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MINITAB 教材 李碧 目录： 第一章：Minitab 简介 第二章：Minitab 菜单介绍 第三章：Minitab 操作 附录一：菜单功能速查 第一章：Minitab 简介 介绍 于1972年，美国宾夕法尼亚 州立大学用来作统计分析、教育用而开发，目前已出版 Window 用版本 Vesion12.2，并且已在工学、社会学等所有领域被广泛使用。特别是与Six-sigma关联，在GE、AlliedSignal等公司已作为基本的程序而使用。 优点 以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统计知识便可使用。图表支持良好，特别是与Six-sigma有关联的部分陆续地在完善之中。 第二章：Minitab 菜单介绍 一、文件（File）菜单 Minitab的文件（File）菜单如下： 新建（New）菜单 点击File下的New菜单，会出现下图所示画面： 过程能力 过程能力概述 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。 ?选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令，你可以对以下情况进行能力分析： ——正态或Weibull概率模式（对于测量数据） ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poisson概率模式（对于计数数据或属性数据） 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。 如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你可以使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源，可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析（组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。 MINITAB也提供基于二项式和Poisson概率模型属性数据（计数型）的能力分析，例如，产品可与标准比较分为有缺陷和没有缺陷（用能力分析（二项式））。也可以根据缺陷个数对产品进行分类（用能力分析（Poisson））。 ?MINITAB的能力分析命令 画出单个测量值的能力柱状图，用一条基于过程平均值和标准偏差的正态曲线覆盖在柱状图上，这个图形有助于进行正态假设的视觉评估。这个报告包括了过程能力统计表，既包括组内也包括整体统计。 ??? 能力分析（组间/组内） 画出了用正态曲线覆盖的单个测量值的能力柱状图。这有助于进行正态假设的视觉评估。用这种分析方法可进行组间\组内有很强变差来源的子组数据的分析，这个报告包括组间/组内和整个过程能力的统计分析 ? 能力分析（Weibull分布） 画出基于过程形状和比例的Weibull曲线覆盖单个测量值的能力柱状图，这有助于进行Weibull分布的视觉评估。这个报告也包括了整个过程能力的统计分析 ??????? SIXPACK能力分析（正态分布） 连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义： ——单个数据图，R 或 S(离差),以及运行图,可用来检验过程是否受控. ——能力柱状图和正态分布图,可用来检验数据是否服从正态分布. SIXPACK能力分析（组间/组内）适用于组间有很强变差来源的子组数据, SIXPACK能力分析（组间/组内）连同这个能力统计的子集一起,结合下面的图表深入了解单个的显示值的含义： ——单个极差,离差图和极差和离差图,可用于检验过程受控状态. ——柱状图和正态分布