概述
在执行统计分析前,可以使用图形来分析数据,并评估变量之间的关系。您也可以使用图形来汇总数据,并帮助您解释统计分析结果。
您可以从图形和统计菜单访问Minitab的图形。许多统计命令还提供内置图形,有助于解释结果并评估统计假设的有效性。
Minitab 图形包含以下功能:
在本章我们将介绍在上一章打开的工作表。
您可以使用图形来检查正态性、比较均值、研究变异性并检查变量之间的关系。
探测数据
在执行统计分析之前,首先应该创建能够显示数据重要特征的图形。对于出货中心的数据,您希望了解每个出货中心的平均交货时间以及每个出货中心内这些数据之间存在什么区别。您也可能要确定出货数据是否遵循正态分布,以便您可以使用标准的统计方法来检验均值是否相等。
创建组块式直方图
要确定出货数据是否服从正态分布,可以根据订购日期与交货日期之间的时间间隔创建一个组块式直方图。
3. 选择包含拟合,然后单击确定。
4. 在图形变量中,输入天数。
5. 单击多图形,然后单击按变量分组选项卡。
6. 在按变量分组在同一图中分列中,输入中心。
7. 单击每个对话框中的确定。
解释结果:
直方图看上去与钟形相似,关于均值对称,这表示,每个中心的交货时间大致呈正态分布。
重新排列组块式直方图
对于您创建的图形,您想要重新排列三个组块,这样更便于比较均值和变异。
3. 单击确定。
解释结果:
每个出货中心的平均交货时间都不同:
直方图显示,中部和东部出货中心的平均交货时间和交货时间分布情况相似。相比之下,西部出货中心的交货时间较短,而且数据分布较集中。后续文章中我们将会显示如何使用 ANOVA
(方差分析
)检测均值之间的统计意义显著的差异。
提示:如果数据发生变化,Minitab 将自动更新这些图形。
编辑标题并添加脚注:
为了帮助您的主管快速解释直方图,您想要更改标题并添加脚注。
3. 单击确定。
4. 右键单击此直方图,然后选择添加 > 脚注。
5. 在脚注中,输入西部中心:交货时间最短,变异性最低。
6. 单击确定。
解释结果:
组块式直方图现在具有一个更具描述性的标题和脚注,可提供简要的分析结果解释。
2检查两个变量之间的关系
图形可以帮助您确定变量之间是否存在关系,以及关系的强度。了解变量之间的关系可帮助您确定哪些变量对于分析重要,以及还需要选择哪些分析。
因为每个出货中心只为一个区域提供服务,您认为到交货地点的距离不会对交货时间造成很大的影响。要验证上述观点以消除距离作为潜在重要因子的可能性,可以检验每个中心的交货时间与交货距离之间的关系。
创建含组的散点图:
使用散点图可以检验两个变量之间的关系。您可以从“图形”菜单选择散点图,也可以使用 Minitab 协助。此协助可指导您完成您的分析,并帮助您信心十足地解释分析结果。此协助可用于大多数基本的数据统计检验、图形、质量分析和 DOE(试验设计)。
可在以下情况下使用此协助:
7. 单击确定。
汇总报表:
汇总报表包含天数与距离的散点图(在同一图形上重叠出货中心)。此报告还可为每个出货中心提供更小的散点图。
诊断报表:
诊断报表提供有关您的数据中可能的模式的指导。散点图上的点不会显示天数与距离之间的透明关系。每个中心的拟合回归线相对呈水平状,表明交货位置到出货中心的距离远近对交货时间没有影响。
描述性统计报表
:
描述性统计报表包含每个出货中心的描述性统计数据。
报表卡:
报表卡提供了有关如何检查是否存在异常数据的信息。报表卡还指示 Y 变量和 X 变量之间存在一定的关系。Y 变量是天数,X 变量是距离和中心。回顾一下散点图指示天数和距离之间似乎不存在任何关系的情况。但是,天数和出货中心之间可能存在关系,您将在下一章中进行进一步研讨。
在一个页面上排列多个图形:
使用 Minitab 的图形布局工具可以将多个图形放在一页中。也可以在布局中添加注解,并且在布局中编辑单个图形。
要向您的主管显示出货数据的图形分析的初步分析结果,请在一个页面上排列汇总报表和组块式直方图。
创建图形布局:
2. 要在一个页面中排列两个图形,请在行中输入 1。
3. 单击汇总报表,并将其拖放到布局的右侧。
4. 单击向右箭头按钮
以将组块式直方图放置在布局的左侧。
5. 单击完成。
注意:
如果在创建布局后编辑工作表中的数据,则 Minitab 无法在布局中更新图形。必须重新创建包含新图形的布局。
为图形布局添加注释:
您要为图形布局添加一个描述性的标题。
打印图形布局:
您可以打印任何 Minitab 窗口,包括图形或布局。
保存 Minitab 项目:
Minitab 数据均保存在工作表中。您也可以保存 Minitab 项目,其中包含您的所有工作,包括工作表、会话窗口输出、图形、会话历史记录和对话框设置。
4. 单击保存。
在下一章中图形输出表明这三个出货中心对书籍订单的交货时间均不相同。在下一章中,将显示描述性的统计资料,并执行方差分析 (ANOVA) 来检验这些出货中心之间的差异是否具有显著的统计意义。
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