1、7附录B MINITAB简介附录BMINITAB简介B.1 MINITAB的发展MINITAB统计分析软件包最初是由美国宾夕法尼亚州立大学开发的产品，具有30多年的历史。宾夕法尼亚州立大学、威斯康星州立大学以及斯坦福大学讲师Barbara Ryan博士同其他两位老师Thomas A. Ryan，Jr.博士以及Brian L. Joiner博士一起于1972年创建并开发了MINITAB软件，其意义是“Mini + Tabulator =小型+ 计算机”，初衷是想让学生更加容易地学习统计学。（1）1972年MINITAB由Barbara Ryan博士等人创建并开发；（2）1976年MINITAB手
2、册编写完成，使得计算机软件的使用和统计的入门课程实现了结合；（3）最初的MINITAB作为一个学术软件包，使统计学更富趣味性、更有意义，随着商业市场需求的增加，1983年MINITAB公司建成；（4）1995年MINITAB Ltd. 成立；（5）20世纪90年代，MINITAB开始专注于质量市场，于2002年、2006年相继引入Quality Companion 和Quality Trainer。到目前为止，MINITAB已出版到Windows 用版本Version15.1，并且已在工学、社会学等领域广泛使用。MINITAB以菜单的方式构成，所以无需学习高难的命令文，只需拥有基本的统计知识便
3、可使用。图表支持良好，特别是与六西格玛关联，为持续质量改善和概率应用提供准确、易用的工具，在GE、AlliedSignal等公司已作为基本的程序使用，也同时被许多世界一流的公司所采用，包括通用电气、福特汽车、通用汽车、3M、霍尼韦尔、LG、东芝、诺基亚和 Six Sigma 顾问公司。同时，作为统计学入门教育方面技术领先的软件包，MINITAB直观、易用，与微软的产品相兼容，基于电子表格具备全面的统计分析能力，被超过 4000所高等院校所采用和超过350种教科书所引用. B.2 MINITAB 的功能及操作环境简介B.2.1 MINITAB 的主要功能MINITAB包括下列特征和功能：（1）基
4、础和高级统计学；（2）回归分析和方差分析（ANOVA）；（3）时间序列分析；（4）最高水平的图形和图形编辑能力；（5）模拟和分布；（6）灵活的数据导入、导出和处理；（7）统计过程控制（SPC）；（8）试验设计（DOE）；（9）测量系统分析（MSA）；（10）可靠性分析；（11）多元分析；（12）功效和样本大小计算；（13）宏和可定制性。B.2.2 MINITAB 的环境要求MINITAB对环境有以下要求：（1）运行 Windows（r） 95/98 或者Windows NT（tm） 4，需要16MB 内存；（2）处理器为 486 或以上的个人计算机；（3）完全安装需要 35 MB 的硬盘空间；
5、（4）VGA 或SVGA显示器，建议最小分辨率为800 600；（5）需要CD-ROM 驱动器；（6）某些功能需要使用鼠标。B.2.3 MINITAB的操作界面启动及操作MINITAB时，可以看到的各个窗口如图附B-1和图附B-2所示。图附B-1 启动MINITAB窗口示例各MINITAB 窗口的作用是：图附B-2 MINITAB主要操作窗口示例（1）会话窗口（Session window）显示诸如统计报表之类的输出文本 。（2）数据窗口（Data window）在此可以输入、修改数据和查看每个工作表的数据列。（3）信息窗口（Info window） 概括了每个打开的工作表，可以从下拉列表框中
6、选择要查看的工作表。（4）历史窗口（History window ）记录了所用过的命令。（5）图形窗口（Graph window） 显示各种图形，一次最多只能打开15个图形窗口 。B.3 MINITAB的质量管理功能B.3.1 控制图质量管理是基于数据的决策方法。为了确保数据的真实、有效以及对数据的深入分析，MINITAB提供了各种实际质量问题的解决工具，SPC、DOE、过程能力、测量系统分析、可靠性分析等应有尽有，其中控制图的使用最为广泛。MINITAB提供了一系列计量值及计数值控制图，这些丰富的质量管理工具都是其他统计软件（包括SAS、SPSS）所无法匹及的（如图附B-3至图附B-7所示）
