一連のデータを時系列にプロットする3つの変数の関連性を調べる組み込みのグラフ概要Minitabは、多様な分析の必要性に応えるために、[グラフ]メニューに柔軟性に富む各種グラフを備えています。多くのカスタマイズオプションを利用してグラフを作成でき、グラフを作成した後もさらに多くのカスタマイズオプションが提供されます。[グラフ]メニューから使用できるグラフに加え、管理図などの分析専用のグラフを[統計]メニューから使用できます。Minitabは、多くの統計分析の一部として、組み込みグラフを備えています。変数ペアの関連性を調べる変数の1つまたは複数のペアの関連性を調べる場合は、次のグラフを使用します。次のことを評価できます。使用すると、2つの変数の関連性を評価できます。2つの変数の値は、各観測値をプロットするためのx座標とy座標として使用されます。使用すると、複数の変数ペアの関連性を一度に評価できます。行列散布図は、個々の散布図を並べたものです。行列散布図を選択します。バブルプロットバブルプロットを使用すると、単一プロット上の3つの変数の関連性を調べることができます。散布図と同様に、バブルプロットはx変数に対するy変数をプロットします。バブルプロット上の記号(バブルとも呼ばれる)はサイズがさまざまです。各バブルの面積は、3つ目の変数の値を表しています。使用すると、2つの変数の分布やそれらの関連性を評価できます。周辺分布図は、周辺にヒストグラム、箱ひげ図、またはドットプロットがある散布図です。周辺分布図を選択します。分布を調査、比較する次のような分布の特性を評価、比較する場合は、以下のグラフを使用します。サンプル値が集中している場所。サンプル分布が対称、または歪んでいるかどうか。サンプルデータが特定の分布に適合するかどうか。サンプル分布に現れる頂点の数(頂点が複数ある場合は、複数の母集団のデータが使用されています)。サンプル内で最も一般的に観測される値。ヒストグラムヒストグラムを使用すると、データの形状と中心傾向を評価したり、データが正規分布などの特定の分布に適合するかどうかを評価したりできます。ヒストグラムを選択します。バーは、連続区間またはビン内に含まれる観測値の数を表します。1つのバーで多数の観測値を表すことができるため、大量のデータを使用する場合はヒストグラムが最も効果的です。ドットプロットドットプロットを使用すると、データの形状と中心傾向を評価できます。ヒストグラムと同様、ドットプロットもビンに分割されます。データ量が少ない場合、各ドットが1つまたは少数の観測値を表しているため、ドットプロットの方がヒストグラムよりも便利です。ドットプロットを選択します。ドットプロットは、データのグループを比較する場合も有効です。幹葉図を使用すると、実際のデータ値をビン形式で表示できます。幹葉図プロットはドットプロットに似ていますが、次の特徴があります。幹葉図プロットは、次の場合に使用します。サンプル値の最初の桁を使用してビンを判断する(たとえば、あるビンに0~9の値を使用し、別のビンには10~19の値を使用するなどです)。ドットではなく個別値の数字を表示し、これらの各数字が1つの観測値を表します。確率プロット確率プロットは、次の場合に使用します。データが特定の分布にどの程度適合するかを判断する。適合の度合いは、データ点が適合ラインにどの程度沿っているかで示されます。パラメータ推定値と推定される母集団百分位数を取得します。サンプル分布を比較します。確率プロットを選択します。各観測値は、その推定累積確率を基準にしてプロットされます。適合分布が直線を形成するように、スケールが変換されます。経験CDF経験CDF(累積分布関数)グラフは、次の場合に使用します。データが特定の分布にどの程度適合するかを判断する。階段状の関数が適合ラインに近接していれば、分布は良好に適合しています。パラメータ推定値と推定される母集団百分位数を取得します。サンプル分布を比較します。経験CDFを選択します。Minitabでは、ステップ関数がプロットされ、サンプルデータで観測された累積分布と、サンプルからのパラメータ推定値に基づいた適合累積分布が表示されます。確率分布プロット確率分布プロットは、次の場合に使用します。分布の形状を表示します。分布パラメータが分布の形状にどの程度影響を与えているかを理解します。信頼区間と仮説検定の概念を説明します。棄却値とp値を決定します。確率分布プロットを選択します。分布特性を評価、比較したり、外れ値を特定したりできます。箱ひげ図を選択します。変数の要約や個々の値を比較する要約値または個別のデータ値を比較する場合は、次のグラフを使用します。