Der Begriff " Histogramm " wurde 1895 von Karl Pearson Statistiker geprägt, um eine bestimmte Art von Balkendiagramm, das quantitative Daten misst beschreiben . Histogramme werden in allen Bereichen die statistischen Entscheidungsfindung beschäftigt verwendet . Minitab ist eine leistungsfähige statistische Analyse-Software -Programm, das häufig in technischen Anwendungen verwendet wird. Minitab erlaubt Ihnen das schnelle Erstellen eines Histogramms von einer oder mehreren Spalten mit Daten . Sobald Sie das Diagramm erstellt haben, der Interpretation der Ergebnisse ist recht unkompliziert . Anleitung
Erstellen des Histogramms
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Geben Sie Ihre Daten in einer neuen Spalte in einer Minitab -Arbeitsblatt. Für dieses Beispiel werden wir die Werte 16, 24 , 13, 19 , 26, 18 , 17, 21 , 15 und 23 in Spalte C1 .
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Beschriften Sie die Spalte durch Klicken auf die Zelle oberhalb die erste Zeile in der Spalte C1 -und Schreibarbeiten " Sample Data ".
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Klicken Sie auf " Grafik " und dann " Histogramm " aus der Menüleiste am oberen Rand des Minitab -Fenster.
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Eine Galerie der verfügbaren Diagrammtypen wird geöffnet. Doppelklicken Sie auf " Simple" , um ein Histogramm mit Minitab Standardoptionen zu erstellen.
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Doppelklicken Sie auf die Spalte C1 , um es aus der Liste auf der linken Seite des nächsten Dialog wählen . Sie können auch "C1" in das Feld " Variablen für Grafik . "
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Klicken Sie auf " OK" , um das Dialogfeld zu schließen. Ihre Histogramm wird nun erstellt werden.
Interpretieren des Histogramms
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Überprüfen Sie die Grafik für Neigen. Ein ganz normaler Kurve ist eine symmetrische Glockenform . Wenn Ihre Daten normal verteilt ist, werden die Stäbe in Ihrem Histogramm Passform, die Grundform , mit der höchsten Bar in der Mitte. Wenn die Form ist anders, Ihre Daten verzerrt und weitere Analysen erforderlich sein.
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Check für Ausreißer . Ausreißer sind Datenpunkte außerhalb der festgelegten Grenzen. Wenn Ihr Prozess schreibt vor, dass Werte sollten nur in einem bestimmten Bereich , wie zum Beispiel zwischen 5 und 14 fallen , und es gibt Werte von weniger als 5 oder größer als 14 ist, werden Ihre Daten weiter auseinander als gewünscht und verbreiten Sie Ihre Prozess kann nicht die Kontrolle zu behalten .
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Beachten Sie die Ausbreitung . Wenn Ihre Grafik ist sehr schmal und eng gruppiert , bedeutet dies, Ihre Datenpunkte liegen sehr nahe beieinander . Dies stellt eine homogene Population oder ein Verfahren, das in strenger Kontrolle ist . Wenn der Graph breit gestreut wird , gibt es eine große Variationsbreite zwischen Datenpunkten , und der Prozess ist in schlechte Steuerung oder die Bevölkerung ist vielfältig.
