簡介
概述
Minitab18入門介紹了Minitab中的一些最常用的功能和任務。
大部分統計分析都需要執行一系列步驟，這些步驟通常由背景知識或您要調查的主題領域來指導完成。第2章到第5章介紹了以下步驟：
利用圖形探測數據
進行統計分析
評估質量
設計試驗
在第6章到第9章，您學習如何執行以下操作：
使用快捷方式自動執行將來的分析
百分比結果
準備工作表
自定義Minitab
示例
某家在網上銷售圖書的公司具有三個區域出貨中心。每個出貨中心都是用不同的計算機系統來輸入和處理訂單。該公司想要確定最高效的計算機系統，並在每個出貨中心使用該計算機系統。
在整個 Minitab 18 入門 中，您學習了使用 Minitab 來分析來自出貨中心的數據。您可以創建圖形並執行統計分析來確定具有最高效計算機系統的出貨中心。然後集中分析來自此出貨中心的數據。首先，您將創建控制圖，以檢驗該出貨中心的過程是否受控制。然後，執行能力分析，以檢驗過程是否在規格限制內運行。最後，您執行設計的試驗以確定改進這些過程的方法。
您也學習了有關會話命令以及如何生成報表、準備工作表和自定義 Minitab。
Mintab 用戶界面
在開始您的分析之前，請打開 Minitab，然後檢查 Minitab 用戶界面。從 Windows 任務欄中，選擇開始 > 所有程序 > Minitab > Minitab 18。
默認情況下，打開 Minitab 時會顯示兩個窗口和一個最小化的窗口。
會話窗口
會話窗口將以文本格式顯示分析的結果。並且，在此窗口中，還可以在「命令行」窗格中輸入會話命令，而無需使用 Minitab 的菜單。
工作表
此工作表與電子表格類似，您可在其中輸入和排列您的數據。您可以打開多個工作表。
Project Manager
第三個窗口是 Project Manager，已在工作表下最小化。
項目和工作表
可在項目中處理數據、執行分析以及生成圖形。一個項目中可以包含一個或多個工作表。
項目(.MPJ)文件可存儲以下項目：
工作表
圖形
會話窗口輸出
歷史會話命令
對話框設置
窗口布局
選項
工作表(.MTW)文件可存儲以下項目：
數據列
常量
矩陣
響應變量的模型
設計對象
列說明
工作表說明
將您的工作另存為項目文件，可以將您的所有數據、圖形、對話框設置和選項保存在一起。將您的工作另存為工作表僅可存儲數據。工作表文件可用於多個項目中。工作表最多包含4,000列。項目所能包含的工作表數目僅受您的計算機內存的限制。
數據類型
工作表可以包含以下類型的數據。
數字數據
數字，如264或5.28125。
文本數據
字母、數字、空格和特殊字符，如Test#4或NorthAmerica。
日期/時間數據
日期，如2013-3-17、Mar-17-2013、7-Mar-2013或17/03/13。
時間，如08:25:22AM。
日期/時間，如2013-3-1708:25:22或3/17/1308:25:22AM。
打開並檢查工作表
您可以隨時打開一個新的空白工作表。您還可以打開一個或多個包含數據的文件，如MicrosoftExcel文件。當您打開文件時，會將該文件的內容複製到當前Minitab項目中。您在項目中對工作表所做的更改不會影響原始文件。
三個出貨中心的數據存儲在工作表出貨數據.MTW中。
注意
在某些情況下，需要在開始分析之前準備工作表。有關更多信息，請轉到準備工作表。
打開樣本數據，出貨數據.MTW。
數據按列排列，也稱為變量。列編號和名稱位於每列的頂部。
在工作表中，每行表示一個書籍訂單。此列包含以下信息：
中心：出貨中心名稱
訂單：訂購日期和時間
到達：交貨日期和時間
天數：交貨時間（天數）
狀態：交貨狀態
按時指示發運的書籍已按時收到。延遲訂單指示由於目前沒有庫存，尚無法發運書籍。遲到指示在下單六天或更長時間後收到書籍出貨信息。
