minitab培訓(xùn)課件

1、Minitab 17培訓(xùn)課程 繪制圖形 By Anson 統(tǒng)計學(xué)概述u 統(tǒng)計學(xué)是研究如何搜集、整理、分析數(shù)據(jù)資料的一門方法論科學(xué)。u 統(tǒng)計學(xué)的研究對象：大量現(xiàn)象的數(shù)量方面。包括數(shù)量特征、數(shù)量關(guān)系、數(shù)量界限等。u 數(shù)理統(tǒng)計學(xué)以隨機(jī)樣本為基礎(chǔ)推論有關(guān)總體數(shù)量特征的推斷統(tǒng)計學(xué)。PS:計數(shù)值數(shù)據(jù)，是以正整數(shù)(自然數(shù)) 的方式表現(xiàn)，如到會的人數(shù)，今天生產(chǎn)的產(chǎn)品件數(shù)，產(chǎn)品表面的缺陷數(shù)等。計數(shù)值數(shù)據(jù)又分為計件值數(shù)據(jù)和計點(diǎn)值數(shù)據(jù)。Minitab 簡介 按傳統(tǒng)的手工方式進(jìn)行統(tǒng)計分析，往往費(fèi)時費(fèi)力，且結(jié)果誤差較大、功能有限，令人倍感失望。如果能借助準(zhǔn)確易用的專業(yè)統(tǒng)計軟件，效果會大為改觀。目前Minitab是全球公

2、認(rèn)的在質(zhì)量改進(jìn)和六西格瑪市場上運(yùn)用的主要統(tǒng)計軟件。 Minitab 1972年成立于美國的賓夕法尼亞州州立大學(xué)(Pennsylvania State University)的統(tǒng)計系，到目前為止，已經(jīng)在全球100多個國家，4800多所高校被廣泛使用。它是一個全方位的軟件包，提供了普通統(tǒng)計學(xué)所涉及的所有功能，如描述性統(tǒng)計分析、假設(shè)檢驗(yàn)、相關(guān)與回歸等，并包括了豐富的質(zhì)量分析工具，如統(tǒng)計過程分析、試驗(yàn)設(shè)計、測量系統(tǒng)分析、可靠性分析和抽樣驗(yàn)收等。這些內(nèi)容都可以在軟件中輕松實(shí)現(xiàn)。同時，Minitab能夠繪制箱線圖、直方圖、散點(diǎn)圖、時間序列圖，等20多類統(tǒng)計圖形，生動形象地顯示了數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。通過完美地結(jié)

3、合以人為本的操作平臺和功能強(qiáng)大的后臺支持，Minitab使統(tǒng)計學(xué)在六西格瑪中的應(yīng)用如虎添翼，所以minitab團(tuán)建又稱為非統(tǒng)計學(xué)者的統(tǒng)計軟件。 數(shù)據(jù)處理，迅速便捷圖形處理，直觀形象問題解決，深入全面 Minitab 特點(diǎn)培訓(xùn)目標(biāo)學(xué)會Minitab的軟件常用操作逐步學(xué)會在實(shí)際工作中應(yīng)用Minitab進(jìn)行簡單圖形制作以及分析Minitab視窗結(jié)構(gòu)工作表窗口圖形窗口會話窗口項目管理窗口文件類型對工作表（.MTW格式）對項目（.MPJ格式）對圖形（.MGF格式）數(shù)據(jù)類型注：雖然數(shù)據(jù)窗口以電子表格方式展現(xiàn)，但與Excel表格還是不同的，在minitab中數(shù)據(jù)的類型只有三種：數(shù)字、文本和日期/時間，軟件默

