JMP基础操作PPT课件

1、Basic JMP OperationTrainer : 林建榮、陳志遠、黃士育統計小組統計小組日月光半導體日月光半導體Ver.1-Shihyu Huang05/18/2005日月光集團版權所有日月光集團版權所有 Copyright are reserved by ASE Group. No part of this publication may be copied without the permission.Page 2JMP 簡介簡介參考網址：參考網址：http:/ JMP 是由SAS公司所開發出來的統計套裝軟體，但它並不是SAS System的一部份，JMP 在某些方面類似SAS/

2、Insight這個模組，但卻有不同的架構及功能，某些方面仍採用SAS的一些函數，例如：線性代數及機率的運算等等SAS公司於1989.10推出JMP第一個版本至今，經過不斷地改版修正於2000.6正式推出JMP5.0。JMP功用：JMP的主要任務就是協助使用者進行資料的分析與研究，透過滑鼠的點選操作及簡單的資料匯入方式，並利用動態的統計圖形呈現，以了解資料的分佈型態及相關性，提供訊息並協助使用者作決策。若統計軟體之使用性愈便利，使用者就能以更多的時間在所要處理分析的問題解決上，而減少工具的操作與使用時間，另外，動態的圖形操作方式，能讓使用者以各種不同的角度去切入了解，多方面的嘗試以發現意想不到的

3、答案。Page 3Table of Contents目的（目的（Purpose）上課基本知識及工具上課基本知識及工具(Basic Tool)介面簡介（介面簡介（Introduction）基本功能介紹（基本功能介紹（JMP Data Table）彙整資料功能（彙整資料功能（Summarize Data）QC手法功能（手法功能（Applications for QC tools）IEE統計手法（統計手法（Intel Core Statistic Method)Page 4課程目的課程目的本課程為針對需要使用 JMP 從事統計分析的專業人士（PD、PE、QA、RD），藉由循序漸進的實際操作來熟悉其類

4、似 Windows 介面的操作模式、加速並簡化資料分析、報告的工作。本課程學習範圍包括了資料表的認識、工具列的使用，QC手法之工具使用及檢定分析，為基礎入門之課程，其他較艱深如DOE、Time Series、Survival之使用操作，則不在本課程學習範疇中。Page 5上課基本知識及工具上課基本知識及工具基礎統計知識(Basic Statistic Knowledge，Descriptive Statistic、Regression、ANOVA)JMP Statistic Analysis Software。筆記型電腦或桌上型個人電腦。Page 6Introduction-1Menu Bar

5、Tool Bar請開啟JMP Sample Data路徑：nC：Program FilesSAS InstituteJMP4Sample DataBig ClassPage 7Introduction-2Data TableColumns PanelRow PanelTables PanelPage 8Introduction-3Report WindowPopup menuDisclosure buttonPage 9JMP Data Table新增刪除Columns、RowsKey in dataColumn 屬性、RoleEntering dataFind & ReplaceCo

6、py data from Excel to JMP Copy data/reports from JMP to Excel Open excel file(*.xls) by JMP為何我的版面配置不同?n調整 Preferences & Tool BarsPage 10新增刪除新增刪除Columns、RowsMenu bar，ClickDouble Click onPage 11Column屬性屬性1.在此點右鍵在此點右鍵2.選擇選擇3.調整調整Column屬性屬性Data Type、Modeling Type等連續型次序型名義型Page 12Exclude HideExclude：

7、n圖表上不會顯示（Point），JMP將排除後再進行數據分析，因此Means、Std Dev.會改變。Hide：n圖表上不會顯示（Point），但數據分析不變，因此Means、Std Dev.仍相同。Page 13Column Role 變數的角色（變數的角色（Y：依變、：依變、X：自變）：自變）1.在此點右鍵在此點右鍵2.選擇選擇3.選擇角色選擇角色Page 14Entering data先進入資料編輯模式後nTab：儲存格先往右，再往下移動nShift + Tab：儲存格先往左，再往上移動nEnter：只能往下移動到底後會自動新增一列n可直接以上下左右鍵移動亦可Page 15Find &a

8、mp; Replace類似 Excel 之尋找 / 取代” 功能Page 16調整調整喜好設定工具列喜好設定工具列喜好設定喜好設定Preferences工具列工具列ToolbarsPage 17Copy data from Excel to JMP 開啟開啟Excel&JMP1.選取選取Excel中所需的資料，包括中所需的資料，包括變數名稱與該變數的資料。變數名稱與該變數的資料。Page 18Copy data from Excel to JMP 2.Copy後，在後，在JMP視窗中，按住視窗中，按住Shift再按貼上（再按貼上（Paste），就可將），就可將變數名稱貼上變數名稱貼上J

