Minitab15简单应用教程图文.docx
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Minitab15简单应用教程图文.docx
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Minitab15简单应用教程图文
教程概述
用图形表示数据
用图形表示数据
您对负载和时间这对变量之间的关系感兴趣。
由于变量之一是时间的测量值,因此可能倾向于使用时间序列图,但注意数据不是在一段时间内收集的,而是在不同时间收集的。
您可能测量一段时间内的股票市场或单个患者的心率。
在研究中,您收集了有关一段时间内许多不同区组的木材在不同时间的信息,而非单个区组的信息。
您选择绘制散点图。
1选择图形>散点图。
步骤4:
使用图库
在选择要创建的图形类型后,必须用图库缩小选择范围。
这些库提供常用的图形变异,从而可以创建根据您的需要定制的且输入最少的图形。
图库选项将有所不同,以适合所创建的图形,但通常提供以下版本:
•简单-用于没有类别分组变量的情况
•含组-用于具有类别分组变量的情况
•
多个Y
-当类别图中包括多个变量时
•向上述选择之一中添加数据显示或拟合线的版本
1选择含组,并单击确定。
步骤
5:
在图形对话框中输入数据
此时出现“散点图-数据源”对话框,提示输入要在图形中使用的变量。
数。
•3D散点图-在X、Y和Z变量定义的三个维度
中标绘单独的观测值。
•3D曲面图-类似于3D散点图,但它显示连续
曲面或网格而非单独的数据点。
此时,您不确定是否需要回归或连接线,但确实要利
用分组变量“解决方案”和“保持力”。
您决定使用
含组选项。
注
选择某些图库基于所用变量的数量和类型(简单、含组、多个Y,而其他图库只是添加了项(包含回归、包含连接线。
如果不确定哪个图库选项适合您的需要,则首先关注将用于创建图形的变量。
Y列第一行周围的黑色粗线(活动位
置表示将在此放置从列表中选择的变
量。
要向活动的位置中插入变量,请单
击变量列表框中的变量并单击选择,或
仅仅双击变量。
对于此图形,您要绘制
每块木板的最大负载重量及其在老化箱
中的时间,并按所用溶液和吸收量水平
对数据进行分组。
请注意尺度、标签、数据视图、多图形和数据选项
这些按钮。
使用这些按钮可以访问在创建图形时要使用的常用图形选项(根据当前图形定
制。
在下一步骤中,您将研究这些选项。
步骤
6:
常用图形选项
取决于图形,可能没有尺度、标签、数据视图、多图形和数据选项这些常用图形选项,并可能具有其他专用于该图形的选项。
通过这些选项,
可对图形的默认外观做出许多调整。
通过这些按钮可以使用的选项会有所变化,以适合所创建的图形,但通常这些按钮控制:
由于图形将包括如此之多的数据点,因此您想要使用小刻度。
1在Y变量下,输入载荷。
在X变
量下,输入小时数。
2在用于分组的类别变量(0-3中,
输入解决方案。
•尺度:
轴与刻度、网格线、参
考线和百分位数线
•标签:
数据标签、标题和脚注
•数据视图:
数据显示包括拟合
线在内的项
•多图形:
多图形位置和组块变
量
•数据选项:
子集化数据、处理
缺失值和频率列
1单击尺度。
2在Y尺度下,对低选中小刻度。
3在X尺度下,对低选中小刻度。
在
每个对话框中单击确定。
用图形表示数据
图形仍然按“解决方案”分组,但它现在按“保持力”分组块。
现在,描述不同吸收量水平下的溶液之间的差别变得简单多了。
步骤10:
选择要编辑的图形项
实际上,您可以编辑
Minitab图形中的每个元素。
可以进行装饰性更改(如标题的字体或线条的颜色,还可以进行更加结构化的更改(如增加尺度的范围或拟合Lowess线条。
但首先必须选择要编辑的项。
选择某项有以下三种方法:
•单击该项。
•选择编辑器>选择项,然后从列表中选择该项。
•从图形编辑工具栏的列表中选择该项。
取决于项的不同,一种方法可能比另一种简单。
在步骤5中创建的散点图中证实了某种特殊情况。
如果单击图形中的任意点一次,则会选择所有点。
如果第二次单击同一个点,则只选择该组中的点。
第三次单击该点,就会选择单个点。
选择所需项之后,可以用以下四种方式之一开始编辑:
•双击该项。
•选择编辑器>编辑。
•单击右键并选择编辑。
•单击图形编辑工具栏上的“编辑”按钮。
步骤11
:
基本图形编辑
图形项(如数据区域、刻度标签和许多其他项目自动调整,以便在默认情况下生成尽可能清晰的图形。
即使这样,也可以更改这些项目的外观以满足需要。
注在图形创建的过程中,可以通过选择多图形按钮,然后选择按变量
选项卡来使用组块变量。
组块排列
更改图形组块排列和间隔的方式。
1双击组块标签。
2单击排列选项卡。
3在行和列下,选择自定义。
4在行中输入1,在列中输入3。
5在组块间的边际中,输入0.02。
6单击选项选项卡。
7在适当时改变组块上的刻度下,选择不改变
组块,并单击确定。
图形标题
增加大小并更改标题文本。
1双击图形标题。
2在大小中输入16。
3在文本中,删除默认的图形标题。
输入随时间变化的最大载荷。
4单击确定。
用图形表示数据
输入变量
在数据源对话框中输入图形变量和分组变量。
3在图形变量中,输入载荷。
4在用于分组的类别变量中,输入解决方案。
使用图形选项按钮
需要根据保持力中的值将观测值分为两个组块。
5单击多图形。
6单击按变量选项卡。
7在按分组变量在同一图中分列中,输入保持力。
8在每个对话框中单击确定。
图形窗口输出
您决定进行一些更改,以使报告的图形更清晰。
步骤
15:
高级图形编辑
现在,您已经创建了第二个图形,请用些时间研究一下吧。
您注意到,标题和组块的排列看起来与所创建的散点图不一致。
随着进一步研究图
形,您注意到(由于数据提示在图形中并不会立即出现精确的中位数值。
这些是可能会影响编辑的因素。
箱线图已完成,但您可能希望通过各种统计过程继续研究数据的分布。
图形可能使您产生疑问,即组的中位数之间实际存在多大差异,或者组观测值范围内的方差是否足以引起关注。
现在,已具有如您所需的图形,应该继续下一个目标了:
创建图形布局。
组块
将刻度标签放置在同侧,并在组块之间制造空
白。
1双击组块标签。
2单击排列选项卡。
3在行和列下,选择自定义。
4在行
中输入1,在列中输入3。
5在组块间的边际中,输入0.02。
6单击选项选项卡。
7在适当时改变组块上的刻度下,选择不改变
组块,并单击确定。
轴标签和标题
更改标题以匹配所创建的散点图。
由于X轴刻
度标签只是描述性的,因此可将其删除。
4双击标题。
5在文本中,键入最大负载重量的分布。
6在大小中,输入14,并单击确定。
7选择X轴标签并单击。
添加并编辑数据标签
添加中位数标签并更改其显示特征。
1选择编辑器>添加>数据标签。
2单击中位数选项卡。
3在标签类型下,选择使用y值作标签,并
单击确定。
4双击中位数标签。
5单击字体选项卡。
6从颜色中选择。
7在样式下选中粗体。
8在大小中输入18。
9单击对齐选项卡。
10在偏移下选择自定义。
11在水平中,输入0.02,并单击确定。
步骤16:
创建布局
从同一图形对话框中创建多个图形时,可以单独地显示各个图形,也可以用多图形选项在同一页上显示各个图形。
但是,除非以后创建布局,
否则在创建不同类型的图形时您只能在不同页上显示这些图形。
为了进行演示,您要在同一页上显示箱线图和散点图。
图形窗口输出
步骤17
:
其他应用程序中的图形
作为任务的最终目标之一,您需要向论述图形中所发现内容的文档中添加图形布局。
尽管使用ReportPad可以在Minitab中创建报告,但您决定使用MicrosoftWord生成报告。
无论要将图形复制到字处理文档还是幻灯片演示文稿,过程都基本相同。
取决于所使用的方法,复制到其他应用程序中的Minitab图形可以保留所有其可编辑的属性。
1使布局处于活动状态,选择编辑>复制图形。
2在Word文档中,将光标置于要插入图形的位置。
3选择编辑>选择性粘贴。
如果使用其他字处理器,可能没有选择性粘贴选项。
在此情况下,仍然可以使用粘贴,但无法访问下一步中讨论的选项。
4在形式中,选择Mtb图形对象。
这样确保可以在Word文档中编辑此图形。
如果选择其他选项(例如图片或位图,则生成的图像无法使用Minitab图形编辑工具进行编辑。
5单击确定。
6在Word文档中双击该图形。
此时将出现Minitab的图形注解工具栏,可以双击任何图形项,以便如在Minitab中那样对其进行编辑。
步骤18:
图形和命令语言
1选择编辑器>布局工具。
2在行中输入2。
3在列中输入1。
4突出显示负载与小时的散点
图,并单击
。
5单击完成。
输入和研究数据
输入和研究数据
输入和研究数据
8在每个对话框中单击确定。
在会话窗口输出中,Minitab显示回归方程、系数表、方差分析表,并在异常观测值表中显示异常值和有影响的观测值(第12和第15行的同一性。
继续进行进一步分析之前,要检查第12行和第15行,以确保其包含的数据有效。
回归分析:
重量与D2H
回归方程为
重量 = 0.0196 + 0.00758 D2H
自变量 系数 系数标准误 T P
常量 0.01961 0.04566 0.43 0.673
D2H 0.0075838 0.0007994 9.49 0.000
S = 0.129772 R-Sq = 83.3% R-Sq(调整 = 82.4%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 1 1.5155 1.5155 89.99 0.000
残差误差 18 0.3031 0.0168
合计 19 1.8187
异常观测值
拟合值 标准化
观测值 D2H 重量 拟合值 标准误 残差 残差
12 126 1.1100 0.9756 0.0717 0.1344 1.24 X
