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Mehrere Variablen vergleichen
Mit Graphen mit mehreren Variablen können Sie die Beziehungen und Muster zwischen zwei oder mehreren Variablen visualisieren. Dieser Abschnitt enthält Informationen über folgende Graphen:
Tabelle 6.1 Graphen mit mehreren Variablen
Streudiagramme
Verwenden Sie Streudiagramme, um zwei kontinuierliche Variable miteinander zu vergleichen.
Streudiagramm-Matrix
Verwenden Sie Streudiagramm-Matrizen, um verschiedene Paare von kontinuierlichen Variablen miteinander zu vergleichen.
Nebeneinander liegende Box-Plots
Verwenden Sie nebeneinander liegende Box Plots, um eine kontinuierliche und eine kategoriale Variable miteinander zu vergleichen.
Variabilitätsdiagramm
Verwenden Sie Variabilitätsdiagramme, um eine stetige Y-Variable mit einer oder mehreren kategorialen X-Variablen zu vergleichen. Variabilitätsdiagramme zeigen Differenzen in Mittelwerten und in der Variabilität über mehrere kategoriale X-Variablen auf.
Graphik erstellen
Verwenden Sie die Funktion „Graphik erstellen“, um Graphen interaktiv zu erstellen und zu ändern.
Überlagerungsdiagramme
Verwenden Sie Überlagerungsdiagramme, um eine oder mehrere Variable auf der Y-Achse mit einer anderen Variablen auf der X-Achse zu vergleichen. Überlagerungsdiagramme sind besonders sinnvoll, wenn die X-Variable eine Zeitvariable ist, weil Sie vergleichen können, wie sich zwei oder mehr Variable im Zeitverlauf ändern können.
Blasendiagramme
Blasendiagramme sind spezielle Streudiagramme, die Farben und Blasengrößen verwenden, um bis zu fünf Variable gleichzeitig anzuzeigen. Wenn eine Ihrer Variablen eine Zeitvariable ist, können Sie das Diagramm animieren, um zu sehen, wie sich die anderen Variablen im Zeitverlauf ändern.
Streudiagramme
Das Streudiagramm ist der einfachste unter den Graphen mit mehreren Variablen. Verwenden Sie Streudiagramme, um die Beziehung zwischen zwei kontinuierlichen Variablen zu ermitteln und festzustellen, ob zwei kontinuierliche Variable miteinander korrelieren. Die Korrelation zeigt, wie eng zwei Variable miteinander in Beziehung stehen. Wenn Sie zwei Variable haben, die stark korrelieren, kann eine die andere beeinflussen. Oder beide werden von beiden Variablen auf ähnliche Weise beeinflusst.
Abbildung 6.9 Beispiel eines Streudiagramms
Szenario
In diesem Beispiel wird die Datentabelle Companies.jmp verwendet, die Umsatzdaten und die Anzahl von Mitarbeitern von mehreren Unternehmen enthält.
Ein Finanzanalyst muss folgende Fragen untersuchen:
•
Welche Beziehung besteht zwischen dem Umsatz und der Anzahl der Mitarbeiter?
•
Steigt der Umsatz mit der Anzahl der Mitarbeiter?
•
Kann ein Durchschnittsumsatz aus der Anzahl der Mitarbeiter vorhergesagt werden?
Um diese Fragen zu beantworten, verwenden Sie ein Streudiagramm aus dem Umsatz Sales ($M) und der Anzahl der Mitarbeiter # Employ.
Streudiagramm erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Companies.jmp.
2.
Wählen Sie Analysieren > Y nach X anpassen.
3.
Wählen Sie Sales ($M) aus und klicken Sie auf Y, Zielgröße.
4.
Wählen Sie # Employ aus und klicken Sie auf X, Faktor.
Abbildung 6.10 Fenster „Y nach X anpassen“
5.
Klicken Sie auf OK.