9、MP的的Column中。中。3.若沒按住若沒按住Shift直接按貼上直接按貼上（Paste），就是直接貼上資料。），就是直接貼上資料。Page 19Open excel file(*.xls) by JMP1.先選控制台先選控制台2.選擇系統管理工具選擇系統管理工具Page 20Open excel file(*.xls) by JMP3.選擇資料來源選擇資料來源4.選擇選擇Excel FilesPage 21Open excel file(*.xls) by JMP4.改成改成JMP-Excel FilesExcel97-2000按下按下 選取工作簿選取工作簿5.開啟想要開的開啟想要開的Ex

10、cel FilesPage 22Open excel file(*.xls) by JMP即可用即可用JMP直接打開直接打開Excel檔檔7.選擇想打開的工作表。選擇想打開的工作表。6.重新啟動重新啟動JMP軟體，即可軟體，即可打開打開Excel檔案檔案Page 23Summarize DataGrouping Data目的n1.彙整資料-將資料之重點參數選出。n2.找出異常（量測、等）或錯誤（key in等）。n3.可將資料整理出有效的資訊。舉例說明：n1.以不同錫球成分比例來估算推球值n2.相同成分比例的錫球在不同作業員量測下，推球值會一樣嗎？n3.推球值若不符規格，該產品即是不良品，所以

11、只要找出該產品最小推球值，即可知道該產品是否為不良品。Page 24Operation-summary點選TablesSummary以年齡估算平均身高2.選擇變數選擇變數3.選擇統計量選擇統計量1.選擇想了解的群體選擇想了解的群體Page 25Subset隨機由30位學生中挑選15位的性別與體重：1.選擇想了解的變數選擇想了解的變數Page 26Subset2.選擇變數個數選擇變數個數3.畫面顯示如右畫面顯示如右Page 27Subset特意挑選15位學生的性別與體重(按住Ctrl)：1.選擇想了解的變數與個體選擇想了解的變數與個體Page 28Subset3.顯示如下：顯示如下：2.選擇選擇

12、 Subset Selected RowsPage 29Sort排序排序2.選擇想排序的變數選擇想排序的變數（性別（性別sex）1.按按Sort選項選項Page 30Sort排序排序3.變數依字母順序排列完成（性別變數依字母順序排列完成（性別sex）Page 31Stack堆疊堆疊1.按按Stack選項選項原有資料形式：原有資料形式：Page 32Stack堆疊堆疊2.選擇需堆疊選項變數，按選擇需堆疊選項變數，按OKPage 33Stack堆疊堆疊3.即為所求即為所求成為成為JMP易分易分析的格式析的格式Page 34Split分派分派1.按按Split選項選項資料原先型態資料原先型態Page

13、 35Split分派分派2.選擇需分派選項與分派準則選項，按選擇需分派選項與分派準則選項，按OKPage 36Split分派分派3.即為所求即為所求Page 37Add a Computed ColumnAdd a new column 輸入公式Keypad 介紹：nInsert keynDelete KeynSwitch Terms (運算符號前後 / 分子分母 對調)nUnary Sign Function (改變正負號)nLocal Variable Key (用代數方式表示運算式)nDelete Expression (移除運算式 / Peel off)Page 38Applicati

14、on for QC ToolsHistogram 直方圖Capability 製程能力分析Pareto Chart 柏拉圖Scatter Plot 散佈圖Control Chart 管制圖Page 39Histogram 直方圖直方圖1.選取選取AnalyzeDistribution3.跑出直方圖與盒型圖跑出直方圖與盒型圖2.選取想了解的變數選取想了解的變數百分位數百分位數敘述統計敘述統計Page 40Capability Analysis 製程能力分析製程能力分析1.按紅色倒三角彈出選單選擇按紅色倒三角彈出選單選擇Capability Analysis2.訂定規格上下限訂定規格上下限Page

15、 41Capability Analysis 製程能力分析製程能力分析3.跑出跑出Capability AnalysisPage 42Pareto Chart 柏拉圖柏拉圖2.選取選取GraphPareto Chart1.開啟開啟Sample DataQuality ControlFailures3.選取變數與因素選取變數與因素Page 43Scatter Plot 散佈圖散佈圖 (Fit Y by X)2.選取兩相關變數選取兩相關變數1.選取選取AnalyzeFit Y by X3.即為所求即為所求Page 44Fit X by Y 的分析類型的分析類型XY連續型次序型名義型XCONY CB

