JMP基础操作PPT课件

《JMP基础操作PPT课件》由会员分享，可在线阅读，更多相关《JMP基础操作PPT课件（90页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、Basic JMP OperationTrainer:林建榮、陳志遠、黃士育統計小組統計小組日月光半導體日月光半導體Ver.1-Shihyu Huang05/18/2005日月光集團版權所有日月光集團版權所有 Copyright are reserved by ASE Group.No part of this publication may be copied without the permission.Page 2JMP 簡介簡介參考網址：參考網址： JMP 是由SAS公司所開發出來的統計套裝軟體，但它並不是SAS System的一部份，JMP 在某些方面類似SAS/Insight這個模

2、組，但卻有不同的架構及功能，某些方面仍採用SAS的一些函數，例如：線性代數及機率的運算等等SAS公司於推出JMP第一個版本至今，經過不斷地改版修正於正式推出。JMP功用：JMP的主要任務就是協助使用者進行資料的分析與研究，透過滑鼠的點選操作及簡單的資料匯入方式，並利用動態的統計圖形呈現，以了解資料的分佈型態及相關性，提供訊息並協助使用者作決策。若統計軟體之使用性愈便利，使用者就能以更多的時間在所要處理分析的問題解決上，而減少工具的操作與使用時間，另外，動態的圖形操作方式，能讓使用者以各種不同的角度去切入了解，多方面的嘗試以發現意想不到的答案。Page 3Table of Contents目的（

3、目的（Purpose）上課基本知識及工具上課基本知識及工具(Basic Tool)介面簡介（介面簡介（Introduction）基本功能介紹（基本功能介紹（JMP Data Table）彙整資料功能（彙整資料功能（Summarize Data）QC手法功能（手法功能（Applications for QC tools）IEE統計手法（統計手法（Intel Core Statistic Method)Page 4課程目的課程目的本課程為針對需要使用 JMP 從事統計分析的專業人士（PD、PE、QA、RD），藉由循序漸進的實際操作來熟悉其類似 Windows 介面的操作模式、加速並簡化資料分析、報

4、告的工作。本課程學習範圍包括了資料表的認識、工具列的使用，QC手法之工具使用及檢定分析，為基礎入門之課程，其他較艱深如DOE、Time Series、Survival之使用操作，則不在本課程學習範疇中。Page 5上課基本知識及工具上課基本知識及工具基礎統計知識(Basic Statistic Knowledge，Descriptive Statistic、Regression、ANOVA)JMP Statistic Analysis Software。筆記型電腦或桌上型個人電腦。Page 6Introduction-1Menu BarTool Bar請開啟JMP Sample Data路徑：

5、nC：Program FilesSAS InstituteJMP4Sample DataBig ClassPage 7Introduction-2Data TableColumns PanelRow PanelTables PanelPage 8Introduction-3Report WindowPopup menuDisclosure buttonPage 9JMP Data Table新增刪除Columns、RowsKey in dataColumn 屬性、RoleEntering dataFind&ReplaceCopy data from Excel to JMP Copy data

6、/reports from JMP to Excel Open excel file(*.xls)by JMP為何我的版面配置不同?n調整 Preferences&Tool BarsPage 10新增刪除新增刪除Columns、RowsMenu bar，ClickDouble Click onPage 11Column屬性屬性2.選擇選擇Column屬性屬性Data Type、Modeling Type等連續型次序型名義型Page 12Exclude HideExclude：n圖表上不會顯示（Point），JMP將排除後再進行數據分析，因此Means、Std Dev.會改變。Hide：n圖表上

7、不會顯示（Point），但數據分析不變，因此Means、Std Dev.仍相同。Page 13Column Role 變數的角色（變數的角色（Y：依變、：依變、X：自變）：自變）2.選擇選擇3.選擇角色選擇角色Page 14Entering data先進入資料編輯模式後nTab：儲存格先往右，再往下移動nShift+Tab：儲存格先往左，再往上移動nEnter：只能往下移動到底後會自動新增一列n可直接以上下左右鍵移動亦可Page 15Find&Replace類似 Excel 之尋找/取代”功能Page 16調整調整喜好設定工具列喜好設定工具列喜好設定喜好設定Preferences工具列工具列T

