MINITAB使用手冊(cè)介紹課件

MINITAB使用手冊(cè)柳工6Sigma推進(jìn)辦公室2006年10月注:本教材是基于MINITAB13.32版1MINITAB使用手冊(cè)柳工6Sigma推進(jìn)辦公室注:本教材主要內(nèi)容1.Minitab介紹2.功能菜單介紹3.常用工具介紹4.統(tǒng)計(jì)性假設(shè)驗(yàn)證5.常用Graph制作方法6.常用管理圖7.DOE2主要內(nèi)容1.Minitab介紹2使用目錄1.Minitab介紹…(P4)2.功能菜單介紹..…………….(P5)3.常用工具3-1.EXCELDATA復(fù)制……….(P19)3-2.StackData…………….(P20)3-3.UnstackData………….(P22)3-4.MakePatternedData..(P24)3-5.RandomData…………..(P26)3-6.概率計(jì)算3-6-1.正態(tài)分布概率計(jì)算.(P29)3-6-2.超幾何分布概率計(jì)算(P30)3-6-3.二項(xiàng)分布概率計(jì)算.(P31)3-7.DPMOSIGMA…………..(P32)3-8.SIGMADPMO…………..(P33)3-9.基本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算……….(P34)3-10.正態(tài)驗(yàn)證……………..(P36)3-11.Brush….(P37)3-12.CapabilityAnalysis3-12-1.Normal…………..(P38)3-12-2.Binomial………..(P40)3-12-3.Poisson………….(P42)3-12-4.Box-cox轉(zhuǎn)換…….(P44)3-12-5.多重峰工程能力..(P47)3-12-6.有外點(diǎn)工程能力..(P56)3-13.GageR&R(Crossed)…..(P58)3-14.GageR&R(Attribute)..(P61)3-15.樣本大小的選擇……….(P68)4.統(tǒng)計(jì)性假設(shè)驗(yàn)證4-1.1Sample-t………………(P70)4-2.2Sample-t……………..(P71)4-3.Paired-t………………..(P74)4-4.ANOVA…….(P75)4-5.1-Proportion…………..(P76)4-6.2-Proportion…………..(P77)4-7.2驗(yàn)證………….(P78)4-8.非參數(shù)驗(yàn)證……..(P80)5.常用Graph5-1.Pareto…………..(P82)5-2.Boxplot………….(P84)5-3.Dotplot………….(P86)5-4.TimeSeriesplot(P88)5-5.Plot……………..(P90)5-6.Contourplot…..(P92)6.常用管理圖6-1.XBAR-R…………..(P94)6-2.XBAR-S…………..(P96)6-3.PChart………….(P98)6-4.NPChart…………(P100)6-5.CChart………….(P102)6-6.UChart………….(P104)6-7.I-MRChart……..(P106)7.DOE…….(P108)※在放映幻燈片狀態(tài)下點(diǎn)擊頁碼可直接進(jìn)入需要的內(nèi)容3使用目錄1.Minitab介紹…(P4)31.Minitab介紹-.為什么要使用Minitab?因?yàn)樵趯?shí)施6SIGMA過程中要運(yùn)用很多統(tǒng)計(jì)和概率方面的知識(shí),而進(jìn)行大量的手工計(jì)算,無疑是很不合算的,在時(shí)間上也是不允許的,所以我們引進(jìn)了MINITAB軟件,它的基本數(shù)據(jù)的輸入，輸出方式與EXCEL相似，能將復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)分析簡單化，并且其中圖形形式豐富,可容易理解統(tǒng)計(jì)意義。且MINITAB制作的所有圖表與文字與EXCEL相似并可互換，可使用復(fù)制及粘貼功能,在制作報(bào)告書時(shí)也可靈活使用。41.Minitab介紹-.為什么要使用Minitab?42.功能菜單介紹(雙擊MINITAB快捷鍵后出現(xiàn)下面畫面)功能菜單工具欄(圖標(biāo))SessionWindowWorksheet52.功能菜單介紹功能菜單5File :文件管理菜單Edit :WorkSheet,Data編輯,外部Data鏈接及命令Editor等Manip :Manipulation(Data處理)的菜單Calc :Calculation(計(jì)算)對(duì)Data進(jìn)行計(jì)算Stat :Statistics(統(tǒng)計(jì))對(duì)各種Data進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析.Graph :制作GraphEditor :調(diào)節(jié)WorkSheet,Graph,SessionWindow的環(huán)境Window :控制Window及Graph的畫面Help :幫助菜單2-1.Minitab菜單6File :文件管理菜單2-1.Minitab菜單62-1-1.File功能

新建WorkSheet(orProject)

打開Project

(擴(kuò)展名:mpj)

保存Project

另存Project為

對(duì)Project描述(可查看,可編輯內(nèi)容)

打開WorkSheet

(擴(kuò)展名:mtw)

通過ODBC(OpenDataBaseConnectivity)打開

保存當(dāng)前WorkSheet

另存當(dāng)前WorkSheet為

關(guān)閉WorkSheet

打開Graph

(擴(kuò)展名:mgf)

另存SessionWindows

其它文件(Text)等

打印SessionWindow打印設(shè)置退出MINITAB

最近編輯過的文檔72-1-1.File功能新建WorkSheet(or2-1-2.Edit功能

恢復(fù)被刪除的Data

清除單元格中內(nèi)容

刪除單元格

復(fù)制單元格

剪切單元格

粘貼單元格

粘貼鏈接

鏈接到其它的Worksheet

全部選定單元格

編輯最后的對(duì)話框Session中命令的編輯Minitab運(yùn)行參數(shù)設(shè)定

82-1-2.Edit功能恢復(fù)被刪除的Data82-1-3.Manip功能

從激活的WorkSheet中復(fù)制數(shù)據(jù)

將激活的WorkSheet分開成幾個(gè)

將幾個(gè)WorkSheet合并為一個(gè).

復(fù)制列數(shù)據(jù)

分離列數(shù)據(jù)

合并列數(shù)據(jù)

行列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換整理Data

對(duì)指定的Data排序

刪除行

刪除行，列，常數(shù).

鏈接其它WorkSheetData.

