当前位置：文档库 › MINITAB实用整理

MINITAB实用整理

LOGO

MINITAB软件的实用整理

2009年6月

统计分析工具概述

MINITAB窗口及操作目录简介2

实用例题分析

其他类图形应用

统计分析工具概述

MINITAB简介：MINITAB公司已有三十多年的历史，它是1972年由宾西法尼亚州立大学的三位统计学系的教授开发的，最早是应用于教学中，现阶段广泛应用于全世界的各大院校，在工学、社会学和全球80多个国家从创业到财富500强公司都在应用。

MINITAB 窗口简介

a 作为存放待分析数据的窗口可以直接输入和拷贝EXCEL WORD a.工作表:作为存放待分析数据的窗口，可以直接输入和拷贝EXCEL ，WORD 上的数据； b.文本和图形窗口作为对数据处理结果的输出窗口。

MINITAB 目录简介

File : (文件)Edit : (编辑）打开文件，保存，打印等指令的菜单拷贝，粘贴，剪切，删除等操作的菜单数据的排列堆积分离等操作的菜单Data :(数据）Calc:(计算)Stat :(统计)数据的排列，堆积，分离等操作的菜单

数据的列间计算，LENDOM 数据的生成及概率函数有关的菜单使用频率最高的菜单，验证，推定及计划实验法的主菜单Graph(图形）:Editor :Wi d 以数据为基础处理图象有关的菜单变换窗体的活性化模式，或变化字体的菜单Window :Help:

活性化窗口的选择及MINITAB 画面处理相关菜单对MINITAB 中使用的主要术语的解释

子集化工作表：去散点操作

堆叠操作：

变换数据的存储形式

更改数据的类型：将数据转换为需要

存储的类型

……

实用例题分析

ge R&R

正态性验证

SPC应用柏拉图分析工程能力分析

假设检定-差异性分析相关及回归分析

其他类基础图表应用

Gage R&R

能看到完整数据规律的一个序列。

Gage R&R

----结果输出

量具名称:数字电压内阻测试仪-40120016研究日期:

2008年4月12日

报表人:徐德霞公差:23mhom

其他:

A C R 的量具 R &R (方差分析)

量具 R&R

100500

百分比

0.2UCL 016301

变异分量

A C R 8

样本

0.1

0.0

样本极差

UCL=0.1630

24均值

_124均

样本_

X =20.208UCL=20.27320平3

结果判定标准：

选择命令

2）选择命令1）输入数据

A 平方

22.430005Anderson-Darling 正态性检验

ACR 摘要

非正态数据转化：

1. 统计＞控制图＞BOX-第一四分位数13500P 值小于0.005平均值13.826标准差0.461方差0.212偏度 1.7645峰度1

2.3813

2538最小值

12.600COX;

2. 统计＞质量工具＞Johnson 变换（J ）

1716151413第四分位数13.500中位数

13.800第三四分位数14.100最大值18.80013.80813.84413.800

13.80095% 平均值置信区间95% 中位数置信区间判定标准：

P 值＞0.05,数据符合正态分布，P 值005则判定为非正态数据

中位数

平均值13.85

13.84

13.83

13.82

13.81

13.80

0.448

0.474

95% 标准差置信区间

95% 置信区间

≤0.05则判定为非正态数据。3）输出

选择命令

2）选择命令1）输入数据

ACR 的概率图

正态

80≤0.05则判定为非正态数据。

0.0200.015

UCL=0.01906

批不良数的P 控制图

0.010

比率

P=0.00974

160.005

0.000

LCL=0.00042

样本

某工序针对对电池某项缺陷进行全检，使用P 图对检测过程进行控制。

判定条件：考虑软件中的P 图检验标准。

SPC 及柏拉图应用

----X-bar R 图

判定条件考虑软件中的图检验标准

判定条件：考虑软件中的P 图检验标准。7.1507.1257.100本均值__

X =7.098

UCL=7.1625

注液量的 Xbar-R 控制图

7.0757.050

样本

样LCL=7.0335

0.24UCL=0.2363

0.180.120.06样本极差_

R=0.1117

LCL=012

0.00

样本

LCL 0注意！在使用MINITAB 作图时，数据需要满足相应的X-bar R 图抽样数据要求。

根据20：80原则进行改善活动

工程能力分析

----过程稳定性检验

ACR 的 Xbar-R 控制图

13.813.2均=1317613本X 13.17623

0.5

工程能力分析

----独立性检验

14.013513.513.012.5A C R 86

12.0

关于中位数的游程个数:9

向上或向下的游程个数:15期望游程个数:

