계량형 차트를 사용하여 여러 변수 비교

일부 그래프에서는 단일 X 변수만 지정합니다. 계량형 차트를 사용하면 여러 개의 X 변수를 지정하고 모든 변수의 평균 및 변동성 차이를 한 번에 볼 수 있습니다.

그림 4.36 계량형 차트의 예 

시나리오

이 예에서는 팝콘 제조업체의 데이터가 포함된 Popcorn.jmp 데이터 테이블을 사용합니다. 이 테이블에는 팝콘 스타일, 배치 크기 및 기름 사용량의 각 조합에 따른 산출량(주어진 낟알 측정값에 대한 팝콘 부피)을 측정한 결과가 있습니다.

팝콘 제조업체에서 다음과 같은 질문에 대한 답을 구하려고 합니다.

• 어떤 요인의 조합에서 팝콘 산출량이 가장 높습니까?

이 질문에 답하려면 산출량과 스타일, 배치 크기 및 기름 양의 관계를 보여 주는 계량형 차트를 사용해야 합니다.

계량형 차트 생성

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Popcorn.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 품질 및 공정 > 계량형/계수형 게이지 차트를 선택합니다.

3. yield를 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. popcorn을 선택하고 X, 그룹화를 클릭합니다.

5. batch를 선택하고 X, 그룹화를 클릭합니다.

6. oil amt을 선택하고 X, 그룹화를 클릭합니다.

참고: 이 창에서의 순서에 따라 계량형 차트의 내포 순서가 결정되므로 변수를 X, 그룹화 역할에 할당하는 순서가 중요합니다.

그림 4.37 계량형 차트 창 

7. 확인을 클릭합니다.

위쪽 차트는 계량형 차트로, 세 변수의 조합에 따라 분류된 산출량을 보여 줍니다. 아래쪽 차트는 세 변수의 각 조합에 대한 표준편차를 보여 줍니다. 아래쪽 차트는 산출량을 표시하지 않으므로 숨겨 둡니다.

8. "계량형 게이지"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 S 관리도를 선택 취소합니다.

그림 4.38 결과 창 

계량형 차트 해석

산출량의 계량형 차트는 작은 고메이 배치의 산출량이 가장 높음을 나타냅니다.

팝콘 제조업체는 보다 구체적으로 다음과 같은 추가 질문을 제기할 수 있습니다. 산출량이 높은 이유가 이 배치가 작기 때문입니까, 이 배치가 고메이이기 때문입니까?

계량형 차트는 다음을 보여 줍니다.

• 작은 플레인 배치의 산출량이 낮습니다.

• 큰 고메이 배치의 산출량이 낮습니다.

이 정보를 감안할 때 팝콘 제조업체는 작은 크기와 고메이 스타일의 조합에서 배치의 산출량이 높다고 결론 내릴 수 있습니다. 단일 변수만 허용하는 차트로는 이 결론에 도달하는 것이 불가능했을 것입니다.