距離：出貨中心到交貨地點的距離
用圖形表示數據
概述
在執行統計分析前，可以使用圖形來分析數據，並評估變量之間的關係。您也可以使用圖形來匯總數據，並幫助您解釋統計分析結果。
您可以從」圖形」和」統計」菜單訪問Minitab的圖形。許多統計命令還提供內置圖形，有助於解釋結果並評估統計假設的有效性。
Minitab圖形包含以下功能：
有助於您選擇圖形類型的圖形庫
自定義圖形的靈活性
您可以更改的圖形元素
會自動更新的選項
本章介紹了在上一章中打開的出貨數據工作表。您可以使用圖形來檢查正態性、比較均值、研究變異性並檢查變量之間的關係。
提示
有關Minitab圖形的更多信息，請轉到幫助和操作步驟概述。在左側的導航菜單中，單擊圖形。圖形部分中的「操作步驟」包含有關如何創建和解釋特定圖形的信息。支持主題包含一般信息，如圖形編輯和圖形修訂。
探測數據
在執行統計分析之前，首先應該創建能夠顯示數據重要特徵的圖形。對於出貨中心的數據，您希望了解每個出貨中心的平均交貨時間以及每個出貨中心內這些數據之間存在什麼區別。您也可能要確定出貨數據是否遵循正態分布，以便您可以使用標準的統計方法來檢驗均值是否相等。
創建組塊式直方圖
要確定出貨數據是否服從正態分布，可以根據訂購日期與交貨日期之間的時間間隔創建一個組塊式直方圖。
如果從前一章繼續，請轉到步驟 2。如果不是從前一章繼續，請打開樣本數據集出」貨數據.MTW」。
選擇圖形 >直方圖。（圖示）
選擇「包含擬合」，然後單擊「確定」。
在「圖形變量」中，輸入「天數」。（圖示）
單擊「多圖形」，然後單擊「按變量分組」選項卡。
在「按變量分組在同一圖中分列」中，輸入中心。（圖示）
單擊每個對話框中的「確定」。
注意
要在大多數 Minitab 對話框中選擇變量，請使用以下方法之一：
雙擊變量列表框中的變量。
在列表框中突出顯示這些變量，然後單擊選擇。
鍵入變量的名稱或列編號。
Histogram with groups in separate panels
單獨組塊中帶有組的直方圖（圖示）
解釋結果
直方圖看上去與鐘形相似，關於均值對稱，這表示，每個中心的交貨時間大致呈正態分布。
重新排列組塊式直方圖
對於您創建的圖形，您想要重新排列三個組塊，這樣更便於比較均值和變異。
右鍵單擊此直方圖，然後選「組塊」擇。
在「排列」選項上的「行」和「列」中，選擇「自定義」。在「行」中，輸入 3。在「列」中，輸入 1。（圖示）
單擊「確定」。（圖示）
組塊排列在一個列中的直方圖
解釋結果
每個出貨中心的平均交貨時間都不同：
中部：3.984 天
東部：4.452 天
西部：2.981 天
直方圖顯示，中部和東部出貨中心的平均交貨時間和交貨時間分布情況相似。相比之下，西部出貨中心的交貨時間較短，而且數據分布較集中。「分析數據」顯示如何使用 ANOVA（方差分析）檢測均值之間的統計意義顯著的差異。
提示
如果數據發生變化，Minitab 將自動更新這些圖形。有關更多信息，請轉到「在數據更改時更新圖形」（後面更新）。
編輯標題並添加腳註
為了幫助您的主管快速解釋直方圖，您想要更改標題並添加腳註。
雙擊標題「天數直方圖」。
在「文本」中，輸入「交貨時間直方圖」。（圖示）
單擊「確定」。
右鍵單擊此直方圖，然後選擇添加 > 腳註。
在「腳註」中，輸入西部中心：交貨時間最短，變異性最低。（圖示）
單擊「確定」。（圖示）
含已編輯標題和新腳註的直方圖
解釋結果
組塊式直方圖現在具有一個更具描述性的標題和腳註，可提供簡要的分析結果解釋。
檢查兩個變量之間的關係
圖形可以幫助您確定變量之間是否存在關係，以及關係的強度。了解變量之間的關係可幫助您確定哪些變量對於分析重要，以及還需要選擇哪些分析。
因為每個出貨中心只為一個區域提供服務，您認為到交貨地點的距離不會對交貨時間造成很大的影響。要驗證上述觀點以消除距離作為潛在重要因子的可能性，可以檢驗每個中心的交貨時間與交貨距離之間的關係。
