Il termine " istogramma " è stato coniato nel 1895 da Karl Pearson statistico per descrivere un tipo di grafico a barre che misura i dati quantitativi . Gli istogrammi sono utilizzate in qualsiasi campo che impiega statistica decisionale. Minitab è un potente programma software di analisi statistica che viene spesso utilizzato in applicazioni di ingegneria . Minitab consente di creare rapidamente un istogramma da una o più colonne di dati . Dopo aver creato il grafico , l'interpretazione dei risultati è piuttosto semplice .
Istruzioni Creare l' istogramma
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Inserisci i tuoi dati in una nuova colonna in un foglio di lavoro Minitab . Per questo esempio , inseriremo i valori 16, 24 , 13, 19 , 26, 18 , 17, 21 , 15 e 23 in C1 colonna .
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Etichetta della colonna facendo clic sulla cella di sopra la prima riga nella colonna C1 e digitando " dati di esempio . "
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Fare clic su " Grafico ", quindi " Istogramma " dalla barra dei menu nella parte superiore della finestra Minitab .

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Una galleria di tipi di grafico disponibili si aprirà . Fare doppio clic su "Semplice" per creare un istogramma utilizzando le opzioni predefinite di Minitab .
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doppio clic su C1 colonna per selezionarlo dall'elenco sul lato sinistro della finestra di dialogo successiva. È anche possibile digitare "C1" nella casella " Variabili Graph ".
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Fare clic su " OK" per chiudere la finestra di dialogo. Il tuo istogramma viene ora creato .
Interpretazione dell'istogramma
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Controllare il grafico di inclinazione. Una curva perfettamente normale è una forma simmetrica campana . Se i dati sono distribuiti normalmente , le barre nel vostro istogramma si adatta quella forma di base , con il più alto barra al centro . Se la forma è diversa , i vostri dati sono distorta e può essere necessaria un'ulteriore analisi .
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verifica per valori anomali. I valori anomali sono punti dati al di fuori dei limiti specificati. Se il processo impone che i valori devono rientrare solo all'interno di un certo intervallo, ad esempio tra 5 e 14 , e ci sono valori inferiori a 5 o superiore a 14 , i dati sono collocate distanti di quanto desiderato e il vostro processo potrebbe non essere in controllo .
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Notare la diffusione . Se il grafico è molto stretta e ben raggruppati , significa che i punti dati sono molto vicine . Ciò rappresenta una popolazione omogenea o un processo che è in stretto controllo . Se il grafico è ampiamente estesa, vi è una grande variabilità tra i punti di dati , e il processo è in controllo scarso o la popolazione è molto varia .

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