Minitab课程讲义

1Minitab基礎課程BB5-032前言歡迎您參加Minitab基礎課程，當你完成此課程，你將初步了解Minitab所具備統計與品管工具的基本操作與使用，在未來您將執行資料分析或品質改善時，Minitab可以扮演協助您的工具，運用改善工具與方法，使各項改善能順利分析，並且能節省分析的時間，達到事半功倍之效果。3ƒMinitab介紹ƒMinitab環境介紹ƒ基本圖形分析ƒ基本品管統計操作Minitab基礎課程大綱4Minitab介紹ƒMinitab公司成立於1972年，最初是幫助大學教授進行基礎統計學方面的教學。ƒ1988年，BarbaraF.Ryan女士成爲公司的CEO,她成功地將Minitab公司的服務範圍擴展到企業品質統計方法的領域。5Minitab介紹ƒMinitab軟體的簡單、快速等特點，很快成爲美國高校統計分析學科電腦教學的標準工具。現今，Minitab已在全球超過4,000所的高等院校中使用。方便使用和掌握的特點使得Minitab得到了大家的信任，並成爲統計領域最普及的軟體工具。ƒMinitab軟體已經成爲品質統計軟體領域的領導者。它已在全球80個國家中得到使用，從新興企業到世界500強的知名公司。ƒMintab正在發揮著越來越積極的作用。它的客戶包括了福特汽車、3M公司、GE公司等知名企業。6Minitab介紹Minitab功能介紹可靠度與存活分析（Reliability）多變量分析（Multivariate）樣本數分析（PowerandSampleSizes）時間數列（TimeSeries）無母數分析（Non-parametrics）模擬與分佈（Simulation）巨集（Macro）簡易功能資料與檔案管理圖形（Graph）基本統計分析(BasicStatisitcs)迴歸分析（Regression）變異數分析（ANOVA）統計製程管制(SPC)實驗設計（DOE）量測系統分析(GageR&R)7Minitab環境資料視窗對話視窗圖形視窗8Minitab環境File檔案Edit編輯Manip操作Calc計算Stat統計Graphic圖形Editor編輯器Window視窗Help說明編輯最後對話框對話視窗現行資料視窗專案管理統計指引顯示對話夾顯示工作表夾顯示圖形夾顯示資訊顯示經歷顯示報告顯示相關文件顯示設計9Minitab環境Data/timetextnumber10基本圖形分析11推移圖分析例：此公司為生產測量輻射的設備，為了探討量測的變異，根據實驗紀錄做推移圖分析1.選擇檔案theworksheet“RADON.MTW”.2.選擇StatQualityToolsRunChart.3.在Singlecolumn填入“Membrane”。在Subgroupsize填入“1”4.選擇OK12推移圖分析5101520253545ObservationMembraneNumberofrunsaboutmedian:Expectednumberofruns:Longestrunaboutmedian:ApproxP-ValueforClustering:ApproxP-ValueforMixtures:Numberofrunsupordown:Expectednumberofruns:Longestrunupordown:ApproxP-ValueforTrends:ApproxP-ValueforOscillation:9.000011.00006.00000.17910.820915.000013.00002.00000.86700.1330RunChartforMembrane13推移圖分析隨機性檢定的方法：1.以中位數計算串數超過期望的串數來自兩個母體混雜(資料呈現隨機趨勢)少於期望的串數資料成串(資料呈現不隨機趨勢)2.以上下趨勢計算串數超過期望的串數資料上下震盪變化少於期望的串數資料成某種趨勢14柏拉圖分析例：紀錄機車里程計的不良，根據資料請分析出此不良品中發生最多的原因為何？1.選擇檔案theworksheet“EXH_QC.MTW”.2.選擇StatQualityToolsParetoChart3.點選Chartdefectstable，在Labelsin選入“Defects”。在Frequenciesin選入“Counts”4.選擇OK15柏拉圖分析MissingScrewsMissingClipsLeakyGasketDefectiveHousiIncompletePartOthers274594319101864.813.910.24.52.44.364.878.788.993.495.7100.00100200300400020406080100DefectCountPercentCum%PercentCountParetoChartforDefects16例：根據資料請分析廣告支出部份與業務銷售部分是否相關1.選擇檔案theworksheet“MARKET.MTW”.2.選擇StatGraphPlot散佈圖分析3.在Graphvariables中Y欄選入“Sales”，在X中選入“Advertis”。4.選擇OK17散佈圖分析1015202590100110AdvertisSales18例：紀錄機車里程計的不良，根據資料請分析缺點數據的分部狀況與外型1.選擇檔案theworksheet“EXH_QC.MTW”.2.選擇StatGraphHistogram直方圖分析3.在GraphVariable選入“Faults”。4.選擇OK19直方圖分析-2.5-2.0-1.5-1.0-0.5-0.00.51.01.52.02.501020FaultsFrequency20例：求男性與女性身高的箱型圖，男Sex=1，女Sex=2箱型圖分析1.選擇檔案theworksheet“PULSE.MTW”.2.選擇GraphBoxplot3.在Y選擇“Pulse2”.