圖型分析和前後程序管制圖-快速上手 | minitab圖表
他決定用Minitab 17的Assistant功能來證明他的看法。
此資料集記錄了6個月前喬爾開始騎自行車上班通勤時間。
數據資料究竟支持或反對喬爾的想法 ...免費試用詳細功能表產品特點Help系統需求Minitab優勢快速上手圖型分析和前後程序管制圖你騎腳踏車上班能準時嗎？騎腳踏車而不開車上班讓喬爾能做更多運動，節省汽油錢，還能提前幾分鐘上班。
但6個月後，他的老闆叫他進辦公室，並警告他，因為在過去幾周，喬爾不僅沒有早到，反而還經常遲到。
喬爾認為老闆誤為他了。
喬爾是一個有條理的人，他每天早上7:30離開他的公寓，並且每天記錄他花了多長時間上下班。
他知道騎自行車上班大約花了25分鐘，離8點還有一些時間。
他決定用Minitab17的Assistant功能來證明他的看法。
此資料集記錄了6個月前喬爾開始騎自行車上班通勤時間。
數據資料究竟支持或反對喬爾的想法？我們一起用Minitab統計軟體中的Assistant工具來分析。
在下方影片中您將觀看到Minitab統計軟體的分析小幫手如何輕鬆的完成分析動手做做看!使用這個資料集和Minitab19的分析小幫手找出您是否能準時上班?(請點擊滑鼠右鍵另存連結來儲存)Step1：檢視資料以圖表顯示資料總是一個很好的開始，所以請選擇Assistant>GraphicalAnalysisAssistant工具提供了三種不同的圖表選擇為了瞭解喬爾騎腳踏車上班需要花費多少時間的分布狀況，請點選GraphicalSummary按鈕，並完成該對話視窗Assistant會輸出一份診斷分析報告，一分報告卡，和一份總結報告總結報告乍看之下好像是好消息，其顯示喬爾平均通勤時間略超過26分鐘，比他認為的還久一些，但仍足以在8點以前抵達公司但DescriptiveStatistics列表的標準差卻高於4分鐘，這表示每天通勤時間差異很大，DistributionofData圖可以證明這一點，顯示出喬爾的通勤時間大約落在18分鐘到36分鐘的範圍。
DatainTimeOrder圖則顯示，雖然喬爾自從騎腳踏車上班以來，平均通勤時間在25分鐘以內，但在過去幾周的通勤時間卻越來越久，他的老闆也許是對的。
Step2:建立一個管制圖這個最初數據說服了喬爾，他的老闆認為他遲到是對的。
但，他的通勤時間真的越來越不穩定嗎？或者，我們所觀察到的變數，其實是通勤過程中，所自然產生的一般原因變數呢？Assistant功能可以建立圖表來評估某過程的穩定度，請選擇Assistant>ControlChartAssistant的決策樹能引導您選擇適用於您的情況的管制圖，由於我們擁有連續資料，切並非以群組的方式蒐集，因此選擇I-MRChart在對話視窗中，選擇適當的資料欄位，如果你已經知道你流程的管制範圍的上、下界限，你可以使用已經建立的管制界限來監控某程序，在Assistant裡輸入這些管制界限。
或者，依照我們現在的情況，喬爾並沒有預定的管制範圍，因此直接讓Assistant從資料中自行估算。
Assistant會自動審核您的資料，檢查是否有失控的資料點，如果有特殊原因，例如設備故障，造成失控資料點的產生，你可以告訴Assistant在計算管制界限時不要使用該資料點。
Assistant顯示此份資料有若干失控資料點，但喬爾無法確認任何特殊原因來移除這些資料點，因此這些資料點仍會被納入計算。
當你按下OK，Assistant會建立一份報告卡，一分診斷分析報告，和一份總結報告。
總結報告顯示出，喬爾現階段所採用的程序，其平均值並不穩定，他無法準確的預測自己是否能準時上班。
喬爾想了一下他目前的情況，他確定了幾個可能影響他通勤時間的因素。
由於他與汽車共用道路，因此，交通波動會影響到他的日常行程。
有時候，意外事故或維修人員強迫他改道。
即使在他的路線是暢通的，他仍然必須面對等待交通號誌，或是其他共用道路等實際情況。
接下來的六週，除了之前騎在一般公路外，他開始嘗試新的路線，喬爾選擇騎登山自行車，新路線也許比較不平順，但比較筆直且不擁擠。
Step3:建立前後程序管制圖自從他改變路線後，老闆在也沒有提及他抵達公司的時間，似乎解決的上班準時的問題，但他想確定，除了一些特殊情況發生外，是否能依賴這樣的方式準時上下班。
