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解释结果
“会话”窗口会分别显示每个中心的结果。在每个中心之内，可以在总计数列中找到延期、逾期和按时交货的数量。
• 东部出货中心的延期交货数 (8) 和逾期交货数 (9) 多。
• 中部出货中心的延期交货数 (6) 和逾期交货数 (6) 处于*二位。
• 西部出货中心的延期交货数 (3) 少，且没有逾期交货。
会话窗口输出中还包含每个中心的交货时间（天数）的均值、均值的标准误、标准差、小值和大值。这些统计量对于延期交货不存在。
比较两个或更多均值
假设检验是统计分析中常用的方法之一。Minitab 提供了许多假设检验，其中包括 t 检验和方差分析 (ANOVA)。通常，在您进行假设分析时，您假设一种初始声明为真，然后使用样本数据检验该声明。
假设检验包含两个假设（声明）：原假设 (H0) 和备择假设 (H1)。原假设是初始声明，且通常根据先前的研究或常识进行。备择假设是可以相信为真实的内容。
假设在**章中进行的图形分析以及上面的描述性分析，您猜想各出货中心之间的平均交货天数在统计意义上有显著差异。要验证这一点，请执行单因子方差分析，此分析检验两个或更多平均值的等同性。此外，还可执行 Tukey 多重比较检验，以查看哪个出货中心均值存在差异。对于此单因子方差分析，交货天数是响应，出货中心是因子。
执行方差分析
1. 选择统计 > 方差分析 > 单因子。
2. 选择所有因子水平的响应数据位于同一列中。
3. 在响应中，输入天数。在因子中，输入中心

运行序列 (C2) 指示收集数据的顺序。如果您不随机化设计，则标准序和运行序列是相同的。
在此示例中，由于您没有添加中心点，或将运行置入区组中，Minitab 会将 C3 和 C4 中的所有值设置为 1。您输入的因子将存储在 C5（订单系统）和 C6（包裹）列中。
注意
您可以使用统计 > DOE > 显示设计来在随机显示和标准顺序显示之间以及编码显示和未编码显示之间来回切换。要更改因子设置或名称，请使用 统计 > DOE > 修改设计。如果只需要更改因子名称，可以直接在工作表中输入这些名称。
将数据输入到工作表
执行试验并收集数据后，可将数据输入工作表中。
您测量的特征称为响应。在此示例中，您测量了准备出货订单所需的小时数。您可从此试验中获得以下数据：
14.72 9.62 13.81 7.97 12.52 13.78 14.64 9.41 13.89 13.89 12.57 14.06
1. 在此工作表中，单击 C7 的列名称单元格，然后输入小时数。
2. 在小时数列中，输入如下所示的数据。
您可以在任何列中输入数据，但包含设计信息的列除外。您也可以为试验输入多个响应，每列一个响应。
注意
要打印数据收集表单，请在工作表中单击并选择文件 > 打印工作表。验证是否选择了打印网格线。在试验期间，请使用此表单记录测量结果。
分析设计
在创建设计和输入响应数据之后，您可以根据这些数据拟合模型，并生成图形来评估效应。使用拟合模型和图形中的结果可以确定哪些因子对于减少准备出货订单所需的小时数至关重要。
拟合模型
由于此工作表包含因子设计，因此，Minitab 启用了DOE > 因子菜单命令、分析因子设计和因子图。在此示例中，您首先拟合了此模型。
1. 选择统计 > DOE > 因子 > 分析因子设计。
2. 在响应中，输入小时数。
3.单击项。验证 A:订单系统、B:包装和 AB 在所选项框内。 
在您分析设计时，总是使用项子对话框选择要包含在此模型中的项。您可以通过使用箭头按钮添加或因子和交互作用。使用这些复选框可将区组和中心点包含在此模型中。
4.单击确定。
5.单击图形。
6.在效应图下，选择Pareto和正态。

