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舉一個(gè)實(shí)際的例子:我們需要分析影響產(chǎn)品合格率波動(dòng)的主要原因，如何提出有效的改進(jìn)措施，并且已經(jīng)收集了相關(guān)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)記錄(圖1)。其中，合格率代表最終質(zhì)量結(jié)果，列有電流、潔凈度、厚度、設(shè)備、操作人員等。代表可能影響生產(chǎn)過(guò)程的變化因素。這種問(wèn)題在工作中很常見(jiàn)，而這恰恰讓統(tǒng)計(jì)分析工具大展身手?，F(xiàn)在，讓我們看看Minitab和JMP之間的分析差異。

首先用Minitab16版來(lái)分析一下。首先，確保這個(gè)問(wèn)題的響應(yīng)是一個(gè)連續(xù)變量，因子既有連續(xù)變量，也有離散變量。因此，我們需要使用方差分析和回歸的方法。從Minitab菜單中選擇，使用“統(tǒng)計(jì)>方差分析>單因素”和“統(tǒng)計(jì)>回歸>回歸”的方法，觀察各潛在因素對(duì)合格率的重要性，分析報(bào)告如圖2所示。從結(jié)果來(lái)看，操作員、電流和厚度可能是關(guān)鍵因素，而設(shè)備和清潔度可能不是。

而且Minitab的“統(tǒng)計(jì)>方差分析>一般線性模型”功能，可以對(duì)合格率與操作者、電流、厚度的關(guān)系建立多元回歸，從而確認(rèn)這些因素的重要性。根據(jù)圖3的分析報(bào)告發(fā)現(xiàn)，真正起作用的是操作者和電流，而厚度實(shí)際上并沒(méi)有起到顯著的作用。

用JMP 9版再分析一遍。這是同樣的問(wèn)題。因?yàn)槲覀兎謩e研究單個(gè)變量對(duì)響應(yīng)值(因子對(duì)響應(yīng))的影響，所以我們需要在JMP主菜單“分析>用X擬合Y”中分析這些因素。

然后和上面類似，通過(guò)多元回歸(同時(shí)考慮一個(gè)響應(yīng)值Y和多個(gè)因子X(jué))建立模型，可以在JMP主菜單的“分析>擬合模型”下實(shí)現(xiàn)。純統(tǒng)計(jì)層面的分析報(bào)告和Minitab里的類似，結(jié)論也是一樣的，我就不花篇幅展示了。最大的區(qū)別在于，JMP的分析報(bào)告包含許多圖形化的分析結(jié)果，這些結(jié)果對(duì)于解釋和交換分析結(jié)果并將其轉(zhuǎn)化為行動(dòng)非常有用。如圖4所示，預(yù)測(cè)描述符。

從圖中可以看出，操作者和電流對(duì)合格率的影響很明顯，而厚度對(duì)合格率的影響要小得多。此外，基于該模型，JMP還提供了一個(gè)蒙特卡羅模擬器，模擬因子的波動(dòng)將如何傳遞到響應(yīng)值，由于篇幅限制，此處不再贅述。

除了上面提到的主菜單選項(xiàng)，發(fā)現(xiàn)在JMP還有其他適合分析這個(gè)問(wèn)題的方法，比如“分析>分布”、“分析>建模>分割”、“分析>建模>神經(jīng)”等等。后兩個(gè)是專業(yè)的數(shù)據(jù)挖掘數(shù)據(jù)挖掘工具，解釋起來(lái)相當(dāng)冗長(zhǎng)。以相對(duì)最簡(jiǎn)單的“分析>分布”為例具體展開(kāi)。使用“分析>分布”獲得包含所有變量直方圖的窗口。好像用Minitab多走幾步就可以搞定。然而，這只是第一步。有趣的是，JMP制作的圖形可以動(dòng)態(tài)鏈接(如下圖所示，一個(gè)直方圖中高亮顯示的部分可以在其他直方圖中找到對(duì)應(yīng)的位置)。這對(duì)于我認(rèn)識(shí)的一些不太懂統(tǒng)計(jì)學(xué)，對(duì)數(shù)字不敏感的技術(shù)人員來(lái)說(shuō)特別有用。例如，從圖5可以看出，大于6的電流設(shè)置和操作人員1、2的操作是保證高合格率的重要條件，操作人員3可能需要培訓(xùn)。在Minitab中，每個(gè)圖形只能是獨(dú)立的，所以沒(méi)有辦法使用。

1.從基本統(tǒng)計(jì)工具的使用來(lái)看，Minitab和JMP都可以實(shí)現(xiàn)，它們的功能類似(這里不討論高級(jí)統(tǒng)計(jì)功能)。只有使用Minitab的人才需要具備一定的統(tǒng)計(jì)工具知識(shí)，否則可能不知道使用哪種統(tǒng)計(jì)方法；JMP的菜單設(shè)計(jì)更人性化(或者說(shuō)“笨”)，對(duì)統(tǒng)計(jì)一竅不通的人也能找到自己的出路。