MINIAB的实际操作及其解析

Minitab的实际操作及理解6σ(MFG)1.测定System的分析4.1精密度4.3重现性4.5%P/TRatio4.2反复性4.4%R&RScreen工程中所使用的荧光体药品的粘性度对荧光屏的品质起着较大的影响,因此Screen工程每交班时间都要测定管理药品的粘性度.

Screen工程的拉长或组长,科长为了评价测定荧光体药品粘性的粘度计信赖度,让3位交班班长各测定3个药品试料,反复测定各三次并记录其测定结果.荧光体药品的粘度规格范围为24±2.例题

测定人:3名(金班长,李班长,

朴班长)

药品试料:3个(1号试料,2号试料,3号试料)

测定次数:3次

总测定次数:27次(=3名×3名×3次)WorksheetSTATMENUStat▶QualityTools▶GageR&RStudy(Crossed)...路径STATMENU③测定值⑤输入规格的公差②测定者④点击Options①样本编号⑥OK⑦OK

规格的范围

-上面的例题中点度规格范围是24±2,公差是±2,即为4.-如果规格范围是40±3,则公差是±3,即为6.

Dialog窗口STATMENU分析结果4.4%R&R4.1精密度4.2反复性4.3再现性4.5P/T

%R&R,P/T:

评价精密度的计测能力指数

▶%R&R:表示测量散布在总散布中所占的比率

→%R&R<30%的时候意味该计测器可以信赖.

▶P/T:表示测量散布在规格公差中所占的比率

→P/T<30%的时候意味该计测器可以信赖.4.44.5

精密度

(测量的散布程度)

▶对精密度的评价方法是通过%R&R,P/T.

→精密度有反复性和再现性的区分.

4.1

反复性

▶测定机的散布程度4.2

再现性

▶测定者间的散布程度4.3Session窗口Graph窗口(1)4.1精密度4.2反复性4.3再现性4.4%R&R4.5P/T

ComponentsofVariation

▶通过画柱状图来表示Session窗口上的分析结果,

柱状图通过%R&R,P/T的基准来表示各个精密度,反复性,再现性.

▶精密度,反复性,再现性

的柱子高度越低越好.Graph窗口(2)

RChartby测量者

-每点表示某一个测量者对同一个产品反复测定几次时,其中的最大值与最小值的差值(称为极差),

用R值表示.-所有点应该处于管理上下限以内.-对测量者别进行评价的时候,R值越小表示某个测量者

反复测量的越精密.

本例中的白班长所测量的三次R值相比其他人要小,

因此可说明白班长较其他人测量要精密些.

XbarChartby测量者

-每个点表示某个测定者对同一产品的反复测量几次时,

几个测量值的平均值.-管理上下限的幅度表示测量散布的大小.-希望所有的点都在管理上下限以外,并且呈现出有规律的

形态.

即,希望产品间的散布比测量的散布要大.Graph窗口(3)

By样本编号

-表示各样本所有测量值的平均及其散布的程度.-对于每个样本来说,我们希望反复几次测量的所有值其散布的程度越小.

By测量者

-表示各测量者所有测量值的平均及其散布的程度.-理论上对于各个测量者所有的测量值的平均值应相等.

By测量者*样本编号

Interaction

-表示按照样本别各测量者之间的测量值.-理论上各条线应该平行或重合,假设线之间有交叉,

我们可以认为测量者与样本之间有交互作用.Graph窗口(4)2.BasicStatistics(统计基础)Stat▶▶BasicStatistics▶DisplayDescriptiveStatisticsWorksheet为观察A工程的品质特特性－产品长长度的分布与与统计量，抽抽出一定量的的样本（Sample)的数据。路径STATMENUDialog窗口①指定变数②选定Graphs③选定Graphicalsummary④OK⑤OKSTATMENUSession窗口1.1算术平均1.2标准偏差1.4中央值1.5最小值1.6最大值四分位数:将Data依序排列后，，重新区分开开来-Q1:依序排列Data时，列在25%位置的数字-Median:依序排列Data时，列在50%位置的数字-Q3:依序排列Data时，排列在75%位置的数字