16、ivariateOnawayOnewayOLogisticContingencyContingencyNLogisticContingencyContingency1. Bivariate：散佈圖/迴歸分析2. Logistic：點圖/參數估計3. Onaway：盒型圖/ANOVA4. Contingency：直方圖/比率分析Page 45Fit X by Y亦可再加入亦可再加入Ref LineFit Mean（平均值線）（平均值線）Fit Line（趨勢線）（趨勢線）1.點選紅點，跳出選單點選紅點，跳出選單2.即為參考線即為參考線Page 46Control Chart 管制圖管制圖1.開啟

17、開啟Sample DataQuality ControlChip12.點選點選Control ChartPage 47Control Chart 管制圖管制圖被測量的對象被測量的對象分類的批次分類的批次分類的批次分類的批次Page 48Control Chart 管制圖管制圖3.X-Bar Control Chart & R Control ChartPage 49管制圖檢定法則管制圖檢定法則檢定法則有檢定法則有1-8這兩種方式這兩種方式都可以都可以常用JMP分析手法Trainer : 林建榮、陳志遠、黃士育統計小組統計小組日月光半導體日月光半導體Ver.104/07/2005日月光集

18、團版權所有日月光集團版權所有 Copyright are reserved by ASE Group. No part of this publication may be copied without the permission.Page 51假設與檢定假設與檢定在比較分析中，我們是先設立一個假設，然後由收集的數據來檢定這個假設成立與否。平常固定的製程或控制組，我們通常將他稱做H0（虛無假設），而實驗組我們稱之為H1（對立假設）。舉例說明：工程師引進新基板，預計將會大幅提昇UPH。此假設檢定為：H0 12H1 12此處此處1為原先基板之為原先基板之UPH，2為新基板之為新基板之UPH0.0

19、5Page 52P-Value如何決定假設成不成立？n因為是用樣本來估計母體(抽樣方法)，所以存在風險（誤差）。n我們設定一個可承受風險叫，意指拒絕需無假設的機率。n透過抽樣的結果，可以計算出一個因抽樣風險而誤判的機率叫做P-Value。n如果P-Value比小，代表錯估機率比承受風險小，這種結果就叫對立假設具有顯著性。由於通常用0.05做代表，所以P-Value |t|Assuming equal variancest t- -T Te es st tdrugErrorC. TotalSource 1 14 15DF 0.3707554 7.5937137 7.9644691Sum of S

20、quares0.3707550.542408Mean Square 0.6835F Ratio 0.4222Prob FA An na al ly ys si is s o of f V Va ar ri ia an nc ce e在兩樣本分析中，在兩樣本分析中，P-value0.05及代表平均值有顯及代表平均值有顯著差異，即兩平均值不相等。此處著差異，即兩平均值不相等。此處P-value0.05，故兩平均值無顯著差異。故兩平均值無顯著差異。Page 64圖表判讀圖表判讀-3-變異數檢定（變異數檢定（F-Test）morphinetrimethLevel 8 8Count0.76912990.

21、7023214Std Dev0.57486500.5232952MeanAbsDif to Mean0.55202040.5150806MeanAbsDif to MedianOBrien.5Brown-ForsytheLeveneBartlettTest 0.0714 0.0234 0.0540 0.0539F Ratio 1 1 1 1DFNum 14 14 14 .DFDen0.79320.88070.81960.8165ProbFWelch Anova testing Means Equal, allowing Std Devs Not Equal 0.6835F Ratio 1DFN

22、um13.886DFDen0.4224ProbF 0.8268t-TestTests that the Variances are EqualTests that the Variances are Equal根據根據Intel統計方法，在變異數檢定上，採用統計方法，在變異數檢定上，採用Brown-Forsythe檢定為基準。檢定為基準。P-value準則同上一頁。準則同上一頁。Page 65Two-Sample Analysis-成對檢定成對檢定在成對檢定中，將資料分成改善前、改善後（減肥在成對檢定中，將資料分成改善前、改善後（減肥前、減肥後；服藥前、服藥後。），這就是成對資前、減肥後；服藥