13.0

关于中位数的游程最大长度:检验聚类性的近似 p 值:混合的近似 P 值:

结论：没有任何一条自相关系数超过临界值（红线），则可以判定数据独立。

10ACR 的自相关函数

（包含自相关的 5% 显著限）

1.00.80.60.4020.20.0-0.2-0.4自相关

1412

-0.6-0.8-1.0

滞后

用minitab软件进行测量的说明

用MINITAB软件进行测量系统分析质量部陈志明摘要数据分析在质量管理和过程控制活动中已得到了广泛的应用，而数据的质量又取决于测量系统的能力。本文以空调公司平衡型量热计空调系统性能测试平台的“GR&R”研究为例，介绍用MINITAB 进行测量系统分析的方法，供大家参考。关键词数据分析MINITAB软件测量系统分析（MSA）一测量系统分析概述测量系统是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估，其所用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说用来获得测量结果的过程。理想的测量系统在每次使用时应只产生正确的测量结果：与一个标准值相符。而事实上，理想的测量系几乎是不存在的：用一把校准好的卡尺，不同的人测量同一件零件都会产生不同的结果。低质量的测量系统产生的测量结果往往本身就有较大的偏差，从而可能掩盖被分析过程的偏差，这种结果用于质量验证、质量改进和过程控制分析显然是不恰当的。测量系统的质量经常使用其测得数据的统计特性来确定，测量系统必须处于统计控制中，也就说测量系统产生的偏差只能是由普通原因造成，而不应由于特殊原因导致。测量系统分析就是用统计的方法分析测量系统所测数据的统计特性，而确定其质量水平。通常，我们用下述五个指标来评价测量系统的统计特性，它们是： 1）偏倚: 测量观察平均值与该零部件采用精密仪器测量的标准平均值的差值； 2）线性:表征量具预期工作范围内偏倚值的差别； 3）稳定性：表征测量系统对于给定的零部件或标准件随时间变化系统便倚中的总偏差量，与通常意义上的统计稳定性是有区别的； 4）重复性：指同一个评价人，采用同一种测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值（数据）的偏差。 5）再现性：指由不同的评价人，采用相同的测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的偏差。通常，前三种指标用于评价测量系统的准确性，后两种指标用于评价测量系统的精确性。测量系统的准确性可以通过对设备的校准等比如参照ISO9000或ISO/TS16949关于测量系统的相关要求在体系上对测量系统进行维护、监控。也就是说，通过对测量系统的分辨率、偏倚、线性和稳定性进行分析后进行校准后可以解决其准确性问题，工程上通常用测量系统的精确性亦即其重复性和再现性来研究其统计特性，就是通常所说的“GR&R研究”。二测量系统分析流程及方法测量系统分析是一项重要的系统工程。通常需要根据测量过程的可重复性（破坏性或非破坏性）、测量结果性质（记数型数据或计量型数据）、待测单元的数量大小、过程的成本、仪器或量具的状态及测量过程输出的重要性等因素来确定分析的方法和流程。限于篇幅，本文仅就空调公司系统性能测试平台（量热计平衡室）的分析结合笔者对测量系统分析的了解做简要介绍，详细方法可参阅本文的参考文献（1）。测量系统分析步骤： 1.验证“量具（gage）”的校准； 2.选择工件和测量者执行测量； 3.用MINITAB软件进行数据评估； 4.分析数据，解释结果，得出结论； 5.检查是否有不合格的测量单位，制定长期量具保持/改进计划。量具必须经过校准且才处在正常状态，没有经过校准或者已经过了校准期限的量具是处于不正常状态的，其测量所得数据不能用于测量系统分析。为保证数据的统计独立性，视测量过程的时间、费用等因素，一般随机选择代表整个过程的10件工