定義數(shù)據(jù)類型

改變Data的類型

顯示session92-1-3.Manip功能從激活的WorkSheet中2-1-4.Calc功能

計(jì)算器

列數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量

行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量

對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)行標(biāo)準(zhǔn)化將日期/時(shí)間數(shù)據(jù)提取為一般數(shù)據(jù)

將日期/時(shí)間數(shù)據(jù)提取為文本數(shù)據(jù)

作成一些有規(guī)律的數(shù)據(jù)

作成由X,Y,Z值制作3DGraph的組合數(shù)據(jù)

作成變量的指標(biāo)數(shù)據(jù)

設(shè)定數(shù)據(jù)庫

產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)據(jù)

概率分布計(jì)算

矩陣計(jì)算102-1-4.Calc功能計(jì)算器102-1-5.Stat功能

基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算

回歸分析

分散分析

實(shí)驗(yàn)計(jì)劃法.

管理圖制作

品質(zhì)分析工具

信賴性分析

多變量分析

時(shí)序變化分析Table形態(tài)數(shù)據(jù)分析

非參數(shù)分析ExploratoryDataAnalysis

樣品大小分析

112-1-5.Stat功能基礎(chǔ)的統(tǒng)計(jì)計(jì)算112-1-6.Graph功能

圖形顯示方式設(shè)置X，Y相關(guān)形式圖Y隨時(shí)間變化的時(shí)序圖

制作X與Y間相關(guān)關(guān)系的Chart

制作表示出現(xiàn)頻度的柱狀圖

制作BoxPlot2個(gè)以上X,Y相互關(guān)系Matrix圖制作X,Y的Matrix草圖由X,Y,Z值3次坐標(biāo)用等高線表示

由X,Y,Z值做3D坐標(biāo)圖由X,Y,Z值做3D線型坐標(biāo)圖由X,Y,Z值

做3D表面圖

制作散點(diǎn)圖

制作表示占有率的餅圖

在邊際有標(biāo)示的X-YPlot

制作表示概率分布的Plot

制作徑葉圖

設(shè)置Graph在SessionWindow中顯示的參數(shù)

122-1-6.Graph功能圖形顯示方式設(shè)置122-1-7.Editor功能

查找數(shù)據(jù)或文本

替換數(shù)據(jù)或文本

轉(zhuǎn)到其它行或列

轉(zhuǎn)到指定的行或列

格式化列

列的屬性編輯WorkSheet屬性編輯

插入單元格

插入行

插入列

移動(dòng)列

定義使用者偏好的設(shè)置

剪切板參數(shù)設(shè)定132-1-7.Editor功能查找數(shù)據(jù)或文本132-1-8.Window功能

層疊所有的Window

使所有的Window顯示成Tile形式

所有窗口最小化

重新儲(chǔ)存按鈕圖標(biāo)

重新排列圖標(biāo)

刷新

使用標(biāo)準(zhǔn)工具按鈕

使用Project管理工具按鈕

使用狀態(tài)工具按鈕

關(guān)閉所有的Graph窗口

設(shè)定Graph的大小/位置

顯示Session窗口

顯示Project管理窗口

當(dāng)前激活窗口為WorkSheet1***

142-1-8.Window功能層疊所有的Window142-1-9.Help功能

幫助

查找?guī)椭?/p>

怎樣使用幫助Stat(統(tǒng)計(jì)分析)向?qū)?/p>

查找Stat(統(tǒng)計(jì)分析)向?qū)?/p>

怎樣使用Stat(統(tǒng)計(jì)分析)向?qū)?/p>

使用指南

查找使用指南Session命令幫助

查找Session命令幫助Minitab的主頁

關(guān)于Minitab的信息152-1-9.Help功能幫助15打開PROJECTPROJECT保存打印WORKSHEET剪切復(fù)制粘貼恢復(fù)以前brushed行下面brushed行過去對(duì)話筐SESSIONWINDOW現(xiàn)數(shù)據(jù)WINDOWHELP插入插入行插入列列移動(dòng)刪除WORKSHEET管理圖表管理關(guān)閉圖表取消工具欄在數(shù)據(jù)WINDOW擊活時(shí)顯示數(shù)據(jù)WINDOW2-2-1.數(shù)據(jù)window工具欄16打開PROJECTPROJECT保存打印WORKSHEET剪2-2-2.Sessionwindow工具欄打印SESSIONWINDOW前命令語后命令語查找查找下一個(gè)SESSIONWINDOW工具欄在SESSIONWINDOW擊活時(shí)顯示;也有幾個(gè)是例外172-2-2.Sessionwindow工具欄打印SESS2-2-3.圖表window工具欄圖表WINDOW打印圖表看的方式編輯方式Brush方式工具欄在圖表WINDOW擊活時(shí)顯示,也有幾個(gè)例外182-2-3.圖表window工具欄圖表打印圖表看的方式編輯3.Minitab常用工具介紹3-1.ExcelData復(fù)制到MINITABWorksheet①選中要復(fù)制的DATA后點(diǎn)擊“復(fù)制”圖表或“Ctrl+C”②在MINITAB的Worksheet中選擇要保存DATA的區(qū)域后點(diǎn)擊“粘貼”圖表或“Ctrl+V”③MINITAB中DATA形態(tài)193.Minitab常用工具介紹3-1.ExcelData復(fù)3-2.StackData-.路徑:Manip>Stack>StackColumns-.功能:可以Stack兩列以上的DATA,使之變成一列.便于DATA統(tǒng)計(jì).選擇要Stack的DATA列(可通過雙擊列名來選擇)選擇保存Stack后的DATA的列名選擇區(qū)分DATA的列名203-2.StackData-.路徑:Manip>Stack3-2.StackData原始DATAStack后的DATA(在C3中)Subscript(在C4-T中)(T:表示是文本)213-2.StackData原始DATAStack后的DAT3-3.UnstackData-.路徑:Manip>UnstackColumns-.功能:可以將一列DATA,按DATA的區(qū)分(Subscript),分成多列便于DATA統(tǒng)計(jì).選擇要Unstack的DATA列(可通過雙擊列名來選擇)選擇要DATA區(qū)分(Subscript)保存DATA選擇此項(xiàng)時(shí),會(huì)自動(dòng)給Unstack的DATA以列名223-3.UnstackData-.路徑:Manip>Uns3-3.UnstackData原始DATAUnstack后的DATA233-3.UnstackData原始DATAUnstack3-4.MakePatternedData(作成一些有規(guī)律的數(shù)據(jù))-.路徑:Calc>MakePatternedData-.功能:構(gòu)造有規(guī)律的數(shù)據(jù),

