Minitab方法主要应用于品质管理方面，其软体操作简易，透过本书对于Minitab的操作鉅细靡遗的解说，并搭配理论与操作图档说明，可让学习者快速上手运用。

　　本书亦针对基础统计运用，循序渐进说明统计方法在Minitab中的操作与使用，同时本书也针对实验设计与田口品质工程做说明，对于工业工程类之使用实为一本实惠好书。

　　本书共有19章，包含两大部分：统计学基本概念与Minitab套装应用软体。每个单元先说明统计概念与计算过程，若该单元需用到Mintab协助处理者，则会有完整操作过程与报表说明。本书说明完整，除适合大专院校统计学与Mintab套装应用软体课程外，另业界人士也可用于进修与实务应用上。

　　本书所需之操作Data档案请至：
　　下载点一：www.tingmao.com.tw 之资料增补专区
　　下载点二：www.ehr.com.tw之Minitab 下载区
 

作者简介    

林嵩麟

　　现职：杜果科技有限公司 总经理
　　学历：大叶大学管理学 博士班
　　经历：中卫发展中心 副工程师
　　专长：统计分析、品质管理、职能发展与测评、绩效考核、市场调查
　　相关资格：ISO9000主任稽核员
　　个人信箱：mba@ms28.hinet.net

王志鹏

　　现职：彰化师范大学人资所 博士班
　　学历：静宜大学经营管理研究所EMBA毕
　　经历：裕隆汽车工程中心、机械及品保工程师、财团法人中卫发展中心
　　专长：品质管理、人力资源管理、TPS(丰田式管理)、TPM(全面生产管理)
　　相关资格：ISO9000主任稽核员、ISO14000主任稽核员、ISO22000主任稽核员　
　　个人信箱：ianick@ms71.hinet.net
 

第一章 资料建档、处理与计算
1-1 资料建档
1-2 资料处理
1-3 数据计算

第二章 尺度与资料蒐集
2-1 尺度
2-2 尺度转换
2-3 资料的种类

第三章 统计图表
3-1 属质资料的统计图表
3-2 属量资料的统计图表
3-3 其他统计图表

第四章 统计特征量
4-1 集中趋势
4-2 离散趋势

第五章 机率分配
5-1 随机变数
5-2 间断随机变数的机率函数
5-3 连续随机变数的机率函数

第六章 抽样与抽样分配
6-1 随机抽样
6-2 非随机抽样
6-3 抽样分配(sampling distribution)
6-4 中央极限定理
6-5 常态分配、t分配、卡方分配与F 分配之性质

第七章 估计与检定
7-1 估计
7-2 检定
7-3 一个母体平均数、比例与变异数之估计检定
7-4 二个母体平均数、比例与变异数之估计检定

第八章 变异数分析
8-1 变异数分析基本观念
8-2 变异数分析与事后检定
8-3 单因子变异数分析：完全随机化设计
8-4 单因子变异数分析：随机化区集设计
8-5 二因子变异数分析未重复
8-6 二因子变异数分析重复

第九章 变异源分析
9-1 交互与镶嵌关系
9-2 固定效应与随机效应
9-3 线性模式建立

第十章 卡方独立性检定

第十一章 相关与回归分析
11-1 相关分析
11-2 简单线性回归分析
11-3 复回归分析、调整后判定系数、偏判定系数
11-4 变数选取方法
11-5 logistic回归分析

第十二章 无母数统计方法
12-1 符号检定
12-2 Wilcoxon等级符号检定
12-3 Mann-Whitney检定(Mann-Whitney Test)
12-4 Kruskal-Wallis检定
12-5 连检定(Run Test)

第十三章 统计制程管制
13-1 制程变异的原因
13-2 制程管制-计量值
13-3 制程管制-计数值
13-4 管制图判定异常法则
13-5 制程能力-计量值指标
13-6 制程能力-计数值指标
13-7 SIGMA水准转换表

第十四章 抽样检验
14-1 抽样检验基本概念
14-2 计数与计量抽样检验
14-3 抽样检验计画
14-4 允收机率与作业特性曲线
14-5 允收品质水准（AQL）与拒收品质水准(RQL or LTPD)
14-6 平均出厂品质(AOQ)与平均出厂品质界限(AOQL)
14-7 平均样本数(ANS)与平均总检验数(ATI)

第十五章 量具系统分析(MSA)
15-1 量具系统分析概述
15-2 分辨力
15-3 衡量误差分类
15-4 计量值与计数值衡量误差

第十六章 实验设计
16-1 实验设计的目的
16-2 二因子实验设计
16-3 全因子实验设计
16-4 部份因子实验

第十七章 田口式品质工程
17-1 品质工程概述
17-2 直交表说明

第十八章 时间序列与预测
18-1 移动平均法
18-2 简单指数平滑法
18-3 分解法
18-4 ARIMA模式

第十九章 多变量分析
19-1 主成份分析
19-2 因素分析
19-3 信度分析
19-4 集群分析