Abbildung 6.11 Streudiagramm von Sales ($M) gegen # Employ
Das Streudiagramm interpretieren
Ein Unternehmen hat eine große Anzahl von Mitarbeitern und hohe Umsätze, was durch den einzelnen Punkt rechts oben im Diagramm angezeigt wird. Die Entfernung zwischen diesem Datenpunkt und dem Rest macht eine Visualisierung der Beziehung mit dem Rest der Unternehmen schwierig. Entfernen Sie den Punkt aus dem Diagramm und erstellen Sie das Diagramm wie folgt neu:
1.
Klicken Sie auf den Punkt, um ihn auszuwählen.
2.
Wählen Sie Zeilen > ausblenden und ausschließen. Der Datenpunkt wird ausgeblendet und ist in den Berechnungen nicht mehr enthalten.
Hinweis: Der Unterschied zwischen Ausblenden und Ausschließen ist wichtig. Durch das Ausblenden eines Punkts wird dieser aus allen Graphen entfernt, die statistischen Berechnungen verwenden aber den Punkt weiterhin. Das Ausschließen eines Punkts entfernt ihn aus allen statistischen Berechnungen, aber nicht aus Graphen. Wenn Sie einen Punkt ausblenden und ausschließen, entfernen Sie ihn aus allen Berechnungen und aus allen Graphen.
3.
Um das Diagramm ohne den Ausreißer zu erstellen, klicken Sie auf das rote Dreieck „Bivariat“ und wählen Wiederholen > Analyse wiederholen aus. Sie können das Original-Berichtsfenster schließen.
Abbildung 6.12 Streudiagramm mit entferntem Ausreißer
Das aktualisierte Streudiagramm liefert folgende Antworten:
•
Es besteht eine Beziehung zwischen dem Umsatz und der Anzahl der Mitarbeiter.
Die Datenpunkte haben ein erkennbares Muster. Sie sind nicht nach dem Zufallsprinzip über den Graphen verteilt. Sie könnten eine Diagonale ziehen, die nahe aller Datenpunkte verläuft.
•
Der Umsatz steigt mit der Anzahl der Mitarbeiter und die Beziehung ist linear.
Wenn Sie diese Diagonale ziehen, steigt sie von links unten nach rechts oben an. Diese Steigung zeigt, dass bei steigender Anzahl von Mitarbeitern (von links nach rechts auf der horizontalen Achse) auch der Umsatz steigt (von unten nach oben auf der senkrechten Achse). Eine gerade Linie verläuft in der Nähe der meisten Datenpunkte und zeigt damit eine lineare Beziehung an. Wenn die Linie gekrümmt werden muss, um in der Nähe der Datenpunkte zu verlaufen, besteht weiterhin eine Beziehung (wegen des Musters der Punkte). Allerdings ist diese Beziehung nicht linear.
•
Ein Durchschnittsumsatz kann aus der Anzahl der Mitarbeiter abgeleitet werden.
Das Streudiagramm zeigt, dass der Umsatz im Allgemeinen so ansteigt, wie die Anzahl der Mitarbeiter zunimmt. Sie können den Umsatz für ein Unternehmen prognostizieren, wenn Sie nur die Anzahl der Mitarbeiter dieses Unternehmens kennen. Ihre Prognose wäre auf dieser imaginären Linie. Sie wäre nicht exakt, nähert sich aber den wahren Umsatzzahlen.
Mit dem Streudiagramm interagieren
Wie andere JMP-Graphiken ist das Streudiagramm interaktiv. Platzieren Sie den Mauszeiger auf dem Punkt in der rechten unteren Ecke, um die Zeilennummer sowie den X- und den Y-Wert anzuzeigen.
Abbildung 6.13 Platzieren Sie den Mauszeiger auf einem Punkt
Klicken Sie auf einen Punkt, um die entsprechende Zeile in der Datentabelle zu markieren. Wählen Sie mehrfache Punkte wie folgt:
•
Klicken und ziehen Sie mit der Maus ein Feld auf, das die Punkte einschließt. Damit werden Punkte in einem Rechteck ausgewählt.
•
Wählen Sie das Lassowerkzeug, klicken und ziehen Sie mit der Maus ein Feld auf, das mehrere Punkte einschließt. Das Lassowerkzeug wählt einen unregelmäßigen Bereich aus.
