表格
单变量计数示例
1 打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未打开，请为变量“活动”设置值顺序 2 选择统计 > 表格 > 单变量计数。 3 在变量中，输入活动。
4 在显示下，选中计数、百分比、累积计数和累积百分比。单击确定。 输出 对话 结果
交叉分组表和卡方分析
包含三个类别变量的交叉分组表示例
打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未设置，请为变量“活动”设置值顺序 。 2 选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方。
3 在对于行中，输入性别。在对于列中，输入活动。在 对于层中，输入吸烟。 4 在显示下，选中计数。单击确定。 包含缺失数据的交叉分组表示例 1 2 3 4
打开工作表“眼睛颜色.MTW”。
选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方。
在对于行中，输入性别。在对于列中，输入眼睛颜色。
在显示项下，选中计数、行百分比、列百分比和总百分比。单击确定。
。
用交叉分组表和卡方更改表布局的示例 1 2 3 4
打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未设置，请为变量“活动”设置值顺序 选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方。
在对于行中，输入性别。在对于列中，输入活动 和吸烟。 在显示下，选中计数。单击确定。
。
使用交叉分组表和卡方进行卡方分析的示例 2 3 4 5
打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未设置，请为变量“活动”设置值顺序 。 选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方。
在对于行中，输入性别。在对于列中，输入活动。 在显示项下，选中计数。
单击卡方。选中卡方分析、期望单元计数和标准化残差 。依次在每个对话框中单击确定。
顺序数据的相联度量示例
1 打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未设置，请为变量“活动”设置值顺序 2 选择统计 > 表格 > 交叉分组表和卡方。 3 在对于行中，输入活动。 4 在对于列中，输入性别。 5 在显示项下，选中计数。 6 单击其他统计。
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7 在其他相联度量项下，选中顺序类别的一致性量度和顺序类别的相关系数 以上输出 对话 结果
1 2 3 4 5 6 打开工作表“民意调查.MTW”。
选择统计 > 表格 > 卡方拟合优度检验（单变量）。 在观测计数中，输入计数。 在类别名称中，输入政党。 选择特定比率，然后输入比率。 单击确定。
1 打开工作表“表示例.MTW”。
2 选择统计 > 表格 > 卡方检验（工作表中的双向表）。
3 在包含表格的列中，输入民主党人、共和党人和其他。单击确定。 描述性统计表格
表中数据显示的示例
1 打开工作表“脉搏 1.MTW”。
2 选择统计 > 表格 > 描述性统计量。 3 在对于行中，输入吸烟。
4 单击关联变量，然后输入脉搏 1 和脉搏 2。
5 在显示下，选中数据。在每个对话框中单击确定 含附加统计摘要的表格示例
1 打开工作表“表示例.MTW”。如果尚未打开，请为变量“活动”设置值顺序 。 2 选择统计 > 表格 > 描述性统计量。
3 在对于行中，输入性别。在对于列中，输入活动。 4 单击关联变量，输入身高 和体重。
5 在显示下，选中平均值、标准差和 N 非缺失。在每个对话框中单击确定。 会话窗口输出
含分类和关联变量摘要的表格示例
打开工作表“表示例.MTW”。
2 选择统计 > 表格 > 描述性统计量。
3 在对于行中，输入性别。在对于列中，输入吸烟。 4 单击类别变量，选中计数和行百分比。单击确定。 5 单击关联变量，然后输入脉搏。
6 在显示下，选中平均值。在每个对话框中单击确定。 含缺失数据的表示例 1 2 3 4
打开工作表“眼睛颜色.MTW”。
选择统计 > 表格 > 描述性统计量。
在对于行中，输入性别。在对于列中，输入眼睛颜色。 单击关联变量，然后输入重量。
5 在显示下，选中平均值和标准差。在每个对话框中单击确定。 EDA
简单箱线图示例
打开工作表“地毯.MTW”。
2 选择图形 > 箱线图或统计 > EDA > 箱线图。 3 在一个 Y 下，选择简单。单击确定。 4 在变量中，输入耐用性。单击确定。 显示字母值示例
1 打开工作表“脉搏.MTW”。 2 选择统计 > EDA > 字母值。
