MINITAB应用案例
就近一个文章说：
对2010 年全国大学生调查的分析。

该调查利用随机分层法，抽取了19 所的5000 多名大四学生进行调查。

在这19 所高校中，有10 所“211 工程”的重点大学和9 所普通大学。

调查中搜集了学生的来源省份、家庭背景、高考成绩和高中表现等多项数据。

统计结果发现，如果其父母在政府、国企和事业单位有干部身份，那么这些学生有更大几率上“211”。

而如果其父母是工人，农民，文员，技术员或企业家，那么这些学生上重点大学的几率则会降低。

统计结果说明，在控制了父母教育水平和家庭收入两个变量之后，父母职业这个变量的影响还是显著。

以上是原文
调查者是如何统计得到结论的，利用MINITAB软件就可以搞定，假如他们调查得到的数据是
：5000大学生，其中官二代2670，考入大学重点大学有1000人；
富二代2330，考入重点大学有680人。

打开minitab软件/基本统计量/2p
在右上图中输入1000，2670；680，2330
点击确定，得到以下：
样本 X N 样本 p
1 1000 2670 0.374532
2 680 2330 0.291845
差值 = p (1) - p (2)
差值估计值: 0.0826863
差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720)
差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 6.22 P 值 = 0.000
Fisher 精确检验: P 值 = 0.000
解释：差值的 95% 置信区间: (0.0566522, 0.108720) 不包含0，说明两者之间有差异。

重复核对在，假如富二代考入重点大学的有811人，这样检验数据就没有差异。

差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)包括0.
样本 X N 样本 p
1 1000 2670 0.374532
2 811 2330 0.348069
差值 = p (1) - p (2)
差值估计值: 0.0264632
差值的 95% 置信区间: (-0.000204317, 0.0531306)
差值 = 0(与≠ 0) 的检验: Z = 1.94 P 值 = 0.052
Fisher 精确检验: P 值 = 0.055
以上用实际生活案例来引发MINITAB的应用。

MINITAB在QC质量圈中有广泛的应用，统计和图形处理中比EXCEL强大许多。

特别是在DOE试验设计中能减少样本试验，再通过统计中的方差分析准确找到质量影响的要素。

此文用于抛砖引玉.如有兴趣大家一同学习MINITAB软件的应用，因为它是QC质量圈活动的有用工具。