MINITAB Basic and Descriptive Statistics By Assoc. Prof. SANAN SUPASAI ………………… Department of Statistics, Chiangmai University
เพื่อการศึกษารุน นี้ใช MINITAB Release 14 for Windows® Demo โดย ผูใชสามารถ download มาใชงานไดฟรี 30 วัน ที่ http://www.minitab.com เมื่อติดตั้ง เสร็จแลวก็จะไดไอคอนโปรแกรม Minitab อยูบน Desk Top MNITAB
1. การเรียกใชโปรแกรม MINITAB ใหดับเบิลคลิกที่ Minitab ไอคอน MINITAB บน Desk Top เพื่อเรียกโปรแกรมมาทํางาน ดัง รูปที่ 1 ซึ่งจะเห็นหนาตางเปดอยูเพียง 2 หนาตาง คือ หนาตาง Session และหนาตาง Worksheet1 ซึ่งจริง ๆ แลวยังมีอีกหนาตางหนึ่งที่เกี่ยวของคือหนาตาง Project Manager ซึ่งซอนอยู ผูใชสามารถเรียกใหแสดงหนาตางนี้ไดโดย เปดเมนู Window แลวคลิกเลือก Project Manager ก็จะเห็นวาขณะปจจุบันมี 3 หนาตางเปดอยู ดังรูปที่ 2 ขางลาง รูปที่ 1 หนาจอหลักของโปรแกรม Minitab Session window
Worksheet1 window
Project Manager Window
รูปที่ 2 หนาจอProject Managerที่ซอนอยู MINITAB ……………………… Lecture note @ 1 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
ดังนั้นหนาจอหลักสําหรับการวิเคราะหขอมูลประกอบดวย 3 หนาตาง คือ 1. 2. 3.
หนาตาง Worksheet สําหรับนําเขา บันทึกและแสดงขอมูลที่จะวิเคราะห หนาตาง Session สําหรับแสดงผลลัพธ (output) ตารางสถิติจากการวิเคราะหขอมูล หนาตาง Project Manager สําหรับเก็บขอมูลและจัดการขอมูลตาง ๆ ในระหวางการ วิเคราะหขอมูล ซึ่งกระบวนการจัดเก็บคําสั่งโปรแกรม Minitab ในระหวางการ ประมวลผลจะเปนฟงกชนั หนึ่งในสวนของ Project Manager
2. การนําขอมูลเขาโปรแกรม MINITAB เพื่อการประมวลผล มีหลายวิธีที่จะนําขอมูลเขาสูโปรแกรม ไดแก การพิมพ การคัดลอก(Copy) การวาง (Paste) ลง บน Worksheet หรือการเปด (Open) แฟมขอมูลกรณีมีแฟมขอมูลที่บันทึกโดยโปรแกรม Minitabไวแลว นอกจากนี้ยังสามารถเปดแฟมขอมูลจากโปรแกรมอื่นๆจะไดกลาวในภายหลัง
รูปที่ 3 Worksheet ประกอบดวย columns and Rows
ขอมูลใน Worksheet มีได 3 แบบ คือ Numeric, text, and date/time
Numeric data are numbers.
Text data are characters that consist of mix of letters, numbers, spaces and special characters.
Date/Time can be dates (such as Jul-1-2004 or 7/18/2004), time or both
MINITAB ……………………… Lecture note @ 2 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
ในแตละ Column คือขอมูลแตละชุดหรือตัวแปรแตละตัวแปรนั่นเอง Column number
T-text column
Column name
D-date/time column
Row number
รูปที่ 4 Worksheet ประกอบดวย columnขอมูลมี 3 แบบ C1-number, T-text, Ddate/time
3. การพิมพขอมูล(Typing data into the Data Window) Each column represents a variable
Data direction arrow
Each row represents an individual case
รูปที่ 5
Active cell
MINITAB ……………………… Lecture note @ 3 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
 เปดหนาตางใหม 1. 2. 3. 4. 5. 6.