創建含組的散點圖
使用散點圖可以檢驗兩個變量之間的關係。您可以從「圖形」菜單選擇散點圖，也可以使用 Minitab 協助。此協助可指導您完成您的分析，並幫助您信心十足地解釋分析結果。此協助可用於大多數基本的數據統計檢驗、圖形、質量分析和 DOE（試驗設計）。
可在以下情況下使用此協助：
您需要使用協助來幫助您為分析選擇正確的工具。
您需要使用包含更少技術術語並且更容易完成操作的對話框。
您需要讓 Minitab 為您檢查分析假設。
您需要包含更多細節並且可詳細說明如何解釋您的分析結果的輸出。
選擇協助> 圖形分析。
在繪製變量之間的關係圖形下，單擊散點圖（組）。
在「Y 列」中，輸入天數。
在「X 列」中，輸入距離。
在「X 列」數中，選擇 1。
在「X1」中，輸入中心。（圖示）
單「確定」擊。（圖示）
匯總報表
匯總報表包含天數與距離的散點圖（在同一圖形上重疊出貨中心）。此報告還可為每個出貨中心提供更小的散點圖。（圖示）
診斷報表
診斷報表提供有關您的數據中可能的模式的指導。散點圖上的點不會顯示天數與距離之間的透明關係。每個中心的擬合回歸線相對呈水平狀，表明交貨位置到出貨中心的距離遠近對交貨時間沒有影響。（圖示）
描述性統計報表
描述性統計報表包含每個出貨中心的描述性統計數據。（圖示）
報表卡
報表卡提供了有關如何檢查是否存在異常數據的信息。報表卡還指示 Y 變量和 X 變量之間存在一定的關係。Y 變量是天數，X 變量是距離和中心。回顧一下散點圖指示天數和距離之間似乎不存在任何關係的情況。但是，天數和出貨中心之間可能存在關係，您將在下一章「分析數據」中進行進一步研討（後面更新）。
在一個頁面上排列多個圖形
使用 Minitab 的圖形布局工具可以將多個圖形放在一頁中。也可以在布局中添加註解，並且在布局中編輯單個圖形。
要向您的主管顯示出貨數據的圖形分析的初步分析結果，請在一個頁面上排列匯總報表和組塊式直方圖。
創建圖形布局
確保散點圖匯總報表處於活動狀態，然後選擇編輯器 > 布局工具。（圖示）
布局中已包含散點圖匯總報表。
要在一個頁面中排列兩個圖形，請在行中輸入 1。
單擊匯總報表，並將其拖放到布局的右側。
單擊向右箭頭按鈕以將組塊式直方圖放置在布局的左側。
單擊「完成」。（圖示）
具有組塊式直方圖和散點圖的圖形布局
注意
如果在創建布局後編輯工作表中的數據，則 Minitab 無法在布局中更新圖形。必須重新創建包含新圖形的布局。
為圖形布局添加注釋
您要為圖形布局添加一個描述性的標題。
要確保選定了整個圖形布局，請選擇編輯器 > 選擇項 > 圖形區域。
選擇編輯器 > 添加 > 標題。
在標題中，輸入出貨數據的圖形分析。
單擊「確定」。（圖示）
具有新標題的圖形布局
列印圖形布局
您可以列印任何 Minitab 窗口，包括圖形或布局。
選擇窗口> 布局，然後選擇文件 > 列印圖形。
單擊「確定」。
保存 Minitab 項目
Minitab 數據均保存在工作表中。您也可以保存 Minitab 項目，其中包含您的所有工作，包括工作表、會話窗口輸出、圖形、會話歷史記錄和對話框設置。
選擇文件> 將項目另存為。
瀏覽至要用於保存您的文件的文件夾。
在「文件名」中，輸入 「MyGraphs」。（圖示）
單擊保存。
分析數據
概述
統計學領域提供有關收集、匯總、分析數據以及解釋分析結果的方法。您可以使用數據統計來描述數據和進行推斷。然後就可以使用這些推斷來改進過程和產品。
Minitab提供了許多統計分析方法，如回歸、方差分析、質量工具和時間系列。內置的圖形可幫助您可視化您的數據，並驗證您的分析結果。在Minitab中，您也可以顯示和存儲統計數據和診斷度量標準。
在本章中，您可評估遲到訂單和延遲訂單數量，並檢驗在交貨時間方面三個出貨中心之間的差異是否具有顯著的統計意義。
對數據進行匯總摘要
