为均值分析输入数据

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输入正态分布数据

如果您的数据服从正态分布，请完成以下步骤。

在此工作表中，密度是响应值，包含密度度量。分钟和强度是因子 1 和 2，可能解释密度度量中的差异。

如果您的数据服从二项分布，请完成以下步骤。

在响应中，输入包含每个样本中事件计数的列，例如缺陷品数。 Minitab 使用二项数据将每个样本的比率与总体比率进行比较。
在数据分布下，选择二项。
在样本数量中，输入每个样本中包含的观测值数。每个样本必须具有相同的观测值数。样本数量必须足够大，才能确保正态分布能够求二项分布的适当近似值，因为决策限基于正态分布。当 np > 5 且 n(1 − p) > 5（其中 n 是样本数量，p 是事件的比率）时，正态分布是足够的。

在此工作表中，管道为响应值。每行代表 100 个管道样本中有缺陷的管道数。例如，检查员在第一个样本中记录了 1 个有缺陷的管道，在第二个样本中记录了 6 个有缺陷的管道

如果您的数据服从 Poisson 分布，请完成以下步骤。

在响应中，输入要分析的 Poisson 数据的列。 Poisson 数据包含计数，如每个部件或样本的缺陷数量。Minitab 使用 Poisson 数据将每个样本的发生率与总体发生率进行比较。每个样本都应当具有相同的观测值数。样本数量必须足够大，才能确保正态分布能够求 Poisson 分布的适当近似值，因为决策限基于正态分布。当均值至少为 5 时，正态分布是足够的。
在数据分布下，选择Poisson。

在此工作表中，缺陷品是响应值。每行代表 50 部手机样本中的缺陷品数。例如，检查员在第一个 50 部手机样本中得出 2 个缺陷品，在第二个 50 部手机样本中得出 4 个缺陷品