เลือก File New. เลือก Minitab Worksheet คลิก OK คลิก Data direction arrow ทิศทางที่ตองการพิมพตามแนวนอน(Row) หรือพิมพ ตามแนวตั้ง(Column) พิมพขอมูลที่ตองการลงใน Active cell แลวกด Enter Column แตละชองแทนตัวแปรแตละตัว Row แตละแถวแทนหนวยตัวอยางแตละหนวยหรือคาสังเกตแตละคาของตัวแปร
การพิมพขอมูลลงบน Column ที่วางอยูขอ มูลจะFormat column โดยอัตโนมัติเปน numeric, text, date/time และกรณีที่ขอมูลขาดหายใน cell นั้นจะปรากฏเครื่องหมาย * ยกเวน text column จะเวนวางเอาไว
กิจกรรมที่ 1 ใหพิมพขอมูลจากแบบฝกหัด ขอ 1 ลงใน Minitab Worksheet และทําการจัดเก็บขอมูลใน รูปแบบไฟลของ Minitab (มีนามสกุล .mtw) โดยเลือกคําสั่ง File > Save Current Worksheet
4. การเปดแฟมขอมูล (Opening data files) 1.
เลือกคําสั่งจากเมนู File Open Worksheet คลิกแลวจะไดจอภาพดังรูปที่ 6
รูปที่ 6 หนาจอภาพ Open Worksheet
MINITAB ……………………… Lecture note @ 4 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
2.
ในหนาตางรูปที่ 6 เลือกแฟมขอมูล Market คลิก Open จะไดหนาตางดังรูปที่ 7
รูปที่ 7 หนาตางที่ไดจากการใชคําสั่ง Open Worksheet
5. การใช MINITAB ในการวิเคราะหขอมูล Descriptive Statistics คําสั่งของ Minitab ที่ใชสาํ หรับการวิเคราะหขอมูลเชิงพรรณนา จะคํานวณและแสดงคาสถิติ ตางๆของแตละ column หรือแตละตัวแปร มี 2 คําสั่งคือ Display Descriptive Statistics และ Store Descriptive Statistics Display Descriptive Statistics. Use Display Descriptive Statistics to produce statistics for each column or for subsets within a column. You can display these statistics in the Session window and optionally in a graph. Store Descriptive Statistics. Stores Descriptive Statistics for each column or subset within a column
MINITAB ……………………… Lecture note @ 5 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
Ă‚ คŕš?ŕ¸˛ŕ¸Şŕ¸ąŕšˆŕ¸‡ŕš ŕ¸Şŕ¸”ŕ¸‡ŕ¸„ďœŠŕ¸˛ŕ¸Şŕ¸–ŕ¸´ŕ¸•ŕ¸´ŕš€ŕ¸Šŕ¸´ŕ¸‡ŕ¸žŕ¸Łŕ¸Łŕ¸“ŕ¸™ŕ¸˛ ŕ¸šŕ¸™ŕ¸Ťŕ¸™ďœ‹ŕ¸˛ŕ¸•ďœŠŕ¸˛ŕ¸‡ Session 1.
ŕš€ŕ¸›ďœ ŕ¸”ŕš ŕ¸&#x;ďœ†ŕ¸Ąŕ¸‚ďœ‹ŕ¸ŕ¸Ąŕ¸šŕ¸Ľ PULSE.MTW
2.
ŕš€ŕ¸Ľŕ¸ˇŕ¸ŕ¸ Stat Basic Statistics Display Descriptive Statistics.
3. Variables ŕš€ŕ¸Ľŕ¸ˇŕ¸ŕ¸ Height 4. Check By variable ๠ละ
ŕš€ŕ¸Ľŕ¸ˇŕ¸ŕ¸ Sex 5.
ค฼ิภGraphs
6. Check Graphs ŕ¸—ŕ¸ľŕšˆŕ¸•ďœ‹ŕ¸ŕ¸‡ŕ¸ าร
(ŕ¸—ŕ¸ąŕš‰ŕ¸‡ŕ¸Ťŕ¸Ąŕ¸”) 7.