8、oolbarsPage 17Copy data from Excel to JMP 開啟開啟Excel&JMPExcel中所需的資料，包括變數名中所需的資料，包括變數名稱與該變數的資料。稱與該變數的資料。Page 18Copy data from Excel to JMP 2.Copy後，在後，在JMP視窗中，按住視窗中，按住Shift再按貼上（再按貼上（Paste），就可將），就可將變數名稱貼上變數名稱貼上JMP的的Column中。中。Shift直接按貼上（直接按貼上（Paste），就是），就是直接貼上資料。直接貼上資料。Page 19Open excel file(*.xls)by JMP

9、Page 20Open excel file(*.xls)by JMPExcel FilesPage 21Open excel file(*.xls)by JMPJMP-Excel FilesExcel97-2000按下按下 選取工作簿選取工作簿Excel FilesPage 22Open excel file(*.xls)by JMP即可用即可用JMP直接打開直接打開Excel檔檔7.選擇想打開的工作表。選擇想打開的工作表。JMP軟體，即可打開軟體，即可打開Excel檔檔案案Page 23Summarize DataGrouping Data目的n1.彙整資料-將資料之重點參數選出。n2.找

10、出異常（量測、等）或錯誤（key in等）。n3.可將資料整理出有效的資訊。舉例說明：n2.相同成分比例的錫球在不同作業員量測下，推球值會一樣嗎？n3.推球值若不符規格，該產品即是不良品，所以只要找出該產品最小推球值，即可知道該產品是否為不良品。Page 24Operation-summary點選TablesSummary以年齡估算平均身高Page 25Subset隨機由30位學生中挑選15位的性別與體重：Page 26SubsetPage 27Subset特意挑選15位學生的性別與體重(按住Ctrl)：Page 28Subset3.顯示如下：顯示如下：2.選擇選擇 Subset Select

11、ed RowsPage 29Sort排序排序（性別（性別sex）Sort選項選項Page 30Sort排序排序3.變數依字母順序排列完成（性別變數依字母順序排列完成（性別sex）Page 31Stack堆疊堆疊Stack選項選項原有資料形式：原有資料形式：Page 32Stack堆疊堆疊2.選擇需堆疊選項變數，按選擇需堆疊選項變數，按OKPage 33Stack堆疊堆疊成為成為JMP易分易分析的格式析的格式Page 34Split分派分派Split選項選項資料原先型態資料原先型態Page 35Split分派分派2.選擇需分派選項與分派準則選項，按選擇需分派選項與分派準則選項，按OKPage 3

12、6Split分派分派Page 37Add a Computed ColumnAdd a new column 輸入公式Keypad 介紹：nInsert keynDelete KeynSwitch Terms(運算符號前後/分子分母 對調)nUnary Sign Function(改變正負號)nLocal Variable Key(用代數方式表示運算式)nDelete Expression(移除運算式/Peel off)Page 38Application for QC ToolsHistogram 直方圖Capability 製程能力分析Pareto Chart 柏拉圖Scatter Plo

13、t 散佈圖Control Chart 管制圖Page 39Histogram 直方圖直方圖AnalyzeDistribution百分位數百分位數敘述統計敘述統計Page 40Capability Analysis 製程能力分析製程能力分析Capability AnalysisPage 41Capability Analysis 製程能力分析製程能力分析Capability AnalysisPage 42Pareto Chart 柏拉圖柏拉圖GraphPareto ChartSample DataQuality ControlFailuresPage 43Scatter Plot 散佈圖散佈圖(

14、Fit Y by X)AnalyzeFit Y by XPage 44Fit X by Y 的分析類型的分析類型XY連續型次序型名義型XCONY CBivariateOnawayOnewayOLogisticContingencyContingencyNLogisticContingencyContingency1.Bivariate：散佈圖/迴歸分析2.Logistic：點圖/參數估計3.Onaway：盒型圖/ANOVA4.Contingency：直方圖/比率分析Page 45Fit X by Y亦可再加入亦可再加入Ref LineFit Mean（平均值線）（平均值線）Fit Line（趨

15、勢線）（趨勢線）1.點選紅點，跳出選單點選紅點，跳出選單Page 46Control Chart 管制圖管制圖Sample DataQuality ControlChip1Control ChartPage 47Control Chart 管制圖管制圖被測量的對象被測量的對象分類的批次分類的批次分類的批次分類的批次Page 48Control Chart 管制圖管制圖3.X-Bar Control Chart&R Control ChartPage 49管制圖檢定法則管制圖檢定法則檢定法則有檢定法則有1-8這兩種方式這兩種方式都可以都可以常用JMP分析手法Trainer:林建榮、陳志遠、黃士育

