常用JMP分析方法培训

常用JMP分析方法培训

JMP 是 SAS 旗下的可视化统计分析软件，凭借交互式图形 + 强大统计建模的特点，在汽车、制造、医药、六西格玛等领域应用广泛，核心优势是能快速从数据中挖掘规律，支持从描述性分析到高级建模的全流程，且操作比纯代码工具更便捷。以下整理JMP 最常用的分析方法，按基础探索 - 过程分析 - 质量管控 - 高级建模分类，标注适用场景、操作路径和核心用途，适配工业、科研、数据分析等日常需求：

一、基础数据探索与描述性分析（数据预处理 / 初步洞察）

是所有分析的基础，用于快速了解数据分布、缺失值、异常值，验证数据合理性。

1. 分布（Distribution） 操作路径：分析→分布 核心用途：单变量分析，生成直方图、箱线图、茎叶图，计算均值 / 中位数 / 标准差 / 四分位数，检验数据是否符合正态分布（Shapiro-Wilk/KS 检验），识别异常值（箱线图离群点）。 适用场景：快速掌握关键指标（如尺寸、良率、工时）的分布特征，判断数据是否满足后续参数分析的前提（如正态性）。
2. 多元方法（Multivariate Methods） 操作路径：分析→多元方法→多元 核心用途：多变量相关性分析，生成相关系数矩阵、散点图矩阵，可视化变量间的线性关系，识别多重共线性。 适用场景：探索多个影响因素（如温度、压力、转速）与输出指标（如产品强度）的相关性，为后续建模筛选变量。
3. 表格汇总（Tabulate） 操作路径：分析→表格汇总 核心用途：灵活的交叉统计，支持按分类变量（如产线、班次、供应商）分组，计算计数、均值、求和、占比等，可直接生成汇总表并可视化。 适用场景：按维度统计数据（如各产线良率、各班次工时、各供应商来料合格率），快速做分层对比。

用于判断不同分组 / 水平的指标是否存在显著差异，是工业中 “对比试验 / 分组验证” 的核心方法。

1. 单因子方差分析（Oneway ANOVA） 操作路径：分析→拟合模型→单因子 或 分析→方差分析→单因子 核心用途：检验一个分类因子（如班次、原料批次、工艺参数水平）对连续响应变量（如尺寸、硬度）的影响是否显著，结合多重比较（Tukey/HSD） 定位具体差异组。 适用场景：判断不同班次的产品尺寸是否有差异、不同原料批次的性能是否一致、某参数 3 个水平下的输出是否不同。
2. 双因子 / 多因子方差分析（Fit Model） 操作路径：分析→拟合模型 核心用途：检验两个及以上分类因子（如产线 + 班次、温度 + 压力）对响应变量的主效应，以及因子间的交互效应（如温度对性能的影响是否随压力变化）。 适用场景：多因素对比试验，如分析 “产线 + 原料 + 工艺参数” 对良率的综合影响。
3. 配对 t 检验 / 双样本 t 检验 操作路径：分析→均值比较→配对 t 检验 / 双样本 t 检验 核心用途：双组数据差异验证，双样本 t 检验用于独立样本（如 A/B 产线的产品指标），配对 t 检验用于配对样本（如同一批次产品处理前 / 后的指标、同一设备校准前 / 后的数据）。 适用场景：简单的两组对比，如验证新工艺是否比旧工艺提升良率、校准后设备精度是否改善。

用于构建输入因子（X）与输出响应（Y） 的数学模型，实现预测和关键因子识别，是六西格玛 DMAIC 中 “分析阶段” 的核心方法。

1. 拟合线性模型（Fit Model - 线性） 核心用途：构建线性回归模型（Y=a0+a1X1+a2X2+…），检验因子的显著性，计算决定系数（R²）评估模型拟合度，通过逐步回归 / 向前 / 向后筛选关键因子。 适用场景：输入因子与输出为线性关系的建模，如通过 “温度、压力、转速” 预测产品 “抗拉强度”，识别对强度影响最大的因子。
2. 非线性回归（Nonlinear Regression） 操作路径：分析→拟合模型→非线性 核心用途：当 X 与 Y 为非线性关系（如指数、对数、多项式关系）时，构建非线性拟合模型，自定义模型公式适配实际业务规律。 适用场景：如电池容量随使用时间的衰减、化学反应速率随温度的变化、产品磨损率随使用时长的变化。
3. 多元回归（Multiple Regression） 集成在拟合模型中，是线性回归的多因子版本，核心用于多 X 对单 Y 的建模与预测，JMP 支持自动筛选因子、检验共线性。

