Minitab常见图表汇总 | minitab圖表
下图展示的是Minitab中图形菜单中的图表类型，其中一些图表（比如散点 ... 主要是想着重介绍Minitab中与统计分析结果同时输出的内置图表。
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那这篇推文，我将向大家着重介绍Minitab中常见的图表类型。
下图展示的是Minitab中图形菜单中的图表类型，其中一些图表（比如散点图、条形图、饼图等）是老生常谈了，在此不做赘述，本文主要是想着重介绍Minitab中与统计分析结果同时输出的内置图表。
Minitab中很多的统计分析方法都能够输出对应的图表，之所以要学会解读这类图表，一是在于它的独创性和灵活性，二是便于我们更好的解读输出结果，并评估统计假设的有效性。
1、单样本检验中的内置图形在统计—基础统计中开展单样本检验时，图形选项中通常会有以下选项：直方图、单值图和箱线图（如下图）。
以Minitab中的单样本t检验的内置数据案例数据集“家庭能源成本.MTW”为例，当我们勾选图形中的3种图形后，最终输出的图形如下所示：直方图单值图箱线图直方图主要用来展示数据在不同区间内的分布情况。
从直方图可以看出，“能源成本”的数据分布呈现出中间高两边低的趋势，基本满足正态分布。
单值图展示的是变量数据中每个单值的具体分布情况，以便于我们评估和比较样本分布，查看数据中是否存在异常值。
从上图的单值图可以看出，“能源成本”的数据点分布较为松散。
箱线图也是用来展示数据的分布情况的，不同的是，我们可以从该图中查看数据的离散统计量（如图中标识）。
从箱线图中可以看出，“能源成本”数据的分布比较分散、均匀。
各图中展示的蓝色线段的中间值表示的是“能源成本”的均值，蓝色线段表示的是均值的置信区间。
通过解读这3个图形，我们已经比较直观地了解了数据的大致分布情况，接下来再去理解文本格式的分析结果就更加轻松了。
2、方差分析中的四合一在统计—方差分析中开展方差分析时，图形选项中通常会选择输出残差四合一检验图（如下图）。
进行方差分析需要满足的基本条件之一是：确定数据的误差是随机的、彼此独立的、且都服从均数为0的正态分布。
顾名思义，残差的四合一图形主要就是用来判断残差是否满足均值为0的正态分布。
以Minitab中的单因子方差分析的内置案例数据集“喷漆硬度.MTW”为例，当我们输出四合一后，得到的图形如下所示：上图在一张图形中显示四个残差图，如果残差满足均值为0的正态分布，这些图形中数据点的分布会呈现出一定规律。
左上角的概率图中，数据会比较均匀的分布在红色线条的两侧，不会有偏离太远的数值；在右上角的图形中，数据点会比较对称的分布在中间虚线的两侧；在左下角的直方图中，0点左右两侧的矩形也基本均匀对称；右下角的图关注得较少。
根据上图中的四合一残差图，我们可以基本判断：残差满足均值为0的正态分布。
当然，如果想进一步确定，可以输出残差值，对其进行正态性检验。
3、图形化汇总一般统计分析软件都可以输出数据的描述性统计量，而在Minitab的统计—基础统计中还可以输出图形化汇总。
以Minitab中的图形化汇总的内置示例数据集“开盖转矩.MTW”为例，在变量中选入“转矩”，点击确定，最终输出的图形如下所示：图形化汇总通过各种统计量（如样本数量、平均值、中位数、标准差）汇总数值数据。
上图左侧使用图形描述数据的分布，发现数据的均值大于中位数，直方图的分布呈现出右偏态，不满足正态分布。
上图右侧用数值具体描述了数据执行正态性检验的结果、集中趋势统计量、离散程度统计量，以及平均值、标准差和中位数的置信区间。
一张图表，一目了然。
根据汇总结果，我们可以进一步判断接下来该对数据集开展何种分析。
在“开盖转矩.MTW”案例中，如果我们想分析两种不同机器类型的转矩是否存在显著差异，可以选择双样本t检验。
