Represente graficamente seus dados

Use gráficos para explorar dados e avaliar as relações entre as variáveis. Além disso, é possível usar gráficos para resumir dados e para ajudar a interpretar resultados estatísticos.

Para adicionar um gráfico, vá para Adicione e complete um formulário.

Boxplot

Use um boxplot para avaliar e comparar a forma, tendência central e variabilidade das distribuições amostrais e e procurar por outliers.

Um boxplot funciona melhor quando o tamanho amostral é de pelo menos 20. Por exemplo, um cientista cria um boxplot para comparar a altura do crescimento de plantas com dois fertilizantes diferentes e um grupo de controle sem fertilizante. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de Boxplot.

Considerações de dados

Seus dados devem ser um valor numérico para Y, com um valor discreto opcional para X (categorias para comparação). Um boxplot funciona melhor quando o tamanho amostral é de pelo menos 20. Se o tamanho amostral for muito pequeno, os quartis e outliers demonstrados pelo boxplot podem não ser significantes. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para Boxplot.

Gráfico de contorno

Use para examinar a relação entre a variável resposta e duas variáveis preditoras.

Em um gráfico de contorno, os valores para duas variáveis preditoras estão representados no eixos x e y, e os valores para a variável de resposta são representados por regiões sombreadas, chamadas de contornos. Um gráfico de contorno é como um mapa topográfico no qual os valores-x, y e z são representados graficamente em vez da latitude, longitude e altitude.

Um cientista de alimentos quer determinar o tempo e a temperatura ideais para o aquecimento de uma refeição congelada. O cientista prepara 14 amostras em vários tempos e temperaturas e depois pede para avaliadores profissionais de alimentos classificarem cada amostra quanto à qualidade geral. O cientista cria um gráfico de contorno para examinar os resultados. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de gráfico de contorno.

Considerações de dados

Se possível, os valores x e y devem ser espaçados regularmente para formar uma grade Normalmente, o valor de z é a resposta que você quer explicar ou prever e valores de x e de y são as variáveis explicativas. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para Gráfico de Contornos.

Diagrama de Pontos

Use o para avaliar e comparar distribuições de dados de amostra.

Um diagrama de pontos divide valores de amostra em intervalos pequenos e representa cada valor ou grupo pequeno de valores com um ponto junto com uma linha de número. Um diagrama de pontos funciona melhor quando o tamanho da amostra é menor do que aproximadamente 50.

Por exemplo, um engenheiro de qualidade cria um diagrama de pontos para examinar a distribuição da quantidade de torque que é exigida para remover tampas de uma amostra de potes de shampoo. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo do Diagrama de pontos.

Considerações de dados

Seus dados devem ser valores numéricos para Y, com valores discretos opcionais para X (categorias para comparação). Um diagrama de pontos funciona melhor quando o tamanho da amostra é menor do que aproximadamente 50. Se o tamanho da amostra é de 50 ou superior, um ponto pode representar mais do que uma observação. Considere o uso de um boxplot ou de um histograma além de um diagrama de pontos, para que você possa identificar mais facilmente as características principais da distribuição. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para o Diagrama de pontos.

Histograma

Use gráficos de pontos para examinar o formato e dispersão dos dados da amostra.

Um histograma divide os valores amostrais em diversos intervalos e representa a frequência dos valores de dados em cada intervalo com uma barra. Um histograma funciona melhor quando o tamanho de amostra for de pelo menos 20. Um tamanho de amostra maior do que 20 pode fornecer muito poder.

Por exemplo, um engenheiro de qualidade cria um histograma para examinar a distribuição da quantidade de torque exigida para remover as tampas de potes de shampoo. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo Histograma.

Considerações de dados

Seus dados devem ser valores numéricos para Y e X. Um histograma funciona melhor quando o tamanho da amostra é de pelo menos 20. Se o tamanho de amostra for muito pequeno, cada barra no histograma pode não conter pontos de dados suficientes para demonstrar precisamente a distribuição dos dados. Se o tamanho amostral for inferior a 20, considere usar um gráfico de valores individuais. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para Histograma.

Gráfico de valores individuais

Use um gráfico de valores individuais para avaliar e comparar distribuições de dados de amostra.

Um gráfico de valor individual mostra um ponto para o valor real de cada observação em um grupo, facilitando a agem de outliers e ver a distribuição se espalhar. Um gráfico de valores individuais funciona melhor quando o tamanho amostral é inferior a aproximadamente 50.

Como um boxplot, um gráfico de valores individuais o ajuda a identificar possíveis outliers e visualizar a distribuição de seus dados. No entanto, ao contrário de um boxplot, um gráfico de valores individuais exibe cada valor separadamente. Valores separados são especialmente úteis quando você tem relativamente poucas observações ou quando é importante avaliar o efeito de cada observação.

Por exemplo, um engenheiro cria um gráfico de valores individuais para comparar a elasticidade das amostras de plástico realizadas com diferentes aditivos. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de um gráfico de valores individuais de múltiplas variáveis Y.

Considerações de dados

Seus dados devem ser uma variável Y numérica, com uma variável X discreta opcional (categorias para comparação). Um gráfico de valores individuais funciona melhor quando o tamanho amostral é inferior a aproximadamente 50. Se a amostra for grande demais, os pontos de dados no gráfico podem estar muito compactos e a distribuição pode ser difícil de ser avaliada. Se o tamanho amostral for superior a 50, pense em usar um boxplot ou um histograma. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para gráfico de valores individuais.

Gráfico de interações

Um gráfico de interação mostra como o efeito de um fator categórico sobre uma resposta contínua depende do valor do segundo fator categórico. Esta tabela exibe os níveis de um fator no eixo x e uma linha separada para cada nível de outro fator.