16、統計小組統計小組日月光半導體日月光半導體Ver.104/07/2005日月光集團版權所有日月光集團版權所有 Copyright are reserved by ASE Group.No part of this publication may be copied without the permission.Page 51假設與檢定假設與檢定在比較分析中，我們是先設立一個假設，然後由收集的數據來檢定這個假設成立與否。平常固定的製程或控制組，我們通常將他稱做H0（虛無假設），而實驗組我們稱之為H1（對立假設）。舉例說明：工程師引進新基板，預計將會大幅提昇UPH。此假設檢定為：H0 12H1 12

17、此處此處1為原先基板之為原先基板之UPH，2為新基板之為新基板之UPHPage 52P-Value如何決定假設成不成立？n因為是用樣本來估計母體(抽樣方法)，所以存在風險（誤差）。n我們設定一個可承受風險叫，意指拒絕需無假設的機率。n透過抽樣的結果，可以計算出一個因抽樣風險而誤判的機率叫做P-Value。n如果P-Value比小，代表錯估機率比承受風險小，這種結果就叫對立假設具有顯著性。由於通常用0.05做代表，所以即對立假設具顯著性。Page 53Compare Analysis 比較分析比較分析在比較分析中，通常比較的是平均數（）和標準差（），另外還會看看分配是否為期望的分配（例如：常態分

18、配）。而比較的方式有很多，單一樣本、兩樣本、成對樣本以及多樣本之方式。除了這兩種比較外，我們還會分析相關性等狀況，以下就讓我們一一介紹。Page 54Single-Sample Analysis-Test MeanSample DataQuality ControlChip1Page 55Single-Sample Analysis-Test MeanAnalyzeDistribution，並將，並將Gap放入放入Y軸軸Page 56Single-Sample Analysis-Test Mean3.點選紅點點選紅點跳出選單跳出選單選擇選擇 Test Mean鍵入你認為的平均數鍵入你認為的平均

19、數所認定之平均數所認定之平均數Page 57Single-Sample Analysis-Test Mean雙尾檢定雙尾檢定右尾檢定右尾檢定左尾檢定左尾檢定所認定之平均數所認定之平均數Page 58Single-Sample Analysis-Test Std Dev3.點選紅點點選紅點跳出選單跳出選單選擇選擇 Test Std Dev鍵入你認為的標準差鍵入你認為的標準差雙尾檢定雙尾檢定右尾檢定右尾檢定左尾檢定左尾檢定所認定之標準差所認定之標準差Page 59Two-Sample Analysis 兩組樣本的分析兩組樣本的分析兩組樣本的分析可分為成對與不成對。所謂成對就是兩組資料一對一的意思，

20、例如從同一個產品上量測兩種資料，所得到的兩個數據每次都是一組兩個，一組兩個的方式，就叫成對。不成對代表兩組資料間並非一對一抽出，例如A機器抽30個，B機器抽20個。無論成對、不成對都能做及的比較檢定，成對時還能做相關檢定，首先我們先來介紹不成對的方式。Page 60Two-Sample Analysis-不成對檢定不成對檢定Sample DataDogsPage 61Two-Sample Analysis-不成對檢定不成對檢定AnalyzeFit Y by XOneway選擇選擇drugX，meanY，按，按OK。Page 62圖表判讀圖表判讀-1-圖形資訊圖形資訊mean-3.5-3-2.5

21、-2-1.5-1-0.5morphinetrimethdrugAll PairsTukey-Kramer 0.05兩盒型圖代表兩樣本的分佈，綠色鑽石圖兩盒型圖代表兩樣本的分佈，綠色鑽石圖代表資料的集中性，綠色中線代表平均數代表資料的集中性，綠色中線代表平均數，紅色中線則是中位數。，紅色中線則是中位數。兩圓形大小兩圓形大小不一代表變不一代表變異數不相等異數不相等；若大小相；若大小相等變異數則等變異數則相等。相等。若兩圓形重若兩圓形重合代表平均合代表平均數相等；若數相等；若兩圓形分開兩圓形分開，則平均數，則平均數不相等。不相等。Page 63圖表判讀圖表判讀-2-平均數檢定（平均數檢定（t-Tes

