Minitab for Statistical Data Analysis 培训

第 1 章：描述性 Statistics 和图形分析

1.1 引言

1.1.1 学习目标

1.2 数据类型

1.2.1 基本概念 1.2.2 数据类型 1.2.3 测验：数据类型

1.3 使用图形分析数据

1.3.1 基本概念 1.3.2 条形图和帕累托图 1.3.3 饼 图 1.3.4 直方图 1.3.5 点图 1.3.6 单值图 1.3.7 箱线图 1.3.8 时间序列 图 1.3.9 测验：使用图形分析数据 1.3.10 Minitab 工具：条形图 1.3.11 Minitab 工具： 饼图 1.3.12 Minitab 工具：直方图 1.3.13 Minitab 工具：点图 1.3.14 Minitab 工具： 单值图 1.3.15 Minitab 工具：箱线图 1.3.16 Minitab 工具：时间序列图 1.3.17 练习：图形分析

1.4 使用Statistics分析数据

1.4.1 基本概念 1.4.2 平均值和中位数 1.4.3 范围、 方差和标准差 1.4.4 测验：使用 Statistics 分析数据 1.4.5 Minitab 工具： 显示描述性 Statistics 1.4.6 练习：描述性 Statistics

1.5 总结

1.5.1 目标审查

第 2 章：统计推断

2.1 引言

2.1.1 学习目标 2.2 统计推断基础 2.2.1 基本概念 2.2.2 随机抽样 2.2.3 测验： 统计推断基础 2.2.4 Minitab 工具：随机抽样

2.3 抽样分布

2.3.1 基本概念 2.3.2 均值的抽样分布 2.3.3 测验： 抽样分布

2.4 正态分布

2.4.1 基本概念 2.4.2 与正态 分布相关的概率 2.4.3 与样本均值相关的概率 2.4.4 测验：正态分布 2.4.5 Minitab 工具：具有正态分布的累积概率 2.4.6 练习：概率 和正态分布

2.5 总结

2.5.1 目标审查

第 3 章：假设检验和置信区间

3.1 引言

3.1.1 学习目标

3.2 检验和置信区间

3.2.1 置信区间 3.2.2 假设检验 3.2.3 使用 假设检验做出决策 3.2.4 I类和II类错误和电源 3.2.5 测验：测试和置信区间

3.3 1样本测试

3.3.1 基本概念 3.3.2 单值图 3.3.3 1样本t检验结果 3.3.4 假设 3.3.5 测验：1 样本 t 检验 3.3.6 Minitab 工具：单样本 t 检验 3.3.7 练习：1 样本 t 检验

3.4 2方差检验

3.4.1 基本概念 3.4.2 箱线图 3.4.3 2 方差检验结果 3.4.4 假设 3.4.5 测验：2 个方差检验 3.4.6 Minitab 工具：2 个方差检验 3.4.7 练习：2 方差检验

3.5 2样本测试

3.5.1 基本概念 3.5.2 单值图 3.5.3 2 样本 t 检验结果 3.5.4 假设 3.5.5 测验：2 样本 t 检验 3.5.6 Minitab 工具：双样本 t 检验 3.5.7 练习：2 样本 t 检验

3.6 配对测试

3.6.1 基本概念 3.6.2 单值图 3.6.3 配对 t 检验结果 3.6.4 假设 3.6.5 测验：配对 t 检验 3.6.6 Minitab 工具：配对 t 检验 3.6.7 练习：配对 t 检验

3.7 1比例测试

3.7.1 基本概念 3.7.2 1 比例测试结果 3.7.3 假设 3.7.4 测验：1 比例测试 3.7.5 Minitab 工具：1 个比率检验 3.7.6 练习：1 比例测试

3.8 2比例测试

3.8.1 基本概念 3.8.2 2 比例测试结果 3.8.3 假设 3.8.4 测验：2 比例测试 3.8.5 Minitab 工具：2 个比率检验 3.8.6 练习：2 比例测试