4、認(rèn)的是數(shù)字類型，若是文本或日期型，則會在列好后面加后綴“-T”或“-D”。圖形分析 概述：圖形是數(shù)據(jù)潛在信息的直觀體現(xiàn)，我們通過圖形可以更清楚、更直觀的了解數(shù)據(jù)的信息和數(shù)據(jù)的分布，從而讓我們了解當(dāng)前情況，對問題的解決更有的放矢。 Minitab包含我們常用的圖形制作、并且可以實(shí)現(xiàn)圖形編輯功能，它會對問題的解決起到事半功倍的效果。常用圖形描述性統(tǒng)計圖形：箱線圖、點(diǎn)圖、直方圖、散點(diǎn)圖、時間序列圖、矩陣圖、條形圖、餅圖、概率圖等質(zhì)量工具圖形：Pareto、魚骨圖，主效應(yīng)圖、多變異圖圖形的選擇 該用什么工具用什么工具 準(zhǔn)確 使用工具后就要有所收獲有效 能用簡單的就不用復(fù)雜的恰當(dāng) 工具要使用不要事后編套

5、真實(shí) 先學(xué)后用、學(xué)會在用、學(xué)以致用正確圖形選用注意事項散點(diǎn)圖能顯示出自變量X跟響應(yīng)變量Y的關(guān)系。X (input)Y (output)散點(diǎn)圖顯示輸入（x）跟輸出(Y)的變化關(guān)系。當(dāng)這些點(diǎn)隨機(jī)的分布的時候，表示輸入與輸出之間沒有什么關(guān)系。散點(diǎn)圖n相關(guān)系數(shù)r變化范圍是： -1 到1nr = 1絕對負(fù)相關(guān)nr = 0 無線性關(guān)系nr = + 1絕對正相關(guān)強(qiáng)正相關(guān)強(qiáng)正相關(guān):當(dāng)x增大，y也增大。這種情況說明x與y之間存在相當(dāng)明顯的相關(guān)關(guān)系。弱正相關(guān)弱正相關(guān):當(dāng)x增大，y有增大的趨勢，但不明顯。這種情況說明除x對y有影響外，還有其他不能忽視的影響因素。無相關(guān)無相關(guān)： 當(dāng)x增大，y沒有明顯的增大或減小的趨勢

6、，可能增大，也可能減小。這種情況下看不出x與y之間有關(guān)，稱為無相關(guān)。弱負(fù)相關(guān)弱負(fù)相關(guān)：當(dāng)x增大，y有減小的趨勢，說明除x對y有影響之外，還有其他不能忽視的影響因素。強(qiáng)負(fù)相關(guān)強(qiáng)負(fù)相關(guān)： 當(dāng)x增大y明顯地相應(yīng)減小。 散布圖的觀察分析 質(zhì)量特性值與影響因素之間的關(guān)系每組均包含回歸線的散點(diǎn)圖每組均包含回歸線的散點(diǎn)圖示例示例（本培訓(xùn)示例說使用的數(shù)據(jù)均采用Minitab 17軟件自帶的數(shù)據(jù)，路徑：中文簡體-樣本數(shù)據(jù)） 您很關(guān)心公司相機(jī)電池的新配方是否能夠很好地滿足顧客的需要。市場調(diào)查顯示，如果兩次放電之間等待的時間超過 5.25 秒，顧客就會變得很不耐煩。 您收集了使用過不同時間的（新舊配方）電池的樣本。

7、然后，您在每個電池放電后立即測量了其剩余電壓（放電后電壓），而且還測量了電池能夠再次放電所需的時間（放電恢復(fù)時間）。請創(chuàng)建一個按配方分組的散點(diǎn)圖來檢查結(jié)果。每組包括一條回歸線 并包括位于 5.25 秒的臨界放電恢復(fù)時間處的參考線。1 打開工作表“電池數(shù).MTW”。2 選擇圖形圖形 散點(diǎn)圖散點(diǎn)圖。3 選擇包含回歸和組包含回歸和組，然后單擊確定確定。4 在 Y 變量變量下，輸入放電恢復(fù)。在 X 變量變量下，輸入放電后電壓。5 在用于分組的類別變量用于分組的類別變量 (0-3) 中，輸入配方。6 單擊尺度尺度，然后單擊參考線參考線選項卡。7 在顯示顯示 Y 值的參考線值的參考線中，鍵入 5.25。在

