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* 选择备择假设：不等 如需要选择 “Graphs” 点击 [OK] 备责假设 零假设 3) 阶段窗口 在此例中，P = 1.00 0.05。所以，这两中卡尺间无明显差异 ? 卡尺无差异 选择 “difference” （两种卡尺的测量差异）。 P-值： 如果大于 0.05, 无明显差异 如果小于 0.05, 存在明显差异 * T-检验（两个样品） 1) 输入到数据窗口 2) 操作 统计 ? 基本统计 ? 2-样品 t * 根据如何输入数据选择任一项。 点击 [OK] P-值 3) 阶段窗口 选择 “为等” 以选择备责假设 列由卡尺分开 (nogisu)。 选择这些项目并选择单独列。 * 统计? ANOVA ? 方差的均一性 离散显著差异检验 1) 输入到数据窗口 按右图所示在一列中输入数据。 2) 操作 * 填写每一列 点击 [OK] 如果分布为正态 如果分布为非正态 如果 P-值 0.05 则判断为无明显差异 3) 图表 * 统计? ANOVA ? 单向或单向（非堆积） 以下两种方法用于检查三种粘合剂 (shurui) 的强度。 在单独的列中输入 1、2 和 3 类数据 (C1 至 C3)。 在 C5 中输入类型数据并在 C6 中输入数据 (C5 和 C6)。 1) 输入到数据窗口 2) 操作 单向：当数据输入一列时使用 (C5 和 C6)。 单向 (非堆积)：当数据输入不同列时使用 (C1 至 C3)。 * 选择含类型数据的列 (shurui)。通过拖曳，而不是点击倒转此列，并点击 [Select] 如需要点击 “Graphs” ? 数据输入到单独列时 * ? 当数据输入到一列时 选择单独列 如需要点击 “Graphs” 点击项目以显示 * 3) 图表 * 卡方 统计? 表 ? 卡方检验 拖曳并选择列 点击 [OK] 1) 输入到数据窗口 按工作时区以组计算接受的和丢 弃的产品数量。 2) 操作 * 预期值 P-值 0.05 : 存在显著差异 卡-计算值 3) 阶段窗口 * 10. 方差分析 (ANOVA) * 平衡 ANOVA ANOVA (方差分析) 是一种非常有用的技术，是检验设计 (DOE) 和 度量 RR (测量系统评估) 的基础。简言之，它利用在 F-检验中的离散比值帮助确定子群间和子群内的离散是否相同。 目的： 确定因素和结果之间的因素关系。 作用： 因素影响的决定、减少主要因素和数学表达式的模型化。 * 平衡数据意味着因素的数据个数是相同的。 统计 ? ANOVA ? 平衡 ANOVA... 1) 数据阅读 2) 分析方法 阅读 Minitab 文件夹中的标准练习文件。双击 \Mtbwin\Data\Gageaiag.mtw。 * ? 指定结果 (Y 变量) ? 选择多于一种因素 (X 变量) * 在检查相互作用的影响时用此种形式指定 (二者择一地，所有的主要效应和相互作用将通过指定部件 | 操作员进行分析 )。 ? 点击按钮 “Graphs ...” 并点击以下对话框中的剩余曲线图显示： * 剩余数据 列柱状图 剩余数据列的正态概率图 (如为直线则为正态分布) 剩余数据对预期值通过数学表达式模型做图 (检查独立性和随机性) 3) 分析结果 * 方差分析 (平衡设计) Factor Type Levels Values Part fixed 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Operator fixed 3 1 2 3 Analysis of Variance for Response Source DF SS MS F P Part 9 2.058708 0.228745 177.09 0.000 Operator 2 0.048000 0.024000 18.58 0.000 Part*Operator 18 0.103667 0.005759 4.46 0.000 Error 30 0.038750 0.001292 Total 59 2.249125 Source Variance Error Expected Mean Square for Each Term