在X選擇“Sex”.選擇OK.21箱型圖分析211401301201101009080706050SexPulse222長條圖分析例：請將1991,1992市場銷售平均金額，利用長條圖顯示1.選擇檔案theworksheet“MARKET.MTW”.2.選擇GraphChart3.選擇FunctionMean4.Y欄選入“Sales”，X欄選入“Year”，選擇OK23長條圖分析1991199295100105110YearMeanofSales24矩陣散佈圖分析例：求身高，體重及脈搏的矩陣散佈圖1.選擇檔案theworksheet“PULSE.MTW”.2.選擇GraphMatrixplot3.在Graphvariables選擇“Height”“Weight”“Pulse1”.選擇OK.25矩陣散佈圖分析64.571.512518564.571.561871251856187HeightWeightPulse126例：繪製draftsmanplot,Y軸pulse1,pulse2,X軸為身高，體重及性別Draftsmanplot分析27618764.571.572.5117.51251851.251.75Pulse1HeightPulse2WeightSexDraftsmanplot分析28等高線圖分析例；利用等高線圖繪製經度，緯度，高度關係1,檔案EXH_GRPH.MTW.2.選擇GraphContourPlot3.選擇“Alt”在Z,“Lat”在Y,“Long”在X.4.取消Connect.5.選擇Area及按下Attributes.6.在Filltype輸入1.7.在Fillcolor輸入152345.8.OK29等高線圖分析500600700800900123451234LongLatContourPlotofAlt30基本品管統計操作31平均數、中位數與變異數例：求男性與女性身高的平均數與標準差，男Sex=1，女Sex=21.選擇檔案theworksheet“PULSE.MTW”.2.選擇StatBasicStatisticsDisplayDescriptiveStatistics.32平均數、中位數與變異數3.在Variables,選入“Height”。檢查Byvariable選入“Sex”在文字方塊中4.選擇OK33平均數、中位數與變異數平均數標準差中位數求男性與女性體重的平均數與標準差，男Sex=1，女Sex=2Workshop：34Z檢定分析例：測量某機械部品9件，根據歷史資料此部品分配接近常態，且σ=0.2mm。我們希望此平均數=5.0mm。請分析此9件部品在5%顯著水準下，是否可判斷此數據與平均數=5.0mm有差異？1.選擇檔案theworksheet“EXH_STAT.MTW”.2.選擇StatBasicStatistics1-SampleZ.353.在Variables欄位中選入“Values”4.在Sigma中輸入“0.2”5.在Testmean輸入“5.0”6.點選Options，在Confidencelevel輸入“95”，在Alternative選擇“notequal”，點選OKZ檢定分析36P=0.0020.05表示拒絕平均數=5.0的假設，也就是此樣本與前歷史紀錄是有所差異的Z檢定分析37t檢定分析例：測量某機械部品9件，根據歷史資料此部品分配接近常態，但是未知母體σ值。我們希望此平均數=5.0mm。請分析此9件部品在5%顯著水準下，是否可判斷此數據與平均數=5.0有差異？1.選擇檔案theworksheet“EXH_STAT.MTW”.2.選擇StatBasicStatistics1-Samplet.38t檢定分析3.在Variables欄位中選入“Values”.4.在Testmean輸入“5.0”.5.點選Options在Confidencelevel輸入“95”，在Alternative選擇“notequal”，點選OK，OK39P=0.0340.05表示拒絕平均數=5的假設，也就是此樣本與前歷史紀錄是有所差異的t檢定分析40WorkshopEXH_STAT.MTW測量某機械部品9件，根據歷史資料此部品分配接近常態，但是未知母體σ值。我們希望此平均數5.0mm。請分析此9件部品在5%顯著水準下，此數據是否平均數5.0mm有差異？41Xbar–R管制圖例：汽車輪軸經常不良，品保經理為了監控製程，在一個月內收集第二供應商100筆資料(5個一組)，製作管制圖1.選擇檔案theworksheet“CAMSHAFT.MTW”2.選擇StatControlChartsXbar-R423.在Singlecolumn選入“Supp2”,在Subgroupsize輸入“5”,OK.Xbar–R管制圖432010Subgroup0603602601600599598SampleMean11Mean=600.2UCL=602.4LCL=598.19876543210SampleRangeR=3.72UCL=7.866LCL=0Xbar/RChartXbar–R管制圖44例：有一工廠生產電視映像管，不良率很高，因此準備100%全檢，並製作管制圖1.選擇檔案theworksheet“EXH_QC.MTW2.選擇StatControlChartsP.pChart管制圖453.在Variable選入“Rejects”4.點選Subgroupsin並選入“Sampled”5.OK.pChart管制圖46201000.30.20.10.0SampleNumberProportionPChartforRejectsP=0.1685UCL=0.3324LCL=0.004728pChart管制圖471.1點超出從中心線起算3個Sigma2.9點在同一側3.6點以遞增或遞減的趨勢分佈在同一側4.14點在同一側分佈呈現上下交替5.3點中有2點分怖於從中心線起算2Sigma以上(同