如何使用数据统计软件JMP和Minitab有效分析数据(入门学

2019/9/12Page1林国雄2019/9/12Page2每天我们都会从销售，生产，检验等等收集大量的数据，为什么要这么做？2019/9/12Page3模拟事件小王回复：不同机器对应不同的原料每组做了30个产品，1、供应商1原料生产产品均值仅为88.9，而供应商2和3原料生产产品的硬度均值分别为93.4和93.5差异不大2三台机器的平均值为91.8，92.0和92.0没有区别因此主要问题应该为供应商1的原材料问题。2019/9/12Page4模拟事件小林回复：不同机器与供应商材料搭配的数据整理如下表：原材料供应商生产机器测量数量测量平均值最大-最小供应商1机器A3088.45.4供应商1机器B3089.65.2供应商1机器C3088.97.2供应商2机器A3093.46.3供应商2机器B3093.25.8供应商2机器C3093.88.1供应商3机器A3093.612.1供应商3机器B3093.311.7供应商3机器C3093.3816.441.供应商1的原材料产品硬度低2供应商3的原材料最大与最小差值大因此建议用供应商2的原材料生产2019/9/12Page5模拟事件小李回复：每个搭配30组数据如下表1.供应商1的原材料产品硬度均值低2供应商3的原材料最大与最小差值大因此建议用供应商2的原材料生产2019/9/12Page6模拟事件小朱回复：不同机器与供应商材料搭配的各30个量测数据用变异数图分析均值与标准差如下图：结论：1.供应商1硬度均值低，供应商3硬度分布宽，可能出现较低值，建议使用供应商2的原材料。2.机器C的产品分布较大，有可能出现较低值，应先使用机器A和B生产。2019/9/12Page7模拟事件1.那位员工最全面掌握状况？2.那位员工找到了全面问题所在？3.那位员工提供了最好的对策？一图，二表，三文字没有分析的数据没有价值，最适合的图表揭示最深刻的问题！！！！！！！2019/9/12Page8数据模拟事件图表分门别类整理数据繁杂演算得出数值仔细绘制每点坐标我们都用统计软件,快速实现数据分析！21世纪哪有那么累！如何使数据变成图表？2019/9/12Page9目录Part1:JMPPart2:MinitabSAS公司开发的数据分析与统计工具，其简易与系统性的操作方法被众多一流大公司认可（如IBM)而使用。广为人知，使用最为广泛的6sigma质量分析工具,在数据假设检定的方面有其独到之处2019/9/12Page10分目录JMP软件：①柏拉图：寻找最优先的问题……………………………P11②直方图：了解现况的数据分布，制程能力Cpk…..P17③管制图：了解现况的能力，制定控制范围………...P23④散布图：分析数据组间的相互影响…………………..P28⑤变异性图：寻找差异的来源…………………………....P35MINITAB软件:①双样本T检定：对比不同条件下的结果差别………P40②双比率检定：分析不同抽样结果是否有差别…….P50③DOE：设计方案，寻找最优的搭配……..……………P562019/9/12Page11Part1:JMP1-1.柏拉图：寻找最优先的问题柏拉图的作用：将不良模式，部件等等做排序，分析出主要原因，并可通过检推定预计每种模式正常的波动范围2019/9/12Page12Part1:JMP演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：一月份哪个部门对生产工时影响最大？如果每月情况基本不变，二月份各部门正常对工时的影响范围是多少？2019/9/12Page13柏拉图制作1.打开JMP软件2.选择“新建数据表”3.将需要分析的数据粘贴于表格内（按住Shift可以将第一行复制于标题栏）2019/9/12Page14柏拉图制作4.选择图形菜单下的“Pareto图”5.将“责任部门”放入“Y,原因”，将“误工工时”放入“X，频数”2019/9/12Page15柏拉图制作6.得出柏拉图7.单击红点弹出菜单，选择“计数分析”“按单位比率”8.得出各部门比率波动范围，信心度为95%2019/9/12Page16柏拉图制作练习:试按照生产线别，规格型号分析其对误工工时影响，并推算其正常波动范围2019/9/12Page17Part1:JMP1-2.直方图：了解现况的数据分布，制程能Cpk直方图的作用：检验数据的分布情况，是否存在离群，分布特性，数据Cpk能力等等2019/9/12Page18Part1:JMP演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：第一组高压开关的数据是否有离群值（不合理的数值），其分布是否符合正态特性？按照规格2.5+/-0.5,其动作值Cpk是多少？2019/9/12Page19直方图制作1.选择菜单栏“分析”“分布”2.将“动作压力”放入“Y，列”2019/9/12Page20直方图制作3.图表中盒图上有离群点，即此点为异常离群点4.单击红点出现下拉菜单，选择“连续拟合”“正态”5.单击“正态拟合”红点出现下拉菜单，选择“拟合优度”6.“拟合优度”P值0.05，不能否认数据呈现正态分布2019/9/12Page21直方图制作7.单击“动作压力”红点出现下拉选择“性能分析”8.输入规格上下限9.得出相关Cpk及Sigma级别2019/9/12Page22练习:分析第二组高压开关动作值数据，并对数据分布做相关分析。直方图制作2019/9/12Page23Part1:JMP1-3.管制图：了解现况的能力，制定控制范围管制图的作用：对于已经符合正态分布的数据，推测其分布的上下限范围，并使其可以实际用于现场生产管控2019/9/12Page24Part1:JMP演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：现阶段测量我司的两分PE管，以6sigam的水准来看，它的尺寸落在那个范围内是合理没有异常的？2019/9/12Page25管制图制作1.