ค฼ิภOK
ŕ¸Łŕ¸šŕ¸›ŕ¸—ŕ¸ľŕšˆ 8 ŕ¸Ťŕ¸™ďœ‹ŕ¸˛ŕ¸•ďœŠŕ¸˛ŕ¸‡ Display Descriptive Statistics ŕš ŕ¸Ľŕ¸°ŕ¸„ŕ¸Ľŕ¸´ŕ¸ Graphs MINITAB
ŕ¸ˆŕ¸°ŕš ŕ¸Şŕ¸”ŕ¸‡ŕ¸œŕ¸Ľŕ¸Ľŕ¸ąŕ¸žŕ¸˜ďœŽŕšƒŕ¸™ Session window ภราŕ¸&#x;ŕ¸•ďœŠŕ¸˛ŕ¸‡ŕš†ŕ¸ˆŕ¸°ŕš ŕ¸Şŕ¸”ŕ¸‡ŕ¸—ŕ¸ľŕšˆ Graph window
ŕ¸œŕ¸Ľŕ¸Ľŕ¸ąŕ¸žŕ¸˜ďœŽŕšƒŕ¸™ Session window Descriptive Statistics: Height by Sex Variable Height
Sex 1 2
N 57 35
Mean 70.754 65.400
Median 71.000 65.500
TrMean 70.784 65.395
StDev 2.583 2.563
Variable Height
Sex 1 2
SE Mean 0.342 0.433
Minimum 66.000 61.000
Maximum 75.000 70.000
Q1 69.000 63.000
Q3 73.000 68.000
MINITAB ‌‌‌‌‌‌‌‌‌ Lecture note @ 6 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
ŕ¸œŕ¸Ľŕ¸Ľŕ¸ąŕ¸žŕ¸˜ďœŽŕšƒŕ¸™ Graph window Descriptive Statistics Variable: Height Sex: 2 Anderson-Darling Normality Test A-Squared: P-Value:
62
65
68
71
74
95% Confidence Interval for Mu
0.694 0.064
Mean StDev Variance Skewness Kurtosis N
65.4000 2.5626 6.56691 -2.7E-02 -1.23122 35
Minimum 1st Quartile Median 3rd Quartile Maximum
61.0000 63.0000 65.5000 68.0000 70.0000
95% Confidence Interval for Mu 64.5197 64
65
66
67
66.2803
95% Confidence Interval for Sigma 2.0728
3.3575
95% Confidence Interval for Median 95% Confidence Interval for Median
64.0000
67.0000
ŕ¸Łŕ¸šŕ¸›ŕ¸—ŕ¸ľŕšˆ 9 ŕ¸œŕ¸Ľŕ¸Ľŕ¸ąŕ¸žŕ¸˜ďœŽŕ¸—ŕ¸ľŕšˆŕš„ŕ¸”ďœ‹ŕ¸ˆŕ¸˛ŕ¸ Graph window Histogram of Height (Sex = 1) 9 8
Frequency
7 6 5 4 3 2 1 0 60
65
70
75
Height
MINITAB ‌‌‌‌‌‌‌‌‌ Lecture note @ 7 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
Histogram of Height, w ith Normal Curve (Sex = 1) 9 8 7
Frequency
6 5 4 3 2 1 0 60
65
70
75
Height
Boxplots of Height by Sex
75
Height
70
65
1
2
60
Sex
รูปที่ 10 ผลลัพธGraph รูปแบบตางๆที่ไดจาก Graph windows
 คําสั่ง Calculator เพื่อการคํานวณตัวแปรใหมและแสดงคาตัวแปรตามที่กําหนดใหบน หนาตาง Worksheet 1. 2. 3. 4.
