MINITAB主要操作

1、常用常用的的 minitabminitabmfg six sigma 使用 2001年 07月 16日作成:桂明敏工程能力工程能力 - 02- 02random datarandom data入力入力 2 2graph graph 使用使用 3 3 行行 4 4自動自動 輸入輸入 5 5算數算數/ /計算計算 6 6平均値平均値 比較比較 7 7回歸方程式回歸方程式 8 8主效果主效果 交互作用交互作用 9 9分散分散 同質性同質性 - 04- 04回歸分析回歸分析 1111完全配置完全配置 實驗法實驗法 1212反應表面反應表面 實驗配置法實驗配置法 1313回歸分析回歸分析: :殘差殘差,

2、 , ,方程式方程式 分析分析 1414適合適合 水準値水準値 1515contourcontour圖圖 1616x-r x-r 管理圖管理圖 1717gage r&r -01 gage r&r -01 散形散形 datadata 各各 因子因子 有效狀況有效狀況 分析分析 1919正泰分布正泰分布 -03-03部品部品人人測定値測定値specspec範圍範圍minitabminitab使用使用1/33gage r&r gage r&r 10個 試料 2-3名 對同一特性値 2次以上 反復測定測定器選定:要考慮 1)分解力 1/10 2)校正完 3)安定性 4)線形性 stddev study

3、 var %study var %tolerancesource (sd) (5.15*sd)(%sv) (sv/toler) total gage r&r 0.030858 0.158919 20.47 19.86 repeatability 0.025166 0.129605 16.69 16.20 reproducibility 0.017857 0.091966 11.85 11.50 o 0.014109 0.072659 9.36 9.08 o*p 0.010947 0.056377 7.26 7.05 part-to-part 0.147562 0.759942 97.88 94

4、.99 total variation 0.150754 0.776381 100.00 97.05 number of distinct categories = 7misc:tolerance:reported by:date of study:gage name:01.00.90.80.70.60.50.4321xbar chart by osample meanmean=0.6824ucl=0.7230lcl=0.641900.100.050.00321r chart by osample ranger=0.03967ucl=0.1021lcl=010 9 8 7 6 5 4 3 2

5、10.90.80.70.60.50.4poo*p interactionaverage1 2 3 3211.00.90.80.70.60.50.4oby o10 9 8 7 6 5 4 3 2 11.00.90.80.70.60.50.4pby p%contribution %study var %tolerance part-to-partreprodrepeatgage r&r100500components of variationpercentgage r&r (anova) for cminitabminitab使用使用gage r&r gage r&r 部品間差義,測定者間(再現性

6、)測定誤差,反復測定誤差及全體測定誤差 (gage r&r)用graph比較 表示的. 部品選擇時 是否考慮了變動的全體範圍,用 graph 表示的 均一的 選擇爲好. y軸座標的數値 要確認:是否 spec的全體範圍. 測定者間 反復測定誤差:是否脫離管理線和一致與否表示的 graph. 測定者間 graph 趨勢同時 測定節次細部化必要性和 測定方法 再敎育 必要. 全體變動和測定者間 測定誤差比及測定者間 再現性用 graph 形式 表現的. 測定者間 測定物的平均現況和散布現況 用散点圖 形式表達,能得到測定 方法的差異情報. 測定者和 測定物間 表示交互作用的 graph, 点/線的

7、 重複性好處 測定者和 測定物間 交互作用大(現物 確認 必要)spec對比 測定誤差的比:合格/合格判定可能與否的 判斷統計値(20% 要求)全體變動對比 測定誤差的比:測定系統使用可能與否判斷的統計値 (5.統計分析統計分析 解析解析: :minitabminitab使用使用工程能力工程能力datadata位置位置群的群的 數量數量下限値下限値上限値上限値z z2/33-3-2-10123lslusltargetprocess capability analysis for c1usltargetlslmeansample nstdev (within)stdev (overall)cpc

8、pucplcpkcpmppppupplppkppm uslppm totalppm uslppm totalppm uslppm total 2.00000 0.00000-2.00000-0.25147301.037421.011860.640.720.560.560.640.660.740.580.58 0.00 0.00 0.0045949.4414993.4960942.9341991.3813038.2455029.61process datapotential (within) capabilityoverall capabilityobserved performanceexp.

9、 within performanceexp. overall performancewithinoverall方法1: 工程能力 計算(作subgroup後 工程能力 計算)minitabminitab使用使用3/33 (c1=data(c1=data c2=spec c2=spec 8= u,9=l, 10=8= u,9=l, 10=) )8:8:9:9:10:10:方法2: 工程能力 計算(作subgroup後 工程能力 計算)工程能力工程能力average: -0.178064stdev: 0.842134n: 50anderson-darling normality testa-sq

10、uared: 0.707p-value: 0.061-1012.001.01.05.20.50.80.95.99.999probabilityc1normal probability plot判定基準: p 0.05時 正 p0.05時 同質,p0.05時非同質)minitabminitab使用使用2-spl2-spl平均値平均値 比較比較 比較比較 對象對象minitabminitab使用使用6/33平均値平均値 比較比較2-spl2-splminitabminitab使用使用7/331 1因子因子 2 2個以上個以上 水準水準 平均値平均値 檢定檢定analysis of variance

11、 for c3 source df ss ms f pc4 1 0.00 0.00 0.00 0.99error 38 43.05 1.13total 39 43.05 individual 95% cis for mean based on pooled stdevlevel n mean stdev -+-+-+-+-c1 20 -0.138 1.076 (-*-) c2 20 -0.142 1.053 (-*-) -+-+-+-+-pooled stdev = 1.064 -0.60 -0.30 0.00 0.30判定基準判定基準平均値平均値 比較比較minitabminitab使用使用