8、每個對話框中單擊確定確定。解釋結(jié)果解釋結(jié)果Minitab 為每個組分別計算回歸方程，并在圖形中繪制相應(yīng)的回歸線。這些回歸線說明，在測試的電壓范圍內(nèi)，老配方的恢復(fù)時間通常要比通過新配方實(shí)現(xiàn)的恢復(fù)時間要長。就老配方而言，電壓低于 1.38 伏時，恢復(fù)時間就會超過 5.25 秒。相比之下，對于新配方，電壓為 1.03 伏時其恢復(fù)時間仍然低于 5.25 秒。直方圖您為一家洗發(fā)精制造商工作，您需要確保瓶蓋的緊固程度適當(dāng)。如果瓶蓋扣得過松，則有可能在裝運(yùn)過程中脫落。如果扣得過緊，消費(fèi)者可能很難打開（尤其是在洗浴過程中）。您隨機(jī)抽取一些瓶子樣本，并檢測打開瓶蓋所需的扭矩。創(chuàng)建一個包含擬合正態(tài)分布 的直方圖來

9、評估樣本與目標(biāo)值 18 的接近程度，以及數(shù)據(jù)是否呈正態(tài)分布。1 打開工作表 罩.MTW。2 選擇圖形圖形 直方圖直方圖。3 選擇包含擬合包含擬合，然后單擊確定確定。4 在圖形變量圖形變量中，輸入轉(zhuǎn)矩。5 單擊尺度尺度，然后單擊參考線參考線選項卡。6 在在數(shù)據(jù)值處顯示參考線在數(shù)據(jù)值處顯示參考線，輸入 18。7 在每個對話框中單擊確定確定。圖形窗口輸出(右圖）包含擬合的直方圖示例包含擬合的直方圖示例解釋結(jié)果解釋結(jié)果樣本的扭矩均值為 21.26，略高于目標(biāo)值 18。只有一個瓶蓋過松，扭矩小于 11。但是，分布呈正向偏斜 ，并且有多個瓶蓋擰得過緊。許多瓶蓋需要大于 24 的扭矩才能打開，5 個瓶蓋的扭

10、矩大于 33，這幾乎是目標(biāo)值的兩倍。因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)呈正向偏斜，所以正態(tài)分布的擬合并不理想。包含擬合和組的直方圖包含擬合和組的直方圖示例示例 您在一家汽車工廠工作，目前正面臨所用凸輪軸長度的變異性問題。您想了解由兩家供應(yīng)商提供的凸輪軸的質(zhì)量是否相當(dāng)，因此從每家隨機(jī)抽取 100 件凸輪軸測量其長度。 創(chuàng)建一個包含數(shù)據(jù)的重疊擬合正態(tài)分布 的圖形來比較來自兩家供應(yīng)商的樣本。1 打開工作表“凸輪軸.MTW”。2 選擇圖形圖形 直方圖直方圖。3 選擇包含擬合和組包含擬合和組，然后單擊確定確定。4 在圖形變量圖形變量中，輸入供應(yīng)商 1 供應(yīng)商 2。單擊確定確定。圖形窗口輸出解釋結(jié)果解釋結(jié)果供應(yīng)商 1 的凸輪軸

11、似乎比供應(yīng)商 2 的凸輪軸短。這可以從表格中的均值（分別為 599.5 和 600.2）以及擬合正態(tài)分布峰值的相對位置看出來。供應(yīng)商 2 樣本的標(biāo)準(zhǔn)差 (1.874) 遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于供應(yīng)商 1 的標(biāo)準(zhǔn)差 (0.6193)。這使得供應(yīng)商 2 的擬合正態(tài)分布較低且較寬。供應(yīng)商 2 的產(chǎn)品中大量變異性可能是導(dǎo)致凸輪軸長度不一致的主要原因。 箱線圖（Boxplot）也稱箱須圖（Box-whisker Plot），是利用數(shù)據(jù)中的五個統(tǒng)計量：最小值、第一四分位數(shù)、中位數(shù)、第三四分位數(shù)與最大值來描述數(shù)據(jù)的一種方法，它也可以粗略地看出數(shù)據(jù)是否具有有對稱性，分布的分散程度等信息，特別可以用于對幾個樣本的比較。 箱線圖

