minitab之msa分析实例

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1、M--测量系统分析案例：连续型案例：gageaiag.Mtw背景：3名测定者对10部品反复2次TEST－>测量值随OP的变动－>测量值随部品的变动－>对于部品10，OP有较大分歧；所有点落在管理界限内－>良好大部分点落在管理界限外－>主变动原因：部品变动－>良好M--测量系统分析：离散型案例（名目型）：gage名目.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST检查者1需要再教育；检查者3需要追加训练；(反复性)两数据不能相差较大，否则说明检查者一致的判定与标准有一定差异个人与标准的一致性（再现性？）M--测量系统分析：离散型案例（顺序型）：散文

2、.Mtw背景：3名测定者对30部品反复2次TEST张四需要再教育；张一、张五需要追加训练；(反复性)两数据不能相差较大，否则说明检查者一致的判定与标准有一定差异M--正态性测定:(测定工序能力的前提)案例：背景：3名测定者对10部品反复2次TESTP-value>0.05－>正态分布（P越大越好）本例：P＝0.022，数据不服从正态分布。原因：1、Data分层混杂；2、群间变动大；M--工序能力分析（连续型）：案例：Camshaft.MTW①工程能力统计：短期工序能力长期工序能力X平均＝目标值－>Cp＝CpmX平均≠目标值－>Cp>Cpm②求解Zs

3、t（输入历史均值）：历史均值：表示强行将它拉到中心位置－>不考虑偏移－>Zst(Bench)③求解Zlt（无历史均值）：无历史均值：－>考虑偏移－>Zlt(Bench)*Zshift＝Zlt(Bench)－Zlt(Bench)＝12.13－1.82＝0.31工序能力分析：案例：Camshaft.MTW另：capabilitysixpack工具M--工序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(1)：二项分布的Zst缺陷率：不良率是否受样本大小影响？－平均（预想）PPM＝226427－Zlt＝0.75＝>Zst＝Zlt＋1.5＝2.25M--工

4、序能力分析（离散型）：案例：bpcapa.MTW(2)：Poisson分布的ZstA—Graph（坐标图）：案例：Pulse.MTW(1)Histograpm（直方图）－单变量通过形态确认：－正规分布有无；－异常点有无；(2)Plot（散点图）－X、Y双变量通过形态确认：－相关关系；－确认严重脱离倾向的点；(3)MatrixPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(4)BoxPlot（行列散点图－矩阵图）－多变量(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（大概）；－>材料和时间存在交互作用；(

5、5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（）；<统计－方差分析－主效果图、交互效果图：>倾斜越大，主效果越大无交互效果－>平行；有交互效果－>交叉；(5)Multi-variChart（多变因图）Sinter.MTW目的：掌握多X因子变化对Y的影响（交互作用细节）；<统计－方差分析－双因子：>材料、交互的P<0.05－>有意；A—假设测定－决定标本大小：(1)：1-sampleZ（已知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0

6、.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-sampleZ：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差：sigma＝10A—假设测定－决定标本大小：(2)：1-sampleT（未知u）背景：Ha～N（30，100/25）H0～N（25，100/n）－为测定分布差异的标本大小有意水平α=0.05查出力1－β=0.8<统计－功效和样本数量－1-samplet：>差值：u0－ua＝25－30＝-5功效值（查出力）：1－β＝0.8标准差（推定值）：sigma＝10样本数量27>已知u的1-sampleZ的样本数量－

7、>t分布假定母标准偏差未制定分析；A—假设测定－决定标本大小：(3)：1Proportion（单样本）背景：H0：P＝0.9Ha：P<0.9测定数据P1＝0.8、P2＝0.9有意水平α=0.05查出力1－β=0.9<统计－功效和样本数量－1Proportion：>P1=0.8功效值（查出力）：1－β＝0.9P2=0.9母比率0.8实际上是否0.9以下，需要样本102个A—假设测定－决定标本大小：(3)：2Proportion（单样本）背景：H0：P1＝P2Ha：P1

8、tion：>P的备择值：实际要测定的比例？－－母比率；功效值（查出力）：1－β＝0.9假设P：H0的P值（0.9）母比率0