Termen " histogram " myntades 1895 av statistiker Karl Pearson för att beskriva en viss typ av stapeldiagram som mäter kvantitativa data . Histogram används i något fält som använder statistiska beslutsfattandet . Minitab är en kraftfull statistisk analys programvara som ofta används i tekniska tillämpningar . Minitab kan du snabbt skapa ett histogram från en eller flera kolumner med data . När du har skapat diagrammet , tolkning av resultat är ganska okomplicerad . Instruktioner Review, Skapa Histogram
1
in dina data i en ny kolumn i en Minitab kalkylblad . För detta exempel kommer vi att ange värdena 16 , 24 , 13, 19 , 26 , 18 , 17 , 21 , 15 och 23 i kolumn C1 .
2
Label kolumnen genom att klicka på cellen ovanför den första raden i kolumn C1 och skriva " Sample Data . " Addera 3
Klicka på " Graph " och sedan " Histogram " i menyn längst upp i Minitab fönstret .
4
Ett galleri av tillgängliga diagramtyper öppnas . Dubbelklicka på " Enkel " för att skapa ett histogram med hjälp av Minitab förvalda alternativ .
5
Dubbelklicka på kolumnen C1 att välja den från listan på vänster sida av nästa dialogruta . Du kan också skriva " C1 " i rutan "Graph variabler . "
6
Klicka på " OK " för att stänga dialogrutan . Din histogram kommer nu att skapas .
Tolka Histogram
7
Kontrollera grafen för snedställning . En helt normal kurva är en symmetrisk klockform . Om dina data är normalfördelad , kommer staplarna i ditt histogram passar det grundläggande form , med den högsta stapeln i mitten . Om formen är annorlunda , är dina data skev och ytterligare analys kan krävas .
8
Kontrollera för extremvärden . Extremvärden är datapunkter utanför de specificerade gränserna . Om din process dikterar att värden endast bör falla inom ett visst område , till exempel mellan 5 och 14 , och det finns värden som är lägre än 5 eller högre än 14 , så dina data sprids längre från varandra än önskat och din process får inte vara i kontroll .
9
Notera spridning . Om diagrammet är mycket smal och tätt grupperade , betyder det dina datapunkter är mycket nära varandra . Detta representerar en homogen population eller en process som är i strikt kontroll . Om grafen är brett utspridd , det finns en stor variation mellan datapunkter , och processen är i dålig kontroll eller befolkningen är varierande .
