Minitab_培训教程

高级应用培训上海泰珂玛信息技术有限公司021---51113591培训目标学会Minitab的软件常用操作逐步体会在实际工作中应用Minitab深入掌握各功能模块培训知识体系软件操作统计理论质量管理Minitab课程安排基础应用篇（结构功能、描述性统计、图表制作……）统计分析篇（假设检验、相关与回归分析……….）质量工具篇（SPC、MSA、DOE………）第一部分基础应用篇Basicapplication第一部分Minitab使用结构、使用技巧描述性统计原理、方法常见统计公式回顾常见图表制作及分析本节我们将学到：Minitab特点数据处理，快速便捷图形处理，直观形象问题解决，深入全面视窗结构工作表窗口图形窗口会话窗口项目管理窗口文件类型对工作表对图形对项目数据类型“D”表示日期/时间“T”表示文本’列名数据方向数据输入区域表示‘数值’常用菜单与命令Minitab软件提供强大的Help文件，在该文件里，我们可以找到和质量相关的所有名词解释和统计相关的所有公式以及大量的案例，让我们更深入的掌握统计知识，了解质量内容操作便捷高效可以根据需要把常用的工具放在菜单栏中菜单指令在会话窗口显示结果输出结果保存在表中输入分类变量计算结果思考：输出的属性信息（N、N*、均值标准误、四分位数等表示什么意思？有什么作用？是怎么计算而来的？）图形显示220200180160140120100中位数平均值150148146144142140第一四分位数125.00中位数145.00第三四分位数156.50最大值215.00140.29150.12140.00150.0020.7227.75A平方0.52P值0.178平均值145.21标准差23.72方差562.72偏度0.364554峰度-0.060806N92最小值95.00Anderson-Darling正态性检验95%平均值置信区间95%中位数置信区间95%标准差置信区间95%置信区间Height摘要注：Minitab输出的图形，可以直接复制+粘贴到word、pownpoint等软件。方便做报告时使用数据与图形的对应绿色=图形与数据同步(图形化汇总)黄色=数据发生改变，图形有待更新(图形)白色=不能更新(布局图,或者包括统计结果)(图形化汇总)图形编辑220200180160140120100181614121086420Height频率均值145.2标准差23.72N92Height的直方图正态220200180160140120100181614121086420Height频率均值145.2标准差23.72N92Height的直方图正态步骤：1、单击选中所有条形2、再单击选中想要编辑的条形3、双击该条形，出现编辑对话框（如中图）常用图表制作箱线图直方图散点图时间序列图这些图形的作用分别是什么呢？箱线图MorningAfternoon6050403020100timeofday等待时间候诊时间箱线图上午和下午为分类变量预约在上午的候诊时间箱线图预约在下午的候诊时间箱线图图形→箱线图MaxQ2Min异常值Q3Q1点图2081921761601441281129612HeightSex身高的点图性别作为分类变量男性身高分布女性身高分布图形→点图点图常用于质量分析中的分层！直方图图形→直方图220200180160140120100181614121086420Height频率Height的直方图项目:MINITAB.MPJ;工作表:descriptive;2008-08-06;BY:Vellen直方图作用：常用于定性判断样本分布情况（正态分布）怎么样来编辑图形呢？