12、概述箱線圖功能 1. 直觀明了地識別數(shù)據(jù)批中的異常值。 2. 利用箱線圖判斷數(shù)據(jù)批的偏態(tài)和尾重。 3. 利用箱線圖比較幾批數(shù)據(jù)的形狀 。箱線圖的局限1、不能提供關(guān)于數(shù)據(jù)分布偏態(tài)和尾重程度的精確度量 。2、對于批量比較大的數(shù)據(jù)批，反應(yīng)的形狀信息更加模糊。 3、用中位數(shù)代表總體評價水平有一定的局限性。 箱線圖四分位數(shù)，就是把組中所有數(shù)據(jù)由小到大排列并分成四等份，處于三個分割點(diǎn)位置的數(shù)字就是四分位數(shù)。 第一四分位數(shù)（Q1），又稱“較小四分位數(shù)”或“下四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第25%的數(shù)字。 第二四分位數(shù)（Q2），又稱“中位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第50%的數(shù)字。

13、 第三四分位數(shù)（Q3），又稱“較大四分位數(shù)”或“上四分位數(shù)”，等于該樣本中所有數(shù)值由小到大排列后第75%的數(shù)字。 第三四分位數(shù)與第一四分位數(shù)的差距又稱四分位間距（InterQuartile Range，IQR）。眾數(shù)：指一組數(shù)據(jù)中出現(xiàn)次數(shù)最多的那個數(shù)據(jù)，一組數(shù)據(jù)可以有多個眾數(shù)，也可以沒有眾數(shù)。從分布角度看，眾數(shù)是具有明顯集中趨勢的數(shù)值。眾數(shù)不受極大或極小值的影響。眾數(shù)的計算只有在總體比較多，而且又是明顯集中于某個變量值時才具有意義。中位數(shù)：將數(shù)據(jù)按大小順序排列起來，形成一個數(shù)列，居于數(shù)列中間位置的那個數(shù)據(jù)。中位數(shù)的作用與算術(shù)平均數(shù)相近，也是作為所研究數(shù)據(jù)的代表值。在一個等差數(shù)列或一個正態(tài)分布數(shù)

14、列中，中位數(shù)就等于算術(shù)平均數(shù)用數(shù)學(xué)公式的方法快速確認(rèn)分位數(shù)Minitab 舉例操作（含組的箱線圖）舉例操作（含組的箱線圖） 評估四款試驗(yàn)性地毯產(chǎn)品的耐用性。這些地毯產(chǎn)品的樣本放在四個家庭中，您將在 60 天后評估其耐用性。創(chuàng)建帶有中位數(shù)標(biāo)簽和顏色框的箱線圖來檢驗(yàn)每款地毯產(chǎn)品的耐用性分布。1 打開工作表“地毯.MTW”。2 選擇圖形圖形 箱線圖箱線圖。3 在一個一個 Y 下，選擇含組含組。單擊確定確定。4 在圖形變量圖形變量中，輸入耐用性。 5 在用于分組的類別變量（用于分組的類別變量（1-4，第一個為最外層），第一個為最外層）中，輸入地毯。 6 單擊標(biāo)簽標(biāo)簽，然后單擊數(shù)據(jù)標(biāo)簽數(shù)據(jù)標(biāo)簽選項卡。7

15、 從標(biāo)簽標(biāo)簽中，選擇中位數(shù)中位數(shù)。選擇使用使用 y 值作標(biāo)簽值作標(biāo)簽。單擊確定確定。8 單擊數(shù)據(jù)視圖數(shù)據(jù)視圖。9 在屬性數(shù)據(jù)作為類別變量屬性數(shù)據(jù)作為類別變量中，輸入地毯。在每個對話框中單擊確定確定。解釋結(jié)果解釋結(jié)果地毯 4 的耐用性中位數(shù)最高 (19.75)。但是，該產(chǎn)品同時也呈現(xiàn)出最大的變異性，四分位數(shù)間距為 9.855。此外，該分布呈負(fù)向偏斜，其中至少一個耐用性測量值為 10 左右。地毯 1 和 3 具有相近的耐用性中位數(shù)（分別為 13.52 和 12.895）。地毯 3 還呈現(xiàn)出最小的變異性，四分位數(shù)間距僅為 2.8925。 地毯 2 的耐用性中位數(shù)僅為 8.625。該分布與地毯 1 的