怎样用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述一旦过程处于统计操纵状态，同时是连续生产，那么你可能想明白那个过程是否有能力满足规范的限制，生产出好的零件（产品），通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度能够确定过程能力。在评估过程能力之前，过程必须受控。假如过程不受控，你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够关心你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也能够可能包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数差不多上评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，因此，能够用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你能够依照数据的性质和分布从中选择命令，你能够对以下情况进行能力分析：——正态或Weibull概率模式（关于测量数据） ——不同子组之间可能有专门强变差的正态数据

——二项式或Poisson概率模式（关于计数数据或属性数据）当进行能力分析时，选择正确的公式是差不多要求，例如，MINITAB提供基于正态或Weibull分布模型上的能力分析工具，使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置，然而，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型，能力分析（正态）能够可能预期零件的缺陷PPM数。这些统计分析建立在两个假设的基础上，1、数据来自于一个稳定的过程，2、数据服从近似的正态分布，类似地，能力分析（Weibull）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中，统计分析正确性依靠于假设分布模型的正确性。假如数据是歪斜特不严峻，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差专门大的结果。在这种情况下，把那个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用MINITAB,你能够使用Box-Cox能力转化或Weibull概率模型，非正态数据比较了这两种方法.

如何用MINITAB进行过程能力分析

过程能力概述一旦过程处于统计控制状态，并且是连续生产,那么你可能想知道这个过程是否有能力满足规范的限制,生产出好的零件（产品）,通过比较过程变差的宽度和规范界限的宽度可以确定过程能力。在评估过程能力之前,过程必须受控。如果过程不受控,你将得到不正确的过程能力值。 .你能通过画能力柱状图和能力图来评估过程能力。这些图形能够帮助你评估数据的分布和检验过程是否受控。你也可以估计包括规范公差与正常过程变差之间比率的能力指数。能力指数或统计指数都是评估过程能力的一种方法，因为它们都没有单位，所以，可以用能力统计表来比较不同过程的能力。选择能力命令 MINITAB提供了一组不同的能力分析命令，你可以根据数据的性质和分布从中选择命令,你可以对以下情况进行能力分析: ——正态或Weiｂuｌl概率模式(对于测量数据) ——不同子组之间可能有很强变差的正态数据 ——二项式或Poissｏｎ概率模式(对于计数数据或属性数据) 当进行能力分析时，选择正确的公式是基本要求,例如，MINIＴAＢ提供基于正态或Weiｂull分布模型上的能力分析工具,使用正态概率模型的命令提供了更完全的统计设置,但是，适用的数据必须近似于正态分布. 例如，利用正态概率模型,能力分析（正态）可以估计预期零件的缺陷PPM 数。这些统计分析建立在两个假设的基础上,1、数据来自于一个稳定的过程，２、数据服从近似的正态分布,类似地，能力分析(Weiｂuｌｌ）计算零件的缺陷的PPM值利用的是Weibull分布。在这两个例子中,统计分析正确性依赖于假设分布模型的正确性。如果数据是歪斜非常严重，那么用正态分布分析将得出与实际的缺陷率相差很大的结果。在这种情况下，把这个数据转化比正态分布更适当的模型，或为数据选择不同的概率模式.用ＭINITAB,你可以使用Ｂｏｘ－Coｘ能力转化或Ｗeibuｌｌ概率模型,非正态数据比较了这两种方法. 如果怀疑过程中子组之间有很强的变差来源，可以使用能力分析（组间/组内)或SＩXpaｃk能力分析(组间/组内)。除组内数据具有随机误差外，组间还可能有随机变差。明白了子组变差的来源,可以为你提供过程更真实的潜在能力评估。能力分析(组间/组内）或SIXpack能力分析（组间/组内）既计算组内标准偏差也计算组间标准偏差，然后，集中它们来计算总的标准偏差。