能在图形上添加参考线吗直方图直方图220200180160140120100181614121086420Height频率120180Height的直方图项目:MINITAB2.MPJ;工作表:descriptive;2008-08-15;BY:Vellen散点图767472706866646260220200180160140120100体重身高身高和体重的散点图身高和体重相关性体重和身高呈现出正相关趋势图形→散点图散点图(分组)767472706866646260220200180160140120100体重身高12Sex身高和体重的散点图（分组）身高和体重相关性体重和身高呈现出正相关趋势散点图(分割面板)767268646022020018016014012010076726864601体重身高2身高和体重的散点图（分割面板）身高和体重相关性体重和身高呈现出正相关趋势组块变量:Sex散点图用来判断两个变量之间的相关关系（一次关系、二次关系等，此图常常用于回归分析）时间序列图十二月十月八月六月四月二月十二月十月八月六月四月二月450400350300250200月份销售额（万元）AlphaOmega广告机构ABC公司月度销售额的时间序列图广告机构为分类变量用两家广告公司的销售额比较时间序列图用于考察样本数据随时间变化而呈现的趋势练习I您想要评估四个供应商提供原材料产品的耐用性。根据四个供应商提供的原材料生产的产品中测量60天后的耐用性。请用相关的图形进行判断和分析。Data/供应商.MTW练习II公司关心相机电池的新配方是否能够很好地满足顾客的需要。市场调查显示，如果两次放电之间等待的时间超过5.25秒，顾客就会变得很不耐烦。您收集了使用过不同时间的（新旧配方）电池的样本。然后，您在每个电池放电后立即测量了其剩余电压（放电后电压），而且还测量了电池能够再次放电所需的时间（放电恢复时间）。请创建一个按配方分组的合适图形来检查结果。在5.25秒的临界放电恢复时间处包括一条参考线。练习III您的公司采用两种不同的过程来生产塑料小球。能源是一项主要成本，您想尝试一种新的能源来源。您在前半个月使用A来源（原有来源），而在后半个月使用B来源（新来源）。请创建一个合适的图标，用以说明两个来源下两种过程的能源成本。Data/能源成本.MTW第二部分统计分析篇StatisticsAnalysis假设检验Hypothesis统计分析篇之假设检验本节我们将学到：1、假设检验概念、原理2、假设检验原则、步骤3、两类错误（弃真、纳伪）4、P值、置信区间5、单样本Z检验6、单样本T检验7、双样本T检验8、功效和样本数量的确定统计方法结构统计方法描述统计推断统计参数估计假设检验我们在什么时候会用到参数估计？为何用假设我认为该企业员工的平均年龄为50岁!业务问题：•某炼钢炉改变原操作方法以提高钢的收得率，现用二种方法各炼10炉，如何从10组数据来比较钢的收得率有显著提高？•客户要求交货期为30天，现从运作中收集实际交货期数据，问：实际交货期是否符合客户要求？假设检验业务问题统计问题统计解决方案业务解决方案假设检验上述问题都可以看成对总体或总体参数的某个假设，然后利用从总体中抽取的样本来判断假设的真伪。这就是假设检验问题。请将上述业务问题转化成统计问题第一个业务问题实际上是检验二个总体的均值是否相等，即μ1=μ2；第二个问题实际上是检验交货期的均值是否小于等于30，即μ≤30。什么是假设检验1.概念•事先对总体参数或分布形式作出某种假设•然后利用样本信息来判断原假设是否成立2.类型•参数假设检验•非参数假设检验3.特点•采用逻辑上的反证法•依据统计上的小概率原理假设检验的总体过程总体假设抽取样本统计运算检验决策假设检验的基本思想...因此我们拒绝假设=20...如果这是总体的真实均值样本均值m=50抽样分布这个值不像我们应该得到的样本均值...20m假设检验原则等号放在原假设原假设（Ho）和备择假设（H1）完备且互斥备择假设称为研究假设，把变化后的问题放在备择假设中双侧检验•从统计角度陈述问题(U=4)•从统计角度提出相反的问题(U≠4)–必需互斥和穷尽•提出原假设(U=4)•提出备择假设(U≠4)–有≠符号检验企业生产的零件平均长度是否为4厘米单侧检验建立的原假设与备择假设应为H0:U=1500H1:U≠1500采用新技术生产后，将会使产品的使用寿命明显延长到1500小时以上双侧检验与单侧检验假设研究的问题双侧检验左侧检验右侧检验H0m=m0mm0mm0H1m≠m0mm0mm0假设检验中的两类错误1.