Streudiagramm-Matrix
Eine Streudiagramm-Matrix ist eine Sammlung von Streudiagrammen, die in einem Raster (einer Matrix) zusammengefasst werden. Jedes Streudiagramm zeigt die Beziehung zwischen einem Variablenpaar.
Abbildung 6.14 Beispiel einer Streudiagramm-Matrix
Szenario
Dieses Beispiel verwendet die Datentabelle Solubility.jmp, die Daten für Löslichkeitsmessungen für 72 gelöste Substanzen enthält.
Ein Labortechniker muss folgende Fragen untersuchen:
•
Besteht eine Beziehung zwischen einem Chemikalienpaar? (Es gibt sechs mögliche Paare.)
•
Welches Paar hat die stärkste Beziehung?
Um diese Frage zu beantworten, verwenden Sie eine Streudiagramm-Matrix der vier Lösungsmittel.
Streudiagramm-Matrix erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Solubility.jmp.
2.
Wählen Sie Graph > Streudiagramm-Matrix.
3.
Wählen Sie Ether, Chloroform, Benzene und Hexane. Klicken Sie auf Y, Spalten.
Abbildung 6.15 Fenster „Streudiagramm-Matrix“
4.
Klicken Sie auf OK.
Abbildung 6.16 Streudiagramm-Matrix
Die Streudiagramm-Matrix interpretieren
Die Streudiagramm-Matrix liefert folgende Antworten:
•
Alle sechs Variablenpaare sind positiv korreliert.
Wenn eine Variable zunimmt, nimmt auch die andere Variable zu.
•
Die stärkste Beziehung scheint es zwischen Benzene und Chloroform zu geben.
Die Datenpunkte im Streudiagramm für Benzene und Chloroform sind am dichtesten um eine imaginäre Linie gruppiert.
Mit der Streudiagramm-Matrix interagieren
Wenn Sie einen Punkt in einem Streudiagramm wählen, wird er auch in allen anderen Streudiagrammen ausgewählt.
Zum Beispiel: Wenn Sie einen Punkt im Benzene gegen Chloroform-Streudiagramm auswählen, wird derselbe Punkt in den anderen fünf Diagrammen ausgewählt.
Abbildung 6.17 Ausgewählte Punkte
Nebeneinander liegende Box-Plots
Nebeneinander liegende Box-Plots zeigen Folgendes:
•
Die Beziehung zwischen einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen
•
Unterschiede in der kontinuierlichen Variablen über Ebenen der kategorialen Variable
Abbildung 6.18 Beispiel von nebeneinander liegenden Box-Plots
Szenario
In diesem Beispiel wird die Datentabelle Analgesics.jmp benutzt, die Daten über Schmerzmessungen enthält, die bei Patienten unter drei verschiedenen Medikamenten gemessen wurden.
Ein Forscher muss folgende Fragen untersuchen:
•
Gibt es Unterschiede im durchschnittlichen Umfang der Schmerzlinderung zwischen den Medikamenten?
•
Unterscheidet sich die Variabilität in der Schmerzlinderung, die von jedem Medikament bewirkt wird? Ein Medikament mit einer hohen Variabilität wäre nicht so zuverlässig wie ein Medikament mit einer niedrigen Variabilität.
Um diese Fragen zu beantworten, verwenden Sie einen nebeneinander liegenden Box-Plot für die Schmerzebenen und die Medikamentenkategorien.
Nebeneinander liegende Box-Plots erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Analgesics.jmp.
2.
Wählen Sie Analysieren > Y nach X anpassen.
3.
Wählen Sie pain für den Schmerz aus und klicken Sie auf Y, Zielgröße.
4.
Wählen Sie drug für das Medikament aus und klicken Sie auf X, Faktor.
Abbildung 6.19 Fenster „Y nach X anpassen“
5.
Klicken Sie auf OK.
6.
Klicken Sie auf das rote Dreieck neben „Einfaktorielle Analyse von pain nach drug“ und wählen Sie Anzeigeoptionen > Box-Plots aus.
