Minitab არის სტატისტიკური პროგრამა, რომელიც საშუალებას გაძლევთ სწრაფად შეიყვანოთ მონაცემები, შემდეგ კი განახორციელოთ სხვადასხვა ანალიზი ამ მონაცემებზე. თქვენ შეგიძლიათ სწრაფად მოამზადოთ დიაგრამები და გამოთვალოთ რეგრესიები, შემდეგ კი შეიტანოთ მონაცემები ძალიან Excel- ის მსგავსად. მინიტაბს შეუძლია გადაჭრას ბევრი რთული სამუშაო სტატისტიკურ გათვლებში.
ნაბიჯი
მეოთხე ნაწილი 1: მონაცემების შეყვანა
ნაბიჯი 1. შეეგუეთ მინიტაბის განლაგებას
როდესაც პირველად იწყებთ Minitab– ს, გამოჩნდება ორი ძირითადი ფანჯარა: სესიის ფანჯარა და სამუშაო ფურცელი. სესიის ფანჯარა აჩვენებს ანალიზის შედეგს, ხოლო სამუშაო ფურცელი არის ადგილი, სადაც უნდა შეიყვანოთ თქვენი მონაცემები. სამუშაო ფურცელი ძალიან ჰგავს Excel– ის ფურცელს.
ნაბიჯი 2. შეიყვანეთ თქვენი მონაცემების ეტიკეტები სამუშაო ფურცლის მეორე რიგში
სამუშაო ფურცლის პირველი რიგი დაცულია ეტიკეტებისათვის C1, C2, C3 და ა.შ. სვეტზე. მეორე რიგი დაცულია სვეტების ეტიკეტებისთვის, რომელთა შეყვანა შეგიძლიათ ხელით. უბრალოდ დააწკაპუნეთ მეორე რიგის ცარიელ უჯრედზე და ჩაწერეთ ეტიკეტი ამ სვეტისთვის.
ნაბიჯი 3. შეიყვანეთ ყველა მონაცემი სვეტში
მას შემდეგ რაც სვეტებს ეტიკეტები ექნებათ, შეგიძლიათ დაიწყოთ მათში მონაცემების შეყვანა. დააჭირეთ Enter- ს, რათა შეხვიდეთ უჯრედში არსებული უჯრედის ქვემოთ. თუ დააწკაპუნებთ სამუშაო ფურცლის ზედა მარცხენა კუთხეში არსებულ პატარა ისარზე, შეგიძლიათ შეცვალოთ მონაცემების შეყვანის მიმართულება, ისე რომ Enter იმავე სტრიქონის მომდევნო სვეტში გადავიდეს.
- თუ თქვენი მონაცემები ინახება Excel– ის სამუშაო ფურცელში, დააკოპირეთ და ჩასვით Minitab– ში. მონიშნეთ Excel– ში შენახული მონაცემთა ნაკრები. დააჭირეთ მაუსის მარჯვენა ღილაკს და აირჩიეთ ასლი. გახსენით Minitab და დააწკაპუნეთ პირველ უჯრედზე C1- ის ქვეშ. დააწკაპუნეთ მაუსის მარჯვენა ღილაკით და შეარჩიეთ უჯრედების ჩასმა.
- თითოეული სვეტი უნდა წარმოადგენდეს ერთი ტიპის მონაცემს. მაგალითად, თუ თქვენ აპირებთ შეიტანოთ ინფორმაცია ბეისბოლის გუნდის შესახებ, შექმენით ერთი სვეტი, რომელიც შეიცავს RBI მონაცემებს, ერთი სვეტი შეიცავს შეცდომების მონაცემებს, ხოლო მეორე შეიცავს Home გაშვების მონაცემებს.
