Excel樞紐分析表協助整理有重複實驗數據作法

摘要：
正常的二因子有重複的因子設計，若欲借助Excel分析工具『雙因子變異數分析-重複試驗』進行實驗數據解析，如下圖1則輸入的數據表排列必須以的特定方式 -『每一樣本的列數( R)』來表示重複次數

1806 DOE的補充資料

實驗計畫法又稱實驗設計與解析，若有如更正或解釋等的需要將補充資料於下：

新增Excel樞紐分析表協助整理有重複實驗數據作法

--補充完畢--

設定格式化的條件以突顯重要資訊

適用: Excel 2016、2013、2010、2007、2003
設定格式化的條件或者自訂儲存格格式都可快速突顯試算表中的重要資訊，例如

	A	B	C	D	E
1	日期	檢查數	不良數	不良率	差異
2	2016/8/1	205	8	3.9%
3	2016/8/2	200	6	3.0%	↓0.9%
4	2016/8/3	250	22	8.8%	↑5.8%
5	2016/8/4	240	7	2.9%	↓5.9%
6

1 突顯重要資訊作法概念
除了數據佈署外，為達到以上目的之作法主要分二個階段：

一 將差異值E3:E4，設定格式化的條件：有二個條件
1. 當差異值大於0時以黃底色及黃字體，
2. 若小於等於0時以青色底藍字體表示
二 將差異值E3:E4，自訂儲存格格式：
差異值大於0，於數值前加上『↑』，否則加上『↓』。

2 詳細步驟如下：
1 差異欄公式：選取E3儲存格，輸入公式『=D3-D2』，右鍵複製E3到E4:E5區域
2 選取E3:E4，設定格式化的條件 – 第1條件：

1. 新增格式化的條件：[常用] > [設定格式化的條件] > [新增規則]
2. [新增格式化規則] > [使用公式來決定要格式化哪些儲存格]
3. 填入『編輯規則說明』中的『格式化在此公式為 True 的值』輸入公式：『=E3>0』(注意E3不加錢號，可用F4鍵)
4. 點選[格式]，[字型]>[色彩]方塊中選取[紅色]，[字型]>[填滿]>[背景效果]中指定背景色彩為黃色。
5. 點選 [確定]直到關閉對話方塊為止，完成後該格式已套用到E3~E5上。

3 選取E3:E4，設定格式化的條件 – 第2條件：

1. 新增格式化的條件：[常用] > [設定格式化的條件] > [管理規則]
2. [新增規則] > [使用公式來決定要格式化哪些儲存格]
3. 填入『編輯規則說明』中的『格式化在此公式為 True 的值』輸入公式：『=E3<=0』(注意E3不加錢號，可用F4鍵)
4. 點選[格式]，[字型]>[色彩]方塊中選取[藍色]，[字型]>[填滿]>[背景效果]中指定背景色彩為青色。
5. 點選 [確定]直到關閉對話方塊為止，完成後該格式已套用到E3~E5上。

4 將差異值E3:E4，自訂儲存格格式

1. 選取E3:E4，滑鼠右鍵點取[儲存格格式]
2. [數值]標籤下選[自訂]
3. [類型]填入『↑#.##0.0%;↓#.##0.0%』，完成後該格式已套用到E3~E5上。
註：Excel[自訂]語法規則：最多四個區段分別為正、負、零、文字
語法例[>0][紅色]#.##0.00%;[<=0][藍色]#.##0.00%]

Excel公式中位址的相對、絕對與混合參照

適用: Excel 2016、2013、2010、2007、2003

品管統計工作需要大量繁複、重複的計算，因此活用Excel的『公式』幫助完成複雜或重複的計算，Excel公式除了加減乘除等運算符號外，最重要的當然是參照的儲存格位址，若僅是一個單獨儲存格就很單純，但若需要複製公式到其他儲存格時的，就要特別注意複製後的位址是否符合所需要的參照。

用R解析DOE實驗數據令人驚豔

以Excel工作表05的2^4 四因子完整因子設計為例說明R的解析過程

R language安裝紀錄

 

