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散點(diǎn)圖概述 使用散點(diǎn)圖可以調(diào)查一對連續(xù)變量之間的關(guān)系。散點(diǎn)圖在一個坐標(biāo)平面中顯示一對經(jīng)過排序的 x 和 y 變量。 例如，醫(yī)療研究者會創(chuàng)建散點(diǎn)圖來顯示少女的體重指數(shù) (BMI) 和身體脂肪百分比之間的正相關(guān)關(guān)系。
要創(chuàng)建散點(diǎn)圖，請選擇圖形 > 散點(diǎn)圖。
如果要為一段時間內(nèi)、按照時間順序定期收集的數(shù)據(jù)繪制圖形，則可以使用時間序列圖。 散點(diǎn)圖的數(shù)據(jù)注意事項 了解關(guān)于 Minitab 19 的更多信息 為了讓圖形更有效地表示數(shù)據(jù)，請考慮以下準(zhǔn)則。 數(shù)據(jù)必須包括一對或多對數(shù)字或日期/時間數(shù)據(jù)列。 每對數(shù)據(jù)列必須包含相同數(shù)量的行。數(shù)據(jù)中最多還可以包括三列用于分組的類別數(shù)據(jù)。 樣本數(shù)量應(yīng)當(dāng)為中到大 雖然對于散點(diǎn)圖所需的數(shù)據(jù)量沒有正式的準(zhǔn)則，但樣本越大，就越能清楚地表示數(shù)據(jù)中的模式。當(dāng)樣本數(shù)量大約為 40 或更大時，含擬合回歸線的散點(diǎn)圖最有效。如果樣本數(shù)量小于 40，則擬合回歸線可能不那么準(zhǔn)確。 樣本數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是隨機(jī)選擇的 在統(tǒng)計學(xué)中，隨機(jī)樣本用于對總體做出歸納，即推斷。如果數(shù)據(jù)不是隨機(jī)收集的，則結(jié)果可能無法代表總體。 按數(shù)據(jù)的收集順序記錄數(shù)據(jù) 通常，應(yīng)當(dāng)按照數(shù)據(jù)的收集順序?qū)?shù)據(jù)記錄到工作表中。然后，您就可以評估數(shù)據(jù)中與時間相關(guān)的模式。 簡單散點(diǎn)圖示例 了解關(guān)于 Minitab 19 的更多信息 一位醫(yī)學(xué)研究人員研究了青春期女孩的肥胖癥。直接測量身體脂肪百分比的難度較大、費(fèi)用較高，因此研究人員想確定體重指數(shù) (BMI)（一個易于獲得的測量值）是否是身體脂肪百分比的一個好的預(yù)測變量。研究人員收集了 92 名少女的 BMI、身體脂肪百分比及其他個人變量。 作為初始研究的一部分，研究人員繪制了一個“身體脂肪百分比與 BMI”的散點(diǎn)圖，以評估兩個變量之間的關(guān)系。 1. 打開樣本數(shù)據(jù)身體脂肪百分比.MTW。 2. 選擇圖形 > 散點(diǎn)圖 > 簡單。 3. 在Y 變量下面，輸入脂肪百分比。 4. 在X 變量下面，輸入BMI。 5. 單擊確定。 解釋結(jié)果 BMI 和身體脂肪數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖顯示了兩個變量之間的強(qiáng)度很大的正線性關(guān)系。體重指數(shù) (BMI) 可能是一個很好的身體脂肪百分比預(yù)測變量。 含回歸線和組的散點(diǎn)圖的示例 了解關(guān)于 Minitab 19 的更多信息 某相機(jī)制造商的質(zhì)量工程師想要縮短閃光恢復(fù)時間。閃光恢復(fù)時間是兩次閃光之間需要的最短時間。工程師想確定緊接閃光之后相機(jī)中的剩余電壓與閃光恢復(fù)時間之間是否存在關(guān)系。工程師還想確定電池的舊配方和新配方在閃光恢復(fù)時間上是否存在差異。工程師收集了采用舊配方和新配方制造的電池的隨機(jī)樣本。工程師測量了每個樣本在緊接閃光之后的剩余電壓和閃光恢復(fù)時間。 在初始調(diào)查中，工程師創(chuàng)建了閃光后剩余電壓與閃光恢復(fù)時間的散點(diǎn)圖（按電池配方分組），以評估兩種配方的兩個變量之間的關(guān)系。 1. 打開樣本數(shù)據(jù)放電恢復(fù)時間.MTW。 2. 選擇圖形 > 散點(diǎn)圖 > 包含回歸和組。 3. 在Y 變量下面，輸入快速恢復(fù)。 4. 在X 變量下面，輸入操作后的伏特數(shù)。 5. 在用于分組的類別變量 (0-3)中，輸入配方。 6. 單擊確定。 解釋結(jié)果 散點(diǎn)圖顯示了放電之后的電壓與放電恢復(fù)時間之間的負(fù)線性關(guān)系。隨著放電之后電壓量增加，恢復(fù)時間將縮短。新配方需要的放電恢復(fù)時間似乎比舊配方短。 |
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