ნაწილი 4 მეოთხედან: აღწერითი სტატისტიკის ნახვა
ნაბიჯი 1. გაიაზრეთ რა არის აღწერითი სტატისტიკა
აღწერითი სტატისტიკა აჯამებს მონაცემთა ერთობლიობას, რომელიც იყენებს რამდენიმე მნიშვნელოვან მნიშვნელობას. ზოგიერთი აღწერითი სტატისტიკა მოიცავს:
- საშუალო - სვეტში არსებული მონაცემების საშუალო არითმეტიკა
- სტანდარტული გადახრა - მონაცემთა დისპერსიის გაზომვა
- საშუალო - საშუალო მნიშვნელობა მონაცემთა ნაკრებში
- მინიმალური - მონაცემთა ნაკრებში ყველაზე მცირე რიცხვი
- მაქსიმალური - ყველაზე დიდი რაოდენობა მონაცემთა ნაკრებში
ნაბიჯი 2. დააჭირეთ სტატისტიკის მენიუს
მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ Stat მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. გადაიტანეთ მაუსი ძირითადი სტატისტიკის თავზე.
ნაბიჯი 3. აირჩიეთ Display Descriptive Statistics
ეს გახსნის ჩვენების აღწერითი სტატისტიკის ფანჯარას, რომელიც აჩვენებს სიის ყველა სვეტს მარცხნივ და ცვლადების ყუთს მარჯვნივ.
ნაბიჯი 4. ორჯერ დააწკაპუნეთ ცვლადზე, რომლის გაანალიზებაც გსურთ
ცვლადები გამოჩნდება ცვლადების ფანჯარაში ფანჯრის მარჯვენა მხარეს.
ნაბიჯი 5. შეარჩიეთ სტატისტიკა, რომლის ნახვა გსურთ
დააწკაპუნეთ სტატისტიკაზე… სტატისტიკის შესარჩევად, რომლის ჩვენებაც გსურთ. თქვენ შეგიძლიათ შეამოწმოთ ან მონიშნოთ ნებისმიერი ველი. დააწკაპუნეთ OK, როდესაც დაასრულებთ.
ნაბიჯი 6. წაიკითხეთ გამომავალი
დააწკაპუნეთ OK ჩვენების აღწერითი სტატისტიკის ფანჯარაში მას შემდეგ რაც კმაყოფილი იქნებით მონაცემებით და მისი სტატისტიკური პარამეტრებით. შერჩეული მონაცემების აღწერითი სტატისტიკა გამოჩნდება სესიის ფანჯარაში.
ნაწილი 3 მეოთხედან: გრაფიკების და დიაგრამების შექმნა
ნაბიჯი 1. შექმენით ჰისტოგრამა
ჰისტოგრამის სქემის სიხშირე შეესაბამება კატეგორიებს. ეს საშუალებას გაძლევთ ვიზუალურად ნახოთ სიხშირე, რომლითაც ხდება დროის ცვლადი რაოდენობა.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიეთ ჰისტოგრამა…
- შეარჩიეთ თქვენი სქემის ტიპი. არსებობს ჰისტოგრამის ოთხი ვარიანტი: მარტივი, მორგებული, განტოტვილი და ჯგუფური და ფიტ და ჯგუფებით. აირჩიეთ მარტივი.
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. ნაჩვენები იქნება არსებული მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლისთვისაც გსურთ შექმნათ ჰისტოგრამა და შემდეგ დააწკაპუნეთ OK. ჰისტოგრამა აშენდება და გამოჩნდება ახალ ფანჯარაში.
ნაბიჯი 2. შექმენით წერტილოვანი ნაკვეთი
ჰისტოგრამის მსგავსად, წერტილოვანი ნაკვეთი გვიჩვენებს, თუ რომელი ღირებულებები მიეკუთვნება კონკრეტულ კატეგორიას. ეს განსაკუთრებით შესაფერისია მცირე მონაცემთა ნაკრებებისთვის.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიეთ Dotplot….
- აირჩიეთ დიაგრამის ტიპი. თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ შვიდი ვარიანტი წერტილის ნაკვეთის შექმნისას. აირჩიეთ მარტივი მონაცემთა ერთი სვეტიდან წერტილოვანი ნაკვეთის შესაქმნელად.
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. გამოჩნდება ხელმისაწვდომი მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლის წერტილის ნაკვეთი გსურთ შექმნათ და შემდეგ დააწკაპუნეთ OK. წერტილოვანი ნაკვეთი გამოჩნდება ახალ ფანჯარაში.