Minitab DOE数据分析

————— 2014/5/15 9:16:17 ————————————————————欢迎使用 Minitab，请按 F1 获得有关帮助。结果: DOE_热处理(全因).MTW 拟合因子: 强度与加热温度, 加热时间, 转换时间, 保温时间（Step3：回归系统的统计质量）强度的估计效应和系数（已编码单位）系数标项效应系数准误 T P 常量 541.319 1.841 293.98 0.000 加热温度 20.038 10.019 1.841 5.44 0.032 加热时间 16.887 8.444 1.841 4.59 0.044 转换时间 3.813 1.906 1.841 1.04 0.409 保温时间 11.113 5.556 1.841 3.02 0.095 加热温度*加热时间 0.737 0.369 1.841 0.20 0.860 加热温度*转换时间 -0.487 -0.244 1.841 -0.13 0.907 加热温度*保温时间 3.062 1.531 1.841 0.83 0.493 加热时间*转换时间 1.263 0.631 1.841 0.34 0.764 加热时间*保温时间 7.113 3.556 1.841 1.93 0.193 转换时间*保温时间 0.837 0.419 1.841 0.23 0.841 加热温度*加热时间*转换时间 2.612 1.306 1.841 0.71 0.552 加热温度*加热时间*保温时间 -5.288 -2.644 1.841 -1.44 0.288 加热温度*转换时间*保温时间 1.787 0.894 1.841 0.49 0.675 加热时间*转换时间*保温时间 1.038 0.519 1.841 0.28 0.805 加热温度*加热时间*转换时间*保温时间 1.838 0.919 1.841 0.50 0.667 Ct Pt 1.981 4.634 0.43 0.711 （Step2：观察回归效果） S = 7.36546 （是西格玛希望越小越好） PRESS = * R-Sq = 97.17% R-Sq（预测） = *% R-Sq（调整） = 74.56% （step1：至少有两个主效应因子的P值大于等于0.05)

Minitab应用基础知识

Minitab应用基础知识一、 Minitab界面和基本操作介绍 (1) 1.1 Minitab界面 (1) 1.2 工具栏的介绍 (2) 1.3 常用菜单与命令 (2) 1.4 数据类型 (3) 1.5 数据类型的转换 (3) 1.6 数据类型的堆积 (4) 1.7 数据块的堆积 (4) 1.8 转置栏 (5) 二、Minitab之常用图形 (6) 2.1鱼骨图 (6) 2.2 柏拉图 (8) 2.3 散布图 (11) 2.4 直方图 (13) 三、 Minitab在控制图中的应用 (15) 3.1 计量型控制图 (16) 3.1.1 Xbar-R做法 (16) 3.1.2 Xbar-s做法 (19) 3.1.3 I-MR图做法 (21) 3.2计数型控制图 (24) 3.2.1 p图做法 (24) 3.2.2 np图做法 (26) 3.2.3 c图做法 (28) 3.2.4 u图做法 (31) 附录一 (33)

一、Minitab界面和基本操作介绍 1.1 Minitab界面打开文件 Session Window: 分析结果输出窗口同一时间只能激活一个窗口，每一个窗口可以单独储存。

1.2 工具栏的介绍 1.3 常用菜单与命令

1.4 数据类型 1.5 数据类型的转换 Select: Data > Change Data Type > Text to Numeric

1.6 数据类型的堆积 Select: Data > Stack > Stack Columns 1.7 数据块的堆积 Select: Data > Stack > Stack Blocks of Columns

minitab基础知识解读

第一章基础知识第一节数据类型及设置在MINITAB系统中，有3种基本数据类型供用户选择，分别是：数值型数据、文本型数据和日期/时间型数据。一般来说，不同类型的数据应采用不同的统计分析方法进行数据分析。所以，在应用MINITAB统计分析软件之前，应能够有效地识别不同类型的数据。 1.1.1 数值型(Numeric)数据 ⑴计量数据（Measurement Data）计量数据，为观测每个观察单位某项指标的大小而获得的资料。其变量值是定量的，表现为数值大小，一般有度量衡单位。假如一个数据的所有可能取值充满数轴上一个区间(a，b)，则称这样的数据为计量数据，其中a可以是-∞，b可以是+∞，通常称这类数据是连续数据(Continuous Data)。这种类型的数据往往既可以取整数、小数、分数，有时候（虽然不是全部）还可以取负数。例如：长度、重量、温度、湿度、体积、误差、速度、时间、寿命等等。它的统计分析与连续随机变量（Continuous random variable）的分布有关。在MINITAB 统计分析功能中，这种数据是主要的分析对象，统计分析时，常用的参数和方法有：均值、标准差、t检验、方差分析、回归分析等。 ⑵计数数据（Enumeration Data）计数数据又称为定性数据或分类数据(Categorical Data)，是将观察单位按某种属性或类别分组计数，分别汇总各组观察单位后而得到的数据，其变量值是定性的，表现为互不相容的属性或类别。这类数据仅取数轴上有限个点或可列个点，一般只取非负整数，不取小数、分数，更不取负数。例如：某一单位面积内某一种缺陷的个数、一批产品中不合格品的个数、一个超市每天进入的人数、一个麦穗上的麦粒数等等。它的统计分析是与具有离散随机变量(Discrete random variable)的分布有关。在MINITAB的统计分析功能中，常采用非参数分析、2 χ检验、二项分布、超几何分布、泊松分布等统计方法。以上两种数据的分类是相对的，在某些情况下，两种数据可以互相转化。例如：当观察某一特定人群的年龄时，年龄这个变量是连续的计量值数据，但是在实际统计分析时，为了使统计分析简化，往往按年、月、日进行分类，就变成了计数数据。 ⑶等级数据(Ranked Data) 例如：对产品的质量情况进行分类，可以分为合格品、不合格品，或者分为一级品、二级品、等外品等等。在统计分析时这类数据常用比率、等级相关、非参数检验等统计分析方法。 ⑷有序数据（Ordinal Data）有序数据又称为有序分类数据（Ordinal Categories）。例如：评定某种酒或茶叶的品质时，只能评出一个顺序，又如布料和毛皮的手感程度等等。