描述性統計量總結並描述數據的顯著特徵。使用顯示「描述性統計量」可確定每個出貨中心準時交貨了多少書籍訂單，有多少訂單逾期，有多少訂單開始時就出現訂單延遲。
顯示描述性統計量
打開樣本數據，「出貨數據.MTW」。
選擇統計>基本統計>顯示描述性統計量。
在「變量」中，輸入天數。
在「按變量分組（可選）」中，輸入「中心狀態」。（圖示）
對於大多數Minitab命令，只需完成主對話框就可以執行命令。您通常可以使用子對話框來修改分析或顯示附加輸出（如圖形）。
單擊「統計量」。
取消選中第一個四分位數、中位數、第三個四分位數、N非缺失和N缺失。
選中「N合計」。 （圖示）
單擊每個對話框中的確定。
注意您在「統計量」子對話框中進行的更改只會對當前會話產生影響。要更改將來會話的默認選項，請選擇「工具>選項」。展開「單個命令」並選擇「顯示描述性統計量」。選擇您要顯示的統計量。當您再次打開「統計量」子對話框時，它將顯示您的新選項。
（圖示）
注意
「會話」窗口顯示文本輸出，您可以將文本輸出發送到MicrosoftWord和MicrosoftPowerPoint。有關將輸出發送到PowerPoint的更多信息，請轉到顯示Minitab中的結果。
解釋結果
「會話」窗口會分別顯示每個中心的結果。在每個中心之內，可以在總計數列中找到延期、逾期和按時交貨的數量。
東部出貨中心的延期交貨數(8)和逾期交貨數(9)最多。
中部出貨中心的延期交貨數(6)和逾期交貨數(6)處於第二位。
西部出貨中心的延期交貨數(3)最少，且沒有逾期交貨。
會話窗口輸出中還包含每個中心的交貨時間（天數）的均值、均值的標準誤、標準差、最小值和最大值。這些統計量對於延期交貨不存在。
比較兩個或更多均值
假設檢驗是統計分析中最常用的方法之一。Minitab提供了許多假設檢驗，其中包括t檢驗和方差分析(ANOVA)。通常，在您進行假設分析時，您假設一種初始聲明為真，然後使用樣本數據檢驗該聲明。
假設檢驗包含兩個假設（聲明）：原假設(H0)和備擇假設(H1)。原假設是初始聲明，且通常根據先前的研究或常識進行指定。備擇假設是可以相信為真實的內容。
假設在前一章中進行的圖形分析以及上面的描述性分析，您猜想各出貨中心之間的平均交貨天數在統計意義上有顯著差異。要驗證這一點，請執行單因子方差分析，此分析檢驗兩個或更多平均值的等同性。此外，還可執行Tukey多重比較檢驗，以查看哪個出貨中心均值存在差異。對於此單因子方差分析，交貨天數是響應，出貨中心是因子。
執行方差分析
選擇「統計>方差分析>單因子」。
選擇「所有因子水平的響應數據位於同一列中」。
在「響應」中，輸入「天數」。在「因子」中，輸入「中心」。 （圖示）
單擊「比較」。
在「假設等方差的比較過程」下，選中「Tukey」。（圖示）
單擊「確定」。
單擊「圖形」。對於許多統計命令，Minitab都提供了有助於解釋結果和評估統計假設有效性的圖形。這些圖形稱為內置圖形。
在「數據圖」下，選中「區間圖、單值圖和數據箱線圖」。
在「殘差圖」下，選擇「四合一」。 （圖示）
單擊每個對話框中的「確定」。
單因子方差分析:天數與中心
（圖示）
（圖示）
解釋會話窗口輸出
假設檢驗的決策過程基於p值，該值可指示在原假設實際上為真時，錯誤否定原假設的概率。
如果p值小於或等於預先確定的顯著性水平（用α或alpha表示），則否定原假設，轉而支持另一個假設。
如果p值大於α水平，則不能否定原假設，也不能聲明支持備擇假設。
在α等於0.05時，方差分析表中的p值(0.00)可提供足夠的證據用於判斷至少兩個出貨中心的平均交貨時間顯著不同。
Tukey檢驗的結果包含在分組信息表中，其中列出了顯著性和非顯著性比。由於每個出貨中心在不同的組中，所有出貨中心的平均交貨時間相互之間也顯著不同。
（圖示）5張圖
方差分析圖形
解釋方差分析圖形
Minitab可生成以下圖形：