平均的标准误差=σ/nSTATMENUGraph窗口1.1算术平均1.2标准偏差1.4中央值1.5最小值1.6最大值1.3分散1.8标准偏差的信信赖区间1.7平均的信赖区区间1.9中央值的信赖赖区间1.10验证正规性正规性验证(注意水平α=0.05)▶P-Value≥≥0.05时→可以认为Data的散布遵循正正规分布的规规则。▶P-Value＜0.05인경우→Data的分布没有遵遵循正规分布布的规则。1.10Histogram,正规分布曲线线BoxPlotSTATMENU3.CapabilityStudy(工程能力)实习)求工程能力Stat▶▶QualityTools▶▶CapabilityAnalysis(Normal)...观察B工程品质特性性之一的产品品重量工程能能力时,每8个小时抽抽样5个样品品并收集其数数据,产品重量的规规格(Spec.)为10±1g.例题子群子群Worksheet路径STATMENU③规格下限⑤OK②子群的大小④规格上限①指定变数子群的大小-上述例题中,B工程每8小时时抽出样品,即群的的数量为5.或者有因分为为时间段在C3中可输入时间间变数.个别Data时输入“1””.规格的上,下下限-上述例题中,因B工程做出的产产品重量的规规格为10±1g,规格下限限为9,规格上限11.Dialog窗口STATMENU规格上限规格下限算术平均抽样数群内标准偏差差全体标准偏差差Graph窗口(1)STATMENU群内工程能力力:(潜在工程能力力:假设群间无变变动的条件下下的工程能力力)▶Cp:在不考虑偏差差,数据的平平均与目标一一致的假设下下的工程能力力→基本假设:无平均偏差,无群间变动▶Cpk:考虑偏差的工工程能力→基本假设:无群见假设3.1Graph窗口(2)STATMENU全体工程能力力(实际的工程能能力)▶Pp:不考虑偏差,Data平均与目标一一致假设下的的工程能力→基本假设:无平均偏差▶Ppk:考虑偏差的工工程能力→基本假设:无3.2Graph窗口(3)STATMENU3.3观测的不良率率3.4群内预想不良良率3.5全体预想不良良率

PPM<LSL

-脱离规格下限的不良率

PPM>USL

-脱离规格上限的不良率

PPMTotal

-全体不良率

PPM

-1,000,000(百万)个中不良数

把PPM为%

-PPM除以10,000.

例如,30,000ppm时,不良率为3%.Graph窗口(4)STATMENU4.Chi-Square检验Chi-SquaretestX(原因变数)Y(结果变数)记数值计量值记数值计量值Chi-SquaretestLogisticRegressiont-testOne-WayANOVA回归分析相关分析STATMENU独立性检验Stat▶▶Tables▶Chi-SquareTestS公司的职位分分布参考右表表,想知道部门别别人力的职位位比率是否相同.例题[1]Worksheet路径STATMENUDialog창②点击OK①变数指定Dialog窗口STATMENU分析结果

P-value值

▶P-Value≥0.05的时候

→各变数相互独立.

▶P-Value＜0.05인경우→各变数相互从属.

-上例中的

P-Value=0.606,比0.05要大,职位比率和部门没有相关,是独立性变数.

即,可以推定部门别人力比率相同.Session窗口STATMENU5.T-Testt-test1-SampleZ2-Samplet1-SampletPairedtt-test的选择

1-SampleZ

▶在当我们想评价样本Data的平均和母集团(全体集团)的平均是否相同的时候...

且当母集团的平均和标准偏差已知的时候适用.

→为了观察从D电子购买的部品的平均重量,随机抽取10个样本并对其重量进行测量.

我们希望部品的重量为40g,到目前为止生产的部品的母标准偏差为3g.1-Samplet

▶在当我们想评价样本Data的平均和母集团(全体集团)的平均是否相同的时候...且当母集团的平均已知而标准偏差未知的时候适用.

→为了观察从D电子购买的部品的平均重量,随机抽取10个样本并对其重量进行测量.

我们希望部品的重量为40g,而部品的母标准偏差未知.

2-Samplet

▶在当我们想评价从两个相互不同的集团中取出的样本Data的平均是否相同的时候适用...

→

为了评价从D公司和E公司购买的部品的平均重量是相同还是不同,从各公司购买的部品中各随机抽取10个并测量其重量.

Pairedt

▶在当我们想评价两个互相成对的样本Data的平均是否的时候适用...