Abbildung 6.20 Nebeneinander liegende Box-Plots
Nebeneinander liegende Box-Plots interpretieren
Box-Plots werden nach den folgenden Grundsätzen entworfen:
•
Die Linie durch die Box markiert den Median.
•
Die mittlere Hälfte der Daten befindet sich innerhalb der Box.
•
Die Mehrheit der Daten fällt zwischen die Enden der Whisker.
•
Ein Datenpunkt außerhalb der Whisker könnte ein Ausreißer sein.
Die Box-Plots in Abbildung 6.20 Nebeneinander liegende Box-Plots zeigen die folgenden Antworten:
•
Es gibt Gründe anzunehmen, dass Patienten mit dem Medikament A weniger Schmerz empfinden, da der Box-Plot für das Medikament A auf der Schmerzskala niedriger liegt als die anderen.
•
Medikament B scheint eine höhere Variabilität als die Medikamente A und C zu haben, da der Box-Plot größer ist.
Es gibt einen Punkt für das Medikament C, der deutlich niedriger liegt als die anderen Punkte für das Medikament C. Platzieren Sie den Mauszeiger darauf, um zu sehen, dass sich die Daten in Zeile 26 der Datentabelle befinden. Dieser Punkt scheint ähnlich den Daten in der Medikamentengruppe A oder B zu sein. Die Information in Zeile 26 sollte untersucht werden. Bei der Dateneingabe ist vielleicht ein Tippfehler vorgekommen.
Graphik erstellen
Verwenden Sie die Funktion „Graphik erstellen“, um Graphen zu erstellen und zu ändern. Die meisten Graphen in JMP werden durch Aufrufen einer Plattform und Angeben von Variablen erstellt. Wenn Sie eine andere Art von Graph erstellen möchten, rufen Sie eine spezifische Plattform über das Menü „Graph“ auf. In der Plattform „Graphik erstellen“ können Sie jedoch jederzeit die Variablen und Graphen ändern.
Verwenden Sie die Plattform „Graphik erstellen“, um folgende Aufgaben auszuführen:
•
Variablen ändern, indem sie in den Graphen hinein- bzw. aus dem Graphen herausgezogen werden
•
Anderen Graphentyp mit ein paar Mausklicks erstellen
•
Graphen horizontal oder vertikal teilen
Abbildung 6.21 Beispiel für einen Graphen, der mit der Funktion „Graphik erstellen“ erzeugt wurde
Hinweis: Nur einige Elemente der Funktion „Graphik erstellen“ werden hier behandelt. Weitere Informationen finden Sie im Kapitel zur Plattform „Graphik erstellen“ in Essential Graphing.
Szenario
In diesem Beispiel wird die Datentabelle Profit by Product.jmp verwendet, die Gewinndaten für mehrere Produktserien enthält.
Ein Geschäftsanalyst muss folgende Fragen untersuchen:
•
Wie unterschiedlich ist die Ertragskraft zwischen den Produktserien?
Um diese Frage zu beantworten, verwenden Sie einen Linien-Plot, der Erlös, Produktkosten und Gewinn der verschiedenen Produktserien anzeigt.
Den Graphen erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Profit by Product.jmp.
2.
Wählen Sie Graph > Graphik erstellen.
Abbildung 6.22 Arbeitsbereich „Graphik erstellen“
3.
Klicken Sie auf Quarter und ziehen Sie es in den X-Bereich, um Quarter als X-Variable zuzuweisen.
4.
Klicken Sie auf Revenue, Product Cost und Profit. Ziehen Sie sie auf den Y-Bereich, um alle drei Variablen als Y-Variablen zuzuweisen.
Die X- und Y-Zone sind nun Achsen.
Hinweis: Sie können auch auf die Variablen und dann auf eine Zone klicken, um sie zuzuweisen. Nachdem eine Zone zu einer Achse geworden ist, ziehen Sie zusätzliche Variable auf die Achse, anstatt auf die Variablen und die Achse zu klicken.
Abbildung 6.23 Nach dem Hinzufügen von Y- und X-Variablen
Basierend auf den verwendeten Variablen zeigt die Funktion „Graphik erstellen“ nebeneinander liegende Box-Plots.
