西格玛A阶段绿带教材

1、6西格玛绿带培训-分析阶段，第一章总结(1)多元分析(2)方差分量分析(3)中心极限定理第2章假设检验(1)假设检验简介(2)均值比较(3)方差比较(4)比例比较(5)样本量选择，第3章相关分析(1)X-Y图(2)相关系数(3)误解分析(4)迷你图练习(投影仪)第4章一般线性回归分析第5章多元回归分析第6章分析阶段路径第7章附录第8章非参数统计(阅读)，目录， 数据挖掘阶段回顾和测试说明，多变量分析，第1章概述，两个变量来源，三个分类，多变量分析，数据采集和抽样要求，组内、组间和组外的含义，Minitab制作多变量图形路径，三个数据结构和相关分析方法，方差分量分析，四个目的，Minitab制作

2、方差分量分析路径，模块目标，流程图/鱼骨图，筛选DOE，因果矩阵和FMEA，多变量/方差分量/中心极限定理，优化DOE， 过程优化和控制的目的是通过优化和控制关键点X来实现的。六西格玛改善了过程中的漏斗效应、假设检验、30-50 X、10-15 X、8-10 X、4-8关键点X、3-6关键点X、应用环境、变化源、单个产品批次内、单个产品之间、不同批次之间、不同操作员之间、不同生产设备之间、设备生产转换前后的不同时间段、测量系统的可重复性、校准前后的稳定性、不同测量人员之间范围内的线性度、等多元分析：基本概念和功能。通过图表从多个角度观察过程性能指标变化的原因，观察过程的短期和长期能力之间的差距

3、以及差距的主要原因，可以与方差分量分析一起使用，以阐明过程变化的根本原因。过程性能指标的图标随着过程输入和过程指标的变化而变化，显示了过程稳定性的可视化观察，这是生产中当前过程水平的过程能力分析的手段。多元分析的作用是什么？多变量图，r内：单元r内的变化范围r之间：单元之间的差异r:不同时间段的差异，这是注塑车间之间注射强度差异的多变量图，具有时间(15 18 21)，r内，r外，r之间，多变量分析：多变量图，通常在图表上显示2多变量分析：与控制图相比，找到一些有用的线索有助于在最佳条件下稳定工艺。变异源，多元分析：应用环境，顺序，空间，时间，单件内部的变异，同一批中不同单件的变异，化工厂中不

4、同反应容器之间的变异，不同设备或操作人员之间的变异，单件之间的连续生产，不同生产安排，不同原料或批次，固定间隔的不同时间段，例如短时间间隔(小时，团队，天和周)和长时间间隔(天和周)之间的比较，常见变异源的分类，多元分析：应用环境，常见变异源的图表，多元分析：应用环境，揭示常见变异源测量系统的重复性和再现性分析了解测量误差的来源。应用示例，多元分析：应用环境，如果确定变化是由时间因素引起的，则在多元分析中应尽可能采用系统采样(定期或固定间隔采样)。为了充分暴露问题，应尽可能使用长期数据，并在考虑导致变化的各种因素后，客观地反映问题的来源。一般来说，样本的方差应该达到过程总方差的80%以上。抽样

5、指导原则：1。因空间/位置而产生的变化-在每件物品上至少选择两个位置；2.顺序-为每个批号或时间段选择至少三个连续生产的零件；3.时间因素-以固定间隔选择至少20个采样时间周期；多元分析数据采集要求；多元分析：应用环境；用Minitab绘制多元图；黑带老王想知道培训和经验对员工生产力的影响。根据与项目组的沟通，发现员工的在岗时间(1-5年)和培训项目(包括基础培训和专家培训)分别为40小时和80小时。工件的加工时间用于衡量生产率。图中显示了一些相关数据。数据在Minitab文件中，多变量交叉。打开文件，按如下所示进行练习。实例操作，多变量分析：绘图制作，统计质量工具多变量图表响应：时间因素1:

6、培训时间因素23360经验点击“选项”并选择所有三个项目(包括显示单个数据点)好的，用Minitab绘制多变量图表，多变量分析：绘图，用Minitab练习，你能得出什么结论？多元分析：制图，多元分析：制图，再练习，然而，这两个因素的顺序是互换的。统计质量工具多变量图表响应：时间因素13360经验因素23360培训时数单击“选项”并选择所有三个项目(包括显示单个数据点)好，应用Minitab实践“多元分析”，多元分析：实践，多元分析：实践，应用Minitab实践，您能得出什么结论？方差分量分析，第1章概述，交叉结构例，注意内容，三因素数据结构，交叉结构：根据具体生产经营情况，有一个完全交叉的因素

7、关系嵌入结构；各种因素之间存在从属关系；交叉和嵌入式混合结构；交叉和从属结构混合的情况下，在进行多元分析之前，应特别注意如何收集数据和各因素之间的关系。在MSA分析中，10项要求：3名检查员重复测量所有10个零件。对于测量结果，零件和质量检查员都是偏差的来源。因为所有的检查员和所有的零件都被组合在一起，所以它们是典型的交叉结构。其他交叉结构的例子：实验设计中的全因子测试模型，方差分量分析：因子数据结构，交叉结构3354图，方差分量分析：因子数据结构，购买洗发水，肥皂，罐装饮料等。超市里。产品的序列号可以追溯到生产日期和批次。在再制造商内部，任何产品只能来自某一批、某一条生产线、某一个团队和某一

