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 Tutorials 教學課程, 了解如何使用 Minitab 各項功能。而在Help 協助 > StatGuide 統計指南中, 則對於輸出的結果有詳細的解釋說明:
DOE > Factorial > Create Factorial Design
建立因子設計 > 匯總
因子設計允許同時研究許多因子對某製程可能具有的效應。執行實驗時，同時改變多個因子水準而非一次一個可以大大節省時間和成本，並且可以研究因子之間的交互作用。交互作用是許多製程中的驅動力。如果不進行因子實驗，則可能一直檢測不到重要的交互作用。
使用 Minitab 的「建立因子設計」功能可以建立：
· 兩水準全因子設計
· 兩水準部分因子設計
· 包含難改因子的兩水準裂區設計
· Plackett-Burman 設計
· 廣義全因子設計
資料描述
Minitab 的「建立因子設計」功能產生工作表資料，因此並非以資料集開始。StatGuide 的本節圖示為下述情況建立設計的製程。
兩水準因子設計和 Plackett-Burman 設計
一家建築材料製造商正在開發一種新型建築絕緣產品。他們要研究四個認為影響絕緣強度（強度）的因子。這四個因子是：
· 材料類型（材料）
· 注塑溫度（注塑溫度）
· 注塑壓力（注塑壓力）
· 冷卻溫度（冷卻溫度）
兩水準裂區設計
一家傢俱公司希望檢定用於製作院子內用傢俱的木材的防水性。公司希望檢定兩種木材預處理方法和兩種類型的著色劑。實驗人員對每塊板材採用一種預處理方式，將板材切成 2 塊，然後對每塊板材放上著色劑。 預處理是一種難改因子。
廣義全因子設計
一家金屬供應商正在開發一種加入到發動機生產製程中的新零件。他們要研究三種表面塗層（表面塗層）和三種合金（合金）對新零件耐腐蝕性（抗腐）的影響。
建立因子設計 > 兩水準全因子設計 - 匯總表格
預設情況下，Minitab 為已經建立的全因子設計顯示匯總表格。使用此匯總表格驗證是否已經建立預期的設計。
輸出範例
全因子設計
因子: 4 基本設計: 4, 16
試驗數: 16 複製: 1
集區: 1 中心點（合計）: 0
集區產生器:複製
全部項均不混雜。
解釋
對於絕緣實驗，研究人員建立了具有下列特徵的兩水準全因子設計：
· 4 個因子。
· 16 個試驗。
· 未劃分集區（集區 = 1）。
· 根據有 4 個因子和 16 個試驗的基本設計建立。
· 無複製（複製 = 1）。
· 無中心點（中心點數 = 0）。
由於這是全因子設計而非部分因子設計，因此全部項均沒有別名。
建立因子設計 > 兩水準部分因子設計 - 匯總表格
預設情況下，Minitab 為已經建立的部分因子設計顯示匯總表格。使用此匯總表格驗證是否已經建立預期的設計。
輸出範例
部分因子設計
因子: 4 基本設計: 4, 8
含集區的解析度:
IV
試驗數: 8 複製: 1 實施部分: 1/2
集區: 1 中心點（合計）: 0
解釋
對於絕緣實驗，研究人員建立了具有下列特徵的兩水準部分因子設計：
· 4 個因子。
· 8 個試驗。
· 未劃分集區（集區 = 1）。
· 根據有 4 個因子和 8 個試驗的基本設計建立（基設計 = 4, 8）。
· 無複製（複製 = 1）。
· 無中心點（中心點數 = 0）。
· 解析度 IV。在解析度 IV 設計中，沒有主要效應以任何其他主要效應或二因子交互作用為別名。二因子交互作用互相為別名。
· 1/2 部分設計。在 1/2 部分設計中，只為全設計中 1/2 的實驗建立資料。對於絕緣資料，實驗者計畫僅為可能的 16 個試驗中 8 個試驗採集資料。此設計經常稱為 2 設計。
建立因子設計 > 兩水準部分因子設計 - 設計產生器