5.
Um die Box-Plots in einen Linien-Plot zu ändern, klicken Sie auf das Liniensymbol .
Abbildung 6.24 Linien-Plot
6.
Um ein getrenntes Diagramm für jedes Produkt zu erstellen, klicken Sie auf Product Line und ziehen es in den Bereich Umbruch.
Ein eigener Linien-Plot wird für jedes Produkt erstellt.
Abbildung 6.25 Endgültige Linien-Plots
Den Graphen interpretieren
Abbildung 6.25 Endgültige Linien-Plots zeigt Erlös, Kosten und Gewinn aufgeschlüsselt nach Produktserie. Der Geschäftsanalyst wollte den Unterschied der Ertragskraft zwischen den Produktserien sehen. Die Linien-Plots in Abbildung 6.25 Endgültige Linien-Plots können folgende Antworten geben:
•
Kredite, Einlagen und Girokredite bringen mehr Erlöse als Produkte auf Gebührenbasis, Produkte von Drittanbietern und andere Produkte.
•
Die Gewinne aller Produktserien sind aber ähnlich.
Die Datentabelle enthält auch Daten über Vertriebskanäle. Der Geschäftsanalyst möchte sehen, wie unterschiedlich Erlöse, Produktkosten und Gewinne bei den einzelnen Vertriebskanälen aussehen.
1.
Um den Eintrag Product Line aus dem Graphen zu entfernen, klicken Sie auf den Titel des Graphen (Product Line) und ziehen ihn in den leeren Raum in der Funktion „Graphik erstellen“.
2.
Um Channel als Umbruchvariable hinzuzufügen, klicken Sie auf Channel und ziehen das Element in den Bereich Umbruch.
Abbildung 6.26 Linien-Plots mit Vertriebskanälen
Abbildung 6.26 Linien-Plots mit Vertriebskanälen zeigt die Antwort: Revenue und Product Cost für ATMs sind am höchsten und wachsen am schnellsten.
Blasendiagramme
Ein Blasendiagramm ist ein Streudiagramm, das seine Punkte als Blasen darstellt. Sie können die Größe und Farbe der Blasen ändern und sogar in der Zeitschiene animieren. Durch die Möglichkeit, bis zu fünf Dimensionen (x-Position, y-Position, Größe, Farbe und Zeit) darzustellen, kann ein Blasendiagramm vielsagende Visualisierungen ergeben und die Daten-Exploration einfach gestalten.
Abbildung 6.27 Beispiel für ein Blasendiagramm
Szenario
In diesem Beispiel wird die Datentabelle PopAgeGroup.jmp verwendet, die eine Populationsstatistik für 116 Länder oder Territorien zwischen den Jahren 1950 und 2004 enthält. Die Gesamtbevölkerungszahlen werden nach Altersgruppe aufgeschlüsselt und nicht jedes Land hat Daten für jedes Jahr.
Ein Soziologe möchte folgende Fragen untersuchen:
•
Ändert sich das Alter der Weltbevölkerung?
Um diese Frage zu beantworten, sehen Sie sich die Beziehung zwischen der ältesten (über 59) und der jüngsten (unter 20) Bevölkerungsschicht an. Verwenden Sie ein Blasendiagramm, um zu ermitteln, wie sich diese Beziehung im Lauf der Zeit verändert.
Das Blasendiagramm erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie PopAgeGroup.jmp.
2.
Wählen Sie Graph > Blasendiagramm aus.
3.
Wählen Sie Portion60+ aus und klicken Sie auf Y.
Dies entspricht der Y-Variablen auf dem Blasendiagramm.
4.
Wählen Sie Portion 0-19 aus und klicken Sie auf X.
Dies entspricht der X-Variablen auf dem Blasendiagramm.
5.
Wählen Sie Country aus und klicken Sie auf ID.
Jede eindeutige Ebene der ID-Variablen wird durch eine Blase im Diagramm dargestellt.
6.
Wählen Sie Year aus und klicken Sie auf Zeit.
Dies steuert die Zeit-Indexierung, wenn das Blasendiagramm animiert wird.