12、2 2因子因子 以上以上 平均値平均値 檢定檢定 因子因子 有效性有效性 檢正檢正8/33source df seq ss adj ss adj ms f pa 1 186.05 186.05 186.05 15.16 0.001b 1 68.45 56.03 56.03 4.56 0.048c 1 9.63 9.63 9.63 0.78 0.389error 16 196.42 196.42 12.28total 19 460.55 unusual observations for y 有效因子有效因子全體對比全體對比 20%20%以內以內和改善空間比較和改善空間比較必要必要data dat

13、a 均衡時均衡時平均値平均値 比較比較expected counts are printed below observed counts a b c d total 1 15 21 45 13 94 22.51 20.99 38.94 11.56 2 26 31 34 5 96 22.99 21.44 39.77 11.81 3 33 17 49 20 119 28.50 26.57 49.29 14.63total 74 69 128 38 309chi-sq = 2.506 + 0.000 + 0.944 + 0.179 + 0.394 + 4.266 + 0.836 + 3.923 +

14、0.711 + 3.449 + 0.002 + 1.967 = 19.178df = 6, p-value = 0.004minitabminitab使用使用9/33散形散形 datadata 各各 因子因子 有效狀況有效狀況 分析分析 rows: c5 columns: c6 1 2 all 1 1 1 2 1.00 1.00 2.00 2 1 1 2 1.00 1.00 2.00 3 1 1 2 1.00 1.00 2.00 all 3 3 6 3.00 3.00 6.00 chi-square = 0.000, df = 2, p-value = 1.0006 cells with ex

15、pected counts less than 5.0 10/33minitabminitab使用使用散形散形 datadata 各各 因子因子 有效狀況有效狀況 分析分析41133minitabminitab使用使用graph graph 使用使用 plot plot xygraphminitabminitab使用使用graph graph 使用使用 12/33boxbox xy50%25%25%minitabminitab使用使用 contour piot contour piot 13/33graph graph 使用使用 等高線minitabminitab使用使用14/33matrix

16、a piot matrixa piot graph graph 使用使用 因子數中間中間 水準水準 增加增加反復數反復數( (條件變化條件變化) )( ( ) )各各 因子因子 水準値水準値 入力入力minitabminitab使用使用完全配置完全配置 實驗法實驗法15/3316/33主效果主效果 交互作用交互作用minitabminitab使用使用17/33 contourcontour圖圖 minitabminitab使用使用18/33 contourcontour minitabminitab使用使用標準標準 標準偏差標準偏差重要度重要度 順序順序19/33適合適合 水準値水準値 min

17、itabminitab使用使用 y1,y2 y1,y2 (%)(%)20/33適合適合 水準値水準値 minitabminitab使用使用minitabminitab使用使用反應表面反應表面 實驗配置法實驗配置法21/33因子數( () )( ( ) )各各 因子因子 水準値水準値 入力入力實驗數實驗數the regression equation isc3 = 5.28 - 0.065 c1predictor coef se coef t pconstant 5.2831 0.7363 7.18 0.000c1 -0.0646 0.1423 -0.45 0.652s = 1.078 r-sq

18、 = 0.4% r-sq(adj) = 0.0%y yx x相間程度判定相間程度判定(72% (72% 以上以上 要求要求) )回歸方程式回歸方程式 精確度精確度判定判定(85% (85% 以上以上 要求要求) )minitabminitab使用使用22/33回歸方程式回歸方程式 回歸回歸 方程式方程式23/33回歸分析回歸分析: :殘差殘差, , ,方程式方程式 分析分析minitabminitab使用使用24/33term coef se coef t pconstant 25.600 4.735 5.407 0.001a 9.601 3.743 2.565 0.037b -8.121 3

19、.743 -2.170 0.067a*a 5.012 4.014 1.249 0.252b*b -2.737 4.014 -0.682 0.517a*b -4.000 5.294 -0.756 0.475s = 10.59 r-sq = 66.9% r-sq(adj) = 43.2%無效的無效的交互交互 轉換爲殘差轉換爲殘差 無效的無效的 交互交互 提高提高 r-sq(adj) (90%以上以上)回歸分析回歸分析: :殘差殘差, , ,方程式方程式 分析分析minitabminitab使用使用source df seq ss adj ss adj ms f pregression 5 1585

20、.32 1585.32 317.06 2.83 0.104 linear 2 1265.14 1265.14 632.57 5.64 0.035 square 2 256.17 256.17 128.09 1.14 0.372 interaction 1 64.00 64.00 64.00 0.57 0.475residual error 7 784.68 784.68 112.10 lack-of-fit 3 647.48 647.48 215.83 6.29 0.054 pure error 4 137.20 137.20 34.30 1.1.回歸方程式回歸方程式 “ “0”0” 相同否相

21、同否 答答: :相同相同2.2.回歸方程式回歸方程式 直線否直線否 答答: :非直線非直線25/33回歸分析回歸分析: :殘差殘差, , ,方程式方程式 分析分析minitabminitab使用使用一般使用在簡單一般使用在簡單 査査 主要主要 因子時因子時y y各各 因子因子26/33 a b vars r-sq r-sq(adj)c-p s % % 1 48.7 45.0 68.2 10.152 x 1 43.0 38.9 77.1 10.702 x 2 91.7 90.4 3.0 4.2418 x x (72% (72% 以上以上 直線直線 94% 94% 以上以上 2 2次次 99% 99% 以上以上 逆函數逆函數 100%100% 3 3次次) )回歸分析回歸分析minitabminitab使用使用. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .