minitab19 操作手册

  1. 正态发布
  2. 概率图
  3. 控制图
  4. 帕累托
  5. 相关性
  6. 因果图(鱼骨图)
  7. 如何制作假数据

正态发布

可用于批量生成符合正态发布的随机数
1、工具栏依次点击:计算->随机数据->正态
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2、选择要存储到那一列(双击)、生成多少行、均值、标准差
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3、成功生成客户满意度!
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概率图

在初始研究阶段,使用概率图以评估正态性和评估分布情况。数据点离拟合正态分布线是否相对较近?其中P值是否大于0.05?若是,则说明符合自然规律,意味着我们制作的假数据是合理的。
1、工具栏依次点击:图形->概率图,选择“单一”,点击“确定”

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2、生成概率图,其中P值大于0.05,说明符合自然规律,意味着我们制作的假数据是合理的。
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控制图

1、工具栏依次点击:统计->控制图->单值的变量控制图->IMR(R)
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2、选择要分析的列、检验里面可以逐个选(我这里选择了“执行所有的特殊原因检验”)
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3、出现如下控制图,观察发现并没有红色的异常点,说明数据正常
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帕累托

帕累托法则往往称为二八原理,即百分之八十的问题是百分之二十的原因所造成的。帕累托图在项目管理中主要用来找出产生大多数问题的关键原因,用来解决大多数问题。帕累托图能区分“微不足道的大多数”和“至关重要的极少数”,从而方便人们关注于重要的类别。帕累托图是进行优化和改进的有效工具,尤其应用在质量检测方面。
1、先准备一组数据
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2、工具栏依次点击:统计 > 质量工具 > Pareto 图
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3、选择数据项和数据值
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4、输出分析结果,根据二八定律,找出累积达到80%(接近也可以)的几项关键因子

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相关性

相关性分析 *是指对两个或多个具备 *相关性 **的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。 **相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。 相关性不等于因果性,也不是简单的个性化,相关性所涵盖的范围和领域几乎覆盖了我们所见到的方方面面,相关性在不同的学科里面的定义也有很大的差异。统计学标准大概是:

  • 0.95 显著相关

  • 0.8 高度相关

  • 0.5-0.8中度相关
  • 0.3-0.5低度相关
  • <0.3弱相关(或认为不相关)

但每个企业也可以根据自己的要求来修改这个标准。修改后的标准也记录到文档里,评估师可能会让你展示你们的标准是什么。理论上无法获取数据的因子可以抛弃,不纳入相关性分析。
1、工具栏依次点击:统计 > 基本统计量 > 相关
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2、把你要分析的主因子放在第一个变量位置
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3、输出相关性分析图,根据我们制定的标准来确定相关性等级
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4、注意,如果你是造假数据来做相关性分析,最好不要按顺序排列,否则很容易造成线性关系(>0.99),你可以先排序,然后再调整一两个数据,让它的系数降下来

因果图(鱼骨图)

因果图(C&E 图)是一个 集体讨论工具,可帮助您调查会影响特定效应的各种原因。与团队一起使用 C&E 图可以确定问题区域的优先级并提出改进想法。
对于制造应用来说,C&E 图中的原因通常分为六大类:人员、机器、材料、方法、测量和环境。服务质量应用一般包括人员、过程和策略。不过,C&E 图可以包含您希望调查的任何类型的原因。
C&E 图有时也称为鱼骨图,因为它很像鱼骨;或者称为 Ishikawa 图,这是根据它的创建者 Kaoru Ishikawa 命名的。

例如,酒店经理想要调查客房为什么没有做好在下午 4:00 入住的准备。经理与改进团队集体讨论原因并创建一个对原因进行分类的因果图。该团队随后确定问题区域的优先级并提出改进想法。
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1、制作数据
2、工具栏依次点击:统计->质量工具->因果图
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3、设置内容项
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如何制作假数据

我们往年没有收集这么多数据,那么如何做量化分析呢?通过minitab生成数据吧!
生成数据的思路是 先确定均值和标准差。比如我现在要生成2020年项目的满意度数据:
1、先生成数据(正态发布)
2、检验数据(概率图)
3、检查数据稳定性(控制图)


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文章标题:minitab19 操作手册

字数:1.3k

本文作者:夏来风

发布时间:2021-07-08, 23:44:32

原始链接:http://www.demo1024.com/blog/minitab-demo-1/

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