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发布日期: 11/15/2021

使用变异性图比较多个变量

在目前为止介绍的图形中,您仅指定一个 X 变量。使用变异性图可以指定多个 X 变量,并同时查看多个变量之间均值和变异性上的差异。

图 4.36 变异性图的示例 

Image shown here

情境

本示例使用 Popcorn.jmp 数据表,数据由爆米花制造商提供。产量(指定数据的玉米粒产出的爆米花数量)根据爆米花类型、包型大小和所用油量的每个组合进行测量。

爆米花制造商想探究下列问题:

哪些因素的组合会导致爆米花产量最高?

要回答这个问题,请使用产量对类型、包型大小和油量的变异性图。

创建变异性图

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Popcorn.jmp

2. 选择分析 > 质量和过程 > 变异性/计数量具图

3. 选择产量并点击 Y,响应

4. 选择爆米花并点击 X,分组

5. 选择包型并点击 X,分组

6. 选择油量并点击 X,分组

注意:将变量分配给 X,分组角色的顺序很重要,因为在该窗口中的顺序决定了它们在变异性图中的嵌套顺序。

图 4.37 变异性图窗口 

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7. 点击确定

上面的图形是变异性图,显示三个变量每个组合的产量。下面的图形显示三个变量每个组合的标准差。因为下面的图形不显示产量,将它隐藏。

8. 点击“变异性量具”红色小三角并撤销选择标准差图

图 4.38 结果窗口 

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解释变异性图

产量的变异性图表示小包装的“gourmet”产量最高。

爆米花制造商可能还会问更具体的问题:产量高是因为包装小还是因为爆米花的种类是“gourmet”?

变异性图显示出:

小包装的“plain”产量低。

大包装的“gourmet”产量低。

鉴于该信息,爆米花制造商可以推断出仅小包装的“gourmet”产量高。在仅允许使用一个变量的图形中,不可能得出该推断。

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