วิธีการวิเคราะห์การถดถอยใน minitab 18

“ เราวางใจในพระเจ้า คนอื่น ๆ ต้องนำข้อมูลมาด้วย” - ว. เอ็ดเวิร์ดเดมิง บรรทัดด้านบนแสดงถึงเส้นถดถอย

สร้างโดย Joshua Crowder

เหตุใดเราจึงใช้การวิเคราะห์การถดถอย

เมื่อคุณดูกราฟพล็อตการกระจายที่สร้างขึ้นโดยการพล็อตจุดจากสองแกนที่แตกต่างกันคุณจะพบว่าตัวแปรนั้นมีความสัมพันธ์แบบผกผันเกี่ยวข้องโดยตรงหรือไม่แสดงความสัมพันธ์เลย

• เกี่ยวข้องโดยตรง:หากเส้นที่คุณวาดเพื่อประมาณการถดถอยดูเหมือนจะเคลื่อนจากด้านซ้ายไปที่มุมขวาบนของพล็อตการกระจายข้อมูลจะมีความเกี่ยวข้องโดยตรง
• เกี่ยวข้องกันแบบผกผัน:ข้อมูลจะมีความสัมพันธ์กันแบบผกผันหากมีการเคลื่อนย้ายจากด้านซ้ายไปยังมุมขวาล่าง
• ไม่มีความสัมพันธ์:เมื่อแปลงข้อมูลกระจายอย่างเท่าเทียมกันโดยไม่มีทิศทางที่ชัดเจนจะไม่มีความสัมพันธ์

ทำตามพร้อมกับบทช่วยสอนนี้

เป็นเรื่องดีที่ได้ดูพล็อตการกระจายอย่างรวดเร็ว แต่ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสามารถกำหนดได้อย่างแม่นยำมากขึ้นผ่านการวิเคราะห์การถดถอย ในบทช่วยสอนนี้จะมีการสร้างพล็อตที่กระจัดกระจายพร้อมเส้นการถดถอย หากต้องการติดตามบทเรียนนี้ให้ดาวน์โหลดไฟล์ Minitab นี้ นอกจากนี้หากคุณไม่มี Minitab เวอร์ชันล่าสุดคุณสามารถดาวน์โหลดรุ่นทดลองใช้ฟรีสำหรับเวอร์ชันใหม่ได้ที่นี่

การถดถอยด้วยมืออาจเป็นเรื่องที่น่าเบื่อหน่าย โชคดีที่เรามีซอฟต์แวร์เช่น Minitab และ Microsoft Excel เพื่อคำนวณปัญหาที่เกี่ยวข้องกับการถดถอย

เพิ่มข้อมูลลงใน Minitab

ในการเพิ่มข้อมูลลงใน Minitab ข้อมูลจะต้องถูกป้อนหรือวางลงในโปรแกรมจากสเปรดชีต ข้อมูลควรอยู่ในรูปแบบของ X และ Y แยกกันเพื่อให้สามารถทำการวิเคราะห์ได้

ข้อมูลตัวแปรเดียวที่ใช้สำหรับกราฟพล็อตแบบกระจัดกระจายหรือการวิเคราะห์การถดถอยคือตัวแปรตามและอิสระ X และ Y