如做GageR&R時(shí),很有用.選擇保存DATA的列第一個(gè)DATA的值(本例是1)最后一個(gè)DATA的值(本例是3)步長(本例是1)每個(gè)值的反復(fù)次數(shù)(本例是2)整體數(shù)值的反復(fù)次數(shù)(本例是3)243-4.MakePatternedData(作成一些有規(guī)3-4.MakePatternedData(作成一些有規(guī)律的數(shù)據(jù))通過上面的設(shè)置后,DATA形式如右253-4.MakePatternedData(作成一些有規(guī)3-5.產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)(Randomdata)-.路徑:Calc>RandomData>Normal※在學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)時(shí),經(jīng)常用到一些DATA,用此菜單可以產(chǎn)生指定要求的隨機(jī)數(shù)一般正態(tài)數(shù)據(jù)較多,但也可以產(chǎn)生其它類型的隨機(jī)數(shù)263-5.產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)(Randomdata)-.路徑:Cal3-5.產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)(Randomdata)隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù)保存隨機(jī)數(shù)的列隨機(jī)數(shù)的平均值隨機(jī)數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差結(jié)果如下:因?yàn)槭请S機(jī)的,所以每個(gè)人的結(jié)果不一樣!273-5.產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)(Randomdata)隨機(jī)數(shù)的個(gè)數(shù)保存3-6.概率計(jì)算-.路徑:Calc>ProbabilityDistributions計(jì)算概率計(jì)算累積概率計(jì)算Z水準(zhǔn)選擇DATA列輸入DATA可以計(jì)算正態(tài),二項(xiàng),超幾何分布等的概率EX:正態(tài)分布283-6.概率計(jì)算-.路徑:Calc>Probability3-6-1.正態(tài)分布概率計(jì)算ex:對(duì)某一制品的拉長長度進(jìn)行品質(zhì)管理,平均為40，標(biāo)準(zhǔn)偏差為2.即N(40,22).購買此制品時(shí)顧客要求拉長長度在35以上.此工程生產(chǎn)的制品,滿足顧客要求的概率為多少?Minitab中求的概率P(x≤35)=?解:如下圖形轉(zhuǎn)換問題35402滿足顧客要求的概率答案:1-0.0062=0.9938-.路徑:Calc>ProbabilityDistributions>Normal293-6-1.正態(tài)分布概率計(jì)算ex:對(duì)某一制品的拉長長度進(jìn)行3-6-2.超幾何分布概率計(jì)算ex:由20個(gè)制品構(gòu)成的LOT中有5個(gè)不良品,此時(shí)抽取4個(gè)制品時(shí)，有2個(gè)不良品的概率是多少？ProbabilityDensityFunctionHypergeometricwithN=20,X=5,andn=4xP(X=x)2.00

0.2167303-6-2.超幾何分布概率計(jì)算ex:由20個(gè)制品構(gòu)成的LOT3-6-3.二項(xiàng)分布概率計(jì)算ex:某制品的工程不良率為1%,隨即抽取10個(gè)制品,求1個(gè)以下(含1個(gè))不良品的概率.CumulativeDistributionFunctionBinomialwithn=10andp=0.0100000xP(X<=x)1.000.9957313-6-3.二項(xiàng)分布概率計(jì)算ex:某制品的工程不良率為1%,3-7.根據(jù)DPMO(PPM)計(jì)算SIGMA水準(zhǔn)ex:某工程不良率為1,000PPM,求短期SIGMA水準(zhǔn).輸入良品率InverseCumulativeDistributionFunctionP(X<=x)x0.99903.0902短期SIGMA水準(zhǔn):3.09+1.5=4.59323-7.根據(jù)DPMO(PPM)計(jì)算SIGMA水準(zhǔn)ex:某工程3-8.根據(jù)SIGMA值計(jì)算PPM(DPMO)值ex:已知短期SIGMA值是3.0,求DPMO(PPM)是多少.輸入長期SIGMA值(短期-1.5)CumulativeDistributionFunctionxP(X<=x)1.50000.9332DPMO:1-0.9332=66,800PPM333-8.根據(jù)SIGMA值計(jì)算PPM(DPMO)值ex:已知短3-9.基本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算ex:收集了20個(gè)某制品長度的DATA,基本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算如下:選擇數(shù)據(jù)列選擇輸出圖形選擇信賴區(qū)間(FILENAME:基本統(tǒng)計(jì)量DATA)343-9.基本統(tǒng)計(jì)量計(jì)算ex:收集了20個(gè)某制品長度的DATA結(jié)果如下:DescriptiveStatistics:lengthVariableNMeanMedianTrMeanStDevSEMeanlength2012.36512.45012.3560.9420.211VariableMinimumMaximumQ1Q3length10.80014.10011.50013.175P-Value

>0.05小,因此數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布(α=0.05)Skewness:

正態(tài)分布是0,右邊斜型分布是(+),左邊斜型分布是(-)Kurtosis:

正態(tài)分布是0,急尖分布是(+),平尖分布是(-)平均的區(qū)間推定值(95%信賴區(qū)間)35結(jié)果如下:DescriptiveStatistics:l3-10.正態(tài)性驗(yàn)證DATA的正態(tài)性是DATA分析的基礎(chǔ),一般來說,制造過程的DATA大部分遵循正態(tài)分布,如果不是,則暗示過程存在異常,須引起注意.例:收集了特征A的20個(gè)DATA,驗(yàn)證其正態(tài)性.(FILE:NORMALTEST)P=0.138>0.05,正態(tài)363-10.正態(tài)性驗(yàn)證DATA的正態(tài)性是DATA分析的3-11.Brush功能-.Brush功能,在圖形窗口激活時(shí)才能使用.-.FILE:brush.mpj1.選擇Brush功能2.選擇要Brush的點(diǎn)Brush的結(jié)果(worksheet中)Brush的結(jié)果(session中)373-11.Brush功能-.Brush功能,在圖形窗口激活3-12.CapabilityAnalysis(工程能力分析)3-12-1.正態(tài)性DATA工程能力分析-.路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Normal)-.EX:(file:CapabilityAnalysis.mpj)-.打開文件后,按下面方法進(jìn)行選擇分析數(shù)據(jù)列輸入樣品組的大小輸入規(guī)格下限輸入規(guī)格上限383-12.CapabilityAnalysis(工程能力分-.DPMO(PPM)結(jié)果:19,461PPM-.根據(jù)“3-7”,計(jì)算SIGMA水準(zhǔn):2.06+1.5=3.5639-.DPMO(PPM)結(jié)果:19,461PPM-.根據(jù)“33-12-2.二項(xiàng)分布DATA工程能力分析-.路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Binomial)-.EX:(file:CapabilityAnalysis(Binomial).mpj)-.打開文件后,按下面方法進(jìn)行選擇不良數(shù)列選擇樣品大小403-12-2.二項(xiàng)分布DATA工程能力分析選擇不良數(shù)列選擇-.結(jié)果:-.SIGMA水準(zhǔn):0.75+1.5=2.2541-.結(jié)果:-.SIGMA水準(zhǔn):0.75+1.5=3-12-3.泊松分布DATA工程能力分析-.路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Poisson)-.EX:(file:CapabilityAnalysis(Poisson).mpj)-.打開文件后,按下面方法進(jìn)行選擇缺點(diǎn)數(shù)列選擇樣品大小423-12-3.泊松分布DATA工程能力分析選擇缺點(diǎn)數(shù)列選擇-.結(jié)果:-.SIGMA水準(zhǔn)計(jì)算:DPU=0.0265,假設(shè)Opportunity=10

則:DPO=DPU/10=0.00265

根據(jù)“3-7”計(jì)算,

SIGMA水準(zhǔn):2.78+1.5=4.2843-.結(jié)果:-.SIGMA水準(zhǔn)計(jì)算:DPU=0.023-12-4.Box-Cox轉(zhuǎn)換-.以Box-CoxTransformation為例來說明處理方法.-.EX:(FILE:boxcox.mpj)-.打開該文件后,進(jìn)行下面操作-.路徑:Stat>ControlCharts>Box-CoxTransformation

選擇DATA列選擇樣品群大小選擇保存變換后DATA的列443-12-4.Box-Cox轉(zhuǎn)換選擇DATA列選擇樣品群大-.結(jié)果:推測(cè)值LamdaStDev0.1132.782Box-Cox轉(zhuǎn)換結(jié)果,最佳變換是使用Y0.113

函數(shù)式。即，利用Lambda值使用0.113的轉(zhuǎn)換。Lambda決定的基準(zhǔn)是使轉(zhuǎn)換DATA的標(biāo)準(zhǔn)偏差最小化,Lambda的真值的95%的信賴區(qū)間是:[0.056,0.170]45-.結(jié)果:推測(cè)值Box-Cox轉(zhuǎn)換結(jié)果,最佳變換是使用Y0-.變換前后,正態(tài)性驗(yàn)證可看到轉(zhuǎn)換后DATA為正態(tài)分布。根據(jù)SPEC就可以求工程能力了.P-Value：0.000P-Value：0.86746-.變換前后,正態(tài)性驗(yàn)證可看到轉(zhuǎn)換后DATA為正態(tài)分布。根3-12-5.多重峰的工程能力分析-.EX:(FILE:雙峰工程能力分析.mpj)-.路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Normal)

此值不能正確反映實(shí)際工程能力工程本身是改善對(duì)象!!473-12-5.多重峰的工程能力分析此值不能正確反映實(shí)際工程能-.做dotplotgraph,分為2個(gè)GROUP48-.做dotplotgraph,分為2個(gè)GROUP48-.激活“Brush”后,把DATA分成兩個(gè)GROUP.(參考“3-11”P37)Brush選定要Brush的DATA49-.激活“Brush”后,把DATA分成兩個(gè)GROUP.(-.在Worksheet中把DATA分成兩GROUP

方法:在dotplot上激活brush后用下面功能來實(shí)現(xiàn)Editor>CreateIndicatorVariableIndicatorVariable是DATA用

BRUSH選擇時(shí)的值為1，反則表示0的DATASHEET的列。此變量與Unstack命令語句一起為把DATA重新分為兩個(gè)變量而使用，兩個(gè)變量的名稱可隨意定義。50-.在Worksheet中把DATA分成兩GROUPEdi-.把DATAUnstack

方法:Manip>UnstackColumns…51-.把DATAUnstack51-.Unstack的結(jié)果右邊GROUPDATA左邊GROUPDATA到此為止就可以對(duì)兩個(gè)GROUP的DATA進(jìn)行工程能力分析了52-.Unstack的結(jié)果右邊GROUPDATA左邊GROU-.先計(jì)算右邊GROUP的工程能力(weight_0列對(duì)應(yīng)的DATA)

路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Normal)右邊GROUP對(duì)應(yīng)DATA超出SPEC的可能是:221.43PPM53-.先計(jì)算右邊GROUP的工程能力(weight_0列對(duì)應(yīng)-.計(jì)算左邊GROUP的工程能力(weight_1列對(duì)應(yīng)的DATA)

路徑:Stat>QualityTools>CapabilityAnalysis(Normal)左邊GROUP對(duì)應(yīng)DATA超出SPEC的可能是:15651.08PPM54-.計(jì)算左邊GROUP的工程能力(weight_1列對(duì)應(yīng)的-.整體DATA的工程能力計(jì)算整體80個(gè)中40個(gè)屬于左邊GROUP，因此左邊GROUP的計(jì)算如下：

期待PPM=15651.08PPM(40/80)=7825.54PPM整體80個(gè)中40個(gè)屬于右邊GROUP，因此右邊GROUP的計(jì)算如下：

期待PPM=221.43PPM(40/80)=110.715PPM

計(jì)算復(fù)合PPM,把兩個(gè)推測(cè)值相加后求出。7825.54+110.715=7936.255PPM

計(jì)算SIGMA水準(zhǔn):根據(jù)7936.255PPM計(jì)算:2.41+1.5=3.91σ55-.整體DATA的工程能力計(jì)算整體80個(gè)中40個(gè)屬于左邊3-12-6.有外點(diǎn)DATA工程能力分析