四合一殘差圖
區間圖
單值圖
箱線圖
Tukey的95%置信區間圖
您可以先檢驗殘差圖。然後，檢驗區間圖、單值圖和箱線圖，以評估均值相等性。最後，檢驗Tukey95%置信區間圖以確定統計顯著性。
解釋殘差圖
使用殘差圖（對許多統計命令都可用）來驗證統計假設。
正態概率圖
使用此圖可以檢測到非正態性。近似成直線的點表示殘差呈正態分布。
直方圖
使用此圖可以檢測到多個峰值、異常值和非正態性。查看正態直方圖，該圖近似對稱且呈鐘形。
與擬合值
使用此圖可檢測到非常量方差，缺失更高階項和異常值。查看在零附近隨機散布的殘差。
與順序
使用此圖檢測殘差的時間相關性。檢查此圖可確保殘差沒有表現出明顯的模式。
對於出貨數據，四合一殘差圖表明沒有違反統計假設。單因子方差分析模型對數據擬合得相當好。
注意
在Minitab中，可以在單獨的頁面上分別顯示每個殘差圖。
解釋區間圖、單值圖和箱線圖
檢驗區間圖、單值圖和箱線圖。每個圖形都指示交貨時間隨發貨中心而異，這與上一章的直方圖一致。東部發貨中心的箱線圖具有一個星號。星號標識異常值。異常值是交貨時間超長的訂單。
再次檢驗區間圖。區間圖顯示每個均值的95%置信區間。將您的光標暫停在此圖形上的點上方，以查看這些均值。將您的光標暫停在區間條上方，以查看95%置信區間。區間圖顯示西部發貨中心具有最短的均值交貨時間（2.981天），並且，置信區間為2.75到3.22天。
解釋Tukey95%置信區間圖
Tukey95%置信區間圖是用於確定可能的差異範圍和評估這些差異的實際顯著性的最佳圖形。Tukey置信區間可顯示以下配對比較：
東部出貨中心均值減去中部出貨中心均值
西部出貨中心均值減去中部出貨中心均值
西部出貨中心均值減去東部出貨中心均值
將指針懸停在在圖形的點上可查看中估計值、高估計值和低估計值。東部減去中部的比較區間為0.068到0.868。即，東部出貨中心的交貨時間均值減去中部交貨中心的交貨時間均值的區間為0.068到0.868。東部出貨中心交貨所花的時間明顯長於中部出貨中心所花的時間。您可以類似地解釋其他Tukey置信區間。並且，請注意零處的虛線。如果區間不包含零，對應的均值將顯著不同。因此，所有交貨中心的平均交貨時間都顯著不同。
訪問主要結果
假設您需要有關如何解釋單因子方差分析（尤其是Tukey多重比較方法）的詳細信息。Minitab提供了有關大多數統計命令的「會話」窗口輸出和圖形的詳細信息。
將光標放在單因子方差分析會話窗口輸出中的任意位置。
單擊標準工具欄上的幫助按鈕。
保存項目
將所有工作保存在Minitab項目中。
選擇「文件>將項目另存為」。
導航至要用於保存您的文件的文件夾。
在「文件名」中，輸入「我的統計」。
單擊「保存」。
使用Minitab的ProjectManager
現在，您的Minitab項目包含了一個工作表、幾個圖形以及根據分析得出的會話窗口輸出。Project Manager可以幫助您導航、查看和控制Minitab項目的各個部分。
使用Project Manager查看剛剛進行的統計分析。
查看會話窗口輸出
使用Project Manager查看單因子方差分析會話窗口輸出。
在Project Manager工具欄上，單擊「顯示會話文件夾」按鈕。
在「左側窗格」中，雙擊「單因子方差分析」：天數與中心。
（圖示） 2張圖
Project Manager會在右側窗格中顯示單因子方差分析會話窗口輸出。
查看圖形
您想要再次查看箱線圖。您可以雙擊會話文件夾中的天數箱線圖，或使用顯示圖形文件夾按鈕（在工具欄上）。
在ProjectManager工具欄上，單擊「顯示圖形文件夾」按鈕。
在左側窗格中，雙擊「天數箱線圖」。
（圖示） 2張圖
ProjectManager會在「圖形」窗口中顯示此箱線圖。
評估質量
概述
