7标准品管工具制作手册-第七章.ppt

制作手册 第七章 EDA工程资料分析 1 检定经由随机抽样的方法 透过机率的原理 判断母体与标准或母体与母体之间的关系 2 变异数分析用于分析哪些因子对结果有显著影响 以及有显著影响的因子在何时能起最好的作用 3 回归分析以一个 或多个 变量描述 预测 控制另一特定的变量的分析方法 0 准备工作从EXCEL中调出工程资料分析的相关功能模块 点击这里开始演示 导航视窗 准备工作 返回首页 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 3 在 工具 菜单下点击新增的 数据分析 的选项 4 与检定相关的功能有 F检验双样本方差t 检验 平均值的成对双样本分析t 检验 双样本等方差假设t 检验 双样本异方差假设z 检验 双样本平均差检验 5 与变异数分析相关的功能有 方差分析 单因素方差分析方差分析 可重复双因素分析方差分析 无重复双因素分析 6 与回归分析相关的功能是 回归 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 3 在 工具 菜单下点击新增的 数据分析 的选项 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 3 在 工具 菜单下点击新增的 数据分析 的选项 4 与检定相关的功能有 F检验双样本方差t 检验 平均值的成对双样本分析t 检验 双样本等方差假设t 检验 双样本异方差假设z 检验 双样本平均差检验 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 3 在 工具 菜单下点击新增的 数据分析 的选项 4 与检定相关的功能有 F检验双样本方差t 检验 平均值的成对双样本分析t 检验 双样本等方差假设t 检验 双样本异方差假设z 检验 双样本平均差检验 5 与变异数分析相关的功能有 方差分析 单因素方差分析方差分析 可重复双因素分析方差分析 无重复双因素分析 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 在EXCEL档案中 在 工具 菜单点击 加载宏 2 勾选 分析工具库 和 分析工具库 VBA函数 确定 3 在 工具 菜单下点击新增的 数据分析 的选项 4 与检定相关的功能有 F检验双样本方差t 检验 平均值的成对双样本分析t 检验 双样本等方差假设t 检验 双样本异方差假设z 检验 双样本平均差检验 5 与变异数分析相关的功能有 方差分析 单因素方差分析方差分析 可重复双因素分析方差分析 无重复双因素分析 6 与回归分析相关的功能是 回归 准备工作 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 点击进入注意事项 检定 使用时机 分析母体与标准间或母体与母体间的差异 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 5 分别在 变量1的区域 和 变量2的区域 框选A B机台的数据 6 在 后输入 第3步选定的 型一误差值 7 选择输出区域 确定 8 从表格中找到P value栏 根据P value值与 之间的关系判断项目间的差异是否显著P value值 项目间的差异不显著P value值 项目间的差异显著 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 返回首页 检定 检定方法选用对照表 检定平均数 两组相关样本 两组独立样本 检定变异数 一组样本 不相等 相等 未知 已知 未知 已知 ttest Ztest 双样本同方差T 双样本异方差T Ftest 2test Ztest 检定平均数 检定变异数 成对双样本T 返回演示页面 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 5 分别在 变量1的区域 和 变量2的区域 框选A B机台的数据 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 5 分别在 变量1的区域 和 变量2的区域 框选A B机台的数据 6 在 后输入 第3步选定的 型一误差值 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 5 分别在 变量1的区域 和 变量2的区域 框选A B机台的数据 6 在 后输入 第3步选定的 型一误差值 7 选择输出区域 确定 返回首页 检定 点击这里开始演示 导航视窗 点击进入注意事项 1 明确比较的项目 并收集相关数据 2 依据数据的类型和比较的参数 从 检定方法选用对照表 中找到合适的检定方法 3 建立虚无假设H0和对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 4 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 5 分别在 变量1的区域 和 变量2的区域 框选A B机台的数据 6 在 后输入 第3步选定的 型一误差值 7 选择输出区域 确定 8 从表格中找到P value栏 根据P value值与 之间的关系判断项目间的差异是否显著P value值 项目间的差异不显著P value值 项目间的差异显著 返回首页 检定 使用时机 分析母体与标准间或母体与母体间的差异 在使用T检定前应先用F检定判断标准差的差异 成对双样本T检定的数据必须为 一对一 的数据 虚无假设与对立假设为互斥的集合 且等号一定在虚无假设当中 型一误差通常取0 05或0 01 其表述意义为显著和非常显著 判读方式除了使用P值外还可使用统计量与临界值进行比较 严谨的结论应表述为 无充分证据 注意事项 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 变异数分析 点击进入注意事项 7 从 方差分析 表中找到P value栏 并根据各项目的P