ნაბიჯი 3. ფოთლის ღეროს ნაკვეთის შექმნა
ღეროვანი ფოთლის ნაკვეთი ასევე ჰისტოგრამის მსგავსია, აჩვენებს სიხშირეს, რომლის დროსაც ხდება მნიშვნელობები. ფაქტობრივი რიცხვები ნაჩვენები იქნება თითოეულ კატეგორიაში და მასში ვიზუალური ასპექტი არ არის.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიე ღერო და ფოთოლი …
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. გამოჩნდება ხელმისაწვდომი მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლის ღეროვანი ფოთლის ნაკვეთი გსურთ შექმნათ და შემდეგ დააწკაპუნეთ OK. ფოთლის ღეროს ნაკვეთი გამოჩნდება სესიის ფანჯარაში.
- გადახედეთ Wikihow– ს სტატიას ღეროვანი ფოთლების ნაკვთების შესახებ უფრო დეტალურად.
ნაბიჯი 4. შექმენით ალბათობის ნაკვეთი
ეს ნაკვეთი საშუალებას გაძლევთ სწრაფად დაადგინოთ ჩვეულებრივი მრუდიდან სხვაობა და სხვა გადახრები.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიეთ ალბათობის ნაკვეთი….
- შეარჩიეთ თქვენი სქემის ტიპი. ალბათობის ნაკვეთის აგების ორი ვარიანტი არსებობს. აირჩიეთ Single ახლავე.
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. გამოჩნდება ხელმისაწვდომი მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლის ალბათობის ნაკვეთი გსურთ შექმნათ და შემდეგ დააწკაპუნეთ OK. ალბათობის ნაკვეთი გამოჩნდება ახალ ფანჯარაში.
ნაბიჯი 5. შექმენით სვეტოვანი დიაგრამა
სვეტოვანი დიაგრამები საშუალებას გაძლევთ ვიზუალურად წარმოადგინოთ მონაცემები. ეს დიაგრამა განსხვავდება ჰისტოგრამისგან იმით, რომ ჰისტოგრამის თითოეული სვეტი წარმოადგენს რაოდენობრივ ცვლადებს, ხოლო სვეტები დიაგრამაში წარმოადგენს კატეგორიულ ცვლადებს.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიეთ სვეტოვანი დიაგრამა…
- არჩევა რა ბარი ვიკიპედია. გამოიყენეთ ჩამოსაშლელი მენიუ, რომ აირჩიოთ რომელი ბარი წარმოადგინოს: უნიკალური მნიშვნელობების რაოდენობა, ცვლადი ფუნქცია ან მნიშვნელობები ცხრილიდან.
- აირჩიეთ დიაგრამის ტიპი. ჩვეულებრივ, ის, რაც არის შერჩეული, არის მარტივი ბარის სქემა.
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. გამოჩნდება ხელმისაწვდომი მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლის ბარის სქემა გსურთ შექმნათ. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაამატოთ ეტიკეტები დიაგრამაზე ღილაკზე „ეტიკეტები…“დაჭერით. დააწკაპუნეთ OK ახალ ფანჯარაში სვეტოვანი დიაგრამის შესაქმნელად.
ნაბიჯი 6. შექმნა ტორტი სქემა
ტორტის დიაგრამა ფუნქციონირებს ბარის სქემის მსგავსად, მაგრამ ტორტის ნაჭრების სახით, რომელიც წარმოადგენს კატეგორიულ ცვლადებს.
- დააწკაპუნეთ გრაფიკების მენიუზე. მონაცემების ნაკრების შეყვანის შემდეგ დააწკაპუნეთ გრაფიკის მენიუს ფანჯრის ზედა ნაწილში. აირჩიეთ ტორტი დიაგრამები…
- შეარჩიეთ თქვენი მონაცემთა ნაკრები. გამოჩნდება ხელმისაწვდომი მონაცემთა ნაკრების სია. ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომლის ტორტის სქემა გსურთ შექმნათ. თქვენ ასევე შეგიძლიათ დაამატოთ ეტიკეტები დიაგრამაზე ღილაკზე „ეტიკეტები…“დაჭერით. დააწკაპუნეთ OK ახალ ფანჯარაში ტორტის დიაგრამის შესაქმნელად.