เปดแฟมขอมูล PULSE.MTW เลือก Calc Calculator จะไดหนาจอ รูปที่ 10 กําหนดตัวแปรใหม Store result in variable พิมพ “H2W” ใน Expression พิมพ C1**2*C4 เพื่อใหโปรแกรมคํานวณ ยกกําลัง 2 ตัว แปร C1 แลวคูณดวยตัวแปร C4 ผลที่ไดใสไวในตัวแปรใหม H2W ดูรูปที่ 11
MINITAB ……………………… Lecture note @ 8 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
รูปที่ 11
รูปที่ 12
 คําสั่ง การสราง Scatter plot เพื่อการวิเคราะหความสัมพันธระหวางตัวแปร แสดง บนหนาตาง Graph output 1. 2. 3.
เปดแฟมขอมูล PULSE.MTW เลือก Graph Plot Graph variables ของแกน Y เลือกตัวแปร Weight และของแกน X เลือกตัว แปร Height แลวคลิก OK MINITAB ……………………… Lecture note @ 9 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
รูปที่ 13 หนาจอ การสราง Scatter plot
Weight
200
150
100 60
65
70
75
Height
รูปที่ 14 หนาจอ Graph window output
กิจกรรมที่ 2 เปดแฟมขอมูลที่ไดจาก กิจกรรมที่ 1 (a) จงหาคาเฉลี่ยของเงินเดือน ระดับความเครียด ขนาดของ ครอบครัว (b) คนโสดมีกี่เปอรเซ็นต (c) จงคํานวณจํานวนปที่ทํางานของแตละคน (d) จงนําเสนอ ขอมูล สถานภาพสมรส วุฒิการศึกษา ดวยกราฟแทงจําแนกตามเพศ
MINITAB ……………………… Lecture note @ 10 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
6. Graphing Data through Minitab การวิเคราะหขอ มูลโดยใชแผนภูมิกราฟ (Graphs) ในโปรแกรม Minitab สามารถทําไดดังนี้ การสรางแผนภูมิกราฟตางๆ โดยใชคําสั่งเมนู Graph หรือคําสั่งที่เปน options ของ คําสั่งการวิเคราะห สามารถสรางกราฟแบบใดๆใน 4 แบบ(four types of graphs) แกไข ปรับแตงแผนภูมก ิ ราฟ คัดลอก วาง Graphs ในโปรแกรมประยุกตอื่นได
Brush the data points in graphs to see the corresponding values from the worksheet.
 คําสั่ง การสราง Histogram แสดงผลลัพธบนหนาตาง Graph output 1. 2.
เปดแฟมขอมูล STRESS.MTW เลือก Graph Histogram จะไดหนาจอ รูปที่ 14
รูปที่ 14 หนาจอ เมื่อใชคําสั่งเลือก Histogram 3.
ใน Graph variables เลือกตัวแปร SIZE แลวคลิก OK จะไดแผนภูมิ Histogram ดังรูปที่ 15
MINITAB ……………………… Lecture note @ 11 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
6
Frequency
5 4 3 2 1 0 1
2
3
4
5
6
SIZE
รูปที่ 15 ผลลัพธ Histogram ของตัวแปร SIZE
กิจกรรมที่ 3 จงใชคําสั่ง Graph เพื่อสรางแผนภูมิ Pie Chart ของตัวแปร EDUC จากแฟมขอมูล STRESS.MTW และแกไขใหไดแผนภูมิตามขางลางนี้ EDUCATION 1 (6, 35.3%)
(35.3%)
%=?
MINITAB ……………………… Lecture note @ 12 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
Brushing Graphs การเลือกหรือชี้จุดพิกดั ตางๆบน Graph เพื่อใหเห็นขอมูลที่อยูใน Worksheet ซึ่งสัมพันธกบั จุดพิกดั ของขอมูลนั้นๆ ดังรูปที่ 18
รูปที่ 18 หนาจอเมื่อทํา Brushing Graph
 คําสั่ง การทํา Brushing Graph แสดงผลลัพธบน Data window 1. 2. 3. 4. 5.