23、前、服藥後。），這就是成對資料最好的解釋。料最好的解釋。在分析上，通常我們仍採用在分析上，通常我們仍採用Oneway分析，你也可以分析，你也可以將資料做將資料做Bivariate分析與分析與Matched Pairs分析，與分析，與Oneway分析差別僅在資料呈現方式不同而已。由於分析差別僅在資料呈現方式不同而已。由於Oneway分析可涵蓋於單樣本、雙樣本、多樣本檢定分析可涵蓋於單樣本、雙樣本、多樣本檢定使用，故我們最常用此分析手法。使用，故我們最常用此分析手法。JMP資料檔資料檔Page 66成對檢定成對檢定-1-資料型態資料型態均是數值型資料（均是數值型資料（C連續型）連續型）一為順序型資

24、料、一為數值型資料一為順序型資料、一為數值型資料以變數名稱作前後區分，以變數名稱作前後區分，但都是同型變數。但都是同型變數。將同型變數放在一起，將同型變數放在一起，以第二個變數作區分。以第二個變數作區分。Page 67先選先選AnalyzeFit Y by X Bivarate成對檢定成對檢定-2- Bivariate AnalysisPage 68成對檢定成對檢定-2- Bivariate Analysis異常點，需刪除後再異常點，需刪除後再做分析。做分析。Page 69成對檢定成對檢定-2- Bivariate Analysis選取異常點，你可選取異常點，你可以選擇圈選鍵，將以選擇圈選鍵，

25、將該點圈選起來，也該點圈選起來，也可以直接將滑鼠指可以直接將滑鼠指標點向圖上該點。標點向圖上該點。即可在原始資料中即可在原始資料中選出該點。選出該點。去掉該點！重新作去掉該點！重新作Bivariate分析。分析。Page 70成對檢定成對檢定-2- Bivariate Analysis新新Bivariate分析分析-分佈無顯見異常點分佈無顯見異常點Page 71成對檢定成對檢定-2- Bivariate Analysis無異常點，加入趨勢線無異常點，加入趨勢線點紅色倒三角，點選點紅色倒三角，點選Fit LineFit Line（迴歸分析）：（迴歸分析）：1.趨勢線若為左下至右上，代表正相關趨勢

26、線若為左下至右上，代表正相關2.若為左上至右下，代表負相關若為左上至右下，代表負相關3.若由若由0點出發且呈現點出發且呈現45度，代表完全的度，代表完全的1比比1相關相關4.若趨勢線愈平，代表相關程度愈小，甚至無相關或非直線關係若趨勢線愈平，代表相關程度愈小，甚至無相關或非直線關係Page 72成對檢定成對檢定-2- Bivariate Analysis籹祘到诀UPH = 373.95129 + 0.2049959 籹祘到玡诀UPHRSquareRSquare AdjRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations (or Sum Wgts)

27、0.2373280.1924653.368679426.0526 19Summary of FitSummary of FitModelErrorC. TotalSource 1 17 18DF 60.03144 192.91592 252.94737Sum of Squares 60.0314 11.3480Mean Square 5.2900F Ratio 0.0344Prob FAnalysis of VarianceAnalysis of VarianceIntercept籹祘到玡诀UPHTerm373.951290.2049959Estimate22.665830.089128Std

28、 Error 16.50 2.30t Ratio|t|Parameter EstimatesParameter EstimatesLinear FitLinear Fit*製程前UPH與製程後UPH的相關性*須 R Square 0.8 才算有相關 X與Y的迴歸公式，即X多少時，Y該為多少Page 73成對檢定成對檢定-3- Matched Pairs再做再做Matched Pairs分析，將兩變數都放在分析，將兩變數都放在Y即可。即可。Page 74成對檢定成對檢定-3- Matched Pairs根據圖來看，平均值約根據圖來看，平均值約提升提升170-180，而檢定部，而檢定部分，分，P-

29、value0.05，即，即平均值有顯著差異平均值有顯著差異平平均值不相等。均值不相等。Page 75成對檢定成對檢定-4-相關分析相關分析參考指標參考指標相關是否相關是否0.8是是否否Match Pairs是否認為是否認為y=x是是 很不錯，不需做很不錯，不需做任何行動任何行動必須改善必須改善否否 應使用迴歸公式應使用迴歸公式來解釋來解釋XY的關係的關係必須改善必須改善衡量度無法轉移衡量度無法轉移由於迴歸分析主要在做變數間的相關性分析，以及找由於迴歸分析主要在做變數間的相關性分析，以及找出最佳化公式，但我們在作比較分析時較少用到此手出最佳化公式，但我們在作比較分析時較少用到此手法，而是在更細部