設計產生器確定如何從試驗的全集中選擇部分或子集。
輸出範例
設計產生器: D = ABC
別名結構
I + ABCD
A + BCD
B + ACD
C + ABD
D + ABC
AB + CD
AC + BD
AD + BC
解釋
對於絕緣實驗，使用產生器 D = ABC 構建的 (2**4-1) 設計如下所示。
表格中的 - 和 + 符號分別表示低因子設定和高因子設定。要確定因子 D 的設定，只須將因子 A、B 和 C 的符號相乘。範例，在設計的首個試驗中，A x B x C = (-)(-)(-)
= -。因此，對於實驗的首個試驗，要將因子 D 設定為低設定。
建立因子設計 > 兩水準部分因子設計 - 別名結構
進行部分設計時，某些效應互相混雜。也就是說，無法分別估計全部效應。範例，如果因子 A 與三因子交互作用 BCD 混雜，則
A 的估計效應也包含全部因 BCD 交互作用而產生的效應。混雜的效應稱為「有別名」。別名結構描述設計中發生的混雜。
輸出範例
設計產生器: D = ABC
別名結構
I + ABCD
A + BCD
B + ACD
C + ABD
D + ABC
AB + CD
AC + BD
AD + BC
解釋
對於絕緣實驗，下列效應將混雜：
· 每個主要效應（A、B、C 和 D）都與三因子交互作用混雜。
- 因子 A 與 BCD 交互作用混雜，顯示為 A + BCD
- 因子 B 與 ACD 交互作用混雜
- 因子 C 與 ABD 交互作用混雜
- 因子 D 與 ABC 交互作用混雜
· 每個雙因子交互作用都與另一個雙因子交互作用混雜。
- 交互作用 AB 與 CD 交互作用混雜
- 交互作用 AC 與 BD 交互作用混雜
- 交互作用 AD 與 BC 交互作用混雜，顯示為 AD + BC
建立因子設計 > 兩水準裂區設計
- 匯總表格
預設情況下，Minitab 為已經建立的兩水準裂區設計顯示匯總表格。使用此匯總表格驗證是否已經建立預期的設計。
輸出範例
全因子裂區設計
因子: 2 整圖: 6
難以改變的因子: 1 每個整圖的試驗次數: 2
試驗數: 12 整圖複製數: 3
集區: 1 子圖複製數: 1
難以改變的因子數: A
整圖產生器: A
全部項均不混雜。
解釋
對於防水性實驗，研究人員建立了具有下列特徵的兩水準全因子裂區設計：
· 2 個因子（其中 1 個是難以改變的因子）
· 2 個實驗/整圖
· 6 個整圖
· 12 個實驗
· 3 個複製
· 未劃分集區（集區 = 1）
由於這是全因子設計而非部分因子設計，因此全部項均沒有別名。
建立因子設計 > Plackett-Burman 設計 - 匯總表格
預設情況下，Minitab 為已經建立的 Plackett-Burman 設計顯示匯總表格。使用此匯總表格驗證是否已經建立預期的設計。
輸出範例
Plackett-Burman 設計
因子: 4 複製: 1
基礎次數: 12 總試探數: 12
基礎集區: 1 合計集區數: 1
解釋
對於絕緣實驗，研究人員建立了具有下列特徵的 Plackett-Burman 設計：
· 4 個因子。
· 12 個試驗。
· 根據有 12 個試驗的設計建立（設計 = 12）。
· 無複製（複製 = 1）。
· 未劃分集區（集區 = 1）。
建立因子設計 > Plackett-Burman 設計 - 設計表格
可以有選擇地為已經建立的 Plackett-Burman 設計顯示設計表格。此表格顯示了每個設計點處每個因子的實驗條件或設定。
執行實驗時，請使用所顯示的順序來確定每個實驗的條件。表格中的 - 和 + 符號分別表示低因子設定和高因子設定。
輸出範例
設計表格（隨機化）
試驗 集區 A
B C D
1 1
+ + - +
2 1
- - - -
3 1