对数据进行汇总摘要
描述性统计量总结并描述数据的显著特征。使用 显示描述性统计量 可确定每个出货中心准时交货了多少书籍订单，有多少订单逾期，有多少订单开始时就出现订单延迟。
显示描述性统计量
1. 打开样本数据，出货数据.MTW。
2. 选择统计 > 基本统计 > 显示描述性统计量。
3. 在变量中，输入天数。
4. 在按变量分组（可选）中，输入中心状态。
对于大多数 Minitab 命令，只需完成主对话框就可以执行命令。您通常可以使用子对话框来修改分析或显示附加输出（如图形）。
5.单击统计量。
6.取消选中个四分位数、中位数、*三个四分位数、N 非缺失和N 缺失。
7.选中N 合计。
8．单击每个对话框中的确定。
注意
您在统计**对话框中进行的更改只会对当前会话产生影响。要更改将来会话的默认选项，请选择工具 > 选项。展开单个命令并选择显示描述性统计量。选择您要显示的统计量。当您再次打开统计**对话框时，它将显示您的新选项。
描述性统计量: 天数
中心 = 中部 的结果
统计量
均值标
变量  状态      总计数   均值    准误  标准差  小值  大值
天数  延迟订单       6      *       *       *       *       *
      迟到           6  6.431   0.157   0.385   6.078   7.070
      按时          93  3.826   0.119   1.149   1.267   5.983
中心 = 东部 的结果
统计量
均值标
变量  状态      总计数   均值    准误  标准差  小值  大值
天数  延迟订单       8      *       *       *       *       *
      迟到           9  6.678   0.180   0.541   6.254   7.748
      按时          92  4.234   0.112   1.077   1.860   5.953
中心 = 西部 的结果
统计量
均值标
变量  状态      总计数   均值    准误  标准差  小值  大值
天数  延迟订单       3      *       *       *       *       *
      按时         102  2.981   0.108   1.090   0.871   5.681
注意
“会话”窗口显示文本输出，您可以将文本输出发送到 Microsoft Word 和 Microsoft PowerPoint。有关将输出发送到 PowerPoint 的更多信息，请转到显示 Minitab 中的结果。

方差分析图形
解释方差分析图形
Minitab 可生成以下图形：
• 四合一残差图
• 区间图
• 单值图
• 箱线图
• Tukey 的 95% 置信区间图
您可以先检验残差图。然后，检验区间图、单值图和箱线图，以评估均值相等性。后，检验 Tukey 95% 置信区间图以确定统计显著性。
解释残差图
使用残差图（对许多统计命令都可用）来验证统计假设。
正态概率图
使用此图可以检测到非正态性。近似成直线的点表示残差呈正态分布。
直方图
使用此图可以检测到多个峰值、异常值和非正态性。查看正态直方图，该图近似对称且呈钟形。
与拟合值
使用此图可检测到非常量方差，缺失更高阶项和异常值。查看在零附近随机散布的残差。
与顺序
使用此图检测残差的时间相关性。检查此图可确保残差没有表现出明显的模式。
对于出货数据，四合一残差图表明没有违反统计假设。单因子方差分析模型对数据拟合得相当好。
注意
在 Minitab 中，可以在单的页面别显示每个残差图。
解释区间图、单值图和箱线图
检验区间图、单值图和箱线图。每个图形都指示交货时间随发货中心而异，这与上一章的直方图一致。东部发货中心的箱线图具有一个星号。星号标识异常值。异常值是交货时间**长的订单。
再次检验区间图。区间图显示每个均值的 95% 置信区间。将您的光标暂停在此图形上的点上方，以查看这些均值。将您的光标暂停在区间条上方，以查看 95% 置信区间。区间图显示西部发货中心具有短的均值交货时间（2.981 天），并且，置信区间为 2.75 到 3.22 天。
解释 Tukey 95% 置信区间图
Tukey 95% 置信区间图是用于确定可能的差异范围和评估这些差异的实际显著性的佳图形。Tukey 置信区间可显示以下配对比较：
• 东部出货中心均值减去中部出货中心均值
• 西部出货中心均值减去中部出货中心均值
• 西部出货中心均值减去东部出货中心均值
将指针悬停在在图形的点上可查看中估计值、高估计值和低估计值。东部减去中部的比较区间为 0.068 到 0.868。即，东部出货中心的交货时间均值减去中部交货中心的交货时间均值的区间为 0.068 到 0.868。东部出货中心交货所花的时间明显长于中部出货中心所花的时间。您可以类似地解释其他 Tukey 置信区间。并且，请注意零处的虚线。如果区间不包含零，对应的均值将显著不同。因此，所有交货中心的平均交货时间都显著不同。
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