質量是產品或服務滿足客戶需要的程度。質量專業人員的共同目的包括降低缺陷率、按規格製造產品和使交貨時間標準化。
Minitab提供了許多幫助您客觀、定量地評估質量的方法。這些方法包括控制圖、質量計劃工具以及測量系統分析（量具R&R研究）、過程能力和可靠性/生存分析。本章著重介紹控制圖和過程能力。
您可以按以下方式自定義Minitab的控制圖：
在添加和更改數據之後自動更新控制圖。
選擇如何估計參數和控制限。
顯示特殊原因和歷史階段的檢驗。
自定義控制圖，如添加參考線、更改比例並修改標題。
在您創建控制圖時或之後，您可以自定義這些控制圖。
通過Minitab能力分析，您可以執行以下操作：
分析來自許多不同分布的數據，包括正態、指數、Weibull、伽瑪、Poisson和二項式分布。
顯示控制圖以驗證此過程是否受控以及數據是否遵循所選分布。
在前一章中進行的圖形和統計分析表明，西部出貨中心的交貨速度最快。在本章中，您將確定西部出貨中心的過程是否受控，是否能按規格運行。
評估過程穩定性
數據中的異常模式表明存在特殊原因變異，即，不屬於過程的正常部分的變異。使用控制圖可檢測特殊原因變異，並評估隨時間變化的過程穩定性。
Minitab控制圖可顯示過程統計數據。過程統計數據包含子組均值、各個觀測值、加權統計數據和缺陷數。Minitab控制圖也可顯示中心線和控制限。中心線是您選擇要評估的質量統計數據的平均值。如果過程處於受控狀態，這些點將圍繞中心線隨機變化。控制限基於過程中的預期隨機變異來計算。控制上限(UCL)是中心線上方的3個標準差。控制下限(LCL)是中心線下方的3個標準差。如果過程處於受控狀態，則控制圖上的所有點都介於控制上限和下限之間。
對於所有控制圖，可以修改Minitab的默認圖表規格。例如，可以定義對過程標準差的估計方法，指定特殊原因的檢驗，以及通過定義歷史階段來顯示過程階段。
創建Xbar-S控制圖
創建Xbar-S控制圖以評估過程的均值和可變性。此控制圖可在同一圖形上顯示Xbar控制圖和S控制圖。在子組包含9個或更多觀測值時，請使用Xbar-S控制圖。
要確定交貨過程在一段時間內是否穩定，西部出貨中心的經理隨機選擇了20天內的10個樣本。
打開樣本數據，「質量.MTW」（樣本數據加微信索取）。
選擇「統計>控制圖>子組的變量控制圖>Xbar-S」。
選擇「圖表的所有觀測值均在一列」中，然後輸入「天數」。
在「子組大小」中，輸入日期。 （圖示）
要創建控制圖，只需完成主對話框即可。但是，可以單擊任何按鈕以選擇用於自定義控制圖的選項。
單擊「確定」。 （圖示）
Xbar-S控制圖
提示
將指針放在控制圖或圖形上方，以查看有關這些數據的信息。
解釋Xbar-S控制圖
控制圖上的所有點都在控制限內。因此，過程平均值和過程標準差應該處於穩定狀態。過程均值()為2.985。平均標準差()為0.631。
向控制圖中添加階段
您可以在控制圖上使用階段來顯示過程在特定時間段內的變化情況。在每個階段中，Minitab都會重新計算中心線和控制限。
西部出貨中心的經理在3月15日對過程進行了更改。您想要確定在此過程更改之前和之後，過程是否穩定。
按「Ctrl+E」打開上一對話框，或「選擇統計>控制圖>子組的變量控制圖>Xbar-S」。
提示：Minitab會將您的對話框和您的項目一起保存。要重置對話框，請按F3。
單擊「Xbar-S選項」。
在「階段」選項卡上的「用此變量定義階段（歷史組）」中，輸入日期。
在「何時開始新階段」下面，選擇「首次出現下列這些值」並輸入2013-3-15。 （圖示）
單擊每個對話框中的「確定」。 （圖示）
含有階段的Xbar-S控制圖
解釋結果
在過程更改之前和之後，控制圖上的所有點都在控制限內。對於第二個階段，過程均值()為2.935，平均標準差()為0.627。
注意