15 74 0.0700 0.5779 0.0374 -0.5079 -4.09R
R 表示此观测值含有大的标准化残差
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
Minitab还显示三个图形:
残差的正态概率图、残差的直方图以及残差与D2H。
粗略地看一下这些图就能发现残差不是正态分布的,且数据包含异常值。
输入和研究数据
回归方程为
重量 = 0.0200 + 0.00829 D2H
自变量 系数 系数标准误 T P
常量 0.01999 0.01365 1.46 0.160
D2H 0.0082897 0.0002390 34.68 0.000
S = 0.0387993 R-Sq = 98.5% R-Sq(调整 = 98.4%
方差分析
来源 自由度 SS MS F P
回归 1 1.8108 1.8108 1202.88 0.000
残差误差 18 0.0271 0.0015
合计 19 1.8379
异常观测值
拟合值 标准化
观测值 D2H 重量 拟合值 标准误 残差 残差
12 126 1.11000 1.06491 0.02142 0.04509 1.39 X
17 107 0.79000 0.90858 0.01740 -0.11858 -3.42R
R 表示此观测值含有大的标准化残差
X 表示受 X 值影响很大的观测值。
如果您具有完善的模型且满足了所有统计假设,则可以测量该总体中任何白杨的直径和高度,且在并不实际测量的情况下预测其重量。
从回归输出中,您发现系数表中D2H的t比率较高,p值较低,有力地证明了D2H与重量之间的关系。
方差分析表中较大的F统计量和较低的p值以不同方式用数量限定此关系。
R2和调整的R2值(大于98%进一步巩固了D2H与重量之间存在强线性关系这一命题。
但是,做出最终结论之前,您决定查看以下图:
残差的正态概率图、残差的直方图以及残差与D2H。
可以同时使用会话窗口输出和两个效应图来帮助确定对于您的过程哪个效应重要。
首先,您将查看会话窗口输出。
您拟合整个模型,其中包括三个主效应、三个双因子交互作用和一个三因子交互作用。
使用“效应和系数的估计”表P列中的值确定哪些效应显著。
使用α=0.05,“压力”和“催化剂”以及“压力∗催化剂”的主效应显著;也就是说,其p值小于0.05。
步骤
9:
筛选设计−效应图
现在,您可以使用正态概率图和效应的Pareto图来查看哪些效应影响“产量”这一响应。
活动效应是指显著或重要的效应。
在效应的正态图中,与线拟合不好的点通常表明活动效应。
活动效应比非活动效应大,且离拟合线更远。
非活动效应往往较小,并集中在零(所有效应的平均值附近。
1要使正态概率图出现在活动窗口中,请选择窗口>产量的效应图。
拟合因子:
产出与温度,压力,催化剂
产出 的效应和系数的估计(已编码单位
系数标
项 效应 系数 准误 T P
常量 74.81 2.561 29.21 0.000
温度 1.38 0.69 2.561 0.27 0.795
压力 14.12 7.06 2.561 2.76 0.025
催化剂 -30.38 -15.19 2.561 -5.93 0.000
温度*压力 -0.13 -0.06 2.561 -0.02 0.981
温度*催化剂 -1.13 -0.56 2.561 -0.22 0.832
压力*催化剂 -13.37 -6.69 2.561 -2.61 0.031
温度*压力*催化剂 -0.13 -0.06 2.561 -0.02 0.981
S = 10.2439 PRESS = 3358
R-Sq = 86.14% R-Sq(预测 = 44.55% R-Sq(调整 = 74.01%
对于 产出 方差分析(已编码单位
来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P
主效应 3 4496.19 4496.19 1498.73 14.28 0.001
2因子交互作用 3 720.69 720.69 240.23 2.29 0.155
3因子交互作用 1 0.06 0.06 0.06 0.00 0.981
残差误差 8 839.50 839.50 104.94
纯误差 8 839.50 839.50 104.94
合计 15 6056.44
产出 的系数估计,使用未编码单位的数据
项 系数
常量 60.6667
温度 0.079167
压力 4.83333
催化剂 -2.6667
温度*压力 -0.004167
温度*催化剂 -0.045833
压力*催化剂 -4.33333
温度*压力*催化剂 -0.004167
别名结构
I
温度
压力
催化剂
温度*压力
温度*催化剂
压力*催化剂
温度*压力*催化剂
7在分析因子设计对话框中单击确定。
输出将显示在会话窗口中,而残差图将显示在图形窗口中。
您所选择的活动效应是良好选择吗?
