データをグラフ化する

箱ひげ図は、サンプルサイズが少なくとも20の場合に最適です。たとえば、科学者が箱ひげ図を作成して、異なる2つの肥料で生育した植物の高さと無肥料の対照群を比較するとします。例を参照するには、Minitab ヘルプ：箱ひげ図の例に移動します。

等高線プロットでは、2 つの予測変数の値が x 軸と y 軸上に表され、応答変数の値が等高線と呼ばれる濃淡の領域で表されます。等高線プロットは経度、緯度、高度の代わりに、X 値、Y 値、Z 値がプロットされている位相マップのようなものです。

ある食品研究者が、夕食用冷凍食品を調理するのに最適な時間と温度を特定したいと考えています。研究者は 14 個のサンプルをさまざまな時間と温度で調理し、プロの試食人が各サンプルの全体的な品質を評価します。その研究者は、その結果を調べるために等高線プロットを作成することにします。例を参照するには、Minitab ヘルプ：等高線プロットの例に移動します。

ドットプロットは、サンプル値を小さな間隔に分割し、各値または値の小さなグループを数直線に沿ったドットで表します。ドットプロットは、サンプルサイズがおおよそ 50 より小さい場合に最適です。

たとえば、品質技師がドットプロットを作成して、シャンプーボトルのサンプルからキャップをはずすのに必要なトルクの分布を調べるとします。例を参照するには、Minitab ヘルプ：ドットプロットの例に移動します。

ヒストグラムでは標本値が多くの区間に分割されており、各区間におけるデータ値の頻度がバーで表されています。ヒストグラムは、サンプルサイズが少なくとも20の場合に最適です。ただし、サンプルサイズが20よりかなり大きい場合は、分布をよりよく表すことができます。

たとえば、品質技師がヒストグラムを作成して、シャンプーボトルのサンプルからキャップをはずすのに必要なトルクの分布を調べるとします。例を参照するには、Minitab ヘルプ：例：ヒストグラムに移動します。

個別値プロットには、グループ内の各オブザベーションの実際の値を表すドットが表示されるため、外れ値を見つけやすくなり、分布の広がりを簡単に確認できます。個別値プロットは、サンプルサイズがおよそ50未満の場合に最適です。

箱ひげ図同様、個別値プロットは潜在的な外れ値を特定し、データの分布を視覚化するのに役立ちます。ただし個別値プロットは箱ひげ図とは違い、各値を別々に表示します。これは、特に観測値数が比較的少ない場合、または各観測値の効果を評価することが重要な場合に有益です。

たとえば、技師が個別値プロットを作成して、異なる添加剤で作られたプラスチック・サンプルの弾力性を比較するとします。例を参照するには、Minitab ヘルプ：複数のY変数の個別値プロットの例に移動します。

例として、高速道路の安全管理部門の調査員が運転者の経験値と道路種別の関係をハンドル修正回数から調査しているとします。調査員は交互作用プロットを作成し、因子が互いおよび応答に与える影響を表示させます。例を参照するには、Minitab ヘルプ：交互作用プロットの例に移動します。

たとえば、カーペットメーカーが一元配置 ANOVA.の結果を確認しようとしているとします。メーカーは、カーペットの種類ごとの平均耐久性スコアの主効果プロットを作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：主効果プロットの例に移動します。

たとえば、あるビジネスアナリストが、活躍の目覚しい中小の製造業者22社を調査しようとしています。分析者は、顧客数、利益率、売上高、営業年数に関するデータを収集します。分析者は、最初の調査の一環として、顧客数、利益率、営業年数の間の関係を調べる行列散布図を作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：行列散布図の例に移動します。

多変量管理図は、因子と応答の関係を表すグラフを提供します。多変量管理図には、各因子の各水準における平均が表示されます。Minitabでは、各多変量管理図に最大4因子表示できます。

たとえば、ある製造会社が3種類の温度設定が可能な2台の異なる機械でプラスティック製のパイプを製造するとします。品質エンジニアは、さまざまな機械や設定で製造するパイプ直径の一貫性を心配しています。エンジニアは、パイプ直径の変動を調査するために多変量管理図を作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：多変量管理図の例に移動します。

たとえば、医療研究者が散布図を用いて、若年女子のボディマス指数（BMI）と体脂肪率の間の正の関係を示します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：散布図の例に移動します。

たとえば、ある食品研究者が、夕食用冷凍食品を調理するのに最適な時間と温度を特定したいと考えています。研究者は 14 個のサンプルをさまざまな時間と温度で調理し、プロの試食人が各サンプルの全体的な品質を評価します。その研究者は、テスト結果を検討するために 3D 曲面プロットを作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：3D 曲面プロットの例に移動します。

たとえば、ある株式仲買人が、2つの株の過去2年間の月ごとの株価を比較します。株式仲買人は、2つの株式のパフォーマンスを視覚化する時系列プロットを作成します。例を参照するには、Minitab ヘルプ：時系列プロットの例に移動します。