文档介绍：MINITAB入门手册1
= A =
分析当前状态
例如，检查从 1997 年 10 月至 1998 年 9 月间的每一库存月份。
- 1 – 正态检验
- 2 – 检查当前的 sigma 水平
比较部件、要素和其他条目的频率。
作用：
1) 一眼即可看出最有影响力的条目。
2) 最大的两个或三个条目总计所占比例易通过折线图显示累加百分比的右轴而理解。
3) 利用所有的要素分析原因会很费时间。 选择一些重要的要素用于有效的分析及改进。
3) 图表
点击 [OK]
在此指定 “95%” 将使余下的图示为 “Others”。
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运行图
统计
质量工具
运行图
运行图在折线图中用时间-序列数据做图，有助于评估数据及过程的稳定性。运行图类似于控制图，可用于测量和控制阶段。
目的： 例如，视沉检查时间-序列趋势。
作用： 根据时间-序列数据及状态数据可推断出变化要素。
1) 输入到数据窗口
L / #
2) 分析操作
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3) 分析结果
选择 “列”
点击 [OK]。
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分散绘图
图表
做图
1) 输入到数据窗口
2) 分析操作
分散绘图有助于用图表方式确定两种变量间是否存在相关性。相关性越强，包围分散点数据的椭圆的半主轴和半次轴的比值就越大。升向右侧分布被称为正相关，升向左侧的分布被称为负相关。
目的：检查变量间的相关性（关系）。
作用：
1) 两个变量如因和果、输入和输出或三个或更多变量均可做图以检查正比关系（或反比关 系）以便识别变化因数 (X)。
2) 相关系数的值 (r) 和 r 图中的值可比较以确定其间是否存在显著关系。（如果计算出的 相关系数 r 小于 r 图中的相应值则可认为存在相关性。）
阅读 Minitab 数据文件夹中的 “\MTBWIN\Data\”。
一台机器的热流量 (Heat flux) 和多种条件数据。
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点击 [OK]。
将显示一图表。
分配 X 和 Y 列(HeatFlux and North)。
存在负相关
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点阵图
1) 输入到数据窗口
使用与前一部分相同的数据。阅读 Minitab 数据文件夹中的
“\MTBWIN\Data\”。
Graph
Dot plot...
2) 分析操作
选择一变量。
点击 [OK]。
将显示一图表。
3) 分析结果
该值的频率将以点显示，而不是柱状图中的数据条。
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矩阵图
1) 输入到数据窗口
使用与前一部分中相同的数据。阅读 Minitab 数据文件夹中的
“\MTBWIN\Data\”。
图表
矩阵图
2) 分析操作
矩阵图有助于同时对许多变量相关性的直觉理解。
目的： 理解多于一个变量的相关性。
作用： 减少主要变量和原因。
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3) 分析结果
选择多于一个变量以检查它们的相关性。
点击 [OK]。
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三维图
1) 输入到数据窗口
使用与前一部分中相同的数据。阅读 Minitab 数据文件夹中的 “\MTBWIN\Data\”。
图表
三维图...
2) 分析操作
3) 分析结果
指定 X, Y 和 Z 轴的三个变量。
点击 [OK]。
三维图有助于直觉地理解 Y 变量（结果）和两个 X 变量（原因）之间的关系。其他可以利用的技术如三维表面图和轮廓图。
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框图
图表
框图
将列分配到 X 和 Y 轴
1) 输入到数据窗口
2) 分析操作
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框图早已被用于质量控制中。这种技术的优越性是可不在柱状图中划分布的情况下了解大致的分布情况，和对数种变量划图和并排查看。框图是按以下方式划出的：
中值
3) 图表
第一四分位数
中值
第三四分位数
A = 第三四分位数 – 第一四分位数
(显示完整数据 50% 分布范围)
连接 × A 范围内最大的数据和第三
四分位数
连接 × A 范围内最小的数据和第一
四分位数
用 “” 代表的来自 Whisker 的 A 值
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5. 描述统计学
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统计
基本统计
显示基本统计
描述统计学
输入到数据窗口
2) 操作
阅读 Minitab 文件夹中的标准练****文件。双击 \Mtbwin\Data\。
输入列
点击 Graphs