考研复试前如何准备英语听力和口语

复试高分必备:考研复试前如何准备英语听力和口语英语听力和口语测试是研究生复试中的重要组成部分。从2005年起研究生初试中英语取消听力，英语听力和口语的考查放到复试中进行，英语听力和口语的分值要记入总分，考生对英语口语和听力一定要认真准备。推荐>> 1、听说能力涉及专业问题英语的复试基本围绕听力和口语展开。研究生复试的英语部分一般是由学校的公共英语或研究生公共英语教研室来考核。良好的英语听说能力是复试成功的保证。复试中对英语的听说能力考查比较多，有时候也会涉及一些专业性的问题。导师也大都比较在意自己弟子的英语水平。自我感觉上线的考生要开始温习自己的英语听力和口语了。 2、听力准备要提前预热据了解，英语听力部分，大多数学校都以现有的成型考试为参考。考生在准备听力复试的过程中，对于现有的成熟英语考试的听力部分一定要重视，比如六级听力、托福听力和雅思听力应该是复习的重点。在复习时可以有针对性地做一些六级、托福或雅思听力的试题。如果觉得做题太枯燥，收听一下英语新闻，看看迪斯尼的动画片，也是培养语感的好方法。另外，听英语广播和看英语电影也是提高英语听力口语的好方法，在参加复试前这段有限的时间里要尽快熟悉与考试相近的内容。考生大都考过六级听力，并不陌生，而托福听力又是四六级听力命题的基础，熟悉了四六级和托福听力；英语复试问题就不算太大。总之，在这段宝贵的时间里，要赶快做点预热的准备，主要是做点听力题，找找做题的节奏和感觉。 3、口语测试准备好话题对口语的考查，各个学校各不相同。有的学校制定了非常详细的标准和流程，甚至规定了每个老师发问的方式和时间；有的只是面试老师的自由发挥，成绩也基本上由面试老师主观判定。不管面试是否严格控制，徐老师都要提醒考生们对认真准备下面几个问题：一是自我介绍，如自己来自什么地方，毕业学校，所学专业，业余喜好，家庭基本情况等信息。二是做好用英语讲解自己专业的准备。口语测试时老师有可能要求你就本专业展开话题，考查你用英语讲解陌生概念的能力。因此考生对此要有所准备，先用笔头组织这些问题的要点，然后再以这些词组织语言。在阅读专业文献时，也要多积累一些专业方面的英语词汇。当然提问的问题不可能难度太高，比如What is business management？In your opinion,what is the most important element in business management等一些简单的提问。(编辑：Meliza)外资急行军，招聘最看重经验和外语能力，学好商务英语，成就高薪职位！要不你也来试试看?