7.
Wählen Sie Pop aus und klicken Sie auf Größen.
Dies steuert die Größe der Blasen.
8.
Wählen Sie Region aus und klicken Sie auf Farben.
Jeder Stufe der Farbvariable wird eine eindeutige Farbe zugewiesen. In diesem Beispiel haben daher alle Blasen für Länder, die in derselben Region liegen, dieselbe Farbe. Bei den in Abbildung 6.29 Ursprüngliches Blasendiagramm angezeigten Blasenfarben handelt es sich um die Standardfarben von JMP.
Abbildung 6.28 Startfenster des Blasendiagramms
9.
Klicken Sie auf OK.
Abbildung 6.29 Ursprüngliches Blasendiagramm
Das Blasendiagramm interpretieren
Da die Zeitvariable (in diesem Fall das Jahr) im Jahr 1950 beginnt, zeigt das erste Blasendiagramm die Daten für 1950. Animieren Sie das Blasendiagramm, um alle Jahre durchzugehen, indem Sie auf die Schaltfläche „Wiedergabe/Pause“ klicken. Jedes der nacheinander erscheinenden Blasendiagramme zeigt die Daten für das betreffende Jahr. Die Daten für jedes Jahr legen Folgendes fest:
•
Die X- und Y-Koordinaten
•
Die Blasengrößen
•
Die Blasenfarben
•
Die Blasenaggregation
Hinweis: Ausführliche Informationen, wie das Blasendiagramm Informationen über mehrere Zeilen aggregiert, finden Sie im Kapitel zu Blasendiagrammen in Essential Graphing.
Das Blasendiagramm für 1950 zeigt: Wenn der Anteil der Menschen unter 20 in einem Land hoch ist, ist der Anteil von Menschen über 59 niedrig.
Klicken Sie auf die Schaltfläche Wiedergabe/Pause, um das Blasendiagramm über einen Bereich von Jahren zu animieren. Mit fortschreitender Zeit nimmt der Anteil der Menschen unter 20, Portion 0-19, ab und der Anteil über 59, Portion60+, zu.
gibt die Animation wieder, wird zu einer Pause-Schaltfläche, nachdem Sie darauf geklickt haben.
pausiert die Animation.
Steuert manuell die Animation um eine Zeiteinheit zurück.
Steuert manuell die Animation um eine Zeiteinheit nach vorn.
Jahr
Ändert den Zeitindex manuell.
Geschwindigkeit
Steuert die Geschwindigkeit der Animation.
Blasengröße
Steuert die absolute Größe der Blasen und behält die relativen Größen bei.
Der Soziologe wollte wissen, wie sich das Alter der Weltbevölkerung verändert. Das Blasendiagramm zeigt, dass die Weltbevölkerung älter wird.
Mit dem Blasendiagramm interagieren
Klicken Sie, um eine Blase auszuwählen und den Trend für diese Blase im Zeitverlauf anzusehen. Beispiel: Im Diagramm 1950 ist die große Blase in der Mitte Japan.
So zeigen Sie das Muster der Bevölkerungsveränderungen in Japan im Verlauf der Jahre an:
1.
Klicken Sie in die Mitte der Japan-Blase, um sie auszuwählen.
2.
Klicken Sie auf das rote Dreieck „Blasendiagramm“ und wählen Sie Blasen als Pfade > Ausgewählte aus.
3.
Klicken Sie auf die Schaltfläche für die Wiedergabe.
Wenn sich die Animation mit der Zeit ändert, zieht die Japan-Blase einen Blasenpfad hinter sich her, die den geschichtlichen Verlauf zeigt.
Abbildung 6.30 Geschichte der Bevölkerungsverschiebung in Japan
Wenn Sie sich die Japan-Blase genauer ansehen, können Sie folgende Entwicklungen im Zeitverlauf erkennen:
•
Der Anteil der Bevölkerung unter 20 nahm ab.
•
Der Anteil der Bevölkerung ab 60 nahm zu.
