面グラフの主要な結果を解釈する

面グラフを解釈するには、次の手順を実行します。

ステップ1:各変数の合計値への寄与度を表示する

Minitabでは、X軸上に等間隔に並んだ時間間隔に対して、Y軸上に積み重ねられた複数の時系列をプロットします。グラフの各線は累積和を表します。したがって、各変数の合計値への寄与度と時間の経過に伴って合計の構成がどのように変化するかを確認することができます。

次の面グラフには、3社の企業全体の5年間(60か月)の雇用状況が表示されます。取引は、3社の企業の総雇用に最も寄与します。食品と金属は、総雇用にあまり寄与しませんが、取引とほぼ同じ水準の雇用を表します。

ステップ2:外れ値と突然のシフトを調べる

プロセスに関する知識や領域に関する専門知識を使用して、外れ値または突然のシフトがエラーまたは何らかの原因による実際の変化を示しているかどうかを判断します。

外れ値

異常な観測値(外れ値とも呼ばれる)を調べます。外れ値の原因を特定して、データ入力エラーや測定エラーを修正します。異常な1回だけの事象(特殊原因とも呼ばれる)に関連付けられたデータ値を除外することを検討してください。

次の面グラフの売上の量は、データ入力エラーに起因する領域3の外れ値を示します。販売管理者が、ワークシートの月次売上に445,000ではなく、945,000の値を誤って入力したためです。

突然のシフト

発生しがちな系列の突然のシフトや突然の変化を調べます。こうした変化の原因を特定します。

次の面グラフの製造コストは、2015年の初めに設備2のコストに突然のシフトがあることを示しています。このシフトの理由を調査する必要があります。

ステップ3:系列の一般的な動向を評価する

周期運動または季節変動パターン

周期運動または季節変動パターンを確認します。季節変動パターンとは、データ値が同じ周期内で定期的に上昇と下降を繰り返すことです。たとえば、自動車パーツ店における注文は、月曜日は低調で、1週間のうちに上昇し、金曜日にピークに達することを繰り返します。季節変動パターンには決まった既知の周期が必ずあります。対照的に、周期運動は、データの値が一定の間隔で上昇と下降を繰り返すようには見えません。通常、周期運動は季節変動パターンよりも長期的で、変動が大きくなります。

次の面グラフは、食品業の雇用状況(金属業と合算して示されている中央の線)は、8月頃をピークとして周期的な運動を示しています。全体として、すべての業種を合わせた雇用状況(一番上の線)は、8月と2月をピークとして周期的な運動を示しています。8月のピークは、食品業の周期的な雇用状況が少なくとも部分的に寄与しています。
ヒント

データがトレンド、周期または季節変動を示している場合、時系列分析を使用して、データをモデル化して、予測を作成できます。使用する分析の詳細は使用する時系列分析を参照してください。

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