-.DATA有外點(diǎn)時(shí)，先計(jì)算外點(diǎn)的PPM，再計(jì)算剩下的DATA的PPM.然后計(jì)算復(fù)合PPM-.EX:4個(gè)外點(diǎn):4/40=100,000PPM563-12-6.有外點(diǎn)DATA工程能力分析4個(gè)外點(diǎn):56-.對(duì)“剩余”DATA進(jìn)行分析40個(gè)DATA中包括36個(gè)，應(yīng)調(diào)整為36/40=90%則:0.9*349.65=314.69PPM上頁的外點(diǎn)100,000PPM加在這里:100,000+314.69=100314.69PPM利用MINITAB，可得長期Z=1.28，所以短期為1.28+1.5=2.78SIGMA。36個(gè)DATA:349.65PPM-.SIGMA水準(zhǔn)計(jì)算:57-.對(duì)“剩余”DATA進(jìn)行分析40個(gè)DATA中包括36個(gè)3-13.GageR&R(Crossed)-.路徑:Stat>QualityTools>GageR&Rstudy(Crossed)-.EX:(file:.GageR&R(Crossed).mpj)-.打開文件后,按下面方法進(jìn)行選擇樣品NO.列選擇作業(yè)者列選擇測(cè)定值583-13.GageR&R(Crossed)-.路徑:-.Graph結(jié)果59-.Graph結(jié)果59GageR&R%ContributionSourceVarComp(ofVarComp)TotalGageR&R0.00443710.67

Repeatability0.0012923.10Reproducibility0.0031467.56Operator0.0009122.19Operator*Part0.0022345.37Part-To-Part0.03716489.33TotalVariation0.041602100.00StdDevStudyVar%StudyVarSource(SD)(5.15*SD)(%SV)TotalGageR&R0.0666150.3430632.66

Repeatability0.0359400.1850917.62Reproducibility0.0560880.2888527.50Operator0.0302000.1555314.81Operator*Part0.0472630.2434023.17Part-To-Part0.1927810.9928294.52TotalVariation0.2039651.05042100.00NumberofDistinctCategories=4-.Session結(jié)果基準(zhǔn):<10基準(zhǔn):<30基準(zhǔn):>460GageR&R-.Session結(jié)果基準(zhǔn):<10基準(zhǔn):<33-14.GageR&R(Attribute)-.路徑:Stat>QualityTools>AttributeGageR&Rstudy-.EX:(file:.GageR&R(Attribute).mpj)選擇測(cè)定值選擇樣品NO.選擇測(cè)定者輸入真值613-14.GageR&R(Attribute)-.路

結(jié)果解釋W(xué)ithinAppraiserAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI1121083.3(51.6,97.9)212541.7(15.2,72.3)312866.7(34.9,90.1)#Matched:Appraiseragreeswithhim/herselfacrosstrials.測(cè)定者具有一貫性地評(píng)價(jià)的次數(shù)測(cè)定者檢查數(shù)測(cè)定者具有一貫性地評(píng)價(jià)的%這里#Matched是表示測(cè)定者對(duì)同一部品反復(fù)測(cè)定2次時(shí)一致性62結(jié)果解釋W(xué)ithinAppraiser測(cè)定者具有一貫性地EachAppraiservsStandardAssessmentAgreementAppraiser#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI112975.0(42.8,94.5)212433.3(9.9,65.1)312866.7(34.9,90.1)#Matched:Appraiser'sassessmentacrosstrialsagreeswithstandard.測(cè)定者測(cè)定的與真值相同的次數(shù)測(cè)定者測(cè)定者測(cè)定的與真值相同的%這里#Matched是表示測(cè)定者的測(cè)定值與真值相同的一致性.檢查數(shù)63EachAppraiservsStandard測(cè)定者測(cè)AssessmentDisagreementAppraiser#良品/不良Percent(%)#不良/良品Percent(%)#MixedPercent(%)118.300.0216.7218.300.0758.3300.000.0433.3#良品/不良:Assessmentsacrosstrials=良品/standard=不良.#不良/良品:Assessmentsacrosstrials=不良/standard=良品.#Mixed:Assessmentsacrosstrialsarenotidentical.真值為不良但判斷為良品的%真值為良品但判斷為不良的%以同一部品測(cè)定者的判斷良,不良混亂的%64AssessmentDisagreement真值為不良但BetweenAppraisersAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI12325.0(5.5,57.2)#Matched:Allappraisers'assessmentsagreewitheachother.檢查數(shù)這里#Matched是所有測(cè)定者測(cè)定各部品時(shí)的一致性所有測(cè)定者測(cè)定結(jié)果相同的次數(shù)及%一致性不超過90%,需要及時(shí)改善65BetweenAppraisers檢查數(shù)這里#MatcAllAppraisersvsStandardAssessmentAgreement#Inspected#MatchedPercent(%)95.0%CI12325.0(5.5,57.2)#Matched:Allappraisers'assessmentsagreewithstandard.檢查數(shù)這里#Matched是所有測(cè)定者測(cè)定值與真值的一致性所有測(cè)定者測(cè)定值與真值相同的次數(shù)及%一致性不超過90%,需要及時(shí)改善66AllAppraisersvsStandard檢查數(shù)這結(jié)果圖表測(cè)定者一貫性評(píng)價(jià)程度用95%置信區(qū)間表現(xiàn)對(duì)真值的測(cè)定者的一致性表現(xiàn)為95%置信區(qū)間在這里2號(hào)測(cè)定者對(duì)自己的評(píng)價(jià)基準(zhǔn)模糊,連真值也無法區(qū)分67結(jié)果圖表測(cè)定者一貫性評(píng)價(jià)程度用95%置信區(qū)間表現(xiàn)對(duì)真值的測(cè)3-15.樣本大小的選擇

-.路徑:Stat>PowerSamplesize>2-Samplet-.ex:某制品的尺寸平均為19.48MM,導(dǎo)入了新方法后,認(rèn)為平均擴(kuò)大到19.58MM,想用90%的驗(yàn)證力判斷事實(shí),求出需要的樣品的大小.(已知標(biāo)準(zhǔn)偏差0.1,留意水準(zhǔn)0.05)