3.9 卡方检验

3.9.1 基本概念 3.9.2 卡方检验结果 3.9.3 假设 3.9.4 测验： 卡方检验 3.9.5 Minitab 工具：卡方检验 3.9.6 练习：卡方检验

3.10 小结

3.10.1 目标审查

第 4 章：控制图

4.1 引言

4.1.1 学习目标

4.2 统计过程控制

4.2.1 基本概念 4.2.2 控制图中的模式 4.2.3 测验： 统计过程控制

4.3 子组中变量数据的控制图

4.3.1 基本概念 4.3.2 R 图表 4.3.3 S 图表 4.3.4 Xbar 图表 4.3.5 测验：子组中变量数据的控制图 4.3.6 Minitab 工具： Xbar-R 控制图 4.3.7 练习：Xbar-R 控制图

4.4 单个观测值的控制图

4.4.1 基本概念 4.4.2 移动范围图 4.4.3 个人图表 4.4.4 测验：单个观测值的控制图 4.4.5 Minitab 工具：I-MR 控制图 4.4.6 练习：I-MR 控制图

4.5 属性数据的控制图

4.5.1 基本概念 4.5.2 NP 和 P 控制图 4.5.3 C 和 U 控制图 4.5.4 测验：属性数据的控制图 4.5.5 Minitab 工具：P 控制图 4.5.6 练习：P 图

4.6 小结

4.6.1 目标审查

第 5 章：工艺能力

5.1 引言

5.1.1 学习目标

5.2 正常数据的处理能力

5.2.1 基本概念 5.2.2 假设 5.2.3 正态性检验  5.2.4 测验：正常数据的处理能力 5.2.5 Minitab 工具：正态性检验 5.2.6 练习：过程能力的假设

5.3 能力指标

5.3.1 潜在能力：Cp 和 Cpk 5.3.2 工艺性能：pp和ppk 5.3.3 西格玛级别 5.3.4 测验：能力指数 5.3.5 Minitab 工具：cp 和 pp 5.3.6 Minitab 工具： 西格玛级别 5.3.7 练习：正常数据的处理能力

5.4 非正态数据的处理能力

5.4.1 转换和替代分布 5.4.2 Box-Cox变换 5.4.3 约翰逊变换 5.4.4 备用发行版 5.4.5 测验： 异常数据的处理能力 5.4.6 Minitab 工具：Box-Cox 变换 5.4.7 Minitab 工具：Johnson 变换 5.4.8 Minitab 工具：使用 Johnson 变换进行能力分析 5.4.9 Minitab 工具：替代分布 5.4.10 Minitab 工具：使用备用 分布进行能力分析 5.4.11 练习：数据转换的处理能力 5.4.12 练习：使用替代分布的处理 能力

5.5 小结

5.5.1 目标审查

第 6 章：方差分析 （ANOVA）

6.1 引言

6.1.1 学习目标

6.2 方差分析的基本原理

6.2.1 基本概念 6.2.2 图表和摘要 Statistics 6.2.3 测验： 方差分析基础

6.3 单因素方差分析

6.3.1 假设检验 6.3.2 F-Statistics和P值 6.3.3 多重 比较 6.3.4 假设和残差图 6.3.5 测验：单因素方差分析 6.3.6 Minitab 工具： 单因素方差分析 6.3.7 练习：单因素方差分析

6.4 双向方差分析

6.4.1 基本概念 6.4.2 图表 6.4.3 假设检验 6.4.4 F-Statistics 和 P 值 6.4.5 假设和残差图 6.4.6 测验：双向方差分析 6.4.7 Minitab 工具： 双向方差分析 6.4.8 练习：双向方差分析

6.5 小结

6.5.1 方差分析总结

第 7 章：相关性和回归

7.1 引言

7.1.1 学习目标

7.2 两个定量变量之间的关系

7.2.1 基本概念 7.2.2 散点图 7.2.3 相关性 7.2.4 测验：两个定量变量之间的关系 7.2.5 Minitab 工具： 散点图 7.2.6 Minitab 工具：相关性 7.2.7 练习：散点图和相关性

