属性一致性分析 输入数据

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输入数据

选择最能准确描述您数据的选项。

数据分布在属性列中

如果您的属性数据分布在工作表的单个列中,则完成以下步骤。

  1. 数据排列为中,选择属性列,然后输入要分析的数据列。
  2. 样本中,输入包含样本标识符的列。
  3. 检验员中,输入包含检验员标识符的列。
在工作表中,检验员包含检验员的姓名。样本包含样本标识符,评级包含每个检验员对每个样本的评级,标准包含每个样本的标准评级。
C1-T C2 C3 C4
检验员 样本 评级 标准
Simpson 1 2 2
Montgomery 1 2 2
Holmes 1 2 2
Duncan 1 1 2
Hayes 1 2 2

数据分布在多个列中

如果每个检验员的评级分布在工作表单独的列中,则完成以下步骤。

  1. 数据排列为中,选择多列并输入要分析的数据列。
  2. 检验员人数中,输入要对样本进行评级的检验员数量。
  3. 试验数中,输入每个检验员评估样本的次数。
  4. 检验员姓名(可选)中,可输入包含检验员姓名的列。 如果没有包含检验员姓名的列,可直接将姓名输入到对话框中。将检验员的姓名放置于引号之内,如 "Simpson"。
    注意

    检验员姓名的顺序必须与工作表中的顺序匹配。

在工作表中,部件包含样本标识符,标准包含每个样本的标准评级,列 C3–C7 包含每个检验员对每个样本的评级。
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
部件 标准 Simpson Montgomery Holmes Duncan Hayes
1 2 2 2 2 1 2
2 -1 -1 -1 -1 -2 -1
3 0 1 0 0 0 0
4 -2 -2 -2 -2 -2 -2
5 0 0 0 0 -1 0

已知标准/属性

输入包含每个样本已知参考评级的列。此列可以包含数字或文本属性,但数据类型必须与响应类型相匹配。

如果每个样本都有已知参考值,则可以评估每位检验员各次试验评级的正确性。如果选择 属性数据的类别是有序的,Minitab 还提供 Kendall 的相关系数。

属性数据的类别是有序的

选择指定数据具有两个以上水平且为顺序的。如果数据是顺序的,Minitab 将提供 kappa 统计量和 Kendall 的一致性系数评估检验员评级之间的相关性。

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