保证正版_minitab软件安装教程
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产品描述

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正方形符号可标识显著项。订单系统(A)、包裹 (B) 和 OrderSystemPack (AB) 显著,因为其 p 值小于 α 值 0.05。
2.要查看 Pareto 图,请选择窗口 > 小时数的效应图。
Minitab 将在 Pareto 图中显示效应的。延伸到参考线之上的任何效应都很显著。订单系统 (A)、包裹 (B) 和 订单系统包裹 (AB) 都很显著。
使用存储的模型进行其他分析
您确定了包含显著效应的模型,并且 Minitab 将此模型存储在工作表中。响应列的标题中的复选标记指示已存储了一个模型,并且该模型是新的。将指针放在此复选标记上方,以查看此模型的摘要。
您可以使用存储的模型来执行其他分析,以更好地理解所得的分析结果。接下来,您可以创建因子图来确定佳因子设置,并且,您可以使用 Minitab 的预测分析来预测这些设置的小时数。
创建因子图
您可使用存储的模型创建主效应图和交互作用图,以可视化这些效应。
1. 选择统计 > DOE > 因子 > 因子图。
2. 验证变量订单系统和包装是否在选定框内。
3.单击确定。
解释因子图
因子图包含主效应图和交互作用图。主效应是两个水平的因子之间的均值响应的差异。主效应图显示 小时数的均值(使用这两个订单处理系统)和 小时数 的均值(使用包装过程)。交互作用图显示因子、订单处理系统和包装过程对响应的影响。由于交互作用意味着一个因子的效应与另一个因子的水平相关,因此,评估交互作用非常重要。
1. 要查看主效应图,请选择窗口 > 小时数的主效应图
每个点表示一个水平的因子的平均处理时间。水平中心线显示所有运行的平均处理时间。此图左侧面板指示使用新订单处理系统处理的订单所花的时间少于使用当前订单处理系统处理的订单所花的时间。此图右侧面板指示使用包装过程 B 处理的订单所花的时间少于使用包装过程 A 处理的订单所花的时间。
如果这些因子之间没有显著的交互作用,则主效应图会准确描述每个因子与此响应之间的关系。但是,由于交互作用显著,您还应该检查交互作用图。两个因子之间的显著交互作用可能会影响主效应的解释。
2. 选择 窗口 > 小时数的交互作用图,以使交互作用图处于活动状态。
交互作用图中的每个点都表示不同因子水平的组合情况下的平均处理时间。如果这些直线不平行,则此图指示两个因子之间存在交互作用。交互作用图指示使用新的订单处理系统和包装过程 B 处理的书籍订单所花的准备时间短(9 小时)。使用当前订单处理系统和包装过程 A 处理的订单所花的准备时间长(大约 14.5 小时)。由于包装过程 B 的直线斜率更陡,因此,您可以断定:在使用包装过程 B(而不是包装过程 A)时,新订单处理系统具有更大的效应。
根据试验的结果,您建议西部出货中心使用新订单处理系统和包装过程 B 来减少订单交货所花的时间。
预测响应
您确定了佳设置(存储在工作表的 DOE 模型中)。您可以使用存储的模型来预测这些设置的处理时间。
1. 选择统计 > DOE > 因子 > 预测。
2. 在订单系统下,选择新。
3. 在包装下,选择 B。
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Takeda 为了更地生产更多的此类药物,因此希望找到一种方法来提高生产过程中使用的细胞培养物的产出。为了实现这一点,研究人员需要了解哪些过程参数会影响细胞培养性能。
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提示
有关 Minitab 图形的更多信息,请转到帮助和操作步骤概述。在左侧的导航菜单中,单击图形。图形部分中的“操作步骤”包含有关如何创建和解释特定图形的信息。支持主题包含一般信息,如图形编辑和图形修订。
探测数据
在执行统计分析之前,首先应该创建能够显示数据重要特征的图形。对于出货中心的数据,您希望了解每个出货中心的平均交货时间以及每个出货中心内这些数据之间存在什么区别。您也可能要确定出货数据是否遵循正态分布,以便您可以使用标准的统计方法来检验均值是否相等。
创建组块式直方图
要确定出货数据是否服从正态分布,可以根据订购日期与交货日期之间的时间间隔创建一个组块式直方图。
1.如果从前一章继续,请转到步骤 2。如果不是从前一章继续,请打开样本数据集出货数据.MTW。
2.选择图形 > 直方图。
3.选择包含拟合,然后单击确定。
4.在图形变量中,输入天数。
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这三种药物又被称为“重组治疗”,这意味着它们是在不添加人或动物衍生物的情况下生产的。这些药物来源于生物技术生产,使用细胞培养。因此,药品具有高的安全性、纯度和有效性。
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