3 在变量中，输入脉搏 1。单击确定。 中位数平滑示例
步骤 1：执行中位数平滑
1 打开工作表“统计示例.MTW”。选择统计 > EDA > 中位数平滑。 2 在响应中，输入冲击。
3 在行因子中，输入头盔类型。在列因子中，输入位置。
4 在公共效应中，输入公因子效应。在行效应中，输入行效应。在列效应中，输入列效应。 5 选中残差。单击确定。 会话窗口输出
此版本的 MPOLISH 不显示任何结果。
存储结果并使用“显示数据”和“交叉分组表”。 步骤 2：显示公共效应、行效应和列效应 1 选择数据 > 显示数据。
2 在要显示的列、常量和矩阵中，输入公因子效应、行效应 和列效应。单击确定。 根状图示例
打开工作表“脉搏.MTW”。 2 选择统计 > EDA > 根状图。
3 在变量中，输入重量。单击确定。
试验设计
流程 计划 筛选 优化 验证
因子设计
建部分因子设计的示例
选择统计 > DOE > 因子 > 创建因子设计。
2 3 4 5 6 从因子数中，选择 6。 单击设计。
在框中的顶部，突出显示 1/4 部分的行。单击确定。 单击结果。选择汇总表、别名表、设计表、定义关系。 在每个对话框中单击确定。
创建划分区组的设计的示例（疫苗） 1 2 3 4 5 6
选择统计 > DOE > 因子 > 创建因子设计。 从因子数中，选择 5。 单击设计。
在框中的顶部，突出显示 1/2 部分行。 从区组数中，选择 4。单击确定。
单击结果。选择汇总表、别名表、设计表、定义关系。在每个对话框中单击确定。
指定生成元的示例
选择统计 > DOE > 因子 > 创建因子设计。 2 选择 2 水平因子（指定生成元 ）。 3 从因子数中，选择 3。 4 单击设计。
5 在设计框中的顶部，突出显示全因子行。此设计将作为基本设计。
6 单击生成元。在通过列出生成元将因子添加到基本设计中中，输入 D = AB 在每个对话框中单击确定。
创建含中心点的 Plackett-Burman 设计的示例 1 选择统计 > DOE > 因子 > 创建因子设计。 2 选择 Plackett-Burman 设计。 3 从因子数中，选择 9。 4 单击设计。
5 从次数中，选择 12。
6 在每个仿行的中心点数中，输入 3。
7 单击结果。选择汇总表和设计表。在每个对话框中单击确定。 创建含中心点的 Plackett-Burman 设计的示例 1 选择统计 > DOE > 因子 > 创建因子设计。 2 选择 Plackett-Burman 设计。 3 从因子数中，选择 9。 4 单击设计。
5 从次数中，选择 12。
6 在每个仿行的中心点数中，输入 3。
7 单击结果。选择汇总表和设计表。在每个对话框中单击确定。 选择 D 最优一般全因子设计的示例 1 打开工作表“因子响应优化器 2.MTW”。 2 选择统计 > DOE > 因子 > 选择最优设计。
E = AC。
3 在优化设计中的点数中，键入 32。 4 单击项。
5 在按顺序在模型中包括项中，选择 2。在每个对话框中单击确定。 增强 D 最优设计的示例
打开工作表“最优设计 2.MTW”。（已为您保存了设计列和指示符列 。） 2 选择统计 > DOE > 响应曲面 > 选择最优设计。 3 选择增强/改善设计，然后在框中输入优化点。 4 在优化设计中的点数中，键入 25。 5 单击项。在每个对话框中单击确定。 评估设计的示例 2 3 4 5 6
打开工作表“最优设计 3.MTW”。（已为您保存了设计列和指示符列 。） 选择统计 > DOE > 响应曲面 > 选择最优设计。 选择评估设计，然后在框中输入优化点。 单击项。
在包括以下项中，选择线性。 在每个对话框中单击确定。
分析因子设计
分析包含仿行和区组的全因子设计的示例 1 2 3 4
打开工作表“产量.MTW”（其中已为您保存了设计和响应数据）。 选择统计 > DOE > 因子 > 分析因子设计。 在响应中，输入产量。
单击图形。在效应图下，选中正态、半正态和 Pareto。依次在每个对话框中单击确定
打开工作表“产量.MTW”（其中已为您保存了设计和响应数据）。 2 选择统计 > DOE > 因子 > 分析因子设计。 3 在响应中，输入产量。
4 单击图形。在效应图下，选中正态、半正态和 Pareto。依次在每个对话框中单击确定。 分析因子设计 - 权重
统计 > DOE > 因子 > 分析因子设计 > 权重
分析变异性的预处理响应示例
为了分析响应的变异性，必须首先预先处理仿行响应以计算和存储标准差和仿行数。 1 打开工作表“产量标准差.MTW”。（已为您保存了设计和响应数据。） 2 选择统计 > DOE > 因子 > 预处理响应以分析变异性。
3 在用于分析的标准差下，选择计算每个响应列中的仿行。 3 在响应下的第一行中，输入产量。
4 在将标准差存储在下的第一行中，输入标准产量 以命名存储标准差的列。 5 在将计数存储在下的第一行中，输入新产量 来命名存储仿行数的列。单击确定
Minitab15使用实战教程