默認情況下，對於大多數最新階段，Minitab會顯示控制限和中心線標籤。要顯示所有階段的標籤，請單擊「Xbar-S」選項。在「其他」選項卡的「顯示」下，選擇對「所有階段顯示控制限/中心線標籤」。
添加更多數據並更新控制圖
在數據發生更改時，您可以更新任何控制圖或圖形（莖葉圖除外），不必重新創建此圖形。
在創建Xbar-S控制圖之後，西部出貨中心經理將為您提供更多在2013年3月24日收集的數據。將這些數據添加到工作表，然後更新該控制圖。
向工作表中添加更多數據
需要向C1中添加日期/時間數據並向C2中添加數值數據。
單擊工作表，使其成為活動工作表。
單擊C1中的任何單元格，然後按End鍵轉到工作表的底部。
要將日期2013-3-24添加到第201行至第210行中，請執行以下操作：
a.在C1的第201行中輸入2013-3-24。
B.選擇包含2013-3-24的單元格，指向單元格右下角的「自動填充」手柄。在指針變成十字符號(+)時，按Ctrl並將指針拖到第210行，以使用重複的日期值填充這些單元格。在您按住Ctrl時，上標十字會出現在自動填充十字符號(++)的上方。上標十字指示重複值（而不是順序值）將添加到這些單元格中。(圖示）
將以下數據添加到C2中，從第201行開始：3.602.402.803.212.402.752.793.402.582.50
在輸入數據時，按Enter向下移動到下一單元格。如果數據輸入方向箭頭指向右側，請單擊該箭頭使其指向下。 (圖示）
驗證輸入的數據是否正確。
更新控制圖
右鍵單擊Xbar-S控制圖，然後選擇「立即更新圖形」。(圖示）
顯示新子組的已更新Xbar-S控制圖
Xbar-S控制圖現在包括新子組。均值(=2.926)和標準差(=0.607)略有變化，但過程似乎仍受控。
注意
要自動更新所有圖形和控制圖，請選擇「工具>選項」。展開「製圖」，然後選擇「其他製圖選項」。選擇「創建時」，設置當數據更改時圖形自動更新。
將x軸標籤更改為日期
默認情況下，Xbar-S控制圖上的子組按連續數字順序加上標籤。您可以改為編輯x軸以顯示日期。
雙擊Xbar控制圖（頂部控制圖）上的x軸。
在「時間尺度」選項卡的「時間」下，選擇「標記」。在「標記列（1-3，首先為最內層）」中，輸入日期。 (圖示）
單擊「確定」。
對S控制圖上的x軸重複上述步驟。 (圖示）
具有已編輯x軸的Xbar-S控制圖
解釋結果
現在，每個控制圖的x軸都顯示日期，而不是子組數。
評估過程能力
在您確定某個過程受統計控制之後，您要知道該過程是否有能力。某個過程符合規範並產生良好部件或結果，則說明該過程有能力。您可以通過將過程變異的範圍與規格限制的寬度相比較來評估過程能力。
重要信息
請勿評估不在控制範圍內的能力，因為這種過程能力的估計可能不正確。
能力指數（即統計量）是評估過程能力的簡單方法。由於能力指數將過程信息減少到單個數字，因此過程與過程的比較很簡單。
執行能力分析
由於了解到交貨過程是受控的，因此執行能力分析以確定交貨過程是否在規格限之內，是否產生可接受的交貨時間。規格上限(USL)為6天，因為西部交付中心經理認為訂單超過6天後交付即為訂單逾期。經理未確定規格下限(LSL)。分布近似於正態，因此可以使用正態能力分析。
選擇「統計>質量工具>能力分析>正態。
在」數據排列為下，選擇「單列」。輸入天數。
在「子組大小中，輸入日期。
在」規格上限」中，輸入6。 (圖示）
單擊「確定」。 (圖示）
交貨過程的能力分析
解釋結果
Cpk是潛在過程能力的度量。Ppk是總體過程能力的度量。Cpk和Ppk都大於1.33（此值通常是可接受的最小值）。這些統計數據表明，西部出貨中心的過程具有對應的能力，並且此出貨中心可在可接受的時間範圍內交付訂單。
保存項目
將所有工作保存在Minitab項目中。
選擇「文件>將項目另存為」。
瀏覽至要用於保存您的文件的文件夾。
在「文件名」中，輸入MyQuality。
單擊「保存」。
文：張馳諮詢