06 Green Belt (Measure - Minitab)

Minitab入门指引本教程的目标使用Minitab分析数据。学习Minitab提供的功能。学会向Minitab输入数据以便软件自动分析.学会使用Minitab创建有用的图表Minitab是什么?高度集成的图形与统计分析软件为方便职业统计学家和普通统计人员通过“下拉菜单”调用工作界面实现快速分析而设计。包含大量用于有效分析商业数据、解决商业问题的工具。Email@[e-mail]:6σ工程的工具栏本入门教程将利用minitab完成如下任务•测量系统分析•描述统计学•流程能力分析•制造设计分析•数据的图形化处理•样本量计算•假设检验测试和置信区间分析•差异分析•回归分析•实验设计的创建与分析•统计流程控制Minitab外观SessionWindow(Keepsarunninglogofcommandsandoutputs)DataWindow(LookslikeanExcelSpreadsheet)SessionWindow(Keepsarunninglogofcommandsandoutputs)DataWindow(LookslikeanExcelSpreadsheet)菜单栏多个窗口，任一时刻只有一个处于激活状态亮光显示的菜单栏表示该窗口为工作窗口下拉菜单和图标有两种途径启动Minitab操作•下拉菜单•图标下拉菜单•菜单选项后面的附点表示单击将会弹出对话框。•菜单选项后面的箭头表示单击将会开启下级子菜单.图标•图标提供窗口命和Minitab程序管理选项令的入口。“文件”菜单项目部分:该部分菜单可以让使用者从所有的Minitab窗口，包括其它程序产生的数据和图形的Minitab窗口储存和开启项目。工作表部分:该部分菜单可以让使用者从当前窗口储存或开启个人数据表。开启图形菜单将会调出已经存在的图形。已经储存的工作可以使用其它文本编辑器开启，诸如Word和操作系统自带的记事本。“Edit”菜单取消和编辑选项是传统的Windows操作。联接选项可以让使用者建立和开启其它数据联接。编辑上次对话框可以从当前位置切换到前一个对话框。指令行编辑器开启对话框，则建立一个Minitab语言指令。属性选项提供多种选择定制用户自己的文件副本。“Manip”菜单工作表部分:允许细分或者组合表单数据列部分:允许复制或者更改单列数据拼接可以把相邻两列的数据拼成一列代码选择选择数据类型代码选项可以简化单元数据消息改变数据类型选项可以改变整列的数据“计算器”菜单计算器允许计算使用者输入的公式行与列的统计允许计算数据的统计参量规律数据随机数据可产生一组有规律的数据产生一列满足使用者期望的分布类型的随机数据“Stat”菜单这个菜单对于6σ分析所用的数据时非常重要。绝大多数选项在黑带培训教授•基本统计•回归•方差分析•实验设计•品质工具•时间序列图•表格•非参数方法•Power和样本量未涵盖的可靠性/幸存的•多变量•EDA图型菜单除出了统计菜单之外,图形菜单在6σ分析非常重要，该菜单里的部分图形也可以从统计菜单里获得。窗口菜单允许使用者选择自己需要工作的窗口界面，并且提供关闭图形选项。编辑窗口该菜单因用户开启的窗口而有所不同.数据表单讨论组图形窗口“工程管理”窗口项目管理窗口为完成的工作、图形和项目结果分析提供方便的索引。在项目报告栏里，使用者可以将数据快速储存为文本文件，方便输出与共享。“历史”窗口历史窗口方便使用者查询每个项目文件的数据处理用到的指令。工作表信息文件夹列:对于包含数据的每列，该列子文件夹显示了该列的名称、列号、列ID号、行数、遗漏值数量，列类型和列描述。下标T表述文本列数，下标D表示时间/日期数据，下标N表示数值数据。常量:每个常量包含数据、常量名，常量标示号，常量值，常量描述矩阵:工作表单矩阵信息设计:实验设计信息1©AllRightsReserved.2000Minitab,Inc.向Minitab输入数据可用如下方式向Minitab输入数据直接向数据表单输入数据从其它电子数据表复制数据其它Minitab数据表单其它Windows应用程序引入有联接的数据从其它公用的windows应用程序从储存的文本文件或者ASCI文件Minitab产生的数据图形数据随机数据参考信息(例如下脚标)直接输入数据数据按常规输入各列.大多数Minitab分析工作都由列数据完成。单击数据输入方向小箭头改变输入方向。阴影区间的各行首行位于列标示之下和各列数据之前。列可以按照数字、文本或者日期方式排序。如果一列数字是文本数据，那么该列会自动按照文本方式排序。文本列数字列首行数据输入方向箭头项目和工作表单工作表单一个项目可以包含多个表单。储存工作表单只是保存了表单的数据，而不能保存其它图形、数值分析或者历史信息。项目一个项目包含所有表单、操作、最多十五个输出的图形以及编辑历史。使用者要以项目储存工作，才能再次打开数据重新使用。使用者一次只能开启一个项目。Minitab的快捷键CtrlD数据表CtrlM讨论组窗口CtrlE重新开启上次对话框CtrlI项目管理器CtrlO开启工程CtrlS储存项目CtrlP列印目前表单CtrlTAB顺序浏览窗口CtrlShiftTab逆序浏览窗口ALTTab程序之间切换ShiftPrintScreen复制目前窗口屏幕到剪切板F3(对话框内)清除所有部份开始使用Minitab一个事例：在外壳生产中，每块材料生产两只外壳。我们想知道两只套管的厚度是否一致。在一个工作周内抽取20只外壳(分成五个子群，每个子群四个样品)，执行:在工作表中输入数据(Y列)添加新列记录其它信息(例如，下标)排列数据准备分析(堆爹)把数据转化为图形输入数据C1C2左右99.699.799.8100.0100.0100.1100.1100.3100100.1100.1100.2100.1100.2100.2100.4100.1100.2100.1100.2100.0100.299.8100.0100.0100.2100.1100.2100.4100.6100.3100.599.8100.0100.2100.4100.0100.099.899.9•20个数据点•每天采集一个子群的数据，每四个测量值组成一个子群，计五个子群•测量值精确到千分之一英寸。