Minitab各功能操作说明.docx
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Minitab各功能操作说明.docx
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Minitab各功能操作说明
统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(嵌套)(破坏性试验)
数据的要求:
对数据进行排列,以使每一行都包含部件名或部件号、操作员以及实测测量值。
部件和操作员可以是文本或数字。
部件嵌套在操作员中,因为每名操作员都测量唯一的部件。
要设置并随机排列工作表,请参阅创建量具R&R研究工作表。
注 如果您使用破坏性试验,则必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高,以致于可以把它们当作是同一部件。
在下面的示例中,Daryl的部件号1是与Beth的部件号1完全不同的部件。
部件号
操作员
测量值
部件号
操作员
测量值
1
Daryl
1.48
1
Daryl
1.48
1
Daryl
1.43
1
Daryl
1.43
2
Daryl
1.83
2
Daryl
1.83
2
Daryl
1.83
2
Daryl
1.83
3
Daryl
1.53
3
Daryl
1.53
3
Daryl
1.52
3
Daryl
1.52
4
Beth
1.38
1
Beth
1.38
4
Beth
1.78
1
Beth
1.78
5
Beth
1.33
2
Beth
1.33
...
...
...
...
...
...
量具R&R研究需要平衡设计(每个单元格的观测值个数相同)和仿行。
您可以使用[7]中介绍的方法估计任何缺失的观测值。
缺失数据:
量具R&R研究需要平衡设计(每个单元格的观测值个数相同)和仿行来计算方差分量。
如果出现缺失数据,则可能需要对缺失观测值进行估计。
有关估计的方法,请参见[7]。
估计了缺失观测值后,便可将数据作为平衡设计进行分析。
指定量具公差及量具变异:
研究变异:
输入要在会话窗口输出的研究变异列中使用的倍数。
默认倍数是6,这是捕获过程测量的99.73%所需的标准差个数。
过程公差:
输入已知公差极差(规格上限-规格下限)、规格下限或规格上限。
“%公差”列将显示在会话窗口输出底部的表中或变异图的分量中。
此列显示每个方差分量占过程公差的百分比。
输入至少一个规格限
规格下限:
只有规格下限时选择此项。
输入规格下限的值。
规格上限:
只有规格上限时选择此项。
输入规格上限的值。
规格上限-规格下限:
如果既有规格上限又有规格下限,并且不关心计算产品错误分类(将不合格产品归入合格产品一类,或将合格产品归入不合格产品一类)的概率,请选择此项。
输入规格限制之间的差值。
这也称为“公差极差”。
历史标准差:
输入已知的历史标准差。
“%过程”列将显示在会话窗口输出底部的表中或变异图的分量中。
此列显示每个变异分量占过程标准差的百分比。
显示错误分类的概率:
选中此项可根据规格上限、规格下限或两者来计算误分类概率。
不显示百分比贡献:
选中此项可不显示贡献百分比。
不显示百分比变异:
选中此项可不显示百分比研究变异。
在单独的图页上绘制图表,每页一张图:
选中此项可单独显示每个图形。
默认情况下,量具R&R研究在一个窗口中形成一个6图形的布局。
标题:
输入替换图形输出中默认标题的新标题。
概述:
量具重复性和再现性研究确定观测到的过程变异中有多少是因测量系统变异所致。
使用Minitab可以执行交叉或嵌套量具R&R研究。
∙ 当每个部件由每个操作员多次测量时,请使用量具R&R研究(交叉)。
∙ 当每个部件只由一名操作员测量(如在破坏性试验中)时,请使用量具R&R研究(嵌套)。
在破坏性试验中,测量特征在测量过程后与其在开始时不同。
撞击试验即是破坏性试验的一个例子。
要帮助建立用于量具R&R(交叉)或(嵌套)研究的工作表,请使用创建量具R&R研究工作表。
评估重复性和再现性
Minitab提供了两种用于评估重复性和再现性的方法:
X和R法以及方差分析法。
X和R法将整体变异分为三种类别:
部件间变异、重复性和再现性。
方差分析法进一步将再现性划分为其操作员以及操作员与部件交互作用这两个要素。
在某种程度上,方差分析法比X和R法更准确,因为它考虑了操作员与部件交互作用[8,9]。
使用量具R&R研究(交叉)可以在X和R法与方差分析法之间进行选择,而量具R&R研究(嵌套)只使用方差分析法。
选择交叉或嵌套
如果需要使用破坏性试验,则必须能够假定一个批次中所有部件的相同程度高到足以声称其为相同的部件。
如果无法做出此假定,则一个批次中部件之间的变异将掩盖测量住系统变异。
注
如果有属性数据,则可以使用属性量具研究(分析法)来分析过程的偏倚和重复性。
如果可以做出此假定,则为破坏性试验选择交叉还是嵌套量具R&R研究取决于建立测量过程的方式。