30、分析中才用到迴歸分析，因此上表法，而是在更細部分析中才用到迴歸分析，因此上表僅供參考，僅供參考，參考指標最重要的還是以資料的型態及實參考指標最重要的還是以資料的型態及實驗者所需要的分析為主驗者所需要的分析為主。迴歸分析在統計進階課程將。迴歸分析在統計進階課程將會提到。會提到。Page 76成對檢定成對檢定-Oneway Analysis1.先將上頁資料作先將上頁資料作Stack，更改變數名稱，更改變數名稱Page 77成對檢定成對檢定-Oneway Analysis2.直接做直接做AnalyzeFit Y by XOnewayPage 78成對檢定成對檢定-Oneway Analysis3.由

31、由Oneway圖可見，有異常點。而平均圖可見，有異常點。而平均值也有明顯差異。值也有明顯差異。Page 79成對檢定成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀報表判讀EstimateStd ErrorLower 95%Upper 95%-178.600 7.030-192.831-164.369Difference -25.405t-Test 38DF |t|Assuming equal variancest-Testt-TestProcessErrorC. TotalSource 1 38 39DF 318979.60 18779.90 337759.50Sum of Squares

32、 318980 494Mean Square645.4361F Ratio FAnalysis of VarianceAnalysis of Variance籹祘到玡诀UPH籹祘到诀UPHLevel 20 20Number 247.450 426.050Mean 4.9710 4.9710Std Error 237.39 415.99Lower 95% 257.51 436.11Upper 95%Std Error uses a pooled estimate of error varianceMeans for Oneway AnovaMeans for Oneway AnovaP-valu

33、e0.05平均值有顯著差異。平均值有顯著差異。此兩此兩P值是相等的。值是相等的。DF（自由度）可看出變數（自由度）可看出變數數量與個體數量。數量與個體數量。可看出兩樣本數量與平均值可看出兩樣本數量與平均值Page 80成對檢定成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀報表判讀籹祘到玡诀UPH籹祘到诀UPHLevel 20 20Count 31.22663 3.64872Std Dev 14.77000 2.95500MeanAbsDif to Mean 13.85000 2.95000MeanAbsDif to MedianOBrien.5Brown-ForsytheLeveneBar

34、tlettTest 1.2143 2.9333 3.7246 54.3280F Ratio 1 1 1 1DFNum 38 38 38 .DFDen0.27740.09490.0611FWelch Anova testing Means Equal, allowing Std Devs Not Equal 645.4361F Ratio 1DFNum19.519DFDenF 25.4054t-TestTests that the Variances are EqualTests that the Variances are EqualP-value0.05變異數無顯著差異。變異數無顯著差異。可

35、看出兩樣本數量與平均值可看出兩樣本數量與平均值Page 81K-Sample Analysis-Oneway Analysis1.開啟開啟Sample DataMachinePage 82K-Sample Analysis-Oneway Analysis2.作作Oneway分析，分析，AnalyzeFit Y by X OnewayPage 83K-Sample Analysis-Oneway Analysis3.由圖形可見平均值與變異數均有明顯差異，並有異常點。由圖形可見平均值與變異數均有明顯差異，並有異常點。Page 84K-Sample Analysis-Oneway Analysis基

36、本分析均與前述基本分析均與前述Oneway Analysis相同，僅有相同，僅有t-Test檢定有檢定有變，分析方法如下。變，分析方法如下。machineErrorC. TotalSource 2 41 43DF 1648.6647 1435.7653 3084.4300Sum of Squares 824.332 35.019Mean Square 23.5398F Ratio FAnalysis of VarianceAnalysis of Variance在在 t 檢定時，上表檢定時，上表P-value會等於會等於 t 檢定時之檢定時之P-value。而此處而此處P-value0.05，

37、代表，代表Machine這個變數間（三台機台這個變數間（三台機台間）是有顯著差異的，但差在平均值或變異數哪部分？尚間）是有顯著差異的，但差在平均值或變異數哪部分？尚須進一步分析。須進一步分析。Page 85K-Sample Analysis-Oneway Analysis321 0.0000 -7.2722-15.0639 7.2722 0.0000 -7.7917 15.0639 7.7917 0.0000Dif=Meani-Meanj321Alpha=0.05 Comparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD 2.43165q*321-4.79656 2.14448 9.70117 2.14448-5.43879 2.13080 9.70117 2.13080-5.87456Abs(Dif)-LSD321Positive val