1 下載免費的R語言軟體

1) R語言官網 https://www.r-project.org/ 目前版本是v3.2.2，可到鏡站(CRAN Mirror)下載

迴歸式Coded units還原為Uncoded units的公式

多因子2水準的因子設計的實驗數據解析多採用迴歸分析方式來解析，尤其在有重複的實驗設計或RSM場合，迴歸分析所得的迴歸式可以用來進行預測，但迴歸分析的解析過程，諸如Minitab、JMP等統計軟體會在迴歸分析前，先將因子的水準數值轉換為Coded unit，並顯示以Coded unit計算得到的迴歸模型的ANOVA表與母迴歸係數的檢定表，最後才顯示用Uncoded Units的迴歸式，當以Excel進行此類迴歸分析時，為了方便計算，也仍舊要先採用Coded unit進行迴歸分析得到Code units的迴歸係數，最後再利用本文的公式將迴歸式的係數轉換為Uncoded units係數。

Minitab計算Curvature項的F值令人質疑有Bug?

在一個2²全因子設計加上5個中心點共9個Runs的實驗，以Minitab(R17)進行數據解析，目的是想發現是否彎曲，若有則一次式模型不適用，而將進行RSM實驗改為二次式模型。

用Excel作DOE –一因子實驗配置後的檢討

DOE的三個法則 – 1重覆 2隨機 3Blocking(區組、區集、集區)，當實驗配置完成應充分考慮一下有關DOE三法則是否符合問題

用Excel作DOE – 一因子實驗配置

雖然一因子的實驗配置很單純，但要自己安排也需要動一下腦筋，雖然Minitab有DOE功能，但缺乏單因子實驗配置的選項(或許我未發現)，最多只能倚靠Calc > Make Patterned Data如此半自動化，還是JMP強，使用Custom Design可以做好，但因授課需要還是動手用Excel來做

計數值型量測系統Gage R&R分析方法

計數值型量測系統Gage R&R分析步驟：

1301-田口品質工程相關資料

田口品質工程相關補充資料

[教程]Minitab繪製圖形中數據標籤小數位數的控制方法

Minitab要控制小數位數的控制方法，似乎只能在 Editor > Format Column > Numeric 下對欄位數值小數位數(Decimal places)加以控制，但在繪製諸如Boxplot等統計圖表時，若需要添加數據標籤以顯示某些統計量(如平均值等)，Minitab常顯示過多的小數位數，此時有控制小數位數的必要。

用Excel繪製因子效果圖表

實驗計畫法或田口品質工程實驗實施後，初步解析實驗數據通常是以圖表探索實驗數據內容，一般最常使用的圖表是因子效果圖表，主要包括因子主效果圖、交互作用圖與Cube plot 等，主效果圖、交互作用圖可用Excel簡單繪製且有各種型態，本文記錄筆者個人繪製方法。

假設檢定與檢定力(3)- 檢定方法

假設檢定的不同型態做法

1 臨界值檢定法(critical value test)

假設檢定與檢定力(2)- 基本原理

1 統計假設的基本原理
若一充填製程其管制的品質特性重量為常態分配，為了解釋檢定方法此處『已知』該製程的參數，平均值μ=100.0 kg，標準差σ=3.0 kg(實務上平均值與標準差應為未知且只能用數據推估)，今若因設備維修換了一個控制器，隨機抽樣9個樣本計算得到平均值為102.5，試問製程平均是否變大? 為了簡化與聚焦於檢定原理，此處假設標準差不會因改換控制器而改變。

假設檢定與檢定力(1)

1 統計假設檢定(hypothesis testing)

在DOE比較實驗中，例如工程師認為製程溫度若由現有100度提高到110度，應該可以提高產量(研究的假設)，因此擬定實驗計劃以提供足夠證據證實工程師的主張，此時證實工程師主張的方式有二

DOE確定關鍵因子的方法

1 何謂實驗
當主張或懷疑因子(factor) x可能會影響到系統(Process)的響應(response) y時，吾人需要進行一些試驗以證實或釐清這項主張，因此有計劃地改變因子x的設定條件進行實驗，比較改變前後的響應y有無不同結果，其差異稱為效應(effect)，藉由統計假設檢定來證實該因子具有影響力與影響程度。

確定關鍵因子-迴歸顯著性檢定法

1 實驗結果數據

確定關鍵因子-ANOVA法

1 實驗結果數據