如果所有操作员都测量来自每个批次的部件,则使用量具R&R研究(交叉)。
如果每个批次只由一名操作员测量,则必须使用量具R&R研究(嵌套)。
实际上,只要操作员测量独特的部件,就属于嵌套设计。
量具重复性与再现性研究确定实测过程变异有多少是由于测量系统变异所致。
当每个部件只由一名操作员测量(如在破坏性试验中)时,请使用量具R&R研究(嵌套)。
在破坏性试验中,经过测量过程后,测量特征与开始时不同。
撞击试验即是破坏性试验的一个例子。
量具R&R研究(嵌套)使用方差分析法评估重复性和再现性。
方差分析法会再进一步,将再现性划分为操作员、操作员-部件对比和分量。
如果需要使用破坏性试验,必须能够假定一批中所有部件的相同程度足够高,以致于可以把它们当作是同一部件。
如果无法做该假定,则一批中部件之间的变异将掩盖测量系统变异。
如果可以做该假定,那么,是选择交叉量具R&R研究还是嵌套量具R&R研究进行破坏性试验取决于测量过程的设置方式。
如果所有操作员都测量每一批部件,则使用量具R&R研究(交叉)。
如果每一批只由一名操作员测量,则必须使用量具R&R研究(嵌套)。
实际上,只要操作员测量唯一的部件,您就需要用嵌套设计。
对话框项
部件号或批号:
输入包含部件名/号或批名/号的列。
操作员:
输入包含操作员姓名或编号的列(可选)。
测量数据:
输入包含实测测量值的列。
示例:
在此示例中,三名操作员中的每一名分别将五种不同的部件测量了两次,总共测量了30次。
每个部件对于操作员而言都是唯一的;不会有两名操作员测量同一部件。
您决定进行量具R&R研究(嵌套)以确定您的实测过程变异有多少是由于测量系统变异导致的。
1 打开工作表“嵌套量具研究.MTW”。
2 选择统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(嵌套)。
3 在部件号或批号中,输入部件。
4 在操作员中,输入操作员。
5 在测量数据中,输入响应。
6 单击选项。
在过程公差下,选择规格上限-规格下限,然后输入10。
7 在每个对话框中单击确定。
会话窗口输出
量具 R&R 研究 - 嵌套方差分析
响应 的量具 R&R(嵌套)
来源 自由度 SS MS F P
操作员 2 0.0142 0.00708 0.00385 0.996
部件 (操作员) 12 22.0552 1.83794 1.42549 0.255
重复性 15 19.3400 1.28933
合计 29 41.4094
量具 R&R
方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 1.28933 82.46
重复性 1.28933 82.46
再现性 0.00000 0.00
部件间 0.27430 17.54
合计变异 1.56364 100.00
过程公差 = 10
研究变异 %研究变 %公差
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
合计量具 R&R 1.13549 6.81293 90.81 68.13
重复性 1.13549 6.81293 90.81 68.13
再现性 0.00000 0.00000 0.00 0.00
部件间 0.52374 3.14243 41.88 31.42
合计变异 1.25045 7.50273 100.00 75.03
可区分的类别数 = 1
响应 的量具 R&R(嵌套)
图形窗口输出
响应的量具R&R(嵌套)
解释结果;查看“合计量具R&R”和“部件之间”的“%贡献”列。
部件之间差异的百分比贡献(部件之间=17.54)比测量系统变异的百分比贡献(合计量具R&R=82.46)小很多。
“%研究变异”列表明“合计量具R&R”占研究变异的90.81%。
因此,大多数变异是由于测量系统错误所致;非常少的一部分变异是由于部件之间的差异所致。
请参见测量系统可接受性准则。
可区分类别数为1表示测量系统无法区分部件。
请参见可区分类别数声明。
查看变异分量图-位于左上角。
大多数变异是由于测量系统错误(量具R&R)所致;非常少的一部分变异是由于部件之间的差异所致。
查看X控制图-位于左下角。
当变异主要是由于测量系统错误所致时,X控制图中的大多数点都在控制限制内。
量具R&R研究(交叉);
执行量具R&R分析:
统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)
量具重复性和再现性研究确定观测的过程变异中有多少是由于测量系统变异所致。
Minitab为量具R&R(交叉)提供了两种方法:
X和R法或方差分析法。
X和R法将整体变异分为三种类别:
部件间变异、重复性和再现性。
方差分析法进一步将再现性划分为其操作员以及操作员与部件交互作用这两个要素。
在某种程度上,方差分析法比X和R法更准确,因为它考虑了操作员与部件交互作用[8,9]。
对话框项
部件号:
输入包含部件名或部件号的列。