22、t）EstimateStd ErrorLower 95%Upper 95%-0.30445 0.36824-1.09425 0.48535Difference -0.827t-Test 14DF 0.4222Prob|t|Assuming equal variancest t-T Te es st tdrugErrorC.TotalSource 1 14 15DF 0.3707554 7.5937137 7.9644691Sum of Squares0.3707550.542408Mean Square 0.6835F Ratio 0.4222Prob FA An na al ly ys si

23、 is s o of f V Va ar ri ia an nc ce e在兩樣本分析中，及代表平均值有顯著差異，即兩在兩樣本分析中，及代表平均值有顯著差異，即兩平均值不相等。此處平均值不相等。此處P-value0.05，故兩平均值無，故兩平均值無顯著差異。顯著差異。Page 64圖表判讀圖表判讀-3-變異數檢定（變異數檢定（F-Test）morphinetrimethLevel 8 8Count0.76912990.7023214Std Dev0.57486500.5232952MeanAbsDif to Mean0.55202040.5150806MeanAbsDif to MedianO

24、Brien.5Brown-ForsytheLeveneBartlettTest 0.0714 0.0234 0.0540 0.0539F Ratio 1 1 1 1DFNum 14 14 14 .DFDen0.79320.88070.81960.8165ProbFWelch Anova testing Means Equal,allowing Std Devs Not Equal 0.6835F Ratio 1DFNum13.886DFDen0.4224ProbF 0.8268t-TestTests that the Variances are EqualTests that the Vari

25、ances are Equal根據根據Intel統計方法，在變異數檢定上，採用統計方法，在變異數檢定上，採用Brown-Forsythe檢定為基準。檢定為基準。P-value準則同上一頁。準則同上一頁。Page 65Two-Sample Analysis-成對檢定成對檢定在成對檢定中，將資料分成改善前、改善後（減肥在成對檢定中，將資料分成改善前、改善後（減肥前、減肥後；服藥前、服藥後。），這就是成對資前、減肥後；服藥前、服藥後。），這就是成對資料最好的解釋。料最好的解釋。在分析上，通常我們仍採用在分析上，通常我們仍採用Oneway分析，你也可以分析，你也可以將資料做將資料做Bivariate分

26、析與分析與Matched Pairs分析，與分析，與Oneway分析差別僅在資料呈現方式不同而已。由於分析差別僅在資料呈現方式不同而已。由於Oneway分析可涵蓋於單樣本、雙樣本、多樣本檢定分析可涵蓋於單樣本、雙樣本、多樣本檢定使用，故我們最常用此分析手法。使用，故我們最常用此分析手法。JMP資料檔資料檔Page 66成對檢定成對檢定-1-資料型態資料型態均是數值型資料（均是數值型資料（C連續型）連續型）一為順序型資料、一為數值型資料一為順序型資料、一為數值型資料以變數名稱作前後區分，以變數名稱作前後區分，但都是同型變數。但都是同型變數。將同型變數放在一起，將同型變數放在一起，以第二個變數作區

27、分。以第二個變數作區分。Page 67先選先選AnalyzeFit Y by X Bivarate成對檢定成對檢定-2-Bivariate AnalysisPage 68成對檢定成對檢定-2-Bivariate Analysis異常點，需刪除後再異常點，需刪除後再做分析。做分析。Page 69成對檢定成對檢定-2-Bivariate Analysis選取異常點，你可選取異常點，你可以選擇圈選鍵，將以選擇圈選鍵，將該點圈選起來，也該點圈選起來，也可以直接將滑鼠指可以直接將滑鼠指標點向圖上該點。標點向圖上該點。即可在原始資料中即可在原始資料中選出該點。選出該點。去掉該點！重新作去掉該點！重新作Bi

28、variate分析。分析。Page 70成對檢定成對檢定-2-Bivariate Analysis新新Bivariate分析分析-分佈無顯見異常點分佈無顯見異常點Page 71成對檢定成對檢定-2-Bivariate Analysis無異常點，加入趨勢線無異常點，加入趨勢線點紅色倒三角，點選點紅色倒三角，點選Fit LineFit Line（迴歸分析）：（迴歸分析）：1.趨勢線若為左下至右上，代表正相關趨勢線若為左下至右上，代表正相關2.若為左上至右下，代表負相關若為左上至右下，代表負相關45度，代表完全的度，代表完全的1比比1相關相關4.若趨勢線愈平，代表相關程度愈小，甚至無相關或非直線關係

29、若趨勢線愈平，代表相關程度愈小，甚至無相關或非直線關係Page 72成對檢定成對檢定-2-Bivariate Analysis籹祘到诀UPH=373.95129+0.2049959 籹祘到玡诀UPHRSquareRSquare AdjRoot Mean Square ErrorMean of ResponseObservations(or Sum Wgts)0.2373280.1924653.368679426.0526 19Summary of FitSummary of FitModelErrorC.TotalSource 1 17 18DF 60.03144 192.91592 252.

