在Minitab的数据中可视化您的数据中的可变性:查看可变性图表

詹娜塔拉斯|2019年10月02日

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产品,日的平均风味多瓦图表

良好的数据分析允许您更快地做出更智能的决策。在Minitab,我们不断努力让您更轻松地分析数据并传达这些结果,以便您可以将项目继续前进。案例在点:Minitab中的变异性图表。

可变性图表可以轻松识别数据中的可变性源;无论您是作为初步分析工具还是在最终报告中使用它,以展示主要的变化源。

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实施例1:沟通临床研究的结果

考虑一项临床研究,食品制造商调查六种产品的风味差异。这项研究在第2天重复。这是一个示例,示出了如何安排数据:

来自临床研究的数据,食品制造商调查六种产品的风味差异。

我们首先选择可变性图表STAT>质量工具>可变性图表......

显示STAT>质量工具>多VARI图表时,显示了多VARI图表的对话框

纵轴表示风味评分,水平轴包含产品代码和天。

产品,日的平均风味多瓦图表

很容易看到由线路连接的平均风味分数更高LHA .50%w / drn 4两天都有产品。此外,可变性图表可以轻松地看到风味分数的变化当前的与所有其他产品相比,产品要小得多。

如果目标是最大化味道,一个合理的结论是其中当前的产品提供更一致的味道,LHA .50%w / drn 4产品需要一些工作来降低这些味道分数的变化。可变性图表是展示本研究结果的最佳选择,因为它显示了较高的平均分子LHA .50%w / drn 4产品和少量变化当前的产品清晰,简洁的观点。

示例2:可视化从医疗设备制造过程中收集的数据

现在考虑我们已经收集了我们测量医疗泵的输液量的过程中的数据。我们使用两条不同的材料类型,在两个不同的泵速度下有四种不同的泵速度。以下是一个示例,示出了如何安排数据:

从我们测量医疗泵的输液量的过程中的数据

如在第一个示例中,我们发现了变化图对话框STAT>质量工具>可变性图表...在这里,我们还选择了标准偏差图

多vari图表对话框是在stat>质量工具>多vari图表中找到的。在这里,我们还选择了标准偏差图表。

在单个图形中可视化这三个因素很容易使用可变性图表:

平均输液量随泵速,线路,材料代码的变化

我们可以看到整体平均值是关于21.5.,在各个层面上都有水平线。泵速度内的变化1300表明结果低于整体平均值。我们还可以看到输液测量始终较低材料代码9978横跨线路。也很容易看出内部的变异性泵速度1400.与其他泵速度相比要高得多。

可变性图表还提供了创建数据标准偏差图的选项 - 此处很容易看出当泵速度所在时的变化1400.占整个水平越高线材料代码

泵速,线材代码的标准偏差输液量

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此数据分析中的下一步骤可能是执行方差分析为了量化观察到的变化,或设计实验以更好地理解该过程。在这个例子中,我们有3个因素。可变性图表允许您一次可视化最多8个因素。

因此,如果您在多个因素中收集了数据,请在“高质量工具”菜单中尝试新的可变性图表。视觉分析刚刚变得更容易。