操作员:
输入包含操作员姓名或编号的列(可选)。
测量数据:
输入包含观测到的测量值的列。
分析方法
方差分析:
选择此项以使用方差分析法。
Xbar和R:
选择此项以使用X和R法。
<量具信息>
<选项>:
统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)>选项
使您可以控制会话和图形窗口输出。
对话框项
研究变异:
输入要在会话窗口输出的研究变异列中使用的乘数。
默认乘数为6,这是捕获99.73%的过程测量值所需标准差的数量。
过程公差:
输入已知的公差范围(规格上限-规格下限)、规格下限或规格上限。
“%公差”列将显示在会话窗口输出底部的表中或变异分量图中。
此列显示每个方差分量占过程公差的百分比。
输入至少一个规格限
规格下限:
仅在有规格下限时选择此项。
输入规格下限的值。
规格上限:
仅在有规格上限时选择此项。
输入规格上限的值。
规格上限-规格下限:
如果既有规格上限又有规格下限,并且对计算将产品错误分类(无论是将不合格产品视为合格,还是将合格产品视为不合格)的概率不关注,请选择此项。
输入规格限制之间的差值。
这也称为公差范围。
历史标准差:
输入已知的历史标准差。
“%过程”列将显示在会话窗口输出底部的表中或变异分量图中。
此列显示每个方差分量占过程标准差的百分比。
删除交互作用项选定的Alpha:
输入用于从模型中删除交互作用项的Alpha值。
仅对方差分析法有此选项可用。
显示错误分类的概率:
选中此项以基于规格上限和/或规格下限计算误分类概率。
不显示百分比贡献:
选中此项以不显示贡献的百分比。
不显示百分比变异:
选中此项以不显示研究变异的百分比。
在单独的图页上绘制图表,每页一张图:
选中此项以单独显示每个图形。
默认情况下,量具R&R研究在一个窗口中生成含6个图形的布局。
标题:
输入新标题以替换图形输出中的默认标题。
数据要求:
确定数据的结构,以使每一行都包含部件名或部件号、操作员(可选)以及观测的测量值。
部件和操作员可以是文本或数字。
要建立并使工作表随机化,请参见创建量具R&R研究工作表。
有关选择要在研究中使用的部件、操作员和试验的数量的详细信息,请参见量具R&R样本大小指南。
部件号
操作员
测量值
1
Daryl
1.48
1
Daryl
1.43
2
Daryl
1.83
2
Daryl
1.83
3
Daryl
1.53
3
Daryl
1.38
1
Beth
1.78
1
Beth
1.33
...
...
...
量具R&R研究需要平衡设计(每个单元格的观测值个数相同)和仿行。
您可以使用[7]中介绍的方法估计任何缺失的观测值。
示例:
在此示例中,我们对两个数据集进行量具R&R研究:
在一个数据集(汽车工业行动组织量具研究.MTW)中,测量系统变异对整体观测变异的贡献很小;在另一个数据集(量具2.MTW)中,测量系统变异对整体观测变异的贡献较大。
为进行比较,我们同时使用方差分析法(如下所示)以及Xbar和R法分析数据。
您还可以查看量具运行图上标绘的相同数据。
“汽车工业行动组织量具研究”数据取自MeasurementSystemsAnalysisReferenceManual第3版。
(Chrysler,Ford,GeneralMotorsSupplierQualityRequirementsTaskForce).选择了10个代表过程变异预期范围的部件。
3名操作员以随机顺序测量这10个部件,每个部件测量3次。
对于“量具2”数据,选择了3个代表过程变异预期范围的部件。
3名操作员以随机顺序测量这3个部件,每个部件测量3次。
步骤1:
对“汽车工业行动组织量具研究”数据使用方差分析法
1 打开工作表“汽车工业行动组织量具研究.MTW”。
2 选择统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)。
3 在部件号中,输入部件。
4 在操作员中,输入操作员。
5 在测量数据中,输入测量值。
6 在分析方法下,选择方差分析。
7 单击选项。
在过程公差下,选择规格上限-规格下限并输入8。
8 在每个对话框中单击确定。
步骤2:
对“量具2”数据使用方差分析法
1 打开文件“量具2.MTW”。
2 选择统计>质量工具>量具研究>量具R&R研究(交叉)。
3 在部件号中,输入部件。
4 在操作员中,输入操作员。
5 在测量数据中,输入响应。
6 在分析方法下,选择方差分析。
7 单击确定。
会话窗口输出
方差分析法之于“汽车工业行动组织量具研究”数据
量具 R&R 研究 - 方差分析法
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 88.3619 9.81799 492.291 0.000
操作员 2 3.1673 1.58363 79.406 0.000
部件 * 操作员 18 0.3590 0.01994 0.434 0.974
重复性 60 2.7589 0.04598