7.3 简单回归

7.3.1 基本概念 7.3.2 回归 7.3.3 假设检验和R2 7.3.4 假设和残差图 7.3.5 测验：简单回归 7.3.6 Minitab 工具：简单回归 7.3.7 练习：简单回归

7.4 小结

7.4.1 目标审查

第8章 测量系统分析

8.1 引言

8.1.1 学习目标

8.2 测量系统分析基础

8.2.1 基本概念 8.2.2 准确性 8.2.3 精度 8.2.4 比较准确度和精密度 8.2.5 测验：测量 系统分析基础

8.3 重复性和再现性

8.3.1 基本概念 8.3.2 量具R&R研究 8.3.3 测验： 重复性和再现性

8.4 量具R&R研究的图形分析

8.4.1 基本概念 8.4.2 变化的组成部分 8.4.3 Xbar 和 R 控制图 8.4.4 操作员与零件之间的交互 8.4.5 比较图 8.4.6 量具 运行图 8.4.7 测验：量具R&R研究的图形分析 8.4.8 Minitab 工具：交叉量具 R&R 研究 8.4.9 Minitab 工具：量具游程图 8.4.10 练习：量具 R&R 研究的图形分析

8.5 变更

8.5.1 标准差和研究变异 8.5.2 公差 8.5.3 工艺变化  8.5.4 测验：变化 8.5.5 练习：量具R&R研究的数值分析

8.6 方差分析与量具R&R研究

8.6.1 方差分量 8.6.2 方差表分析 8.6.3 测验：方差分析与量具R&R研究 8.6.4 练习：量具 R&R 研究的方差分析输出

8.7 量具线性度和偏置研究

8.7.1 基本概念 8.7.2 量具线性度 8.7.3 量具偏置 8.7.4 测验：量具线性度和偏置研究 8.7.5 Minitab 工具：量具线性和偏差研究 8.7.6 练习： 量具线性和偏置研究

8.8 属性一致性分析

8.8.1 基本概念 8.8.2 二进制数据 8.8.3 标称数据 8.8.4 序数数据 8.8.5 测验：属性一致性分析 8.8.6 Minitab 工具：使用二进制数据进行属性一致性 分析 8.8.7 Minitab 工具：使用名义数据进行属性一致性分析 8.8.8 Minitab 工具：使用有序数据进行属性一致性分析 8.8.9 练习：属性一致性 分析

8.9 小结

8.9.1 目标审查

第9章 实验设计

9.1 引言

9.1.1 学习目标

9.2 因子设计

9.2.1 基本概念 9.2.2 创建全因子设计 9.2.3 分析全 因子设计 9.2.4 测验：因子设计 9.2.5 Minitab 工具：创建完整的因子设计 9.2.6 Minitab 工具：分析全因子设计 9.2.7 练习：创建完整的因子设计 9.2.8 练习：分析全因子设计

9.3 阻塞和合并中心点

9.3.1 阻塞 9.3.2 中心点 9.3.3 使用块和中心点分析 设计 9.3.4 测验：阻塞和合并中心点 9.3.5 Minitab 工具：创建包含区组和中心点的因子设计 9.3.6 Minitab 工具： 分析包含区组和中心点的因子设计 9.3.7 练习：创建包含块 和中心点的因子设计 9.3.8 练习：分析具有区组和中心点的因子设计

9.4 分数阶乘设计

9.4.1 基本概念 9.4.2 创建分数阶因子设计 9.4.3 分析分数因子设计 9.4.4 测验：分数因子设计 9.4.5 Minitab 工具： 创建分数因子设计 9.4.6 Minitab 工具：分析分数因子设计

9.5 响应优化

9.5.1 响应优化 9.5.2 测验：响应优化 9.5.3 Minitab 工具：响应优化 9.5.4 练习：响应优化

9.6 小结

9.6.1 目标审查