30、94737Sum of Squares 60.0314 11.3480Mean Square 5.2900F Ratio 0.0344Prob FAnalysis of VarianceAnalysis of VarianceIntercept籹祘到玡诀UPHTerm373.951290.2049959Estimate22.665830.089128Std Error 16.50 2.30t Ratio|t|Parameter EstimatesParameter EstimatesLinear FitLinear Fit*製程前UPH與製程後UPH的相關性*須 R Square 才算有相關

31、X與Y的迴歸公式，即X多少時，Y該為多少Page 73成對檢定成對檢定-3-Matched Pairs再做再做Matched Pairs分析，將兩變數都放在分析，將兩變數都放在Y即可。即可。Page 74成對檢定成對檢定-3-Matched Pairs根據圖來看，平均值約根據圖來看，平均值約提升提升170-180，而檢定部，而檢定部分，分，P-value0.05，即，即平均值有顯著差異平均值有顯著差異平平均值不相等。均值不相等。Page 75成對檢定成對檢定-4-相關分析相關分析參考指標參考指標相關是否相關是否0.8是是否否Match Pairs是否認為是否認為y=x是是 很不錯，不需做很不錯

32、，不需做任何行動任何行動必須改善必須改善否否 應使用迴歸公式應使用迴歸公式來解釋來解釋XY的關係的關係必須改善必須改善衡量度無法轉移衡量度無法轉移由於迴歸分析主要在做變數間的相關性分析，以及找由於迴歸分析主要在做變數間的相關性分析，以及找出最佳化公式，但我們在作比較分析時較少用到此手出最佳化公式，但我們在作比較分析時較少用到此手法，而是在更細部分析中才用到迴歸分析，因此上表法，而是在更細部分析中才用到迴歸分析，因此上表僅供參考，僅供參考，參考指標最重要的還是以資料的型態及實參考指標最重要的還是以資料的型態及實驗者所需要的分析為主驗者所需要的分析為主。迴歸分析在統計進階課程將。迴歸分析在統計進階

33、課程將會提到。會提到。Page 76成對檢定成對檢定-Oneway AnalysisStack，更改變數名稱，更改變數名稱Page 77成對檢定成對檢定-Oneway AnalysisAnalyzeFit Y by XOnewayPage 78成對檢定成對檢定-Oneway AnalysisOneway圖可見，有異常點。而平均值圖可見，有異常點。而平均值也有明顯差異。也有明顯差異。Page 79成對檢定成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀報表判讀EstimateStd ErrorLower 95%Upper 95%-178.600 7.030-192.831-164.369Dif

34、ference-25.405t-Test 38DF|t|Assuming equal variancest-Testt-TestProcessErrorC.TotalSource 1 38 39DF 318979.60 18779.90 337759.50Sum of Squares 318980 494Mean Square645.4361F Ratio FAnalysis of VarianceAnalysis of Variance籹祘到玡诀UPH籹祘到诀UPHLevel 20 20Number 247.450 426.050Mean 4.9710 4.9710Std Error 237

35、.39 415.99Lower 95%257.51 436.11Upper 95%Std Error uses a pooled estimate of error varianceMeans for Oneway AnovaMeans for Oneway Anova平均值有顯著差異。此兩平均值有顯著差異。此兩P值是值是相等的。相等的。DF（自由度）可看出變數（自由度）可看出變數數量與個體數量。數量與個體數量。可看出兩樣本數量與平均值可看出兩樣本數量與平均值Page 80成對檢定成對檢定-Oneway Analysis-報表判讀報表判讀籹祘到玡诀UPH籹祘到诀UPHLevel 20 20Co