SampleTargetActualDifferenceSizePowerPower0.1180.90000.9023輸入Delta(差值)輸入驗(yàn)證力輸入標(biāo)準(zhǔn)偏差選擇H1選擇留意水準(zhǔn)683-15.樣本大小的選擇Sample4.統(tǒng)計(jì)性假設(shè)驗(yàn)證區(qū)分平均驗(yàn)證分散驗(yàn)證比率驗(yàn)證非參數(shù)驗(yàn)證驗(yàn)證種類-.1-Samplettest-.2-Samplettest-.Pairedttest-.ANOVA-.Equalvariancetest-.Ftest-.1-Proportion-.2-Proportion-.Chi-squaretest-.Kruskal-Wallis..主要使用范圍-.標(biāo)本為正態(tài)分布時(shí)使用.-.想知道一個(gè)或多個(gè)標(biāo)本的平均值是否相同時(shí)使用想知道一個(gè)或多個(gè)標(biāo)本的分散是否相同時(shí)使用想知道一個(gè)或多個(gè)標(biāo)本的比率是否相同時(shí)使用-.標(biāo)本為非正態(tài)分布時(shí)使用.-.想知道一個(gè)或多個(gè)標(biāo)本的平均值是否相同時(shí)使用

我們經(jīng)常使用的假設(shè)驗(yàn)證的種類,及在什么情況下使用什么驗(yàn)證方法,按驗(yàn)證形態(tài)別分類如下:694.統(tǒng)計(jì)性假設(shè)驗(yàn)證區(qū)分平均驗(yàn)證分散驗(yàn)證比率驗(yàn)證非參數(shù)驗(yàn)證驗(yàn)證4-1.平均驗(yàn)證–1-Samplettest

(一個(gè)母集團(tuán)與基準(zhǔn)的平均比較)EX:把現(xiàn)在生產(chǎn)的M制品的Wire粘接到Pad后,為了固定wire而注射Bonding液,但Bonding液平均至少要在達(dá)到110g.由于生產(chǎn)量的增加新增設(shè)了F

Line,并為了知道在FLine的Bonding設(shè)備注射的Bonding液的重量平均值是否比整體Line的平均值大,調(diào)查了15個(gè)樣品得到了數(shù)據(jù).用留意水準(zhǔn)5%驗(yàn)證在FLine的Bonding設(shè)備注射的Bonding液的重量平均值是否大于整體Line.假設(shè):H0:=110(g)H1:>110(g)路徑:Stat>Basicstatistics>1-Samplet.輸入對(duì)立假設(shè)One-SampleT:Bond量Testofmu=110vsmu>110Variable95.0%LowerBoundTPBond量110.902.270.020P<0.05,采納H1704-1.平均驗(yàn)證–1-Samplettest把現(xiàn)在生4-2.平均驗(yàn)證–2-Samplettest

(2個(gè)母集團(tuán)的平均比較)EX:(FILE:2-SAMPLET)想調(diào)查M制品的用最新設(shè)備構(gòu)成的新Line生產(chǎn)的產(chǎn)量是否與原Line不同.(數(shù)據(jù)是連續(xù)型測(cè)定數(shù)據(jù))對(duì)同一機(jī)種,調(diào)查新Line和原Line的時(shí)間當(dāng)生產(chǎn)量,各得到了10個(gè)測(cè)定值.用留意水準(zhǔn)5%驗(yàn)證兩個(gè)Line的生產(chǎn)量是否不同.假設(shè):1.先驗(yàn)證收集的DATA是不是正態(tài)的.P值均>0.05所以是正態(tài)分布714-2.平均驗(yàn)證–2-Samplettest想調(diào)查M2.再驗(yàn)證DATA的等分散性(Stat>ANOVA>TestforEqualVariances)正態(tài)時(shí)選擇非正態(tài)時(shí)選擇通過前面的驗(yàn)證,DATA是正態(tài)的,所以等分散驗(yàn)證的結(jié)果P-value=0.776>0.05分散相同722.再驗(yàn)證DATA的等分散性(Stat>ANOVA>Tes3.進(jìn)行2-Samplettest(Stat>BasicStatistics>2-Samplet..)等分散時(shí)選擇選擇對(duì)立假設(shè)H1Two-SampleT-TestandCI:Cuurrent,NewlineDifference=muCuurrent-muNewlineEstimatefordifference:-36.095%CIfordifference:(-92.3,20.3)T-Testofdifference=0(vsnot=):T-Value=-1.34P-Value=0.195DF=18BothusePooledStDev=59.9P-Value>0.05,采納H0733.進(jìn)行2-Samplettest(Stat>Basi4-3.平均驗(yàn)證–Pairedt-.雙數(shù)據(jù)平均比較(對(duì)同一個(gè)體測(cè)定兩次進(jìn)行比較)-.EX:-.路徑:Stat>BasicStatistics>Pairedt某制品經(jīng)過熱處理后厚度尺寸可能變化,一般工程師認(rèn)為熱處理后厚度會(huì)變薄,為了了解熱處理后尺寸是否發(fā)生變化,選定20個(gè)標(biāo)本并標(biāo)上號(hào)碼標(biāo)記后,對(duì)同一部品各測(cè)定了熱處理前后的兩次厚度尺寸得到厚度的測(cè)定值.用5%有意水準(zhǔn)驗(yàn)證是否可以說熱處理后制品的厚度發(fā)生變化.(FILE:Pairedt)PairedT-TestandCI:Before,AfterPairedTforBefore-AfterNMeanStDevSEMeanBefore208.7980.7030.157After208.5820.7920.177Difference200.21650.17790.039895%CIformeandifference:(0.1332,0.2998)T-Testofmeandifference=0(vsnot=0):T-Value=5.44P-Value=0.000P-Value<0.05,不采納H0(H0:μa=μb;H1:μa≠μb)744-3.平均驗(yàn)證–Pairedt某制品經(jīng)過熱處理后厚4-4.ANOVA(one-way)