Por exemplo, os pesquisadores do departamento de segurança de rodoviária desejam entender a relação entre a experiência do motorista e tipo de estrada sobre o número de correções de direção. Os investigadores criam um gráfico de interação para exibir o efeito dos fatores de uns sobre os outros e sobre a resposta. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de gráfico de interação.

Considerações de dados

A variável resposta deve ser contínua Os dados devem incluir um ou dois fatores categóricos Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para o gráfico de interação.

Gráfico de efeitos principais

Use para ver como um ou mais fatores categóricos influenciam na resposta contínua.

Por exemplo, um fabricante de tapetes deseja ver os resultados para uma ANOVA com um fator. O fabricante cria um gráfico de efeitos principais das pontuações médias da durabilidade do tapete por tipo tapete. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo do gráfico de efeitos principais.

Considerações de dados

A variável resposta deve ser contínua Os dados devem incluir um ou dois fatores categóricos Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para o gráfico de efeitos principais.

Matriz de dispersão

Use uma matriz de dispersão para avaliar as relações entre vários pares de variáveis de uma vez. Uma matriz de dispersão é uma matriz de gráficos de dispersão.

Um analista de negócios quer estudar 22 empresas de manufatura bem-sucedidas de pequeno a médio porte. O analista coleta dados de número de clientes, taxa de retorno, vendas e há quantos anos as empresas estão no negócio. Como parte da investigação inicial, o analista cria uma matriz de dispersão para analisar os relacionamentos entre o número de clientes, taxa de retorno e os anos. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de um gráfico de probabilidade.

Considerações de dados

Apesar de não ter diretrizes formais para a quantidade de dados necessários para um gráfico de dispersão, as amostras maiores indicam de forma mais clara os padrões nos dados. Um gráfico de dispersão que tem uma linha de regressão ajustada é mais efetivo quando o tamanho da amostra for de aproximadamente 40 ou maior. Se o tamanho de amostra for menor do que 40, a linha de regressão ajustada pode não ser tão precisa. Você deve considerar o tamanho amostral para cada gráfico de dispersão na matriz de dispersão. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para matriz de dispersão.

Carta Multi-vari

Use um gráfico multi-vari como uma ferramenta preliminar para investigar a variação em seus dados, incluindo as variações e as interações entre fatores cíclicos.

Um gráfico multi-vari fornece uma representação gráfica das relações entre fatores e uma resposta. O gráfico multi-vari exibe as médias em cada nível de fator para cada fator. No Minitab, cada gráfico multi-vari pode exibir até quatro fatores.

Por exemplo, um fabricante produz tubos de plástico utilizando duas máquinas diferentes, com três ajustes de temperatura. O engenheiro de qualidade está preocupado com a consistência de diâmetros de tubos de diferentes máquinas e configurações. O engenheiro cria um gráfico multi-vari para investigar a variação nos diâmetros dos tubos. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de carta multi-vari.

Considerações de dados

Para calcular a resposta média em diferentes níveis de fator, o gráfico multi-vari requer dados de resposta numéricos. Você pode ter até quatro, fatores numéricos, de texto ou de data/hora. Cada fator deve ter pelo menos 2 níveis. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para carta multi-vari.

Gráfico de Dispersão

Use para investigar a relação entre um par de variáveis contínuas. Um gráfico de dispersão exibe pares ordenados de - variáveis x e y em um plano de coordenadas.

Por exemplo, um pesquisador médico cria um gráfico de dispersão para mostrar a relação positiva entre o índice de massa corporal (IMC) e a porcentagem de gordura corporal em garotas adolescentes. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de gráfico de dispersão.

Considerações de dados

Os dados devem incluir um ou mais pares de colunas de dados no formato data/hora ou numérico. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para gráfico de dispersão.

Gráfico de Superfície

Use um gráfico de superfície 3D para examinar a relação entre uma resposta variável (Z) e duas variáveis preditoras (X e Y), exibindo uma superfície tridimensional da resposta prevista. É possível optar por representar a resposta predita como uma superfície uniforme ou uma grade.

Um cientista de alimentos quer determinar o tempo e a temperatura ideais para o aquecimento de uma refeição congelada. O cientista prepara 14 amostras em vários tempos e temperaturas e depois pede para avaliadores profissionais de alimentos classificarem cada amostra quanto à qualidade geral. O cientista cria um gráfico de superfície 3D para examinar os resultados. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de Gráfico de superfície 3D.

Considerações de dados

Se possível, os valores x e y devem ser espaçados regularmente para formar uma grade Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para Gráfico de Superfície 3D.

Gráfico de séries temporais

Use para procurar padrões em seus dados ao longo do tempo, como as tendências e padrões sazonais. Um gráfico de séries temporais pode ajudá-lo a escolher uma análise de séries temporais para modelar seus dados.

Um corretor compara o desempenho mensal de duas ações nos dois últimos anos. O corretor cria uma um gráfico de série temporal para visualizar o desempenho das duas ações. Para ver um exemplo, vá para Minitab Ajuda: Exemplo de um gráfico de séries temporais.

Considerações de dados

Registros de dados em ordem cronológica Os dados da série temporal são coletados em intervalos regulares e registrados em ordem de tempo. Você deve registrar os dados na worksheet na mesma ordem em que você os coleta. Se os dados não estiverem em ordem cronológica, não será possível usar um gráfico de série temporal para avaliar os padrões relacionados ao tempo nos dados. Os dados de séries temporais assumem que os dados são coletados a intervalos regulares, como uma vez por dia, ou uma vez por mês. Se você coletar dados em intervalos irregulares, um gráfico de série temporal pode ser enganoso. Para obter detalhes, vá para Minitab Ajuda: Considerações de dados para gráfico de séries temporais.

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