value值与 之间的关系判断该因子的影响是否显著P value值 因子对结果的影响不显著P value值 因子对结果有显著影响 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 4 在 输入区域 框选收集的数据 并在 每一样本的行数 输入每次实验的数据个数 5 在 后输入 第2步选定的 型一误差值 6 选择输出区域 确定 使用时机 分析因子对结果影响是否显著 即因子对于结果是否为重要因子 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 4 在 输入区域 框选收集的数据 并在 每一样本的行数 输入每次实验的数据个数 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 4 在 输入区域 框选收集的数据 并在 每一样本的行数 输入每次实验的数据个数 5 在 后输入 第2步选定的 型一误差值 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 4 在 输入区域 框选收集的数据 并在 每一样本的行数 输入每次实验的数据个数 5 在 后输入 第2步选定的 型一误差值 6 选择输出区域 确定 返回首页 变异数分析 点击这里开始演示 导航视窗 7 从 方差分析 表中找到P value栏 并根据各项目的P value值与 之间的关系判断该因子的影响是否显著P value值 因子对结果的影响不显著P value值 因子对结果有显著影响 1 确定分析的因子 并收集实验数据 如每次实验取两个以上的数据 需分行放置 2 针对每个因子建立虚无假设H0与对立假设H1 并决定型一误差 常取0 05或0 01 3 依据因子数和每个实验是否有重复实验 从 工具 数据分析 中找到相应的分析工具 确定 4 在 输入区域 框选收集的数据 并在 每一样本的行数 输入每次实验的数据个数 5 在 后输入 第2步选定的 型一误差值 6 选择输出区域 确定 点击进入注意事项 返回首页 变异数分析 使用时机 分析因子对结果影响是否显著 即因子对于结果是否为重要因子 需在实验开始前先讨论是否存在交互作用 虚无假设与对立假设为互斥的集合 且等号一定在虚无假设当中 实验的数据需确保不受异常干扰 如有离群值出现需小心检讨 型一误差通常取0 05或0 01 其表述意义为显著和非常显著 判读方式除了使用P值外还可使用统计量与临界值进行比较 严谨的结论应表述为 无充分证据 注意事项 返回首页 点击这里开始演示 导航视窗 点击进入注意事项 使用时机 1 描述变量与结果间的关系2 预测未执行过的实验结果 回归分析 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 5 解读 回归统计 的表格 Multiple 表示XY 之间的相关性 具体判读方式参考第三章散布图的相关系数 RSquare 表示直线的拟合程度 数值越大 表示拟合度越好 6 解读 方差分析 的表格 SignificanceF 相当于方差分析中的P值 其与0 05的关系表示直线的影响是否显著 7 完成直线方程 Y X Intercept 表示截距即 78 82 且P value 0 05 表示 显著存在 XVariable 表示斜率即 0 15 且P value 0 05 表示 显著存在 8 总结分析的结论 列出回归方程 9 利用回归方程进行预测 点击这里开始演示 导航视窗 1 将数据输入到Excel中 返回首页 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 5 解读 回归统计 的表格 Multiple 表示XY 之间的相关性 具体判读方式参考第三章散布图的相关系数 RSquare 表示直线的拟合程度 数值越大 表示拟合度越好 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 5 解读 回归统计 的表格 Multiple 表示XY 之间的相关性 具体判读方式参考第三章散布图的相关系数 RSquare 表示直线的拟合程度 数值越大 表示拟合度越好 6 解读 方差分析 的表格 SignificanceF 相当于方差分析中的P值 其与0 05的关系表示直线的影响是否显著 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 5 解读 回归统计 的表格 Multiple 表示XY 之间的相关性 具体判读方式参考第三章散布图的相关系数 RSquare 表示直线的拟合程度 数值越大 表示拟合度越好 6 解读 方差分析 的表格 SignificanceF 相当于方差分析中的P值 其与0 05的关系表示直线的影响是否显著 7 完成直线方程 Y X Intercept 表示截距即 78 82 且P value 0 05 表示 显著存在 XVariable 表示斜率即 0 15 且P value 0 05 表示 显著存在 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成散布图 具体步骤可参考第三章中 散布图 3 从 工具 数据分析 中找到 回归 确定 4 在 Y值输入区域 与 X值输入区域 中分别框选对应的数列 并选择 输出区域 确定 5 解读 回归统计 的表格 Multiple 表示XY 之间的相关性 具体判读方式参考第三章散布图的相关系数 RSquare 表示直线的拟合程度 数值越大 表示拟合度越好 6 解读 方差分析 的表格 SignificanceF 相当于方差分析中的P值 其与0 05的关系表示直线的影响是否显著 7 完成直线方程 Y X Intercept 表示截距即 78 82 且P value 0 05 表示 显著存在 XVariable 表示斜率即 0 15 且P value 0 05 表示 显著存在 8 总结分析的结论 列出回归方程 回归分析 点击这里开始演示 导航视窗 返回首页 1 将数据输入到Excel中 2 完成