คลิกเลือก Graph window ที่ตองการ เลือก Editor Brush ลากตัวชี้ ( ทําพื้นที่ บนจุดพิกัดตางๆใน Graph เลือก Editor Set ID Variables คลิก Use columns และพิมพชื่อ หรือ หมายเลข Column ที่ตองการแสดง แลวคลิก OK
ปดโปรแกรม Minitab โดยเลือก File Exit MINITAB ……………………… Lecture note @ 13 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
ปฏิบัติการ ใหบันทึกขอมูลตอไปนี้ลงบน Worksheet โปรแกรม MINITAB (1) การสํารวจสภาพความเครียดของพนักงานบริษัททางธุรกิจ ในภาวะเศรษฐกิจปจจุบันจํานวน 17 คน ไดขอมูลดังนี้ คนที่ CASE 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
เพศ SEX 1 2 1 2 2 1 2 1 1 2 2 1 1 2 2 1 1
สถานภาพ STATUS 3 2 1 1 2 3 2 2 1 1 2 3 3 2 1 1 2
รหัสที่ใช
วุฒิการศึกษา EDUC 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2
ชาย = 1 โสด = 1 ต่ํากวา ป.ตรี = 1
ความเครียด STRESS 101 6 10 127 89 60 16 184 34 82 71 90 100 34 48 65 92
ขนาดครอบครัว SIZE 5 3 2 4 3 2 1 6 2 3 4 3 4 2 2 3 3
หญิง = 2 แตงงาน = 2 ป.ตรี = 2
เงินเดือน SALARY 7500 12000 8000 6800 9200 15000 12500 10000 8500 13000 16000 17500 9250 6750 8600 6100 5800
ปที่เริ่มทํางาน YEAR 2526 2530 2531 2528 2532 2535 2536 2520 2522 2529 2531 2532 2534 2538 2527 2528 2525
หมาย = 3 สูงกวา ป.ตรี = 3
MINITAB ……………………… Lecture note @ 14 Assoc. Prof SANAN SUPASAI
(2) A Sample of n = 25 Job CPU Time (in seconds) a sample selected from the 1,000 CPU Times of Computer Jobs. 1.17 1.23 .15 .19 .92
1.61 3.76 2.41 .82 .75
1.16 1.91 .71 .47 2.59
1.38 .96 .02 2.16 3.07
3.53 4.75 1.59 2.01 1.40
Construct a dot plot for the data (3) The table contains voltage reading for 30 production runs at each location. A ‘good process’ was considered to be one with voltage reading of at least 9.2 volts (with larger reading being better than small reading). Old Location 9.98 10.12 10.26 10.05 10.05 9.80 10.29 10.15 10.03 10.00 8.05 9.87 10.55 9.55 10.26 9.95 9.97 9.70 9.87 8.72
New Location 9.19 10.01 9.63 8.82 10.10 9.43 9.70 10.03 10.09 9.85 9.60 9.27 10.05 8.83 10.12 9.39 9.49 9.48 9.37 9.64
9.84 10.15 10.02 9.80 9.73 10.01 9.98 8.72 8.80 9.84
8.82 8.65 8.51 9.14 9.75 8.78 9.35 9.54 9.36 8.68
a. Construct a stem-and-leaf display for the voltage reading of the old process. b. Construct box plot for the voltage reading to compare two graphs of the old process and new process (4) Industrial engineers periodically conduct “Work measurement” analysis to determine the time required to produce a single unit of output. At a large processing plant, the number of total worker-hours required per day to perform a certain task was recorded for 50 days 128 113 146 124 100
119 109 128 131 112
95 124 103 133 111
97 132 135 131 150
124 97 114 88 117
128 138 109 118 122
142 133 100 116 97
98 136 111 98 116
108 120 131 112 92
120 112 113 138 122
a. Compute basic statistics of the data set. b. Construct a box plot for the data. Do you detect any outliers?
MINITAB ……………………… Lecture note @ 15 Assoc. Prof SANAN SUPASAI