+ - - -
4 1
+ + + -
5 1
+ + - +
6 1
+ - + -
7 1
- - - +
8 1
- + - -
9 1
- - + +
10 1 +
-
+ +
11 1
- + + -
12 1
- + + +
解釋
範例，在實驗的首個實驗（實驗 = 1）中，要將因子 A 設定為高
(+)、將因子 B 設定為高 (+)、將因子 C 設定為低 (-) 以及將因子 D 設定為高 (+)，然後量測反應。
建立因子設計 > 廣義全因子設計
- 匯總表格
預設情況下，Minitab 為已經建立的廣義全因子設計顯示匯總表格。使用此匯總表格驗證是否已經建立預期的設計。
輸出範例
多水準因子設計
因子: 2 複製: 2
基礎次數: 9 總試探數: 18
基礎集區: 1 合計集區數: 2
水準數: 3, 3
解釋
對於金屬零件實驗，研究人員建立了具有下列特徵的廣義全因子設計：
· 2 個因子。
· 基本試驗數為 9，總試驗數為 18。
· 每個因子有 3 個水準（因子水準 = 3, 3）。
· 2 個複製。
· 2 個集區（對複製劃分集區）。對於廣義全因子設計，唯一的集區選項為「對複製劃分集區」，這意味著將各個複製置於不同集區。對於金屬零件實驗，有兩個複製，因此只能有兩個集區。
DOE > Factorial > Create Factorial Design > more
什麼是全因子設計？
在全因子實驗中，以全部實驗因子水準的組合量測反應。每個因子水準的組合表示將進行反應量測的條件。每個實驗條件稱為「試驗」，每個量測值稱為觀測值。
Minitab 提供兩種類型的全因子設計：
· 兩水準全因子設計
· 廣義全因子設計
下圖顯示二因子設計和三因子設計。圖上的點表示進行的實驗試驗：
什麼是部分因子設計？
在全因子實驗中，以全部因子水準的組合量測反應，這樣會導致過多的試驗。範例，有 6 個因子的兩水準全因子設計需要 64 個試驗；有 9 個因子的設計需要 512 個試驗。要將時間和成本降到最少，可以使用排除某些因子水準組合的因子設計。排除一個或多個水準組合的因子設計稱為部分因子設計。Minitab 最多為 15 個因子產生兩水準部分因子設計。
部分因子設計對因子篩選非常有用，因為它們將試驗數減少到可管理的數量。所執行的試驗是從全因子設計中所選的子集或部分。並不試驗全部因子水準組合時，某些效應將混雜。混雜的效應無法分別估計，因而稱為「有別名」。Minitab 顯示指定混雜樣式的別名表格。由於某些效應混雜而無法與其他效應相區分，因此必須仔細選擇部分才能獲得有意義的結果。選擇要使用的「最佳部分」經常需要在調查的基礎上瞭解產品或工藝的專業知識。
什麼是部分？
所建立的全因子設計的一部分。假設一個實驗，其中要考慮五個因子，每個都有兩個水準，但是無法負擔試驗全部 32 個處理組合 (2**5 = 32)。可以選擇試驗全設計的 1/2 部分（16 個試驗）或 1/4
部分（8 個試驗）。
預設情況下，Minitab 將產生主要部分。可以透過在「選項」子對話框中輸入部分編號來指定所需的部分。
什麼是 Plackett-Burman 設計？
Plackett-Burman 設計是解析度 III 級別的兩水準部分因子設計，經常用於研究主要效應。在解析度 III 設計中，主要效應與雙因子交互作用相混雜。
Minitab 最多為 47 個因子建立 Plackett-Burman 設計。每個設計都以試驗數（從 12 到 48，並始終為 4 的倍數）為基礎。因子數必須少於試驗數。
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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