更改路線真的讓他的通勤時間更一致了嗎？選擇Assistant>Before
此資料集記錄了6個月前喬爾開始騎自行車上班通勤時間。
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但6個月後，他的老闆叫他進辦公室，並警告他，因為在過去幾周，喬爾不僅沒有早到，反而還經常遲到。
喬爾認為老闆誤為他了。
喬爾是一個有條理的人，他每天早上7:30離開他的公寓，並且每天記錄他花了多長時間上下班。
他知道騎自行車上班大約花了25分鐘，離8點還有一些時間。
他決定用Minitab17的Assistant功能來證明他的看法。
此資料集記錄了6個月前喬爾開始騎自行車上班通勤時間。
數據資料究竟支持或反對喬爾的想法？我們一起用Minitab統計軟體中的Assistant工具來分析。
在下方影片中您將觀看到Minitab統計軟體的分析小幫手如何輕鬆的完成分析動手做做看!使用這個資料集和Minitab19的分析小幫手找出您是否能準時上班?(請點擊滑鼠右鍵另存連結來儲存)Step1：檢視資料以圖表顯示資料總是一個很好的開始，所以請選擇Assistant>GraphicalAnalysisAssistant工具提供了三種不同的圖表選擇為了瞭解喬爾騎腳踏車上班需要花費多少時間的分布狀況，請點選GraphicalSummary按鈕，並完成該對話視窗Assistant會輸出一份診斷分析報告，一分報告卡，和一份總結報告總結報告乍看之下好像是好消息，其顯示喬爾平均通勤時間略超過26分鐘，比他認為的還久一些，但仍足以在8點以前抵達公司但DescriptiveStatistics列表的標準差卻高於4分鐘，這表示每天通勤時間差異很大，DistributionofData圖可以證明這一點，顯示出喬爾的通勤時間大約落在18分鐘到36分鐘的範圍。
DatainTimeOrder圖則顯示，雖然喬爾自從騎腳踏車上班以來，平均通勤時間在25分鐘以內，但在過去幾周的通勤時間卻越來越久，他的老闆也許是對的。
Step2:建立一個管制圖這個最初數據說服了喬爾，他的老闆認為他遲到是對的。
但，他的通勤時間真的越來越不穩定嗎？或者，我們所觀察到的變數，其實是通勤過程中，所自然產生的一般原因變數呢？Assistant功能可以建立圖表來評估某過程的穩定度，請選擇Assistant>ControlChartAssistant的決策樹能引導您選擇適用於您的情況的管制圖，由於我們擁有連續資料，切並非以群組的方式蒐集，因此選擇I-MRChart在對話視窗中，選擇適當的資料欄位，如果你已經知道你流程的管制範圍的上、下界限，你可以使用已經建立的管制界限來監控某程序，在Assistant裡輸入這些管制界限。
或者，依照我們現在的情況，喬爾並沒有預定的管制範圍，因此直接讓Assistant從資料中自行估算。
Assistant會自動審核您的資料，檢查是否有失控的資料點，如果有特殊原因，例如設備故障，造成失控資料點的產生，你可以告訴Assistant在計算管制界限時不要使用該資料點。
Assistant顯示此份資料有若干失控資料點，但喬爾無法確認任何特殊原因來移除這些資料點，因此這些資料點仍會被納入計算。
當你按下OK，Assistant會建立一份報告卡，一分診斷分析報告，和一份總結報告。
總結報告顯示出，喬爾現階段所採用的程序，其平均值並不穩定，他無法準確的預測自己是否能準時上班。
喬爾想了一下他目前的情況，他確定了幾個可能影響他通勤時間的因素。
由於他與汽車共用道路，因此，交通波動會影響到他的日常行程。
有時候，意外事故或維修人員強迫他改道。
即使在他的路線是暢通的，他仍然必須面對等待交通號誌，或是其他共用道路等實際情況。
接下來的六週，除了之前騎在一般公路外，他開始嘗試新的路線，喬爾選擇騎登山自行車，新路線也許比較不平順，但比較筆直且不擁擠。
Step3:建立前後程序管制圖自從他改變路線後，老闆在也沒有提及他抵達公司的時間，似乎解決的上班準時的問題，但他想確定，除了一些特殊情況發生外，是否能依賴這樣的方式準時上下班。
更改路線真的讓他的通勤時間更一致了嗎？選擇Assistant>Before