MINITAB for Six Sigma I Introduction MINITAB Mini

MINITAB for Six Sigma

I. Introduction MINITAB = Mini + Tabulator = 작은 + 계산기

I. Introduction Minitab Windows 구 성 Menu bar Tool bar Session Window Data Window

I. Introduction Data Windows Toolbar Print Worksheet Save Project Open Project Insert Cells Insert Rows Find Next Find Insert columns Move Columns Close All Graphs Cut Help Cancel Copy Project Manager Next Brushed Rows Paste Current Data Window Previous Brushed Rows Undo Session Window Clear Cells Edit Last Dialog

I. Introduction Session Windows Toolbar Print Session Windows Next Command Previous Command

I. Introduction Project Manager Show Design Show Related Documents Show the Report Pad Show History Show Session Folder Show Worksheets Folder Show Graphs Folder Show Info Projects Manager는 MINITAB Release 13의 새로운 기능으로서 사용자가 MINITAB Window를 효율적으로 운영할 수 있도록 도와 주는 도구 메뉴 (Tool Bar)

I. Introduction File Menu Edit Menu

I. Introduction Manip Menu Calc Menu Stat Menu

I. Introduction Graph Menu Editor Menu Window Menu Help Menu

II. Data Manipulation 언스택형 자료 만들기 • Stack Data Unstack Data Unstack 대상 컬럼 선택 데이터 구분을 위한 첨자가 들어 있는 컬럼 선택 Manip > Unstack Columns. . .

II. Data Manipulation 스택형 자료 만들기 • Unstack Data Stack Data Manip > Stack Columns. . .

III. Basic Statistics 기술 통계량 구하기 Stat > Basic Statistics > Display Descriptive Statistics 분석하고자 하는 열 선택

IV. Graphical Analysis 특성 요인도(Causes and Effect Diagram) Stat > Quality Tools > Cause-and-Effect. . . Label 란의 내용을 원 인의 대항목 이름으로 변경 4 M+1 E의 각 요 소를 별도의 열 에 입력

IV. Graphical Analysis 산점도(Scatter Plot) Graph > Plot. . . Y축 인자 선택 X축 인자 선택

IV. Graphical Analysis 다변량 차트(Multi-Vari Chart) Stat > Quality Tools > Multi-Vari chart. . . 반응인자(Y) 선택 입력인자(X) 선택 최대 4개까지 선택

IV. Graphical Analysis 기술 통계량과 그래프 - Graphical Summary Stat > Basic Statistics > Display Descriptive Statistics Graphical Summary 선 택

V. Test of Hypothesis 분석 단계의 도구 - 데이터 종류에 의한 분류 Y 연속형 Histogram Run Chart 연속형 Matrix Plot Scatter Plot GLM X Histogram Run Chart Pareto 이산형 Box Plot Dot Plot Multi-Vari t-Test Regression t-Test ANOVA GLM 이산형 Run Chart Binary Logistic Regression Run Chart Chi-Square Pareto Binary Logistic Regression

V. Test of Hypothesis 정규성 검정 - Normality Test Stat > Basic Statistics > Normality Test. . . 인자 선택 정규성 검정 종류 선택 P-value가 유의수준( =0. 05) 보다 작으므로 귀무가설(H 0) 기각

V. Test of Hypothesis 연습 문제 - 정규성 검정 • 문제 “Supp 2” 데이터에 대해 정규성 검정을 하시오. • 파일 Camshaft. mtw Stat > Basic Statistics > Normality Test. . .

V. Test of Hypothesis t-검정 (t-Test) Stat > Basic Statistics > 2 Sample t. . . Stack 형태의 자료 Unstack 형태의 자료 두 집단의 산포가 같으면 Check! P-value가 유의수준 ( =0. 05)보다 작으므로 귀무가설(H 0) 기각

V. Test of Hypothesis 쌍체 비교(Paired t-Test) Stat > Basic Statistics > Paired t. . . P-value가 유의수준 ( =0. 05)보다 작으므로 귀무가설(H 0) 기각

V. Test of Hypothesis 카이 제곱 검정 (Chi-square Test) Stat > Tables > Chi-Square Test. . . P-value가 유의수준 ( =0. 05)보다 크므로 귀무가설(H 0) 채택 “독립적이다. ”

V. Test of Hypothesis 분산 분석(ANOVA; Analysis Of Variance) Stat > ANOVA > One-way… Stat > ANOVA > One-way(Unstacked). . . P-value가 유의수준 ( =0. 05)보다 작으므로 귀무가설(H 0) 기각 “적어도 하나는 평균이 다르다.