Überlagerungsdiagramme
Wie Streudiagramme zeigen Überlagerungsdiagramme die Beziehung zwischen zwei oder mehr Variablen. Wenn jedoch eine der Variablen eine Zeitvariable ist, zeigt ein Überlagerungsdiagramm Trends über den Zeitverlauf besser als dies Streudiagramme tun.
Abbildung 6.31 Beispiel eines Überlagerungsdiagramms
Hinweis: Um die Daten im Zeitverlauf auszugeben, können Sie auch Blasendiagramme, Qualitätsregelkarten und Variabilitätsdiagramme verwenden. Weitere Informationen zur Plattform „Graphik erstellen“ und zu Blasendiagrammen finden Sie im Kapitel zur Plattform „Graphik erstellen“ in Essential Graphing. Informationen zu Qualitätsregelkarten und Variabilitätsdiagrammen finden Sie im Kapitel zur Plattform „Qualitätsregelkarten erstellen“ und im Kapitel zu Variabilitätsdiagrammen und Qualitätsregelkarten in Quality and Process Methods.
Szenario
Dieses Beispiel verwendet die Datentabelle Stock Prices.jmp, die Daten über den Kurs einer Aktie über eine Dreimonatsperiode enthält.
Ein potenzieller Investor muss folgende Fragen untersuchen:
•
Hat sich der Schlusskurs der Aktie während der vergangenen drei Monate geändert?
Um diese Frage zu beantworten, verwenden Sie ein Überlagerungsdiagramm des Börsenschlusspreises über die gesamte Periode.
•
In welcher Beziehung stehen die Höchst- und Niedrigstkurse der Aktie zueinander?
Um diese Frage zu beantworten, verwenden Sie ein anderes Überlagerungsdiagramm der Höchst- und Tiefstkurse über die gesamte Periode.
Erstellen Sie das erste Überlagerungsdiagramm, um die erste Frage zu beantworten, und dann das zweite Überlagerungsdiagramm, um die zweite Frage zu beantworten.
Überlagerungsdiagramm des Aktienkurses über die Zeit erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Stock Prices.jmp.
2.
Wählen Sie Graph > Graphik erstellen.
3.
Wählen Sie Close aus und klicken Sie auf Y.
4.
Wählen Sie Date aus und klicken Sie auf X.
Abbildung 6.32 Diagramm mit Glättung überlagern
5.
Halten Sie die Strg-Taste gedrückt und klicken Sie auf das Glättungssymbol oberhalb des Graphen, um die geglättete Linie zu entfernen.
Abbildung 6.33 Überlagerungsdiagramm des Schlusskurses über die Zeit
Überlagerungsdiagramm interpretieren und damit interagieren
Das Überlagerungsdiagramm zeigt, dass der Aktienschlusskurs über die letzten Monate gefallen ist. Um den Trend klarer zu erkennen, verbinden Sie die Punkte.
1.
Halten Sie die Umschalttaste gedrückt und klicken Sie auf das Liniensymbol oberhalb des Graphen.
Abbildung 6.34 Verbundene Punkte
Der potenzielle Investor sieht, dass in den letzten drei Monaten der Kurs zwar gestiegen und gefallen ist, der allgemeine Trend aber abwärts zeigt.
Überlagerungsdiagramm der Höchst- und Niedrigstkurse der Aktie erstellen
Verwenden Sie ein Überlagerungsdiagramm zur Ausgabe von mehr als einer Y-Variablen. Beispiel: Angenommen, Sie möchten die Höchst- und Niedrigstkurse in demselben Diagramm anzeigen.
1.
Befolgen Sie die Schritte in Überlagerungsdiagramm des Aktienkurses über die Zeit erstellen und weisen Sie dieses Mal sowohl High als auch Low der Y-Rolle hinzu.
2.
Verbinden Sie die Punkte und fügen Sie Gitterlinien gemäß Überlagerungsdiagramm interpretieren und damit interagieren hinzu.
Abbildung 6.35 Zwei Y-Variable
Die Legende unten im Diagramm zeigt die Farben und Marker, die für die Variablen High und Low im Graph verwendet wurden. Das Überlagerungsdiagramm zeigt, dass die Kurswerte High und Low einander sehr eng folgen.