16、分布呈正向偏斜，四分位數(shù)間距約為 5-6 某公司生產(chǎn)塑料管，檢驗(yàn)員想了解塑料管直徑的一致性。他要測量每臺機(jī)器在 3 周內(nèi)生產(chǎn)的管件，每周各測量 10 個管件。創(chuàng)建一個箱線圖來檢驗(yàn)分布情況。1 打開工作表“管道.MTW”。2 選擇圖形圖形 箱線圖箱線圖。3 在多個多個 Y 下，選擇含組含組。單擊確定確定。4 在圖形變量圖形變量中，輸入 第 1 個星期 第 2 個星期 第 3 個星期 。 5 在用于分組的類別變量（用于分組的類別變量（1-3，第一個為最外層），第一個為最外層）中，輸入機(jī)器。6 在圖形變量的尺度水平圖形變量的尺度水平下，選擇顯示在尺度最內(nèi)層的圖形變量顯示在尺度最內(nèi)層的圖形變量。單擊確

17、定確定。Minitab 舉例操作（含多個舉例操作（含多個Y和組的箱線圖）和組的箱線圖）解釋結(jié)果解釋結(jié)果該箱線圖顯示： 對于機(jī)器 1，直徑中位數(shù)和變異性看來每周都在增加。 對于機(jī)器 2，直徑中位數(shù)和變異性在各周似乎都比較穩(wěn)定。 餅圖：用于顯示每個數(shù)據(jù)類別相對于整個數(shù)據(jù)集的比率 。餅圖餅圖例1 作為一家輪胎公司的工程師，您希望找出輪胎漏氣最常見的原因。您從一組選定的服務(wù)站收集了三個月的現(xiàn)場數(shù)據(jù)。您使用匯總數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個漏氣原因的餅圖。1 打開工作表“輪胎.MTW”。2 選擇圖形圖形 餅圖餅圖。3 選擇用整理好的表格畫圖用整理好的表格畫圖。4 在類別變量類別變量中，輸入原因 A。在匯總變量匯總變量中

18、，輸入計數(shù)。5 單擊餅圖選項餅圖選項。在排列扇形區(qū)，按排列扇形區(qū)，按中，選擇大小遞減大小遞減。單擊確定確定。6 單擊標(biāo)簽標(biāo)簽。單擊扇形區(qū)標(biāo)簽扇形區(qū)標(biāo)簽選項卡。7 在標(biāo)簽扇形區(qū)標(biāo)簽扇形區(qū)中，選中百分比百分比。8 在每個對話框中單擊確定確定。解釋結(jié)果解釋結(jié)果該餅圖顯示了每種輪胎漏氣原因的相對頻率，并按頻率從高到低的順序排序。從餅圖頂部的第一個類別開始，按順時針排列各個類別。最常見的漏氣原因是“穿孔”，其次是“閥桿泄漏”。出現(xiàn)頻率最低的原因是“底座泄漏”。餅圖時間序列圖也叫推移圖,是以時間軸為橫軸,變量為縱軸，用于評估數(shù)據(jù)隨時間變化的一種圖形。時間序列圖時間序列圖使用此圖： 檢測一段時間內(nèi)數(shù)據(jù)中的趨