36、unt 31.22663 3.64872Std Dev 14.77000 2.95500MeanAbsDif to Mean 13.85000 2.95000MeanAbsDif to MedianOBrien.5Brown-ForsytheLeveneBartlettTest 1.2143 2.9333 3.7246 54.3280F Ratio 1 1 1 1DFNum 38 38 38 .DFDen0.27740.09490.0611FWelch Anova testing Means Equal,allowing Std Devs Not Equal 645.4361F Ratio 1

37、DFNum19.519DFDenF 25.4054t-TestTests that the Variances are EqualTests that the Variances are Equal變異數無顯著差異。變異數無顯著差異。可看出兩樣本數量與平均值可看出兩樣本數量與平均值Page 81K-Sample Analysis-Oneway AnalysisSample DataMachinePage 82K-Sample Analysis-Oneway AnalysisOneway分析，分析，AnalyzeFit Y by X OnewayPage 83K-Sample Analysis-

38、Oneway Analysis3.由圖形可見平均值與變異數均有明顯差異，並有異常點。由圖形可見平均值與變異數均有明顯差異，並有異常點。Page 84K-Sample Analysis-Oneway Analysis基本分析均與前述基本分析均與前述Oneway Analysis相同，僅有相同，僅有t-Test檢定有檢定有變，分析方法如下。變，分析方法如下。machineErrorC.TotalSource 2 41 43DF 1648.6647 1435.7653 3084.4300Sum of Squares 824.332 35.019Mean Square 23.5398F Ratio F

39、Analysis of VarianceAnalysis of Variance在在 t 檢定時，上表檢定時，上表P-value會等於會等於 t 檢定時之檢定時之P-value。而此處而此處P-value0.05，代表，代表Machine這個變數間（三台機台這個變數間（三台機台間）是有顯著差異的，但差在平均值或變異數哪部分？尚間）是有顯著差異的，但差在平均值或變異數哪部分？尚須進一步分析。須進一步分析。Page 85K-Sample Analysis-Oneway Analysis321 0.0000-7.2722-15.0639 7.2722 0.0000-7.7917 15.0639 7.

40、7917 0.0000Dif=Meani-Meanj321Alpha=0.05 Comparisons for all pairs using Tukey-Kramer HSD 2.43165q*321-4.79656 2.14448 9.70117 2.14448-5.43879 2.13080 9.70117 2.13080-5.87456Abs(Dif)-LSD321Positive values show pairs of means that are significantly different.Means ComparisonsMeans Comparisons平均數檢定從平均數

41、檢定從 t-Test 變成下表一一比較：變成下表一一比較：平均數差減去平均數差減去Q值：在此區值：在此區塊若是有正號的值產生，及塊若是有正號的值產生，及代表兩平均數的差已大到有代表兩平均數的差已大到有顯著差異。顯著差異。此段代表兩兩平均數的差，此段代表兩兩平均數的差，即是兩平均數相減的值。即是兩平均數相減的值。JMP會算出一會算出一Q值，值，Q值代表值代表平均數間可容許的距離（差）平均數間可容許的距離（差）若是大於若是大於Q值即顯著，小於值即顯著，小於Q值就不顯著。值就不顯著。Page 86Variability ChartSample DataVariability Chart2 Facto

42、rs CrossedPage 87Variability ChartGraphVariability Chart，點選變數如下：，點選變數如下：Page 88Variability ChartPage 89Variability Chart-報表判讀報表判讀part#Operatorpart#*OperatorWithinSource 9 2 18 60DF2.6335830.0548890.3756670.248333SS0.292620.027440.020870.00414Mean Square 14.0209 1.3150 5.0425F Ratio0.000000.293060.00

43、000Prob FAnalysis of VarianceAnalysis of Variancepart#Operatorpart#*OperatorWithinComponent0.030194440.000219140.005577160.00413889Var Component 75.24 0.55 13.90 10.31%of Total0.173770.014800.074680.06433Sqrt(Var Comp)Variance ComponentsVariance Components可從可從P-value看出變數是否對看出變數是否對Y有顯著影響，下方長有顯著影響，下方長條圖可見該變數佔總變異的比率。條圖可見該變數佔總變異的比率。Page 90附加檔案附加檔案QC7手法手法Intel 比較分析比較分析Intel 檢定準則檢定準則講師名單：林建榮講師名單：林建榮/13714/KevinCJ_Lin 陳志遠陳志遠/723723/Fisher_Chen 黃士育黃士育/82953/Shihyu_Huang如有問題，歡迎隨時聯絡！如有問題，歡迎隨時聯絡！