合计 89 94.6471
删除交互作用项选定的 Alpha = 0.25
不包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 9 88.3619 9.81799 245.614 0.000
操作员 2 3.1673 1.58363 39.617 0.000
重复性 78 3.1179 0.03997
合计 89 94.6471
量具 R&R
方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 0.09143 7.76
重复性 0.03997 3.39
再现性 0.05146 4.37
操作员 0.05146 4.37
部件间 1.08645 92.24
合计变异 1.17788 100.00
过程公差 = 8
研究变异 %研究变 %公差
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV) (SV/Toler)
合计量具 R&R 0.30237 1.81423 27.86 22.68
重复性 0.19993 1.19960 18.42 14.99
再现性 0.22684 1.36103 20.90 17.01
操作员 0.22684 1.36103 20.90 17.01
部件间 1.04233 6.25396 96.04 78.17
合计变异 1.08530 6.51180 100.00 81.40
可区分的类别数 = 4
测量 的量具 R&R
方差分析法之于“量具2”数据
量具 R&R 研究 - 方差分析法
包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 2 38990 19495.2 2.90650 0.166
操作员 2 529 264.3 0.03940 0.962
部件 * 操作员 4 26830 6707.4 0.90185 0.484
重复性 18 133873 7437.4
合计 26 200222
删除交互作用项选定的 Alpha = 0.25
不包含交互作用的双因子方差分析表
来源 自由度 SS MS F P
部件 2 38990 19495.2 2.66887 0.092
操作员 2 529 264.3 0.03618 0.965
重复性 22 160703 7304.7
合计 26 200222
量具 R&R
方差分量
来源 方差分量 贡献率
合计量具 R&R 7304.67 84.36
重复性 7304.67 84.36
再现性 0.00 0.00
操作员 0.00 0.00
部件间 1354.50 15.64
合计变异 8659.17 100.00
研究变异 %研究变
来源 标准差(SD) (6 * SD) 异 (%SV)
合计量具 R&R 85.4673 512.804 91.85
重复性 85.4673 512.804 91.85
再现性 0.0000 0.000 0.00
操作员 0.0000 0.000 0.00
部件间 36.8036 220.821 39.55
合计变异 93.0547 558.328 100.00
可区分的类别数 = 1
响应 的量具 R&R
图形窗口输出
方差分析法之于“汽车工业行动组织量具研究”数据
解释结果:
会话窗口输出-汽车工业行动组织量具研究.MTW
∙ 查看方差分析表中操作员*部件交互作用的p值。
当操作员与部件的p值>0.25时,Minitab在整个模型中忽略此交互作用。
请注意,有一个方差分析表没有交互作用,因为p值为0.974。
∙ 查看量具R&R表中的“%贡献”列-来自部件间的贡献百分比(92.24)大于合计量具R&R的贡献百分比(7.76)。
这表明大部分变异是由于部件间的差异所致。
∙ 查看“%研究变异”列-合计量具R&R占研究变异的27.86%。
虽然合计量具R&R%贡献是可接受的,但仍有改进的余地。
请参见测量系统可接受性准则。
∙ 对于此数据,可区分的类别数为4。
按照AIAG的要求,您需要至少5个可区分类别才能得到满足要求的测量系统。
请参见可区分类别数声明。
图形窗口输出-汽车工业行动组织量具研究.MTW
∙ 在“变异分量”图(位于左上角)中,部件间的贡献百分比大于合计量具R&R的贡献百分比,表明大部分变异是由于部件间的差异所致。
∙ 在“按部件”图(位于右上角)中,部件间存在较大差异,如非水平线所表明。
∙ 在“R控制图(按操作员)”(位于左侧中部)中,操作员B的部件测量值很不稳定。
∙ 在“按操作员”图(位于右侧列的中部)中,与部件间的差异相比,操作员之间的差异较小,但仍属显著(p值=0.00)。
操作员C的测量值似乎比其他人略低一些。
∙ 在“Xbar控制图(按操作员)”(位于左下角)中,X和R控制图
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- Minitab 功能 操作 说明