19、勢 檢測數(shù)據(jù)中的季節(jié)性 比較各組的趨勢 Minitab 在垂直的 y 軸上繪制時間序列 數(shù)據(jù)，在水平的 x 軸上繪制時間。如果數(shù)據(jù)不是按時間排序，或者數(shù)據(jù)采集區(qū)間不規(guī)則，則可能需要創(chuàng)建散點(diǎn)圖 作為替代。時間序列圖Minitab 舉例操作（時間序列圖）舉例操作（時間序列圖）醫(yī)院的管理者想要檢查過去兩年中確診的心臟病患者數(shù)量，以分析數(shù)據(jù)中的趨勢1 打開工作表“患者.MTW”。2 選擇圖形圖形 時間序列圖時間序列圖。3 選擇多個多個。4 在序列序列中，輸入第1年，第2年。5 單擊時間時間/尺度尺度選項。在時間尺度，時間尺度，選擇標(biāo)記標(biāo)記。6 在標(biāo)記列標(biāo)記列中，輸入月，單擊確定。確定。7 再單擊確定確

20、定。解釋結(jié)果解釋結(jié)果對于心臟病患者數(shù)據(jù)，Minitab 在同一時間序列圖上繪制 2 個序列（年度 1 和 2）。年度 1 和 2 都服從相同的趨勢。在 1 月到 3 月期間，心臟病患者數(shù)接近或超過 400 人。在春季和夏季，患者數(shù)降低為 300 多人的中低值。在 10 月，患者數(shù)開始增加。時間序列圖表明，季節(jié)性 效應(yīng)對此醫(yī)院確診的心臟病患者數(shù)有影響。在冬季，醫(yī)院確診的心臟病患者數(shù)最高。 因果圖因果圖 因果 圖又稱魚骨圖是用來描述問題的潛在原因的一種分析方法的圖形。使用因果圖（也稱為魚骨圖）來組織通過頭腦風(fēng)暴得出的關(guān)于問題可能原因的看法。制圖過程也可以幫助您實(shí)現(xiàn)問題與可能原因之間關(guān)系的直觀化。因

21、果圖也有助于將大的問題分割成便于處理的小部分。 盡管沒有構(gòu)造魚骨圖的“正確”方法，但某些特定的類型本身就很適合于許多不同的情況。這些類型之一是“5M”圖，這樣稱呼是因?yàn)榉种系奈鍌€類別都以字母 M 開頭（“人員”也稱為“Man”）。默認(rèn)情況下，Minitab 繪制 5M 圖。 因果分析圖應(yīng)用范圍：分析因果關(guān)系;表達(dá)因果關(guān)系;通過識別癥狀、分析原因、尋找措施， 促進(jìn)問題的解決。 注意 : 因果圖僅僅幫助團(tuán)隊進(jìn)行系統(tǒng)的思考, 并發(fā)現(xiàn)問題 , 可能的潛在原因 仍需要收集數(shù)據(jù)才能證實(shí)究竟什么才是問題的真正原因 ; 因果圖的有效性直接與您思考的創(chuàng)造性和深度有關(guān)。因果圖公司質(zhì)量部發(fā)現(xiàn)某部件通常是因?yàn)楸砻骅?/p>

22、疵而遭到拒收。今天下午，您與各個部門的成員召開會議，集體討論這些瑕疵的潛在原因。事先，您決定打印一個因果（魚骨）圖來幫助組織會議期間的記錄。以下示例說明如何生成包含子分支的完整因果圖。 1 打開文件“表面缺陷.MTW”。 2 選擇統(tǒng)計統(tǒng)計 質(zhì)量工具質(zhì)量工具 因果因果。3 在原因原因下，在 1 到 6 行中分別輸入人員、機(jī)器、材料、方法、測量 和環(huán)境。4 對于“人員”，單擊子子。 5 在原因原因下，在第 3 行中輸入培訓(xùn)。單擊確定確定。6 對于“機(jī)器”，單擊子子。 7 在原因原因下，在第 4 行中輸入速度。單擊確定確定。8 對于“測量”，單擊子子。 9 在原因原因下，在第 1 行中輸入微米。單擊