选择菜单栏“图形”“控制图”“IR”2.将“2分PE管外径”选入“制程”2019/9/12Page26管制图制作3.从X-Rm管制图来看，现阶段2分PE管正常外径落在6.20到6.55mm之间，连续测量两点变化不应该超过0.212019/9/12Page27练习:如果高压开关动作值需要重新定义控制规格，并且现阶段测量数据如直方图案例中第二组高压开关的数据，按照6sigma理论，控制规格应该是多少？管制图制作2019/9/12Page28Part1:JMP1-4.散布图：分析数据组间的相互影响散布图的作用：检查两个数据型因子之间是否存在相互的影响关系2019/9/12Page29演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：试用数据分析电镀线相关生产条件“通电时间”“电流”“铅浓度”“锡浓度”和产品“锡厚度”的相互关系Part1:JMP2019/9/12Page30Part1:散布图1.选择菜单栏“分析”“以X拟合Y”2.将“铅浓度”放入“X,因子”，将“锡厚度”放入“Y,因子”2019/9/12Page31Part1:散布图3.单击“二元拟合”红点弹出菜单，选择“密度椭圆”“0.95”4.单击“相关性”蓝点弹出相关性分析2019/9/12Page32Part1:散布图5.选择菜单栏“分析”“多元方法”“多元”6.将所有数据放入“Y，列”2019/9/12Page33Part1:散布图7.分析数据2019/9/12Page34练习:绘制案例中的散布图，并描述每个条件与“锡厚度”的相关性。并说明如果产线需要改进效率，应从那方面着手？Part1:散布图2019/9/12Page35Part1:JMP1-5变异性图：寻找差异的来源变异性图的作用：对比各级不同条件下的结果数据分布以及平均值状况，找出差异的来源2019/9/12Page36Part1:JMP演示练习：利用以下的Excel数据及JMP分析：绘制“模拟案例”中的变异性图，并从图中了解得出相关结论的依据2019/9/12Page37变异性图制作1.选择菜单栏“图形”“变异性/控制图”2.将“硬度”放入“Y，响应”，将“机器”“原料供应商”放入“X，分组”，注意更初级的分类放在更前面。2019/9/12Page38变异性图制作3.单击“变异性量具”红点出现下拉菜单，选择“连接单元格均值”4.分析图表2019/9/12Page39变异性图制作练习:尝试利用变异性图对附件滤瓶的爆破值数据进行分析，并说明你从数据中得出的结论以及需要进行的行动2019/9/12Page40Part2:Minitab2-1双样本T检定：对比不同条件下的数据差别双样本T检定：对比两组资料数据（比如改善前和改善后），数据之间的变异数（标准差）和平均值是否有统计上的差别2019/9/12Page41Part2:Minitab演示练习：利用以下的Excel数据及Minitab分析：耐压测试前后的高压开关动作值是否有差异？差异在什么地方？2019/9/12Page421.打开Minitab15双样本T检定2.复制需要分析的数据到工作表上2019/9/12Page43双样本T检定3.选择“统计”“基本统计量”“正态性检验”4.将“耐压测试前”或“耐压测试后”放入“变量”中。2019/9/12Page44双样本T检定5.得出耐压测试前后数据P值均0.05，两组数据均为正态分布2019/9/12Page45双样本T检定6.再选择“统计”“基本统计量”“双方差”7.将耐压测试前后的两组数据放入第一和第二组中，在确认2019/9/12Page46双样本T检定8.得出图形，由于两组均为正态分布，故选择使用“F检定”中的P值作为参考（如果有其中一组为非正态分布，则选择Levene检验P值参考），由于P值0.05,故两组数据等方差（变异数）差别明显。2019/9/12Page47双样本T检定9.再选择“统计”“基本统计量”“双样本t”10.将耐压测试前后的两组数据放入第一和第二组中2019/9/12Page48双样本T检定11.再点选“图形”，选择显示“单值图”和“数据箱线图12.绘制图形后，P值几乎为0，两组数据的平均值差异明显2019/9/12Page49练习:利用Minitab分析Excel中改善前后的开关电源的耐压能力是否有变化？双样本T检定2019/9/12Page50Part2:Minitab2-3双比率检定：分析不同抽样结果是否有所差别双比率检定：对比两组抽检数据的比率是否统计不同。2019/9/12Page51Part2:Minitab演示练习：利用以下数据及Minitab分析：某款电控板在更改前市场损坏的不良率为9%，现在对电控板进行改进，目标为2%，那么至少需要验证多少块才能确认改善能否达到效果？如果更改后验证500块里面仍有30个不良，是否说明改善有效？2019/9/12Page52双比率检定1.选择“统计”“功效与样本数量”“双比率”2.填入现况，功效值，目标2019/9/12Page53双比率检定4.得出最小需检验样本数量5.选择“统计”“基本统计量”“双比率”2019/9/12Page54双比率检定6.选择“汇总数据”，填入事件比例7.得出相关P值，因P0.05，不可否认两者比例相同2019/9/12Page55练习:若24个滤瓶水锤不合格率为12.5%（3/24)，而要求为水锤不合格要小于或等于1%，那么至少需要验证多少个？如果第二次检验24个没有一个发生漏水，是否可以从统计上95%信心认为两者不同？双比率检定2019/9/12Page56Part2:Minitab2-4DOE：设计方案，寻找最优的搭配方案DOE：透过实验设计寻找显著的影响因子，寻找最佳的条件搭配2019/9/12Page57Part2:Minitab演示练习：利用Minitab做以下的实验设计：1.设计一个3因子两水准的重复实验3次实验方案因子：温度，材质，压力以纯废水比做响应2.以附件Excel的滤瓶水锤实验中分析相关数据并作出结论2019/9/12Page58DOE实验1.选择“统计