上述我向大家介绍了Minitab中常见的一些内置图形，了解它们
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那这篇推文，我将向大家着重介绍Minitab中常见的图表类型。
下图展示的是Minitab中图形菜单中的图表类型，其中一些图表（比如散点图、条形图、饼图等）是老生常谈了，在此不做赘述，本文主要是想着重介绍Minitab中与统计分析结果同时输出的内置图表。
Minitab中很多的统计分析方法都能够输出对应的图表，之所以要学会解读这类图表，一是在于它的独创性和灵活性，二是便于我们更好的解读输出结果，并评估统计假设的有效性。
1、单样本检验中的内置图形在统计—基础统计中开展单样本检验时，图形选项中通常会有以下选项：直方图、单值图和箱线图（如下图）。
以Minitab中的单样本t检验的内置数据案例数据集“家庭能源成本.MTW”为例，当我们勾选图形中的3种图形后，最终输出的图形如下所示：直方图单值图箱线图直方图主要用来展示数据在不同区间内的分布情况。
从直方图可以看出，“能源成本”的数据分布呈现出中间高两边低的趋势，基本满足正态分布。
单值图展示的是变量数据中每个单值的具体分布情况，以便于我们评估和比较样本分布，查看数据中是否存在异常值。
从上图的单值图可以看出，“能源成本”的数据点分布较为松散。
箱线图也是用来展示数据的分布情况的，不同的是，我们可以从该图中查看数据的离散统计量（如图中标识）。
从箱线图中可以看出，“能源成本”数据的分布比较分散、均匀。
各图中展示的蓝色线段的中间值表示的是“能源成本”的均值，蓝色线段表示的是均值的置信区间。
通过解读这3个图形，我们已经比较直观地了解了数据的大致分布情况，接下来再去理解文本格式的分析结果就更加轻松了。
2、方差分析中的四合一在统计—方差分析中开展方差分析时，图形选项中通常会选择输出残差四合一检验图（如下图）。
进行方差分析需要满足的基本条件之一是：确定数据的误差是随机的、彼此独立的、且都服从均数为0的正态分布。
顾名思义，残差的四合一图形主要就是用来判断残差是否满足均值为0的正态分布。
以Minitab中的单因子方差分析的内置案例数据集“喷漆硬度.MTW”为例，当我们输出四合一后，得到的图形如下所示：上图在一张图形中显示四个残差图，如果残差满足均值为0的正态分布，这些图形中数据点的分布会呈现出一定规律。
左上角的概率图中，数据会比较均匀的分布在红色线条的两侧，不会有偏离太远的数值；在右上角的图形中，数据点会比较对称的分布在中间虚线的两侧；在左下角的直方图中，0点左右两侧的矩形也基本均匀对称；右下角的图关注得较少。
根据上图中的四合一残差图，我们可以基本判断：残差满足均值为0的正态分布。
当然，如果想进一步确定，可以输出残差值，对其进行正态性检验。
3、图形化汇总一般统计分析软件都可以输出数据的描述性统计量，而在Minitab的统计—基础统计中还可以输出图形化汇总。
以Minitab中的图形化汇总的内置示例数据集“开盖转矩.MTW”为例，在变量中选入“转矩”，点击确定，最终输出的图形如下所示：图形化汇总通过各种统计量（如样本数量、平均值、中位数、标准差）汇总数值数据。
上图左侧使用图形描述数据的分布，发现数据的均值大于中位数，直方图的分布呈现出右偏态，不满足正态分布。
上图右侧用数值具体描述了数据执行正态性检验的结果、集中趋势统计量、离散程度统计量，以及平均值、标准差和中位数的置信区间。
一张图表，一目了然。
根据汇总结果，我们可以进一步判断接下来该对数据集开展何种分析。
在“开盖转矩.MTW”案例中，如果我们想分析两种不同机器类型的转矩是否存在显著差异，可以选择双样本t检验。
上述我向大家介绍了Minitab中常见的一些内置图形，了解它们