7、。图附B-3 MINITAB控制图功能之一示例：子集的变量控制图 图附B-4 MINITAB控制图功能之二示例：单个值的变量控制图 图附B-5 MINITAB控制图功能之三示例：属性控制图 图附B-6 MINITAB控制图功能之四示例：时间权重控制图 图附B-7 MINITAB控制图功能之五示例：多变量控制图1控制图分类 博克斯柯克斯转换（Box-Cox Transformation） 子集的变量控制图（Variables Charts for Subgroups） 单个值的变量控制图（Variables Charts for Individuals） 属性控制图（Attribute Char
8、ts） 时间权重控制图（Time-Weighted Charts）2控制图例子例一：利用Xbar-R控制图对某植物油厂罐装桶油溢出量进行描述和控制。某植物油生产厂采用灌装机灌装，每桶标称重量为5000g，要求溢出量为050g。Xbar-R控制图即休哈特均值极差控制图，是计量值控制图，包括Xbar图与R图。它是通过求出每组的平均值和每组的极差R，分别在图与R图上打点。Xbar图主要用于观察分析平均值的变化，R图主要观察分析各组的离散波动变化。Xbar-R图是目前被使用最多的一种计量值控制图，也是获得过程情报最多的一种图，适用于每次取样小于10的样本数据。本例中，抽样检测得到的100个数据见表附B
9、-1。表附B-1罐装桶油标称溢出量子 组 号测 定 值X1X2X3X4X5123456789101112471919292840153527232831323711291235304437354425443116424511123226264024352511593638331120373132203444382533263835321822续表子 组 号测 定 值X1X2X3X4X51314151617181920212223242522372573835311252202928423732403101220274231472734191224234129353852154132154738
10、50194048244024332222914301932372047312528225421MINITAB的操作步骤如下所述。图附B-8 Xbar-R控制图对话框选项图（1）依次点击菜单栏StartControl ChartsVariables Charts for SubgroupsXbar-R Chart，弹出Xbar-R对话框。（2）在上方的下拉框中选择“Observations for a subgroup are in one row of columns”，选中此4列数据至右方矩形框内。（3）点击Xbar-R Options 选项，弹出Xbar-R Chart对话框，在Estim
11、ate选项卡下拉框中选择“Omit the following subgroups when estimating parameters eg.3 12:15”，Subgroup size1选项框中选中Rbar。（4）点击Tests选项卡，下拉框选项选择“Perform all tests for special causes”。 图附B-9 Xbar-R Chart Options 选项卡 图附B-10 Tests选项卡（5）其余选项保持默认状态，点击OK-OK，输出如图附B-11所示。图附B-11 Xbar-R控制图输出控制图观测：观测R图，所有点均在上下界限值之间，未有异常报告；观测Xb
12、ar图，所有点均在上下界限值之间，未有异常报告。结论：与标准溢出量050g相比，罐装油溢出量处于受控状态内。例二：利用分区图（Zone Chart）分析白蛋白重复测定的数据。 Zone Chart是Xbar-R图与 CUSUM图的混合图，以均值为中心线，上下两侧划分1、2、3 Sigma的3个分区，判断规则为：如果一个点的评分大于8，即可判定该点失控。应用上比Xbar图更简单。MINITAB的操作步骤如下所述。（1）依次点击StartControl ChartsVariable Charts for SubgroupsZone，弹出Zone Chart 对话框。（2）上方下拉框选择Observ
13、ations for subgroups are in one row of columns，选中X1-X2列数据作为数据源，选入右侧空白矩形框内（如图附B-12所示）。（3）其余各项可默认，单击OK，随即输出如下控制图（如图附B-13所示）。控制图观测及结论：8、9两点评分分别为8、10，按规则判断为失控。应再作进一步分析，找出原因。B.3.2 质量编制计划工具（Quality Planning Tools）MINITAB系统的质量编制计划工具为用户提供了多个图形工具，用以帮助用户探索，并且可以从中发现质量问题，改善用户的处理过程。包括：图附B-12 Zone Chart对话框图附B-13
