MINITAB技術(shù)匯總

1、MINITAB-16技術(shù)匯總一、箱線圖箱線圖可從一個(gè)階段（前半年）到下一個(gè)階段（后半年）的狀態(tài)提升，顯示直觀的效果圖，例如缺陷數(shù)的箱線圖，圖1為源數(shù)據(jù)，圖2為選擇項(xiàng)，圖3為結(jié)果圖，下文不特殊說明，每種技術(shù)3張圖均為以上設(shè)置。圖1圖2圖3鼠標(biāo)懸停在箱體內(nèi)，可以顯示中位數(shù)、四分衛(wèi)數(shù)和均值箱體框，這里以不同階段的缺陷數(shù)為例，從上圖可以清晰看見缺陷數(shù)的改進(jìn)提升效果。二、控制圖2.1 標(biāo)準(zhǔn)控制圖控制圖的使用方法非常簡(jiǎn)單，均值、上限（均值+3倍標(biāo)準(zhǔn)差），下限（均值-3倍標(biāo)準(zhǔn)差），下限因?yàn)槭菃渭兊臏p法，所以可能導(dǎo)致某些數(shù)據(jù)為負(fù)（此種情況通常出現(xiàn)在標(biāo)準(zhǔn)差較大），可以通過控制圖中的設(shè)置將下限設(shè)置為0，即下限不會(huì)

2、出現(xiàn)負(fù)數(shù)的情況。這里以需求階段生產(chǎn)率為例，見下圖：圖1圖2圖3控制圖的判異原則一般有，1）點(diǎn)子出界、2）6點(diǎn)都呈現(xiàn)往上或下、3）9點(diǎn)都在同一側(cè)，4）14點(diǎn)交替上升下降。2.2 分階段控制圖本章具體介紹控制圖和分階段的控制圖，以下為分階段的控制圖介紹：分階段的控制圖，具體好處是直觀的顯示穩(wěn)定的生產(chǎn)率之前和之后的比較，數(shù)據(jù)的律動(dòng)情況和上下限都能一目了然。圖1圖2圖3從以上圖形，可以明顯看出之前和之后的標(biāo)準(zhǔn)差、均值對(duì)比，對(duì)兩階段的不同圖形也能直觀反映在同一張控制圖上，對(duì)于過程改進(jìn)的之前和之后效果圖，尤為直觀。三、正態(tài)分布圖正態(tài)分布，作為檢驗(yàn)一組數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布，一般是SPC（統(tǒng)計(jì)過程控制）的先導(dǎo)步

3、驟。圖1源數(shù)據(jù)省略圖2圖3從上圖可見，P值=0.172>0.05，所以總生產(chǎn)率是呈正態(tài)分布的。四、單因子方差分析單因子方差分析，通常是為了找出Y值到底是受哪種因子影響，這些因子是否可以分組，如果他們是糾纏在一起的一組數(shù)據(jù)（比如各因子沒有呈現(xiàn)單獨(dú)的關(guān)系），那么可能需要繼續(xù)往下探究各個(gè)因子的子因子是否能夠分組，如果到了最低層的因子依然沒有呈現(xiàn)顯著的不同，那么這組數(shù)據(jù)就需要舍棄掉，因?yàn)樗麄兪峭活惖臄?shù)據(jù)。MINITAB中X值通常以數(shù)字代表進(jìn)行分析，比如下例中我們需要洞察生產(chǎn)率是否受行業(yè)、模型和編程語(yǔ)言的分組影響，那么我們就將客戶行業(yè)設(shè)置為1，模型設(shè)置為2，編程語(yǔ)言設(shè)置為3。圖1Y值=生產(chǎn)率X值

4、分別=客戶行業(yè)、生命周期模型、不同的編程語(yǔ)言圖2圖3總生產(chǎn)率 與 客戶行業(yè) 來源 自由度 SS MS F P客戶行業(yè) 2 686 343 0.27 0.763誤差 54 68064 1260合計(jì) 56 68750S = 35.50 R-Sq = 1.00% R-Sq（調(diào)整） = 0.00% 均值（基于合并標(biāo)準(zhǔn)差）的單組 95% 置信區(qū)間水平 N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 -+-+-+-+-1 19 190.67 28.35 (-*-)2 22 182.47 39.12 (-*-)3 16 185.98 37.82 (-*-) -+-+-+-+- 170 180 190 200合并標(biāo)準(zhǔn)差 = 35.50通過

