的适用场合： 1.CUSUM图适用于在过程受控时,检测过程实际值 2.偏离目标的异常点，作用与EWMA图类似。
输入参数
图形输出
……未完……
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