向新表单的c1和c2各列输入数据。使用图形数据添加信息使用者可以在Minitab下添加参考信息和其它必要的信息，以完成其它数据信息。让我们首先来添加“样品数”、“日期”。标示两列名称.•C3:样品数•C4:日期下一步将上述数据换化为图形数据。计算转化为图形数据简单的数据列简单的数据列C3列需要包含1–20所有行的数据。弹出对话框时按下述要求填好。填好的数据窗口像这个样子。当有很多数据点时，则击键自动生成模块。堆积数据大多数Minitab的分析工作需要数据堆积一列需要堆积时，可用“Manip”/“排列”指令。该指令将把多列数据堆积一列或者多列新的数据列。“Manip”/“堆积”/“反堆积”(或排成列块)完成后的效果区块排列多列数据需要排列，使用排列区块命令排列完成使用图形功能分析数据6σ最大的强项就是数据的图形化，作为分析第一个程序。数据图形化能够显示出流程的更多信息，统计分析提供使用者数学上的可靠性而作结论。用五种不同的图形工具分析数据：•散点图(图形散点)•直方图(图形直方图)•图表(图形图表t)•时间序列散点图(图形时间序列散点图)•盒式图(图形盒式图)X/Y散点图散点图只是标出输入与输出的数据点，或者一个输出相对于另一个输出的数据点。本例要处理两个输出。选择“图形”画点仿此完成对话框单击OK输出如下：99.799.899.9100.0100.1100.2100.3100.4100.5100.699.699.799.899.9100.0100.1100.2100.3100.4RightLeft第一眼看好像套筒壁厚是一样的…但是此图的比例尺并不一样，而且我们有20个数点，而非12个。为了看到精确的图像数据，我们需要调整某些细节。整理回到散点图对话框（快捷键Ctrl+E）选择FrameMinandMax对话框下一个选项,选择jitter.添加Jitter，即可向没个数据添加一个随机偏移量，这样就可以看到“隐含”的数据。单击OK创建直方图我们将为这两个作比较的数据分别创建各自的直方图。单击GraphHistogram.仿此完成对话框设置。单击OK当图形出现的时候，这两个直方图是一个接着一个地覆盖出现的，我们想要不受干扰地同时观察所有的图。我们将修改“管理图形”选项来实现。单击WindowProjectManager(或文件夹图标).选中这两个直方图，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单选择“Tile”（即全部重排）。并排排列现在我们可以把两个直方图并排显示，我们看到了什么？左边部分的平均壁厚比右边的稍有增加。这两张直方图已经很好了，但我们通过统计分析可以获得更具体的信息。让我们看看用统计方法分析同样的数据的到怎样的信息。统计描述单击StatBasicStatisticsDescriptiveStatistics.选择LeftandRightforvariables然后选择Graphs.在Graphs选择Graphicalsummary.双击OK。当打开Statmenu,呈现在我们面前的有对话窗口和根据使用者要求输出的图形本例中，我们选择“GraphicalSummary”.当图形都出现了，将它们全部重排。综合结果的输出图表给了我们什么信息？图表•直方图•盒式图•平均值的置信度•中位数的置信度正态测试统计描述•平均值•标准差•方差•偏斜•峰值•数据点数目•四位分数99.699.8100.0100.2100.495%ConfidenceIntervalforMu99.92100.02100.1295%ConfidenceIntervalforMedianVariable:LeftA-Squared:P-Value:MeanStDevVarianceSkewnessKurtosisNMinimum1stQuartileMedian3rdQuartileMaximum99.9350.146100.0000.6210.091100.0250.1923.67E-02-3.0E-010.2365642099.60099.850100.050100.100100.400100.1150.280100.100Anderson-DarlingNormalityTest95%ConfidenceIntervalforMu95%ConfidenceIntervalforSigma95%ConfidenceIntervalforMedianDescriptiveStatistics现在我们获得了明确的证据表明两组数据之间的差别了，我们怎样才知道为何存在这种差别呢？使用盒形图让我们用另一个广为使用的工具来比较数据，盒形图。打开GraphBoxplotand完成对话框，单击OK.注意，这项分析工作要用到堆叠数据盒形图是一个柱状图转化的二维图形，盒子代表中间一半的数据，盒子里的直线代表中值，引线代表极少数大偏差的数据。下面有更详细的说明。LeftRight99.6100.1100.6location2thickness解释盒形图变动更大的数据用星号标在外层。试试这个:每天对每一个位置记录观察结果。可以从这些图形看出什么信息接下来应该做什么？LeftRight99.6100.1100.6location2thickness3rdQuartile1stQuartileMedian(50%)UpperWhiskerLimitsQ3+1.5(Q3-Q1){{LowerWhiskerLimitsQ1-1.5(Q3-Q1)一个“四位分数”(Q”)代表树的四分之一，任何一个数据列都包含四个四位分数。引线延伸到最大数据点，或者最小数据点，除非极值不超过中央一半数值的一倍半。调用GraphCh