培训_minitab.pptx
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1、SPC入门培训入门培训课程介绍课程介绍v基本数据分析及应用v方差分析及应用v过程稳定性及过程能力分析v相关性分析和回归分析注:本课程中所有的数据、分析过程、分析结果都是基于Minitab 15工具。课件实验数据来源于:生产率数据.MPJ、 脉搏脉搏. .mtwmtw。2基本数据分析基本数据分析v排序排序n点击 数据排序n先将数据按时间进行排序。3基本数据分析基本数据分析v单值图单值图n点击 图形单值图,看到下图,在“数据视图”中选择“平均值连接线”。4基本数据分析基本数据分析v单值图分析结果单值图分析结果日本内部国内7654321业业务务方方向向生生产产率率生生产产率率 的的单单值值图图从结果
2、中我们可以看出3个业务方向的生产率的平均值明显不同,且国内的平均值明显高于对日和内部的平均值。5基本数据分析基本数据分析v直方图直方图n点击 图形直方图 选择“包含拟合组”这个图形方式。6基本数据分析基本数据分析v直方图的结果直方图的结果9.07.56.04.53.01.50.00.60.50.40.30.20.10.0生生产产率率密密度度4.5461.9078*12.511 0.7026 20均值标准差N国内内部日本业务方向生生产产率率 的的直直方方图图正态 从图中可以看出,对日的生产率平均值为2.511,明显小于国内的4.545。但对日(20个数据点)的数据分布相对国内(8个数据点)要集中
3、。7基本数据分析基本数据分析v图形化汇总图形化汇总n点击 基本统计量图形化汇总865432中位数平均值3.503.253.002.752.502.252.00第一四分位数1.9075中位数2.7013第三四分位数3.5262最大值6.63792.52083.62352.18153.27441.15041.9605A 平方1.44P 值小于0.005平均值3.0721标准差1.4496方差2.1013偏度1.25130峰度0.79801N29最小值1.5222Anderson-Darling 正态性检验95% 平均值置信区间95% 中位数置信区间95% 标准差置信区间9 95 5% % 置置信信
4、区区间间生生产产率率 摘摘要要基本数据分析基本数据分析分析图右边分析结果的解释:是正态分布验证,由于P值=0.0050.05 ,国内生产率是正态分布的。11基本数据分析基本数据分析v图形化汇总分组分析结果图形化汇总分组分析结果-2-2765432中位数平均值3.02.82.62.42.22.0第一四分位数1.8152中位数2.6200第三四分位数3.0445最大值3.93762.18232.83991.87132.88470.53431.0262A 平方0.37P 值0.391平均值2.5111标准差0.7026方差0.4936偏度0.178761峰度-0.888491N20最小值1.5222
5、Anderson-Darling 正态性检验95% 平均值置信区间95% 中位数置信区间95% 标准差置信区间9 95 5% % 置置信信区区间间生生产产率率 摘摘要要业务方向 = 日本从对日生产率的分组分析结果来看P值=0.3910.05 ,对日生产率是正态分布的。12方差分析方差分析v 方差分析方差分析n方差分析(Analysis of Variance, 缩写为ANOVA)是数理统计学中常用的数据处理方法之一,是工农业生产和科学研究中分析试验数据的一种有效的工具。也是开展试验设计、参数设计和容差设计的数学基础。 n一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析的目的是通过
6、数据分析找出对该事物有显著影响的因素,各因素之间的交互作用,以及显著影响因素的最佳水平等。 n方差分析是在可比较的数组中,把数据间的总的“变差”按各指定的变差来源进行分解的一种技术。对变差的度量,采用离差平方和。方差分析方法就是从总离差平方和分解出可追溯到指定来源的部分离差平方和。这是一个很重要的思想。13方差分析方差分析v方差分析方差分析n点击 方差分析单因子,在出现下图后在“比较”中选择“Tukey ,整体误差率T 5”。14方差分析方差分析v方差分析的结果方差分析的结果-1-1假设检验的决策过程可以基于给定检验的概率值(p 值)。 如果 p 值小于或等于预先确定的显著性水平( 水平),则
7、否定原假设,并声明支持备择假设。 如果 p 值大于 水平,则不能否定原假设,也不能声明支持备择假设。在方差分析表中,p 值 (0.001) 作为证据足以表明当 为 0.05 时,至少有一组业务方向的平均生产率与其他方向不一样。在单个 95% 置信区间表中,注意到没有区间重叠,这支持了平均值在统计意义上不同这一推测。但是,查看各业务方向的生产率差异则需要解释多重比较结果。15方差分析方差分析v方差分析的结果方差分析的结果-2-2Tukey 检验提供了两组多重比较区间: 内部、对日的生产率平均值减去国内生产率平均值 对日生产率平均值减去内部生产率平均值Tukey 输出的第一组中第一个区间是 -5.
8、093 到 1。也就是说,内部平均生产率减去去国内平均生产率的值介于 -5.093 到 1之间,由于区间包含零,因此两个业务方向的生产率在统计意义上无显著差异。第二组:日本平均生产率减去国内平均生产率的值介于-3.237到-0.0834之间,由于区间不包含括零,因此两个业务方向的生产率在统计意义上有显著差异。16方差分析方差分析v方差分析的结果方差分析的结果-3-33.01.50.0-1.5-3.0999050101残残差差百百分分比比4.54.03.53.02.520-2拟拟合合值值残残差差210-1-2-36.04.53.01.50.0残残差差频频率率2826242220181614121
9、0864220-2观观测测值值顺顺序序残残差差正正态态概概率率图图与与拟拟合合值值直直方方图图与与顺顺序序生生产产率率 残残差差图图使用残差图(对许多统计命令都可用)来检查统计假设: 正态概率图检测非正态性。近似直线表示残差为正态分布。 残差的直方图检测多峰值、异常值和非正态性。直方图应该近似对称且为钟形。 残差与拟合值检测非恒定方差、缺少高次项和异常值。残差应该在 0 附近随机分散。 残差与顺序检测残差的时间相关性。残差应该不表现出明显的模式。对于生产率,四合一残差图表明没有违反统计假设。单因子方差分析模型对数据拟合得相当好。17过程稳定性及过程能力分析过程稳定性及过程能力分析vXMRXMR
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