-.驗(yàn)證2個(gè)以上集團(tuán)的平均是否相同-.EX:比較3個(gè)作業(yè)者別的某制品特征值A(chǔ)的平均是否相同(FILE:ANOVA(ONEWAY)-.路徑:Stat>ANOVA>One-way-.結(jié)果:One-wayANOVA:特征AversusoperatorAnalysisofVariancefor特征ASourceDFSSMSFPoperator28.3154.1587.050.005Error1810.6170.590Total2018.932Individual95%CIsForMeanBasedonPooledStDevLevelNMeanStDev-----+---------+---------+---------+-A716.1711.119(------*-------)B715.1140.667(-------*-------)C714.6710.269(------*-------)-----+---------+---------+---------+-PooledStDev=0.76814.4015.2016.0016.80P-Value<0.05,平均不同754-4.ANOVA(one-way)One-wayANOV4-5.1-Proportion(Stat>BasicStatistics>1Proportion)

-.一個(gè)比率和基準(zhǔn)的比較

-.EX:新LINESet-up完了后工程師說這條線的良品率為89%以上.為了確認(rèn)是否正確,從中抽出100個(gè)標(biāo)本進(jìn)行分析后得到91個(gè)良品.用5%留意水平驗(yàn)證工程師的結(jié)論.-.假設(shè):H0:p=0.89;H1:p>0.89-.操作方法:TestandCIforOneProportionTestofp=0.89vsp>0.89ExactSampleXNSamplep95.0%LowerBoundP-Value1911000.9100000.8482050.328764-5.1-Proportion(Stat>BasicS4-6.2-Proportion(Stat>BasicStatistics>2Proportion)

-.兩個(gè)比率的驗(yàn)證-.EX:為了了解某制品的不良率是不是線別不一樣,從A線抽出500個(gè),B線抽出300個(gè)制品,調(diào)查的結(jié)果,A線180個(gè),B線145個(gè)不良.用5%留意水平驗(yàn)證線別有沒有不良率的差異.-.假設(shè):H0:P1=P2;H1:P1≠P2-.操作方法:TestandCIforTwoProportionsEstimateforp(1)-p(2):-0.12333395%CIforp(1)-p(2):(-0.193816,-0.0528507)Testforp(1)-p(2)=0(vsnot=0):Z=-3.43P-Value=0.001(采納H1)774-6.2-Proportion(Stat>BasicS4-7.比率驗(yàn)證–Chi-SquareTest(2驗(yàn)證)

-.多個(gè)集團(tuán)的比率驗(yàn)證-.路徑:Stat>Tables>Chi-SquareTest(2

驗(yàn)證)-.EX:某生產(chǎn)線有4臺(tái)做同一作業(yè)的設(shè)備.為了解各設(shè)備的不良率是不是相同,調(diào)查一定時(shí)間內(nèi)各設(shè)備別的不良和良品的結(jié)果如下.用5%的留意水平驗(yàn)證設(shè)備別有沒有不良率的差異假設(shè):H0:p1=p2=p3=p4H1:H0不成立784-7.比率驗(yàn)證–Chi-SquareTest(2Chi-SquareTest:Good,BadExpectedcountsareprintedbelowobservedcountsGoodBadTotal1962412091.4328.57264289270.1021.903942812292.9529.05466208665.5220.48Total320100420Chi-Sq=0.229+0.731+0.530+1.696+0.012+0.038+0.003+0.011=3.250DF=3,P-Value=0.355-.結(jié)果如下:(Sessionwindows)P-value值比0.05大,因此不能說設(shè)備別不良率不一樣.79Chi-SquareTest:Good,Bad-.結(jié)果4-8.非參數(shù)驗(yàn)證-.DATA非正態(tài)分布,-.不需假設(shè)成正態(tài)分布的驗(yàn)證方法。-.路徑:Stat>Nonparametrics>KruskalwallisH0:1=2=···=kH1:至少有一個(gè)Median是不同的。-.假設(shè):-.EX:驗(yàn)證設(shè)備別(A1～A4)生產(chǎn)的某制品的FORCE的中心是否一樣.測(cè)定DATA如下:804-8.非參數(shù)驗(yàn)證-.DATA非正態(tài)分布,H0:1=-.操作方法:Kruskal-WallisTest:ForceversusMachineKruskal-WallisTestonForceMachineNMedianAveRankZA1419.007.90.54A2520.007.70.51A3418.005.3-1.08Overall137.0H=1.17DF=2P=0.557H=1.20DF=2P=0.549(adjustedforties)-.結(jié)果:(Sessionwindows)P-Value>0.05,中心值無差異!81-.操作方法:Kruskal-WallisTest:F5.常用Graph作成5-1.ParetoChart-.路徑:Stat>Qualitytools>ParetoChart-.ex:825.常用Graph作成5-1.ParetoChart82-.結(jié)果不良數(shù)量不良數(shù)占有率不良數(shù)累計(jì)占有率83-.結(jié)果不良數(shù)量不良數(shù)占有率不良數(shù)累計(jì)占有率835-2.Boxplot-.路徑:Graph>Boxplot-.ex:選擇要分析的數(shù)據(jù)列選擇Factor(如果有)選擇填充,線條顏色845-2.Boxplot選擇要分析的數(shù)據(jù)列選擇Factor(如-.結(jié)果:Inter-QuartileRange(IQR)Thehighestvaluewithinupperlimit(Q3+1.5IQR)Thelowestvaluewithinlowerlimit(Q1-1.5*IQR)Median(中心值)3/4分位數(shù)(Q3)1/4分位數(shù)(Q1)85-.結(jié)果:Inter-QuartileRange(5-3.Dotplot-.路徑:Graph>Dotplot-.ex:(file:dotplot.mpj)選擇Factor(如果有)選擇要分析的數(shù)據(jù)列865-3.Dotplot選擇Factor(如果有)選擇要分析的-.結(jié)果:87-.結(jié)果:875-4.TimeSeriesplot