8、批原材料。同一批产品只能来自某条生产线，可能属于某个团队和某批原材料。几个团队可能只在某条生产线上工作(如不同的地区)，所有的生产线可能只在同一时间处理同一批原材料。这可能构成一种完全嵌入的从属关系。以嵌入式结构为例，方差分量分析：因子数据结构，嵌入式结构图，方差分量分析：因子数据结构不同，因子数据结构不同，采用的定量分析方法也不同，方差分量分析可以通过消除最大的变异源来识别最大的变异源，达到改进过程的目的，并建立更有效的样本收集计划来改进阶段过程的优化方向。交叉结构使用方差分析(包括固定模型和随机模型)来分析嵌入结构由每个源引起的方差。方差分量分析可用于计算每个偏差的份额(通过方差计算)。方

9、差分量分析：目的，方差分量分析3354是一个例子。张晓一家化工厂黑带打算减少洗发水灌装量偏差过大的问题。罐装是在不同的工厂、不同的设备和不同团队的员工中进行的。为了定量了解上述原因对罐装量(克)变化的影响，小张从四个工厂的四个小组中随机抽取四名操作人员，每名操作人员抽取三个样品(间隔生产800个产品)进行分析。这是一种典型的嵌入式结构，完全嵌入式结构的方差分析(方差分量分析)的定量研究结果可以作为这种嵌入式结构的结果。文件名为shapooweight.mtw，方差成分分析：分析案例，多元分析：例如，方差成分分析：分析案例，班间变异，操作员间变异，内部变异，工厂间变异，多元分析结论，方差成分分析

10、：分析案例，请注意输入顺序：从高到低。应用方差分量分析Minitab，方差分量分析：分析案例，方差分量分析例，方差分量分析例，方差分量分析：分析案例，同一操作员随时间推移会有不同的装罐能力，这是变化的最大原因。应研究培训或操作程序的制定和实施。不同工厂的罐装数量不同。有必要调查为什么不同的团队和团体之间没有明显的区别。方差分量分析结论，方差分量分析：分析案例，绿带李小姐负责供应商质量管理。她需要知道供应商和我们公司在产品某个指标的检验结果上是否有差异。由于供应商来自他国，很难通过交叉检验的方式对来料进行质量检验。为此，李小姐要求供应商从其两个生产基地各选择五种产品，并随机选择一名检验员重复测量

11、。我们公司还选择了五种产品，并选择了一名检验员进行重复测量。结果总结在nestedr文件中，所以我们不能否认零假设。数据不能提供足够的证据来否认平均强度等于2.85磅。Minitab输出结论，我们现在展示假设检验的细节。我们正在测试关于采样对象平均值的陈述。因为n 30，根据中心极限定理，抽样平均值的分布接近正态分布。因为1.96-0.2630)，我们可以用S代替，我们用抽样标准作为预测，然后：均值比较：大样本均值检验，在下列情况下，我们应该用单样本T检验来检查被抽样对象的均值是否等于目标值，以及样本数是否小，未知数据正态分布，例：金属晶片例：金属片问题：A .单边检验还是双边检验？为什么在这

12、个例子中你用1个样本t检验1个样本t而不是1个样本Z检验？小样本分析，均值比较：小样本均值检验，假设检验和显著性水平，建立零假设和替代假设H0: =3cmh1: 3cm决定显著性水平，=0.05从18个样本中随机选取样本数据：注：由于T检验要求数据正常，我们下一步是进行正常检验。首先，我们使用安德森-达林检验来评估正态分布统计量基本统计量正态性检验，正态性检验，p值计算，d)计算p值，使用minitab :统计量基本统计量1-样本t，e)因为0.001 0.05，我们拒绝零假设。数据提供了足够的证据证明平均厚度不等于3厘米。均值比较：小样本均值测试，包括随机样本中的10个测量值：962 925

13、 940 971 952 937 947 951 926 974。样本平均值是否代表950的目标值？假设：H0:=950；H1: 950 .如果p基本统计正态性检验2，t检验：StatB基本统计1-样本t，因为p值大于临界置信水平(本例中为0.05)，或者因为平均值的置信区间包含目标值，我们可以得出以下结论：我们没有足够的证据拒绝零假设。我们没有足够的证据拒绝零假设。我们能说零假设是正确的吗(人口平均值的真值=950)？不要。然而，我们通常在零假设正确的前提下进行运算。结论，均值比较：小样本均值检验，案例2，检验两个采样对象的均值是否相等，第二章假设检验，两个对象总体均值：大样本，两个样本Z检

14、验用于检验两个采样对象的总体均值，且每个采样量较大。Minitab软件不提供双样本z检验。因此，我们必须使用双样本t检验。两个独立样本使用标准双样本Z检验或T检验。当样本相互依赖时，我们应该使用配对t检验。独立样本：例如，两个公司的交货时间，相关样本：热处理前后相同产品的硬度，平均值比较：双样本测试，两个独立大样本的平均值比较，当比较两个独立大样本的平均值时，使用以下测试统计方法：Z=，我们测试零假设，1=2，因此，(1-2 )=0，因为尽管提供了类，例如-订单生成，公司中的两个办事处生成订单。为了确定一个部门是否比另一个部门更快，每个部门80个订单的“订单时间”数据是黑色的。在“订单生成. mtw”a)中设置零假设和替代假设。H0: 办公室a=办公室b h1: 办公室a 办公室b)确定显著性水平，=0.05C)随机选择样本。office a :n=80y=1.48s=0.45 office a :n=80y=1.58s=0.51d)使用minitab计算p值统计基本统计数据2-样本t勾选“假设等方差”，e)将p值与显著性水平进行比较。p值=0.183，所以我们不能否认零假设。结论：数据不能提供足够的证据来证明时差。双样本T检验和CI:办公室A，办公室B办公室A和办公室B的双样本T平均标准差办公室A 80 1.478 0.447 0.050办公室B 80 1