适配汽车、机械、电子等制造业的过程稳定性监控、缺陷分析、工艺优化，与 VDA6.3、IATF16949、六西格玛高度契合。

1. 控制图（Control Chart） 操作路径：分析→质量和过程→控制图 JMP 支持类型：计量型（Xbar-R、Xbar-S、I-MR）、计数型（P 图、NP 图、C 图、U 图）、进阶型（EWMA、CUSUM，适用于小波动检测）。 核心用途：监控过程是否处于统计受控状态，识别特殊原因变异（如失控点、趋势、周期性变化），是 SPC（统计过程控制）的核心工具。 适用场景：产线日常质量监控（如零件尺寸的 Xbar-R 图、成品缺陷数的 C 图）、设备加工稳定性监控。
2. 测量系统分析（MSA） 操作路径：分析→质量和过程→测量系统分析 JMP 支持类型：偏倚（Bias）、线性（Linearity）、重复性和再现性（GRR，含交叉型 / 嵌套型）、稳定性（Stability）。 核心用途：评估测量系统的准确性（偏倚、线性）和精密性（GRR），判断测量误差是否在可接受范围，确保测量数据可靠。 适用场景：新量具校准后验证、现有测量系统定期审核、测量数据异常时的根因分析（如判断是过程问题还是测量问题）。
3. 实验设计（DOE）- 全因子 / 部分因子 / 响应面 操作路径：设计→实验设计 JMP 核心 DOE 类型： 全因子设计：检验所有因子及交互效应，适用于因子少（≤3）、水平少的场景； 部分因子设计（筛选设计）：快速筛选关键因子，适用于因子多（≥5）的初步筛选； 响应面设计（RSM）：优化工艺参数，找到使响应变量最优的 X 组合（如最大良率、最小缺陷）。
4. 核心用途：高效的工艺优化，通过有计划的试验替代单因子试验，减少试验次数，精准识别关键因子及最优参数区间。
5. 适用场景：新产品工艺开发、现有产线良率提升、缺陷率降低的参数优化（如半导体、汽车零部件的工艺调试）。
6. 鱼骨图 / 因果图（Cause and Effect） 操作路径：图形→因果图 核心用途：可视化根因分析，按人、机、料、法、环、测（5M1E）分类梳理影响问题的潜在因子，是 QC 七大工具之一。 适用场景：缺陷问题的根因分析（如产品不良、良率偏低、设备故障），六西格玛 DMAIC 的 “定义 / 分析阶段”。

适用于基础方法无法解决的复杂场景，如非正态数据、分类输出、大数据集的维度压缩。

1. 非参数检验（Nonparametric Tests） 操作路径：分析→非参数 核心用途：当数据不满足正态分布时，替代参数检验（如 ANOVA/t 检验），包括 Wilcoxon 秩和检验（双组）、Kruskal-Wallis 检验（多组）。 适用场景：非正态的连续数据分组对比（如产品缺陷数、故障间隔时间）。
2. 逻辑回归（Logistic Regression） 操作路径：分析→拟合模型→逻辑 核心用途：当输出变量为分类变量（如合格 / 不合格、良品 / 不良品、达标 / 未达标）时，构建回归模型，识别影响分类结果的关键因子，实现分类预测。 适用场景：预测产品是否合格（基于工艺参数）、判断客户是否流失（基于运营数据）、识别缺陷发生的关键因子。
3. 主成分分析（PCA）/ 因子分析（Factor Analysis） 操作路径：分析→多元方法→主成分 / 因子分析 核心用途：维度压缩，将多个高度相关的变量转化为少数几个不相关的主成分 / 公因子，减少变量个数，简化后续建模，同时保留数据核心信息。 适用场景：多变量且存在严重多重共线性的数据集（如化工工艺的 10 个监测指标、汽车零部件的 8 个尺寸指标）。
4. 聚类分析（Cluster Analysis） 操作路径：分析→多元方法→聚类 核心用途：将数据按相似性分组，自动识别数据的自然类别，无需提前定义分组规则。 适用场景：客户分群、产品分类、故障类型识别、产线工况分组。

1. 图形生成器（Graph Builder）：自由拖拽变量构建个性化可视化图形（散点图、折线图、柱状图、热力图等），支持多图层叠加，快速实现复杂可视化；
2. 数据筛选（Data Filter）：交互式筛选数据，实时联动图形和分析结果，快速做分层分析（如筛选某产线、某班次的数据重新分析）；
3. 脚本录制（Script）：将分析步骤录制成 JSL 脚本，重复分析时一键运行，提升效率；
4. 模拟（Simulation）：基于现有数据分布，生成模拟数据，用于风险分析、试验预演、模型验证。

核心业务需求

优先选择的 JMP 分析方法

快速看单变量分布 / 正态性

分布（Distribution）

多变量找相关性

多元方法（Multivariate）

多组数据差异对比（正态）

单因子 / 多因子 ANOVA、t 检验

多组数据差异对比（非正态）

非参数检验（Kruskal-Wallis/Wilcoxon）

过程稳定性监控

控制图（Xbar-R、P 图、I-MR）

测量系统可靠性验证

MSA（GRR、偏倚、线性）

工艺参数优化 / 因子筛选

DOE（全因子、部分因子、响应面）

X 与 Y 建模 / 预测（线性）

线性回归

X 与 Y 建模 / 预测（分类 Y）

逻辑回归

缺陷 / 问题根因分析

因果图、拟合模型（筛选关键因子）

复杂数据维度压缩

主成分分析（PCA）

关键使用技巧

1. JMP 是 **“图形驱动统计”**，先看图形（如分布、散点图）再看统计结果，更易理解数据规律；
2. 所有分析结果均可交互式操作（如点击离群点定位原始数据、拖拽因子筛选显著项），支持深度探索；
3. 工业 / 质量分析中，DOE + 控制图 + MSA是黄金组合，适配从工艺优化到过程监控的全流程；
4. 六西格玛项目中，DMAIC 各阶段的 JMP 方法可按：定义（因果图）→测量（MSA、分布）→分析（ANOVA、回归）→改进（DOE）→控制（控制图）搭配使用。