5、上圖可知：P值=0.763>0.05，所以總生產(chǎn)率和客戶行業(yè)無關(guān)。五、圖形化匯總圖形化匯總，可以從圖中清楚的觀察到，均值、標(biāo)準(zhǔn)差和百分比的可能性值，對(duì)于單值的分析非常適用。圖1圖2圖3從圖形化匯總可見：最小值和最大值，均值，標(biāo)準(zhǔn)差，正態(tài)性檢驗(yàn)P值。六、帕累托分析帕累托分析，即20/80原則，一般適用于從所有影響因素中找出最關(guān)鍵的幾項(xiàng)，通常是百分之二十的因素導(dǎo)致了百分之八十的問題。圖1源數(shù)據(jù)省略，一般為單列統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)的問題次數(shù)圖2圖3七、雙樣本T檢驗(yàn)雙樣本T檢驗(yàn)，適用于兩個(gè)過程之間的顯著變化統(tǒng)計(jì)，用值的形式顯示于計(jì)算圖表中。圖1源數(shù)據(jù)省略，一般是不同的兩組數(shù)據(jù)，在過程之前和之后的統(tǒng)計(jì)圖2圖3

6、雙樣本 T 檢驗(yàn)和置信區(qū)間: 2014年前三月驗(yàn)收缺陷率, 部署后驗(yàn)收缺陷率 2014年前三月驗(yàn)收缺陷率 與 部署后驗(yàn)收缺陷率 的雙樣本 T N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 均值標(biāo)準(zhǔn)誤2014年前三月驗(yàn)收缺陷率 12 0.8175 0.0357 0.010部署后驗(yàn)收缺陷率 20 0.5604 0.0413 0.0092差值 = mu (2014年前三月驗(yàn)收缺陷率) - mu (部署后驗(yàn)收缺陷率)差值估計(jì)值: 0.2500差值的 95% 置信區(qū)間: (0.2216, 0.2784)差值 = 0 (與 ) 的 T 檢驗(yàn): T 值 = 18.07 P 值 = 0.000 自由度 = 26從上述結(jié)果可見P值=0&l

7、t;0.05，所以驗(yàn)收缺陷率在部署前后有顯著的變化。八、卡方檢驗(yàn)卡方檢驗(yàn)，當(dāng)需要比較的兩組數(shù)據(jù)都為離散數(shù)時(shí)，通常采用卡方檢驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)組之間是否存在強(qiáng)弱的關(guān)系。圖1源數(shù)據(jù)省略，當(dāng)兩組數(shù)據(jù)都為離散型數(shù)據(jù)時(shí)圖2圖3將Y值和X值分別賦值，例如：Y=復(fù)用率 X=注釋問題、代碼規(guī)范性問題、提交版本問題。列表統(tǒng)計(jì)量: 復(fù)用率, 提交版本問題 行: 復(fù)用率 列: 提交版本問題 提交不 提交 正確 正確 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內(nèi)容: 計(jì)數(shù)Pearson 卡方 = 1.238, DF = 2, P 值 = 0.308似然比卡方 = 2.310, DF = 2, P

8、值 = 0.189從以上卡方分析可見，P值=0.308>0.05，所以提交版本問題和復(fù)用率沒有關(guān)系。列表統(tǒng)計(jì)量: 復(fù)用率, 代碼規(guī)范性問題 行: 復(fù)用率 列: 代碼規(guī)范性問題 不規(guī)范 規(guī)范 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內(nèi)容: 計(jì)數(shù)Pearson 卡方 = 1.362, DF = 2, P 值 = 0.035似然比卡方 = 2.260, DF = 2, P 值 = 0.089從以上卡方分析可見，P值=0.035<0.05，所以代碼規(guī)范性問題和復(fù)用率有關(guān)系。列表統(tǒng)計(jì)量: 復(fù)用率, 代碼注釋問題 行: 復(fù)用率 列: 代碼注釋問題 注釋 注釋不 正