สร้างโดย Joshua Crowder

ตั้งค่าแผนภาพกระจายด้วยการถดถอย

กราฟแรกที่เราต้องนำมาใช้ในการวิเคราะห์การถดถอยคือกราฟพล็อตที่กระจัดกระจาย

1. ในการตั้งค่ากราฟนี้ให้คลิกกราฟตามด้วย Scatterplot
2. เมื่อหน้าต่าง scatterplot ปรากฏขึ้นให้เลือกช่องที่มีข้อความว่า "With Regression" แล้วคลิกตกลง
3. เมื่อพล็อตกระจัดกระจายพร้อมหน้าต่างการถดถอยปรากฏขึ้นให้วางเคอร์เซอร์ในแถวแรกของกล่องแกน Y จากนั้นดับเบิลคลิกที่ตัวแปร Y ทางด้านซ้าย
4. จากนั้นดับเบิลคลิกที่ตัวแปร X และมันจะเติมส่วน X
5. ชื่อเริ่มต้นจะปรากฏขึ้นหากคุณไม่ได้สร้างชื่อดังนั้นฉันจะสร้างชื่อของตัวเองโดยคลิกที่ "ป้ายกำกับ" จากนั้นคลิกในกล่องข้อความชื่อและพิมพ์ "Scatter Plot Graph of Cars Sold VS. TV Ads" แล้วคลิกตกลง
6. คลิกปุ่มตกลงอีกครั้งจากนั้นแผนภาพการกระจายที่มีการถดถอยจะปรากฏขึ้น

คลิกที่กราฟแท็บแล้วเลือกจุดที่กระจัดกระจาย

สร้างโดย Joshua Crowder

เลือกด้วยการถดถอย

สร้างโดย Joshua Crowder

เพิ่มตัวแปร

สร้างโดย Joshua Crowder

ตั้งค่า Fit Regression Model

1. ในการตั้งค่ากราฟการถดถอยเพิ่มเติมขั้นแรกให้คลิกข้อมูลจากนั้นคลิกการถดถอยแล้วคลิกการถดถอยจากนั้นให้พอดีกับโมเดลการถดถอย
2. ตอนนี้คุณต้องวางเคอร์เซอร์ของคุณในส่วน "การตอบสนอง" และคลิกที่ส่วนหัวของรถยนต์ที่ขาย (ตัวแปร Y) ทางด้านซ้าย คลิกในส่วน "ตัวทำนายแบบต่อเนื่อง" จากนั้นคลิกที่ส่วนหัวโฆษณาทางทีวี (ตัวแปร X) ค้นหาปุ่มจัดเก็บข้อมูลและคลิกที่ปุ่ม
3. จากกล่องกาเครื่องหมายให้เลือก Fits, Standardized residuals และ Coefficients คลิกตกลง
4. มีอีกหนึ่งงานที่จะช่วยให้เราสามารถแสดงกราฟที่เหลือได้หลายรายการ คลิกที่กราฟการถดถอยและเลือกตัวเลือก "สี่ในหนึ่งเดียว" ตอนนี้คลิกตกลง จากนั้นคลิกตกลงอีกครั้ง

คลิก Data, Regression, Regression, Fit Regression Model

สร้างโดย Joshua Crowder

เพิ่มตัวแปร

สร้างโดย Joshua Crowder

ข้อมูลพล็อตที่กระจัดกระจายพล็อตที่เหลือและข้อมูลเอาต์พุตการถดถอย

พล็อตกระจายแสดงให้เราเห็นว่าจำนวนรถยนต์ที่ขายได้นั้นสัมพันธ์โดยตรงกับจำนวนโฆษณาทางทีวี สิ่งนี้สามารถมองเห็นได้โดยไม่ต้องมีการแสดงการถดถอยในกราฟ พล็อตที่เหลือแสดงความแตกต่างแบบกราฟิกระหว่างค่าที่สังเกตได้ของตัวแปรตาม ( y ) และค่าทำนาย (x) และสุดท้ายข้อมูลผลลัพธ์จะแสดงการวิเคราะห์ความแปรปรวนเชิงตัวเลข

พล็อตที่กระจัดกระจาย

สร้างโดย Joshua Crowder

แปลงที่เหลือ

สร้างโดย Joshua Crowder

เอาต์พุตการถดถอย

สร้างโดย Joshua Crowder

อ้างอิง

Boyer, K. & Verma, R. (2010). ดำเนินงานและการจัดการห่วงโซ่อุปทานสำหรับศตวรรษที่ 21 เมสันโอไฮโอ: ตะวันตกเฉียงใต้

บทความที่เกี่ยวข้อง

วิธีการคำนวณความสามารถของกระบวนการใน Minitab 18

วิธีการสร้าง P-Chart ใน Minitab 18

วิธีสร้างแผนภูมิพาเรโตในมินิแท็บ 18

วิธีสร้างแผนภูมิ Xbar-R ใน Minitab

© 2018 Joshua Crowder