应用Minitab进行测量系统分析

应用Minitab进行测量系统分析以及测量系统分析的主要内容。通过测量系统分析，控制测量系统的偏倚和波动，以便获得准确且精确的测量数据。1.3 重复性和再现性重复性(repeatability)是指在尽可能相同的、恒定不变的测量条件下，对同一测量对象进行多次重复测量所得结果的一致性。此时测量值的波动称为重复性，记为VE。重复性误差的产生只能是由测量仪器本身的同有波动引起的。再现性(reproducibility)也称为复现性或重现性，是指在各种可能变化的测量条件下，同一被测对象的测量结果之间的一致性，记为VA。其中，最普遍出现的重要的再现性是操作人员的变化对测量系统一致性的影响，即不同的操作人员用相同的仪器测量对同一测量对象进行测量时产生的波动。好的测量系统应具有良好的再现性，特别是由不同的人员使用同样的测量仪器对同一测量对象测量时的波动要小。1.4 测量系统分析的前提通常用分辨力、偏倚、稳定性、线性、重复性和再现性等评价测量系统的优劣，并用它们控制测量系统的偏倚和波动，以使测量获得数据准确可靠。一般说来，测量系统的分辨力应达到(即在数值上不大于)过程总波动的(6倍的过程标准差)的1／10，或容差(USL-LSL)的 1／10。测量系统的线性是指在其量程范围内偏倚是基准值的线性函数。对于通常的测量方法，一般，当测量基准值较小时(量程较低的地方)，测量偏倚会较小；当测量基准值较大(量程较高的地方)时，测量偏倚会较大。线性就是要求这些偏倚量与其测量基准值呈线性关系。为了衡量偏倚总的变化程度，引入了线性度(记为L)的概念，其量纲与Y量纲相同。其定义是过程总波动与该线性方程斜率的绝对值的乘积，即它表明在过程总波动的范围内测量值的偏倚波动(不是偏倚本身)的范围。当然，线性度越小则测量系统越好。稳定性通常是某个系统的计量特性随时间保持恒定的能力。一个可使用的测量系统必须具备

Minitab统计分析(上)

Minitab统计分析(上） Minitab介绍 1.Minitab是众多统计软件当中比较简单易懂的软件之一； 2.相对来讲，Minitab在质量管理方面的应用是比较适合的； 3.Minitab的功能齐全，一般的数据分析和图形处理都可以应付自如。Minitab与6 Sigma的关系1.在上个世纪80年代Motolora开始在公司内推行6 Sigma，并开始借助Minitab 使6 Sigma得以最大限度的发挥；2.6 Sigma的MAIC阶段中，很多分析和计算都可以都通过Minitab简单的完成；3.即使是对统计的知识不怎么熟悉，也同样可以运用Minitab 很好的完成各项分析。Minitab的功能 1.计算功能(1)计算器功能(2)生成数据功能(3) 概率分布功能(4)矩阵运算2.数据分析功能 (1)基本统计(2)回归分析(3)方差分析(4)实验设计分析(5)控制图(6)质量工具(7)多变量分析时间序列；列联表，非参数估计，EDA，概率与样本容量。3.图形分析(1)直方图 (2)散布图(3)时间序列图(4)条形图(5)箱图(6)矩阵图(7)轮廓图三维图，点图，饼图，边际图，概率图，茎叶图，特征图。课程内容安排1.由于时间有限，很多内容只是做简单的介绍；2.在两天的时间里，主要的课程内容安

排如下：Minitab界面和基本操作介绍数据的生成(Make Random Data)数据的生成结果生成有规律的数据 Select:计算>产生模板化数据>简单数集结果输出数据类型的转换(Change Data Type)Select: 数据> 更改数据类型> 数字到文本数据类型的转换结果数据的堆栈（Stack&Unstack）Select: 数据> 堆叠> 列数据的堆栈结果数据块的堆栈(Stack Blocks)Select: 数据> 堆叠> 列的区组数据块的堆栈结果转置栏（Transpose Columns）Select: 数据> 转置列转置结果连接（Concatenate）Select: 数据> 合并连接结果编码（Code） Select: 数据> 编码>数字到文本编码结果Minitab 之常用图形QC手法常用的图形如下：(1)特性要因图(2)控制图(参见SPC部分)(3)柏拉图(4)散布图(5)直方图(6)时间序列图特性要因图练习输入表中Select: 统计> 质量工具> 因果填好各项需要的参数柏拉图练习输入数据Select: 统计> 质量工具> Pareto 图结果输出练习下表为STS冷轧工厂ZRM不良现状,试做分析散布图练习输入数据 Select: 图形> 散点图输入参数输出图形直方图练习输入数据