მეოთხე ნაწილი 4: რეგრესიული ანალიზის გაშვება
ნაბიჯი 1. გაიაზრეთ რას აკეთებს რეგრესიული ანალიზი
რეგრესიული ანალიზი აჩვენებს ურთიერთკავშირს შემთხვევით ცვლადებს შორის. რეგრესიულ ანალიზში არსებობს ორი სახის ცვლადი: საპასუხო ცვლადები და პროგნოზატორები. არჩეული პროგნოზირების ცვლადის მნიშვნელობა პროგნოზირებს საპასუხო ცვლადის მნიშვნელობას და რეგრესიული ანალიზი (სხვა საკითხებთან ერთად) განსაზღვრავს რამდენად ზუსტია ეს პროგნოზირების ტენდენცია.
Y ჩვეულებრივ წარმოადგენს საპასუხო ცვლადს და X ჩვეულებრივ წარმოადგენს პროგნოზირების ცვლადს
ნაბიჯი 2. შექმენით თქვენი მონაცემთა ნაკრები
შეიყვანეთ პასუხის ცვლადები და მათი შესაბამისი პროგნოზები ცალკეულ სვეტებში. დარწმუნდით, რომ თითოეული სვეტი სწორად არის მონიშნული მეორე რიგში.
- პასუხის ცვლადი: იზომება ექსპერიმენტში. მას ასევე უწოდებენ დამოკიდებულ ცვლადს.
- პროდიქტორის ცვლადები: ცვლადები, რომელთა მნიშვნელობები განსაზღვრავს სხვა ცვლადების ცვლილებებს. მას ასევე უწოდებენ დამოუკიდებელ ცვლადს.
ნაბიჯი 3. გახსენით რეგრესიის ოსტატი
დააწკაპუნეთ სტატისტიკის მენიუზე და გადაიტანეთ თაგვი რეგრესიაზე, შემდეგ შეარჩიეთ რეგრესია….
ნაბიჯი 4. დაამატეთ ყველა თქვენი ცვლადი
ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომელიც არის პასუხი, ან დამოკიდებული ცვლადი. ეს დაამატებს მას პასუხის სვეტში. შემდეგ ორჯერ დააწკაპუნეთ მონაცემთა ნაკრებზე, რომელიც არის პროგნოზირების ცვლადი, ან დამოუკიდებელი. ეს დაამატებს მას წინასწარმეტყველების სვეტში. თქვენ შეგიძლიათ დაამატოთ მრავალი ცვლადი Predictor ველში.
ნაბიჯი 5. აირჩიეთ ნებისმიერი სქემა
თუ გსურთ გრაფის შექმნა ანალიზთან ერთად, დააწკაპუნეთ ღილაკზე Graphs…. ამის შემდეგ შეგიძლიათ შეარჩიოთ გრაფიკი და ნარჩენები, რომელთა შექმნა გსურთ. დააწკაპუნეთ OK შერჩევის შემდეგ.
ნაბიჯი 6. შეარჩიეთ შეინახოთ თუ არა შედეგი
თქვენ შეგიძლიათ აირჩიოთ ინახავს თუ არა Minitab თქვენს შედეგებს, როგორიცაა თქვენი ნარჩენები და მატჩები. დააწკაპუნეთ შენახვის ღილაკზე, რათა აირჩიოთ ის ასპექტები, რომელთა შენახვაც გსურთ. ყველაფერი დაემატება თქვენს სამუშაო ფურცლის ახალ სვეტს.
ნაბიჯი 7. განახორციელეთ რეგრესიული ანალიზი
როდესაც დაასრულებთ პარამეტრების კონფიგურაციას, დააწკაპუნეთ OK რეგრესიის ფანჯარაში. Minitab გამოთვლის რეგრესს და აჩვენებს თქვენს მიერ მითითებულ ნებისმიერ დიაგრამას და შენახულ მნიშვნელობებს.
- მინიტაბში, რეგრესიული ანალიზის გამომავალი გამოჩნდება სესიის ფანჯარაში.
- რეგრესიის განტოლება იძლევა შეფასებას, თუ როგორ პროგნოზირებს X Y.
- P- მნიშვნელობები განსაზღვრავს პროგნოზირებადი ცვლადების მნიშვნელობას.
- R -sq აღწერს რამდენად შეესაბამება მონაცემები მოდელს (1 და -1 მიუთითებს სრულყოფილ მორგებაზე).
