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1、Graph分析,方法论,Analyze 概要 DATA 收集计划 Graph 分析 假设检定概要 平均的检定,分散的检定 比率的检定 相关及回归分析,Y DATA的分布形态-Histogram-Dot Plot 根据X的 Y分布比较-Multiple Dot Plot-Box Plot 项目别比较-Pareto 图(Pareto Chart)-原Graph(Pie Chart)X与 Y的关系-散点图(Scatter Plot)Y的时间性变化-时序列 Plot(Time Series Plot),Graph分析,Histogram,区分DATA的区间,显示分布形态和中心位置及散布,与柱形Grap
2、h不同,能看到连续性资料的分布模样.,例题 1,35.1981 35.4727 35.0595 34.9729 35.0336 34.8429 34.7256 34.4073 33.9015 33.7525 34.0051 34.1707 33.9961 34.4750 34.4570 34.092633.5145 34.2916 34.4985 34.1336 34.1674 34.4210 34.2714 34.935034.9771 34.7394 35.1947 35.1619 35.3287 35.3215 35.7153 35.985536.2131 35.8707 35.9832
3、 36.1740 36.2067 36.3826 36.3475 35.641936.0891 36.3496 36.0549 36.1022 35.7226 36.0135 35.6486 35.598535.6352 35.3812 35.0877 34.8158 34.8197 34.2750 34.7564 34.760634.4051 34.1875 34.5096 34.3182 34.0066 33.9709 34.1441 34.307134.3717 34.4132 34.7903 34.9028 34.1018 34.1923 34.2105 34.721835.2188
4、35.0004 34.9291 35.5452 35.6916 35.6217 35.9447 35.8260,以下是为了找出影响某Plastic制品张力强度的原因而调查反应温度的DATA。利用DATA作成Histogram.,(Histogram.mtw),Histogram,Work sheet 里DATA输入,Step 1,Histogram,Graph Histogram,Step2,选择DATA列,设定Histogram的基准,选择区间决定方法,区间数不同时Histogram的模样有可能不同，所以一般在选项中制定 Automatic或确切的区间数的方法为好。,Histogram,确认
5、结果,Step3,通过上面的Graph，大概确认对反应温度的分布，中心位置，偏差。,Histogram,缺牙型:主要是测定系统问题，不能准确地读出 特定范围的数值或避开时发生.,孤岛型:因工程发生异常而引起,工程条件变化时.,Histogram,Histogram 判断方法,Histogram,与规格的比较,满足规格时,散布大时,工程稳定,特性值都满足规格.,数据中心与目标值一致,但特性值的散布大而存在超过规格的数据.,Histogram,LSL,USL,脱离中心时,既脱离中心且散布大时,数据中心脱离目标值较大,产生不能满足规格的数据.,数据的中心脱离目标值很大,特性值的散布度也很大,工程很不
6、稳定,很多数据脱离规格.,Histogram,Dot Plot,能确认对连续性资料的分布模样,还有指定Group变量比较Group别分布的优点.,17.816.217.517.415.0,11.211.412.310.010.4,11.811.010.09.29.2,14.913.412.814.013.8,纤维1 纤维2 纤维3 纤维4,例题 2,为了测定纤维质燃烧性,测定 4种纤维做成的衣服燃尽时间如下表.利用 Dot Plot 确认全部燃烧时间的分布和各纤维别燃烧时间的分布.,(Dotplot.mtw),Dot Plot,Work sheet 里DATA输入,Step1,Graph Do