-.路徑:Graph>TimeSeriesplot-.ex:添加趨勢(shì)線885-4.TimeSeriesplot添加趨勢(shì)線88-.結(jié)果:趨勢(shì)線89-.結(jié)果:趨勢(shì)線895-5.Plot(相關(guān)關(guān)系圖)-.路徑:Graph>plot-.ex:(file:plot.mpj)輸入X,Y905-5.Plot(相關(guān)關(guān)系圖)輸入X,Y90-.結(jié)果:從圖形看出,Length與thickness之間沒有很明顯的相關(guān)關(guān)系91-.結(jié)果:從圖形看出,915-6.Contourplot(等高線圖)-.路徑:Graph>Contourplot-.ex:(file:contourplot.mpj)輸入Z(輸出變量)輸入Y(輸入變量1)輸入X(輸入變量2)選擇線條,區(qū)域的顏色(用1,2,3等數(shù)字表示)925-6.Contourplot(等高線圖)輸入Z(輸出變-.結(jié)果:93-.結(jié)果:936.常用管理圖6-1.Xbar-Rchart-.路徑:Stat>controlcharts>Xbar-R

-.ex:(file:XBARR.mtw)946.常用管理圖6-1.Xbar-Rchart94-.結(jié)果177181181180178Mean79.4Range495-.結(jié)果177Mean79.4Range4956-2.Xbar-Schart-.路徑:Stat>controlcharts>Xbar-S

-.ex:(file:XBARS.mtw)966-2.Xbar-Schart96-.結(jié)果R管理圖使用范圍(Max-Min)，因此并不比使用標(biāo)準(zhǔn)偏差s有效。97-.結(jié)果R管理圖使用范圍(Max-Min)，因此并不比使用標(biāo)6-3.Pchart-.路徑:Stat>controlcharts>Pchart

-.ex:(file:P.mtw)輸入不良DATA輸入樣品大小986-3.Pchart輸入不良DATA輸入樣品大小98-.結(jié)果99-.結(jié)果996-4.nPchart-.路徑:Stat>controlcharts>NPchart

-.ex:(file:nP.mtw)輸入不良DATA輸入樣品大小(144)1006-4.nPchart輸入不良DATA輸入樣品大小(144-.結(jié)果101-.結(jié)果1016-5.Cchart-.路徑:Stat>controlcharts>Cchart

-.ex:(file:C.mtw)輸入缺陷數(shù)列1026-5.Cchart輸入缺陷數(shù)列102-.結(jié)果103-.結(jié)果1036-6.Uchart-.路徑:Stat>controlcharts>Uchart

-.ex:(file:U.mtw)輸入缺陷數(shù)列輸入樣品大小1046-6.Uchart輸入缺陷數(shù)列輸入樣品大小104-.結(jié)果105-.結(jié)果1056-7.I-MR(IndividualsandMovingRange)管理圖-.由于制造特性的限制,生產(chǎn)速度太慢,測(cè)定費(fèi)用太高等原因,取樣品時(shí)一次只能取一個(gè)時(shí),使用I-MR管理圖.(一般用MR=2)-.路徑:Stat>controlcharts>I-MR..

-.ex:(file:I-MR.mtw)輸入DATA列可選擇移動(dòng)范圍長度可使用檢驗(yàn)的平均和SIGMA，與以前的比較,做管理用管理圖1066-7.I-MR(IndividualsandMov-.結(jié)果IndividualCHART的UCL，LCL表示對(duì)預(yù)想值的最大，最小值。MovingRangeCHART的UCL，LCL表示對(duì)部品間變動(dòng)的最大，最小值。107-.結(jié)果IndividualCHART的UCL，LCL表7.DOE(DesignofExperiment)-.現(xiàn)在以2因子的完全要因?qū)嶒?yàn)來說明-.EX:Runs溫度壓力輸出1701002.22.82901005.04.63702003.23.64902005.85.41087.DOE(DesignofExperiment)-7-1.Minitab的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法Stat>DOE>Factorial>CreateFactorialdesign…因子數(shù)設(shè)定輸入中心點(diǎn)數(shù)輸入反復(fù)數(shù)輸入塊數(shù)1097-1.Minitab的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法因子數(shù)設(shè)定輸入中心點(diǎn)數(shù)輸7-2.FactorsandOptions設(shè)置選擇實(shí)驗(yàn)的隨機(jī)性輸入因子名及高低水準(zhǔn)1107-2.FactorsandOptions設(shè)置選擇實(shí)驗(yàn)的7-3.CreateFactorialdesign

結(jié)果1117-3.CreateFactorialdesign結(jié)7-4.在Worksheet中輸入實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果輸入1127-4.在Worksheet中輸入實(shí)驗(yàn)結(jié)果實(shí)驗(yàn)結(jié)果輸7-5.確認(rèn)MainEffectsPlot,InteractionPlot,CubePlot-.路徑:Stat>DOE>Factorial>FactorialPlots輸入實(shí)驗(yàn)DAYA列輸入因子1137-5.確認(rèn)MainEffectsPlot,Inte-.結(jié)果:MainEffectsPlot溫度為“70”的4種情況(StdOrder1,3,5,7)y平均值2.95溫度為“90”的4種情況(StdOrder2,4,6,8)的y平均值5.2Y值的實(shí)驗(yàn)整體平均4.075114-.結(jié)果:MainEffectsPlot溫度為“70-.結(jié)果:InteractionPlot兩線間的平行性程度? 溫度和壓力無交互作用。溫度為“90”，壓力是“100”的

(StdOrder2,6)2個(gè)的y平均值4.8溫度為“70”，壓力是“100”的(StdOrder1,5)2個(gè)的y平均值2.5115-.結(jié)果:InteractionPlot兩線間的平行性-.結(jié)果:CubePlot經(jīng)過實(shí)驗(yàn)空間(Designspace)，可直觀看出工程輸出(y)的變化趨勢(shì)。116-.結(jié)果:CubePlot經(jīng)過實(shí)驗(yàn)空間(Design7-6.實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析□實(shí)驗(yàn)結(jié)果的ANOVA分析

◎

Stat>DOE>Factorial>AnalyzeFactorialdesign…

◎Stat>ANOVA>GeneralLinearModel…◎ANOVA分析方法◎Effects的ParetoChart和NormalProbabilityPlot確認(rèn)1177-6.實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析□實(shí)驗(yàn)結(jié)果的ANOVA分析117

◎

Stat>DOE>Factorial>AnalyzeFactorialdesign…

輸入反映變量要分析的效果項(xiàng)AnalysisofVarianceforY(codedunits)SourceDFSeqSSAdjSSAdjMSFPMainEffects211.570011.57005.78500