→为了评价从D公司购买的部品的左侧厚度和右侧厚度的平均是相同还是不同,随机抽取

10个并测量其左侧和右侧厚度.2-Samplet为了评价从D公司和E公司司购买的部品品的平均重量量是否相同,从各公司购买买的部品中各各随机抽取10个并测量其重量.예제StackedDataD公司部品的重重量E公司部品的重重量WorksheetSTATMENUStat▶▶BasicStatistics▶2-Samplet路径STATMENU③点击AssumeequalvariancesStackedData①变数指定(选择测量的Data列)⑤点击Boxplotsofdata⑥点击OK⑦点击OK④点击Graphs②变数指定(选择条件输入入的列)Dialog窗口STATMENU分析结果样本数算术平均标准偏差95.0%CI:两个集团平均均差异的95%信赖区间-上例中两个集集团平均差异异的95%信赖区间(-3.87,1.77),0在这个95%信赖区间以内内.即,(D公司部品平均均重量–E公司部品平均均重量=0)可以成立.从这两个集团团中分别收集集的Data的平均可以相相等的意思.所以,从D公司购买买的部品的平平均重量和E公司购买的的部品的平均均重量可以相相等.P-Value▶P-Value≥≥0.05的时候→可以推断出两两个集团的Data平均相同.▶P-Value＜0.05的时候→可以推断出两两个集团的Data平均不相同.上例中的P-Value=0.445,比0.05大,可说明从D公公司购购买的的部品品的平平均重重量和和从E公司司购买的的部品品的平平均重重量相相同.两个集集团平平均的的差异异Session窗口STATMENU中央值值(Median)算术平平均Graph窗口STATMENU6.ANOVA(分散分分析)One-wayANOVA(一元分分散分分析)1平均差差检验验散布差差检验验平均差差检验验使用用的Tool2-Samplet(两个集集团或或条件件时)▶在当我我们想想评价价从两两个互互相不不同的的集团团中抽抽取的的样本本Data的平均均是否否相同同的时时候适适用...→为了评评价从从D公公司购购买的的部品品平均均重量量和从从E公公司购购买的的部品品平均均重量量是否否相同同,从从各个个公司司购买的的产品品中各各随机机抽取取10个并测测量其其重量量.One-wayANOVA(三个以以上集集团或或条件件时)▶在当我我们想想评价价从互互相不不同的的三个个以上上集团团中抽抽取的的样本本Data的平均均是相相同还还是不不同的的时候候适用用...→在E工工程生生产的的部品品其HoleSize是最重重要的的品质质.而E工程生生产该该部品品起用用了3台设备备,为了评评价设设备别别生产产的部部品HoleSize的平均均是否否相同同,按按照设设备别别生产产的部部品各各随机机抽样样5个个,并测量量其HoleSize.STATMENU平均差差检验验在E工工程生生产的的部品品其HoleSize是最最重要要的品品质.而而E工程程生产产该部部品起起用了了3台设备,为了了评价价设备备别生生产的的部品品HoleSize的平平均是是否相相同,按照照设备备别生生产的的部品各各随机机抽样样5个个,并并测量量其HoleSize.假假设设HoleSize的的目标标值是是25.0mm.例题UnstackedDataStackedData1号设备备部品品的HoleSize2号设备备部品品的HoleSize3号设备备部品品的HoleSizeWorksheetSTATMENUStat▶▶ANOVA▶▶One-wayStackedData路径STATMENUDialog창StackedData①变数指指定(选择测测量的的Data列)⑥OK③点击Graphs②变数指指定(选择条条件输输入的的列)④点击Boxplotsofdata⑤OKDialog窗口分析结果样本数数算术平平均标准偏偏差设备的的评价价-上例中中的P-Value=0.009,比0.05小,可可说明明三个个设备备中中中至少少有一一个设设备生生产的的产品品的HoleSize平均与与其它它不同同.-HoleSize的目标标值为为25.0mm,平均的的信赖赖区间间中包包含25.0mm,可推断断出其其中的的1号号设备备和2号设设备是是较好好的设设备,而3号号设备备不好好.-如果,P-Value比0.05大时,不能能确定定设备备别生生产的的产品品的HoleSize的平均均有不不同，，从而而评价价三个个设备备这也也是没没有太大的的意义义.条件别别平均均的95%信赖区区间P:P-Value▶P-Value≥≥0.05的时候候→可推断断出各各集团团间Data平均相相同.▶P-Value＜＜0.05的时候候→可得知至少少有一个集集团Data平均与其它它不同.-上例中的P-Value=0.009,比0.05小,可说明三个个设备中至少少有一个设设备生产的的产品的HoleSize平均与其它设备备不同.25.0mm:HoleSize目标值设备名Session窗口Boxplots-可看出各设设备别中心心和散布的的程度.Graph窗口STATMENU7.StatisticalProcessControl(管理图)1.1U管理图P管理