您的模型有效吗?
接下来您将在评估简化模型时尝试回答这些问题。
步骤11:
评估简化模型
会话窗口输出提供了关于模型是否良好的信息。
检查P列,其中包含模型中每项的p值。
评估模型的良好标准是查看p值。
如果所有项的p值都小于试验所对应的α水平,则可以确信具有良好的模型。
此处,您决定使用α=0.05。
模型中每项的p值都小于0.05,表示模型是进一步研究和验证的理想候选。
此模型相当简单,并且拟合数据的效果几乎与具有所有项的模型相同。
残差误差只增加了很少。
可以使用残差图来进一步检查模型。
拟合值是模型所预测的结果。
残差是实际产量减预测产量。
拟合因子:
产出与压力,催化剂
产出 的效应和系数的估计(已编码单位
系数标
项 效应 系数 准误 T P
常量 74.81 2.107 35.51 0.000
压力 14.13 7.06 2.107 3.35 0.006
催化剂 -30.37 -15.19 2.107 -7.21 0.000
压力*催化剂 -13.38 -6.69 2.107 -3.17 0.008
S = 8.42739 PRESS = 1515.11
R-Sq = 85.93% R-Sq(预测 = 74.98% R-Sq(调整 = 82.41%
对于 产出 方差分析(已编码单位
来源 自由度 Seq SS Adj SS Adj MS F P
主效应 2 4488.62 4488.62 2244.31 31.60 0.000
2因子交互作用 1 715.56 715.56 715.56 10.08 0.008
残差误差 12 852.25 852.25 71.02
纯误差 12 852.25 852.25 71.02
合计 15 6056.44
产出 的系数估计,使用未编码单位的数据
项 系数
常量 63.0417
压力 4.70833
催化剂 -4.04167
压力*催化剂 -4.45833
别名结构
I
压力
催化剂
压力*催化剂
可以看出,催化剂类型比压力的主效应更大。
也就是说,连接催化剂A与催化剂B的平均值响应的直线比连接压力低设置和高设置的平均值响应的直线的斜率更陡。
尽管催化剂类型对产量的影响似乎比压力更大,但查看交互作用是很重要的。
交互作用可以放大或抵消主效应。
为计算主效应,Minitab从因子较高(即第二个水平的平均值响应中减去因子较低(即第一个水平的平均值响应。
下表汇总了这些结果:
如果因子之间没有交互作用,则此图形将足以描述在哪里出现因子变化中的最大高潮。
然后,下一个步骤是查看显著的交互作用。
尽管已验证了会话窗口输出中显著的交互作用,但还以查看交互作用图以确定此效应的大小。
在压力为1个和4个大气压下,催化剂A
的产量都要高于催化剂B
的产量。
但是,您会发现在4个大气压下,使用催化
剂
A的游程与使用催化剂B的游程之间产量的差异比在1个大气压下使用催化剂A的游程与使用催化剂B的游程之间产量的差异大得多。
为了在试验中得到最高的产量,根据结果建议,应该将压力设置为4个大气压并使用催化剂A。
步骤14:
保存并退出
1选择文件>保存项目。
2在文件名中,输入SS5DOE作为项目名称。
如果忽略扩展名.MPJ,则Minitab会在您保存项目后自动添加该扩展名。
3单击保存。
4如果看到询问您是否要替换现有文件的消息框,请单击是。
5要关闭Minitab,请选择文件>退出。
因子效应的大小解释
压力+14.13在4个大气压下运行时比在1个大气压下运行时产量
更高
催化剂−30.37使用催化剂A的运行比使用催化剂B的运行产量更高
2要使交互作用图成为活动的窗口,请选择
窗口>产量的交互作用图。
交互作用图显示更改一个因子的设置对另一个
因子的影响。
由于交互作用可以放大或减小主
效应,因此评估交互作用极其重要。
压力与催
化剂之间的显著交互作用显示为斜率截然不同
的两条直线。
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