23、確定確定。10 在效應(yīng)效應(yīng)中，鍵入表面瑕疵。單擊確定確定。使用因果繪制包含子分支的完整圖的示例使用因果繪制包含子分支的完整圖的示例排列排列圖（圖（Pareto）排列圖排列圖 （Pareto diagram):又叫帕累托圖、柏拉圖，它是將質(zhì)量改進(jìn)項目從最重要到最次要進(jìn)行排列而采用的一種簡單的圖示技術(shù)。用從高到低的順序排列一組矩形表示各原因出現(xiàn)頻率高低。最早由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家Pareto用來分析社會財富分布狀況，并發(fā)現(xiàn)少數(shù)人占有大量財富的現(xiàn)象，所謂“關(guān)鍵的少數(shù)與次要的多數(shù)”這一關(guān)系。后來美國的朱蘭將其應(yīng)用于質(zhì)量控制，因?yàn)樵谫|(zhì)量問題中也存在著“少數(shù)不良項目造成的不合格產(chǎn)品占據(jù)不合格品總數(shù)的大部分”這樣

24、一個規(guī)律。80%的問題僅來源于20%的主要原因。排列圖的結(jié)構(gòu)排列圖的結(jié)構(gòu)：排列圖由一個橫坐標(biāo)，兩個縱坐標(biāo)，幾個高低順序排列的矩形和一條累計百分比折線組成。橫坐標(biāo)表示影響產(chǎn)品質(zhì)量的因素或項目，按其影響程度從左到右依次排列。左縱坐標(biāo)表示頻數(shù)或相對頻數(shù)(如件數(shù)、工時、噸位等或百分比）。右縱坐標(biāo)表示累計頻率(累計百分比)。排列圖的功用排列圖的功用1.指出影響產(chǎn)品質(zhì)量的主要因素(主要問題) 。一般情況下排列圖的前2項-3項是主要因素，對它們采取改進(jìn)措施，可望收到事半功倍的效果。2.確認(rèn)改進(jìn)后的效果采取改進(jìn)措施后，效果如何，可用排列圖來檢查，通過排列圖的反復(fù)使用，使問題逐步具體化.并在采取措施后，再反復(fù)使

25、用確認(rèn)效果。3.識別質(zhì)量改進(jìn)的機(jī)會。任何需改進(jìn)問題都可用排列圖指出工作重點(diǎn)。除產(chǎn)品質(zhì)量外，諸如節(jié)約問題、安全問題、效率問題和經(jīng)濟(jì)問題等均可采用排列圖為改進(jìn)工作指明方向。排列（帕拉）圖假設(shè)您所在的公司生產(chǎn)摩托車。您要降低有缺陷的測速計所產(chǎn)生的質(zhì)量成本。在檢驗(yàn)過程中，有一定數(shù)量的測速計遭到拒收，并記錄了缺陷的類型。向稱為“缺陷”的工作表列中輸入每個缺陷的名稱，并向稱為“計數(shù)”的列中輸入相應(yīng)的計數(shù)。您了解，通過集中處理造成大部分拒收的缺陷，可以節(jié)省大部分費(fèi)用。Pareto 圖將幫助您確定導(dǎo)致大部分問題的是哪些缺陷。 1 打開工作表“質(zhì)量控制示例.MTW”。2 選擇統(tǒng)計統(tǒng)計 質(zhì)量工具質(zhì)量工具 Pareto 圖圖。3 在缺陷或?qū)傩詳?shù)據(jù)位于缺陷或?qū)傩詳?shù)據(jù)位于中，輸入缺陷。在頻率位于頻率位于中，輸入計數(shù)。 4 單擊確定確定。包含計數(shù)數(shù)據(jù)的包含計數(shù)數(shù)據(jù)的 Pareto 圖的圖的示例示例解釋結(jié)果解釋結(jié)果由于超過一半的測速計因此缺陷遭到拒收，因此請著重改進(jìn)缺少螺絲釘?shù)漠a(chǎn)品數(shù)量。 多變異圖是直觀地提供多個影響因素（Xs）對過程輸出影響程度的坐標(biāo)圖，是一種以圖形形式表示方差分析的方法，可以作為方差分析的一種“直觀”的替代。一般用在數(shù)據(jù)分析的早期階段，為