9、確 正確 全部低 2 2 4高 2 2 4中 0 3 3全部 4 7 11單元格內(nèi)容: 計(jì)數(shù)Pearson 卡方 = 1.857, DF = 2, P 值 = 0.162似然比卡方 = 1.312, DF = 2, P 值 = 0.145從以上卡方分析可見，P值=0.162>0.05，所以代碼注釋問題和復(fù)用率沒有關(guān)系。九、過程能力指數(shù)CPK過程能力指數(shù)CPK，一般為判斷實(shí)際的過程能力是否達(dá)到了組織的目標(biāo)，或者客戶聲音的一種判斷圖形。圖1源數(shù)據(jù)省略，將實(shí)際的過程績(jī)效帶入工具，將客戶或組織的目標(biāo)要求設(shè)定為CPK的上下限。圖2圖3通過對(duì)項(xiàng)目編碼階段生產(chǎn)率和公司編碼能力范圍進(jìn)行CPK分析，可見該

10、項(xiàng)目編碼階段生產(chǎn)率的能力指數(shù)CPK=1.27。說明該項(xiàng)目的編碼生產(chǎn)率過程能力指數(shù)為強(qiáng)。CPK判斷準(zhǔn)則為下圖：這里再對(duì)CPK和PPK進(jìn)行一個(gè)差別說明：關(guān)于Cpk與Ppk的關(guān)系，這里引用QS9000中PPAP手冊(cè)中的一句話：“當(dāng)可能得到歷史的數(shù)據(jù)或有足夠的初始數(shù)據(jù)來繪制控制圖時(shí)（至少100個(gè)個(gè)體樣本），可以在過程穩(wěn)定時(shí)計(jì)算Cpk。對(duì)于輸出滿足規(guī)格要求且呈可預(yù)測(cè)圖形的長(zhǎng)期不穩(wěn)定過程，應(yīng)該使用Ppk?！?#160; 所謂PPK，是進(jìn)入大批量生產(chǎn)前，對(duì)小批生產(chǎn)的能力評(píng)價(jià)，一般要求1.67；而CPK，是進(jìn)入大批量生產(chǎn)后，為保證批量生產(chǎn)下的產(chǎn)品的品質(zhì)狀況不至于下降，且為保證與小批生產(chǎn)具有同樣的控制

11、能力，所進(jìn)行的生產(chǎn)能力的評(píng)價(jià)，一般要求1.33；一般來說，CPK需要借助PPK的控制界限來作控制。十、擬合回歸擬合回歸，一般為制作PPM模型計(jì)算不同變量聯(lián)系的一種技術(shù)，該技術(shù)提供了變量之間的計(jì)算公式。圖1源數(shù)據(jù)省略，這里以需求階段的缺陷數(shù)和項(xiàng)目總規(guī)模（代碼行數(shù)）進(jìn)行擬合回歸分析。圖2響應(yīng)Y：項(xiàng)目總規(guī)模，預(yù)測(cè)變量X：需求階段缺陷數(shù)。圖3使用Minitab回歸擬合分析后，從上圖可見，需求階段質(zhì)量的回歸方程式為：38.56+0.000475*項(xiàng)目總規(guī)模。標(biāo)準(zhǔn)差預(yù)判為：（75-66）/6=1.5。十一、相關(guān)性分析（Pearson檢驗(yàn)）相關(guān)性分析，主要目的是查看兩組因子之間是否有聯(lián)系，通常以Pearson指數(shù)來判定他們之間聯(lián)系的強(qiáng)弱關(guān)系，從這點(diǎn)來看，Pearson指數(shù)和CPK指數(shù)有異曲同工之妙，只是前者是查看相關(guān)性強(qiáng)弱的指數(shù)，后者是查看過程能力的指數(shù)。圖一圖二圖三相關(guān): 合同額, 總工時(shí) 合同額 和 總工時(shí) 的 Pearson 相關(guān)系數(shù) = 0.631P 值 = 0.001從以下的判斷說