有學過6
sigma的同學, 一定知道 Minitab這套軟體, 因為它把6 sigma實用化了. 過去 Minitab 並沒有中文版, 但對岸有人將它漢化後, 官方也出簡體中文版, 使用簡體中文版會比英文版更friendly, 但畢竟兩岸語文還是有差異, 尤其專有名詞上的差異更讓人難以適從, 例如常態分配 v.s. 正态分布; 品質 v.s. 质量; 巨集 v.s. 宏; 變異數分析
v.s.方差分析; 進階 v.s. 高级…
官方目前沒有繁體中文版.~可惜! 希望 Minitab TWN公司能早日完成繁體中文版的 Minitab. ~期待!
先前談到Assistant
助手, 可幫助我們選擇正確工具進行分析, 並告訴我們如何解釋結果. 現在更進一步, 我們可透過Help 協助
> Tutorials 教學課程, 了解常用統計功能的”用途”;”資料”;”操作步驟”,同學可利用minitab所附範例, 熟悉此功能的操作, 至於輸出的解釋, 後面會在Help 協助 > StatGuide 統計指南 中討論.
Basic Statistics > Normality Test > Uses
用途: 常態性檢定
用法 1： 確定您的資料是否遵循常態分布
一名研究人員希望研究噴氣發動機的某個關鍵零件的鑄造製程。
由於需要使用常態分布資料（如，能力分析）的檢定在與非常態資料結合使用時會產生誤導性結果，因此，該研究人員需要確保資料遵循常態分布。
通常，統計製程都會假定資料來自常態分布。
儘管許多檢定不使用常態資料也可以正常工作，但在某些情況下，使用非常態資料會產生誤導性結果。 請使用常態性檢定來確定資料是否遵循常態分布。
Basic Statistics > Normality Test > Data
資料: 常態性檢定資料
常態性檢定的資料要求
需要什麼類型的資料？
資料必須為數值。
範例：
在機場安檢站的等待時間
一家書店的月收入
一家本地餐館的牛排重量
北極的日平均溫度
我的工作表的外觀如何？
必須提供一欄數值資料。
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C1
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長度
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1
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5.09
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2
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6.10
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3
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5.54
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4
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3.02
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5
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6.89
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6
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5.74
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Basic Statistics > Normality Test > How To
操作步驟: 在 Minitab 中執行常態性檢定
如何使用 Minitab 執行常態性檢定的描述
方案
一位營養學家隨機選擇了 13 瓶食用油樣本，以便確定飽和脂肪的平均百分比是否不同於宣傳的 15%。
以前的研究表明，總體標準差為 2.6%。 單樣本 Z 檢定似乎適用，但需要驗證常態性假設。
選擇適當的分析方式
該營養學家必須驗證資料是否為常態資料，因此她使用常態性檢定。
1.
開啟工作表“脂肪.MTW”。
2.
選擇統計 > 基本統計量 > 常態性檢定。
輸入資料
輸入一欄資料以檢定常態性。
1.
在變數中，輸入'脂肪含量'。
2.
點擊確定。
指定選項
此常態性檢定無需進一步修改，但您可以選擇其他選項。
使用主對話框繪製參考線並選擇其中一種常態性檢定。
（無需任何操作）
解釋輸出
現在應該做些什麼？
有關如何解釋此分析結果的指導資訊，請參見 StatGuide。
詳細資訊請到官方網站進一步了解: http://www.minitab.com.tw/
和 http://www.minitab.com/
聲明: 本文純粹學術性研討, 內容所提及任何關於 Minitab 專有創作文字, 圖像與架構…等皆屬Minitab Inc. 版權所有, 嚴禁商業上轉貼使用.
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