영역 그래프에 대한 주요 결과 해석

영역 그래프를 해석하려면 다음 단계를 수행하십시오.

1단계: 각 변수의 합에 대한 기여도 표시

Minitab에서는 x-축에 일정한 간격으로 표시되는 시간에 대해 y-축에 여러 개의 시계열을 쌓아서 표시합니다. 그래프의 각 선은 누적 합을 나타내기 때문에, 각 변수의 합에 대한 기여도 및 합의 구성이 시간에 따라 어떻게 변화하는지 알 수 있습니다.

다음 영역 그래프는 세 가지 업종의 5년(60개월) 간 취업자 수를 보여줍니다. 무역이 세 업종의 총 취업자 수에 가장 크게 기여합니다. 식품과 금속 업종은 총 취업자 수에 덜 기여하며 두 업종은 같이 합쳐서 무역 업종과 같은 수준의 취업자 수를 설명합니다.

2단계: 특이치 및 급격한 이동 찾기

공정 지식이나 분야 전문 지식을 사용하여 특이치나 급격한 이동이 오류 또는 특정 원인으로 인한 실제적인 변화를 나타내는지 여부를 확인합니다.

특이치

비정상적인 관측치(특이치라고도 함)를 찾습니다. 특이치의 원인을 식별하고 데이터 입력 오류나 측정 오류를 수정합니다. 비정상적인 일회성 사건(특수 원인이라고도 함)에 대한 데이터 값을 삭제합니다.

다음 판매량의 영역 그래프는 데이터 입력 오류로 인한 지역 3에 대한 특이치를 보여줍니다. 판매 관리자가 워크시트에 월 판매량 값을 445,000 대신 945,000으로 잘못 입력했습니다.

급격한 이동

시계열에서 급격한 이동 또는 추세의 급격한 변화를 찾습니다. 이러한 변화의 원인을 파악합니다.

다음 생산 비용의 영역 그래프는 2015년 초 설비 2의 비용에 급격한 이동이 있음을 보여줍니다. 이동의 이유를 조사해야 합니다.

3단계: 시계열의 일반적인 움직임 평가

주기적 움직임 또는 계절적 패턴

주기적 움직임 또는 계절적 패턴을 찾습니다. 계절적 패턴은 데이터 값이 같은 기간에 정기적으로 증가와 감소를 반복하는 것입니다. 예를 들어, 한 자동차 부품 가게의 주문량은 매주 월요일에 적고 주중에 증가하여 매주 금요일에 가장 많습니다. 계절적 패턴의 경우에는 항상 기간이 고정된 상태이며 알려져 있습니다. 이와 대조적으로, 주기적 움직임은 데이터 값이 증가하고 감소하지만 정기적으로 반복되는 것으로 보이지 않는 것입니다. 일반적으로 주기적 움직임이 계절적 패턴보다 더 길고 변동성이 큽니다.

다음 영역 그래프에서는 식품 업체의 고용 추세(금속 업체의 고용 추세와 합치고 가운데 선으로 표시)는 8월에 가장 높아지는 주기적 움직임을 보여줍니다. 모든 산업에 대해 결합된 고용 추세(맨 위 선)도 8월과 2월에 가장 높아지는 주기적 움직임을 보여줍니다. 8월에 고용 추세가 가장 높은 것은 적어도 일부는 식품 업체의 주기적 고용 추세로 인한 것입니다.

데이터가 추세, 주기 또는 계절성을 나타내면 시계열 분석을 사용하여 데이터를 모형화하고 예측을 생성할 수 있습니다. 사용할 분석에 대한 자세한 내용은 어떤 시계열 분석을 사용해야 합니까?에서 확인하십시오.

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