7、tplot,Step 2,确认全部数据分布时,Dot Plot,确认全部数据分布时,选择数据列,结果确认,Step3,全部燃烧时间的分布,Dot Plot,能确认全部纤维的燃烧时间分布.,选择数据列,Graph Dotplot,Step2,按Group别确认分布时,Dot Plot,按Group别确认分布时,Work sheet 里DATA输入,Step1,结果确认,Step 3,各纤维别燃烧时间的分布(Multiple Dot Plot),通过上图,可以分析各纤维别燃烧性有差异.,Dot Plot,Box Plot,对X测定的 Y值用 Box形态表示,可以确认分布的模样,以及数据的中央值,最
8、小值,4分位数,最大值,特异点，也可以分析几个Group之间对数据分布的差异点。,Box-Plot 解释,Box Plot,活用例题 2的数据，用 Box-Plot 分析纤维别燃烧时间,选择X,Y变量列,输出中央值的 95%信赖区间输出中央值 Q1,Q2,Q3输出最大值，中央值，最小值连接中央值连接平均,表现方式 选定,Tip,表现方式(Display),Graph Boxplot,Step 1,Box Plot,确认结果,Step 2,通过上图可以分析纤维 1的燃烧时间最长，纤维 3的燃烧时间最短，但散布相对大。,Box Plot,识别不良品或缺点，Claim,事故等集中项目(现象或原因),
9、确认问题偏重程度时使用。,Pareto Chart,问题被偏重的项目和程度可以用视觉性确认，因此对重点管理项目选定有效。,根据尺寸及刮破的不良发生是全体的 88.4%,排列图原理不良原因或现象有好几种,在这其中极少数项目占据不良件数或损失金额的大部分。,Pareto Chart,DATA类型是 不良品数 缺点数 Claim数能成为事故发生次数等离散型DATA或金额损失。,文件:,利用Minitab的 Pareto Chart作成,Work sheet 里输入DATA,Step1,Pareto Chart,Chart defects table选择-Labels in 栏里项目-Frequenc
10、ies in 栏里 选择对应频度的列。,Pareto Chart的题目,Stat Quality Tools Pareto Chart,Step2,Pareto Chart,这里根据尺寸的不良发生是全体的 53.6%.应先改善尺寸。,结果确认,Pareto Chart,Step3,Pie Chart,根据DATA的频度，区分为饼状形态的Graph.,Pie Chart,例题 3,相机组装工程调查了最近 2个月不良发生状况，得出以下DATA。完成随不良项目的 Chart。,不良项目螺丝松焊接不良路上灰尘斑粘接不良配线过错其它,件数68214129141118,(Piechart.mtw),Wor
11、k sheet 里输入DATA,Step 1,Graph Pie Chart,Step 2,选择Categories 列选择频度数列,决定Categories顺序的基准,指定突出(强调)Categories,决定删除小比率范围Categories,Pie Chart,结果确认,Step 3,Pie Chart,散点图(Scatter Plot),表示几个变量之间的相关关系。,相关关系,无相关,阳的相关,阴的相关,曲线关系,散点图(Scatter Plot),每天消耗的防暖用石油量()和办公室的平均温度()有什么关系?,文件:,散点图(Scatter Plot),活用Minitab的 Scatt
12、er Plot 作成.,Work sheet 里DATA输入,Step1,输入变量,X,Y 轴位置变更,选择Multiple Graphs，在相同的Graph 上可以比较多个plot.,Graph Plot,Step 2,散点图(Scatter Plot),防暖用石油一天的消耗量越增加，办公室的平均温度越下降，即显示阴的相关关系。,结果确认,Step 3,散点图(Scatter Plot),显示随时间经过的数据变化。(随综合股票指数、物价指数、时间经过的生产量等),Time Series Plot,数据应按时间顺序收集。,可应用于确认除时间以外随位置的变化。按这时的位置顺序收集的数据。,参考文件:,Time Series Plot,活用Minitab的 Time Series Plot 作成,Work sheet 里 输入DATA,Step1,Time Series Plot,Graph Time Series Plot,Step 2,选择Y变量列,Date/time Stamp:选择Date/Time形态的列Calendar:指定时间间隔,指定开始起点,嗯!与想象一样 季度增加了很多雇用者数因生意景气每年都增加雇用者数，所以今年秋天是清算 3年失业者生活的决好机会,Time Series Plot,结果确认,Step 3,
