Minitab测量系统分析：连续性与离散型案例研究

该资源是一份关于Minitab在数据分析实战中的应用，特别是测量系统分析的详细教程，共有71页。文档包含了连续性、离散性和正态性测定以及工序能力分析等多个案例。 1. **测量系统分析 - 连续性案例**：通过gageaiag.Mtw案例，展示了3个操作员对10个部件进行两次测试的结果。分析发现测量值受到操作员和部件变动的影响。对于部件10，不同操作员间的测量结果存在显著分歧，但所有数据点都在管理界限内，表明系统在一定范围内是稳定的。主要变动原因归于部件本身的差异。 2. **测量系统分析 - 离散型案例**：分为名目型(gage名目.Mtw)和顺序型(散文.Mtw)。在名目型案例中，针对30个部件的测试显示，检查者1和检查者3需要进一步的教育或训练，因为他们的一致性判断与标准有较大差异。顺序型案例中，张四、张一和张五的表现同样指出需要改善检查者的训练和一致性。 3. **正态性测定**：在测定工序能力之前，通常需要验证数据是否符合正态分布。一个案例(P=0.022)表明数据不服从正态分布，可能是由于数据分层混淆或群间变动大。 4. **工序能力分析 - 连续型**：以Camshaft.MTW为例，讲解了短期和长期工序能力的计算。当平均值等于目标值时，Cp=Cpm；若不相等，则Cp>Cpm。通过历史均值(Zst)和无历史均值(Zlt)来评估工序能力，Zshift用于衡量偏移程度。 5. **工序能力分析 - 离散型**：在bpcapa.MTW案例中，涉及二项分布和Poisson分布的Zst计算。缺陷率可以通过Zlt和样本大小的关系来估计，并通过Zst确定过程性能。例如，预期不良率为226427 PPM，Zlt=0.75，进而得出Zst。 6. **图形分析**：如A—Graph（坐标图）和Histograpm（直方图）工具，用于通过数据的形态确认其是否符合正规分布，这对于理解数据的分布特征和进行后续分析至关重要。 这份Minitab实例教程涵盖了测量系统分析的关键方面，包括连续数据和离散数据的处理，以及正态性和工序能力分析，为实际的数据分析工作提供了详细的指导。