経験CDFプロットの主要な結果を解釈する

経験CDFプロットを解釈するには、次の手順を実行します。

ステップ1:分布の適合度を評価する

適合分布線は、サンプルから推定されるパラメータを持つ分布を表します。適合分布線が、ステップ化された経験累積分布線にどの程度従うかを評価します。ステップ化された線が適合分布線と密接になっている場合は、データが分布によく適合しています。

よくあてはまる
よくあてはまらない

分布適合値の指数が的確な場合、確率プロットを使用して、統計的有意性の適合値を評価します。適合分布線のオプションに関する詳細は適合分布線を参照してください。

ステップ2:母集団の推定される百分位を表示する

適合分布線にポインタをのせて、百分位と値のチャートを確認します。

たとえば、次の経験CDFプロットは、テスト対象が踏み輪を歩くときの脈拍数を示します。平均と標準偏差がデータと等しい正規分布では、母集団の5%の脈拍数が54.7619以下であると予想されます。

推定される母集団の百分位が正確なのは、データがこの分布に近似する場合のみです。

ステップ3:(オプション)サンプルデータの実際の百分位を表示する

データが累積分布適合線の分布に従わない場合、サンプル内にあるデータ値の実際の百分位を表示できます。先ず、分布が適用されないので、累積分布適合線を削除します。分布適合線を削除するには、グラフを右クリックして、項の選択 > 分布の適合を選択して、削除キーを押します。接続線に沿ってポインタを移動させて、個々の値(x)とこれらに対応する百分位(y)を示すツールチップを確認します。
注意

実際の百分位は、母集団ではなく、サンプルのデータの割合を示します。このため、これらの結果から一般的な推論を得ることができませんが、サンプルサイズが大きくない場合は特に当てはまります。百分位を定義しなければならないデータが多いほど、サンプル百分位がプロセスを表す精度が高くなります。

この経験CDFプロットは、シャンプーボトルのキャップを開くのにトルクが必要であることを示しています。ツールチップは、サンプル内のキャップの約75%が、キャップを開くのに24以下のトルクを必要としていることを示しています。

ヒント

グリッド線または参照線を追加して、接続線に沿った位置の推定を向上させます。グラフを右クリックすると追加 > グリッドラインまたは追加 > 参照ラインを選択します。

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