14、Zone Chart输出图TEST. Cumulative score greater than or equal to zone 4 score.Test Failed at points: 8, 9. 流程图（Run Chart）； 帕累托图（Pareto Chart）； 原因与效果图（Cause-and-Effect，又称鱼骨图）； 单个值的分布识别（Individual Distribution Identification）； 能力分析（Capability Analysis）； 属性一致性分析（Attribute Agreement Analysis）。例一：利用过程能力分析（Ca
15、pability Analysis）分析某药厂药品颗粒水分受控能力。过程能力是指过程要素已经标准化，即在受控状态下实现过程目标的能力，属于MINITAB应用非常广泛的质量编制计划工具之一。首先我们利用Xbar-R图对药品颗粒水分进行控制测定，数据及输出结果如表附E-2和图附B-16所示。发现Xbar图与R图均不存在异常，可见药品颗粒水分重量处于受控状态，可以进行过程能力评估。图附B-14 MINITAB 质量工具功能之一示例：能力分析图附B-15 MINITAB 质量工具功能之二示例：测量系统分析表附B-2某药厂药品颗粒水分测定数据表组号k观 测 值xi1xi2xi3xi41234567891
16、0111213141516173.04.34.23.94.43.73.84.43.73.13.23.13.44.43.43.94.44.24.13.64.33.44.73.94.33.23.93.84.43.74.23.53.74.33.53.73.24.03.84.34.33.83.44.23.84.83.84.13.83.24.03.83.93.43.63.93.64.53.94.23.03.74.23.93.54.44.83.718192021222324253.63.24.74.84.53.84.23.33.24.44.64.23.53.24.03.63.64.23.84.03.03.
17、23.83.64.44.53.23.04.83.05.54.4图附B-16 Xbar-Chart 输出结果图MINITAB的操作步骤如下所述。（1）依次单击StartQuality ToolsCapability AnalysisNormal，进入Capability Analysis （Normal Distribution）对话框，将4列数据选入右侧矩形框内，并在Lower spec内填入3.0指定下限，在Upper spec内填入5.0指定上限（如图附B-17所示）。（2）点击Estimate选项框，在Methods of estimating standard deviation选项中
18、，选中Rbar（如图附B-18所示）；（3）其他保持默认，点击OK-OK，输出如图附B-19。过程能力观测：Cp=0.63,Cpk=0.55，均小于1，PPMLSL=48530.96，说明每百万个药品颗粒中有48530个产品水分含量低于指定的下限。均说明过程能力过低，需要找出原因，采取对策，生产需要检查。可以看出，Cp或Cpk 越大，说明过程能力越充足，但这时加工要求越高，成本也越高，故需按照现有生产能力选择合适的过程能力指数，一般使其在1.33左右已是一个很好的过程。图附B-17 能力分析控制图对话框图附B-18 能力分析控制图Estimation选项框图附B-19 过程能力控制图输出例二：
19、利用帕累托图（Pareto Chart）分析制成不良品。帕累托图又称主次图或排列图，将项目按照频数从大到小排列，再加上累计值，可以清楚地看出最有影响力的条目，从而抓住重要的少数以及有用的多数，以便选择重要的科目进行改进。分析不良品缺陷， 数据如图附B-20所示图附B-20 缺陷代码数据图MINITAB的操作步骤如下所述。（1）依次点击StartQuality ToolsPareto Chart，弹出Pareto控制图对话框，将缺陷代码选入Chart defects data in:（如图附B-21所示）。（2）其他保持默认选项，点击OK，输出如图附B-22所示。 图附B-21 帕累托图对话框图附B-22 帕累托控制图输出结论分析：可以看出，缺陷代码IA01是最主要的缺陷类型，占缺陷总数的34%。其次是IB02，占总数的15%，两者一共占总数的49%，将近一半，所以控制好这两种缺陷，便可以使缺陷数量大幅降低。