第一类错误（弃真错误）•原假设为真时拒绝原假设•第一类错误的概率为(Alpha)–被称为显著性水平2.第二类错误（取伪错误）•原假设为假时接受原假设•第二类错误的概率为β(Beta)–1-β被称为检验功效两种错误的关系你不能同时减少两类错误!和的关系就像翘翘板，小就大，大就小假设检验的步骤提出原假设和备择假设确定适当的检验统计量规定显著性水平计算检验统计量的值作出统计决策显著性水平与拒绝域抽样分布H0值临界值临界值a/2a/2样本统计量拒绝域拒绝域接受域1-置信水平显著性水平与拒绝域H0值临界值a样本统计量拒绝域接受域抽样分布1-置信水平什么是P值1.是一个概率值2.是观测到的原假设为真时的概率•左侧检验时，P值为曲线上方小于等于检验统计量部分的面积•右侧检验时，P值为曲线上方大于等于检验统计量部分的面积3.被称为观察到的(或实测的)显著性水平•H0能被拒绝的最小值利用P值进行决策单、双侧检验•若p值α,不能拒绝H0•若p值α,拒绝H0双侧检验1/2H0值实际值实际值样本统计量1/2p值1/2p值1/2拒绝拒绝单侧检验H0值实际值样本统计量p值拒绝案例解析STATEWIDE公司主要从事机床部件生产，从流程中抽样36件，得到这些部件的长度资料,已知部件长度标准差为8.2mm。试在置信水平为95%的要求下，请确定这一批部件的平均长度是否为42mm。Data/单样本Z检验.mtw单样本Z检验之一统计→基本统计量→单样本Z单样本Z检验之二单样本Z检验之三如果标准差未知，改怎么选择检验方法？单样本T检验我们知道某种类型硬盘的平均传送时间是0.545微秒，这是一个关键的质量参数(越小越好)。一个新的替代品被提出来(便宜一些)。替代的设计比原有设计更好吗？data/单样本T.mtw单样本T单样本T检验用来判断样本均值是否和假设均值相等。（用于标准差未知的情况）。单样本T检验用样本标准差来估计总体标准差，通常需要样本服从正态分布。当样本是从连续型总体数据中随机抽取的数据时使用单样本T要求数据要服从正态分布，但通常对此要求不是很严格，只要数据是非单峰的连续型数据数据即可什么是单样本T何时使用单样本T为试验某种促销手段对产品销售的效果，选出20个环境大致相同的城市。其中10个实施该促销手段。另10个不实施该促销手段，得到销售额（单位：万元）资料,假设销售额都服从正态分布，且方差相等。试确定促销手段是否有效。Data/双样本t检验.mtw双样本T检验双样本t检验之一统计→基本统计量→双样本t双样本t检验之二双样本t检验之三如果我们把原假设和备择假设互换，会出现什么样的情况？功效和样本量某钢铁公司项目团队在参数调整后，希望评估冷拉钢筋生产线上的钢筋平均抗拉强度是否能从2000Kg有所提高，假定生产线的制成的标准差为300Kg，经检验，钢筋平均抗拉强度已变为2150Kg。问：若在95%的置信水平下，检验功效为90%，项目团队对于“钢筋生产线上的平均抗拉强度是否从2000Kg有所提高的检验，需要抽取多少根钢筋才能同时达到这两类风险的要求？”检验力与样本大小之一统计→功效和样本数量检验力与样本大小之二检验力与样本大小之三3002502001501005001.00.80.60.40.20.0差值功效Alpha0.05标准差300备择假定35数量样本单样本Z检验的功效曲线项目:MINITAB.MPJ;2008-07-31;BY:Vellen练习某轧钢厂为提高某管坯的屈服强度，改变轧制工艺的某些参数作试验，从取得的部分数据分析知：均值为Xbar=39.32，标准差为S=0.75，屈服强度服从正态分布，且目标值为