良好的數(shù)據(jù)分析可以讓您更快地做出更明智的決策。在 Minitab，我們一直在努力讓您更輕松地分析數(shù)據(jù)和傳達(dá)這些結(jié)果，以便您可以繼續(xù)推進(jìn)您的項目。恰當(dāng)?shù)睦樱篗initab 中的變異圖。

可變性圖表可以輕松識別數(shù)據(jù)中的可變性來源；無論您是將其用作初步分析工具還是在最終報告中用于證明主要變異來源。

示例 1：交流臨床研究的結(jié)果

考慮一項臨床研究，食品制造商調(diào)查了六種產(chǎn)品的風(fēng)味差異。研究在第 2 天重復(fù)進(jìn)行。以下示例顯示了數(shù)據(jù)的排列方式：

我們首先選擇Stat > Quality Tools > Variability Chart 下的 Variability Chart…

縱軸代表風(fēng)味評分，橫軸包含產(chǎn)品代碼和天數(shù)。

很容易看出，LHA .50% w/ DRN 4產(chǎn)品在這兩天的平均風(fēng)味評分（由線條連接）更高。此外，通過變異性圖表可以很容易地看出，與所有其他產(chǎn)品相比，當(dāng)前產(chǎn)品的風(fēng)味評分差異要小得多。

如果目標(biāo)是最大化風(fēng)味，一個合理的結(jié)論是，雖然當(dāng)前產(chǎn)品提供更一致的風(fēng)味，但LHA .50% w/ DRN 4產(chǎn)品將需要一些工作來減少這些風(fēng)味評分的變化。變異性圖表是展示本研究結(jié)果的絕佳選擇，因為它以清晰、簡潔的視圖顯示了LHA .50% w/ DRN 4產(chǎn)品的較高平均分?jǐn)?shù)和當(dāng)前產(chǎn)品的少量變異。

示例 2：可視化從醫(yī)療設(shè)備制造過程中收集的數(shù)據(jù)

現(xiàn)在考慮我們已經(jīng)從測量醫(yī)用泵輸液量的過程中收集了數(shù)據(jù)。我們使用兩種不同的材料類型在兩條輸送線上以四種不同的泵速收集數(shù)據(jù)。這是一個顯示數(shù)據(jù)排列方式的示例：

與第一個示例一樣，我們在Stat > Quality Tools > Variability Chart中找到了 Variability Chart 對話框……在這里我們還選擇了Standard deviation chart：

使用變異圖可以很容易地將這三個因素可視化在一個圖表中：

我們可以看到總體平均值約為21.5，用水平線表示所有級別。泵速1300內(nèi)的可變性表明結(jié)果低于總體平均值。我們還可以看到材料代碼9978在第一行和第二行的灌注測量值始終較低。還很容易看出，與其他泵速相比，Pump Speed 1400內(nèi)的可變性要高得多。

Variability Chart 還提供了一個選項來創(chuàng)建數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差圖 - 在這里很容易看到泵速為1400時的變化在Line和Material Code的水平上更高。

審核編輯黃宇