Fragen beantworten
Beide Überlagerungsdiagramme beantworten die beiden Fragen, die am Beginn dieses Beispiels gestellt wurden.
•
Das erste Diagramm zeigt, dass der Preis dieser Aktie nicht gleich geblieben, sondern gefallen ist.
•
Das zweite Diagramme zeigt, dass die Höchst- und Tiefstkurse dieser Aktie keine großen Unterschiede aufweisen. Der Aktienpreis schwankt nicht heftig an einem bestimmten Tag.
Variabilitätsdiagramm
In den bisher beschriebenen Graphen haben Sie nur eine einzige X-Variable angegeben. Verwenden Sie ein Variabilitätsdiagramm, um mehrere X-Variable anzugeben und Unterschiede in Mittelwerten und in der Variabilität in allen Variablen auf einen Blick darzustellen.
Abbildung 6.36 Beispiel für ein Variabilitätsdiagramm
Szenario
In diesem Beispiel wird die Datentabelle Popcorn.jmp mit Daten eines Popcornherstellers verwendet. Der Ertrag (das Volumen an Popcorn aus einer bestimmten Anzahl von Maiskörnern) wurde für jede Kombination von Popcorntypen, Verarbeitungsgrößen und benutzter Ölmenge gemessen.
Der Popcornhersteller möchte folgende Frage klären:
•
Welche Kombination von Faktoren ergibt den höchsten Popcornertrag?
Um diese Frage zu beantworten, verwenden Sie ein Variabilitätsdiagramm des Ertrags gegenüber Typ (style), Verarbeitungsgröße (batch size) und Ölverbrauch (oil amount).
Variabilitätsdiagramm erstellen
1.
Wählen Sie Hilfe > Beispieldatenbibliothek und öffnen Sie Popcorn.jmp.
2.
Wählen Sie Analysieren > Qualität und Prozess > Variabilität/Qualitative Messsystemanalyse.
3.
Wählen Sie yield aus und klicken Sie auf Y, Zielgröße.
4.
Wählen Sie popcorn aus und klicken Sie auf X, Gruppierung.
5.
Wählen Sie batch aus und klicken Sie auf X, Gruppierung.
6.
Wählen Sie oil amt aus und klicken Sie auf X, Gruppierung.
Hinweis: Die Reihenfolge, in der Sie die Variablen der X, Gruppierung-Rolle zuweisen, ist wichtig, weil die Reihenfolge in diesem Fenster ihre Verschachtelungsreihenfolge im Variabilitätsdiagramm bestimmt.
Abbildung 6.37 Fenster „Variabilitätsdiagramm“
7.
Klicken Sie auf OK.
Das obere Diagramm ist das Variabilitätsdiagramm, das den Ertrag aufgeschlüsselt nach den einzelnen Kombinationen der drei Variablen zeigt. Das untere Diagramm zeigt die Standardabweichung für jede Kombination der drei Variablen. Da das untere Diagramm den Ertrag nicht zeigt, blenden Sie es aus.
8.
Klicken Sie auf das rote Dreieck „Variabilität/Messsystem“ und wählen Sie Std.-Abw.-Diagramm aus.
Abbildung 6.38 Ergebnisfenster
Variabilitätsdiagramm interpretieren
Das Variabilitätsdiagramm für den Ertrag zeigt, dass kleine Gourmetgrößen den höchsten Ertrag bringen.
Um noch spezifischer zu sein, könnte der Popcornhersteller zusätzlich fragen: Ist der Ertrag hoch, weil die Verarbeitungsgrößen klein sind oder weil sie Gourmet sind?
Das Variabilitätsdiagramm zeigt Folgendes:
•
Der Ertrag von kleinen, normalen Größen ist gering.
•
Der Ertrag von großen Gourmetgrößen ist gering.
Aus dieser Information kann der Popcornhersteller schließen, dass die Kombination aus klein und Gourmet zu Verarbeitungsgrößen mit hohem Ertrag führt. Diese Schlussfolgerung hätte nicht mit einem Diagramm erreicht werden können, das nur eine einzige Variable enthält.
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•
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