Introducción al MINITAB

Prácticas de
Estadística
Conceptos Básicos
Diciembre’05
INTRODUCCIÓN
n
¿Qué es MINITAB?
n
Paquete estadístico de “Estadística
Básica”:
• Univariante y bivariante
• Estadística Descriptiva
• Correlación
• Regresión simple y múltiple
• Tablas de contingencia
• Test de hipótesis
• ...
1
Conceptos Básicos (i)
n
Ventanas del MINITAB
n
Session
• Muestra los resultados de los análisis y permite
introducir órdenes de forma directa
n
Woksheet
• Se introducen los datos a analizar
• De apariencia parecida a las hojas de Excel
n
Graph
• Ventanas de imagen, se crea una por gráfico
realizado
n
Project Manager
• Muestra las carpetas y archivos creados con
MINITAB
Conceptos Básicos (ii)
n
Barra de Herramientas
n
Standard
• Botón “Edit last command”
n
Project Manager
• Pequeñas vistas predefinidas
n
Worksheet
• Edición de celdas: insertar fila, celda, columna…
n
Guardar datos
• Guardar proyecto (.MPJ): File/Save Project
• Hojas de datos (. MTW): File/Save Current
Worksheet
• Gráficos (.MGF): File/ Save Graph As
2
Conceptos Básicos (iii)
n
Introducir datos
n
Escribir directamente en la hoja de datos
• Normalmente cada columna una variable
n
Importar datos de otras aplicaciones: SPSS,
Excel o Notepad
• Opción Open\Worksheet
n
Edición de datos
n
Similar a la de hojas de cálculo Excel
• Edit/InsertColumns o Edit/InsertRows
• Botón derecho
Manipular datos (i)
n
Menú Data
n
n
n
n
n
Subset: Copia ciertas líneas de una hoja de
datos activa en otra nueva
Split: separa la hoja de datos activa en dos o
más hojas de datos
Merge: Abre una nueva ventana dónde sitúa los
datos de otras dos seleccionadas previamente
Unstack Columns: Sirve para separar bloques
de columnas en otras más cortas
Transpose Columns: permite trasponer un
grupo de filas y columnas para reordenar datos
3
Manipular datos (ii)
n
Menú Calc
n
n
Operaciones aritméticas, comparaciones, operaciones
lógicas y funciones por columnas
Make Patterned Data
• Simple set of numbers: igualmente espaciados
• Arbitrary set of numbers: no igualmente espaciados
• Text Values: patrones de texto
• Simple Set of Date/Time Values: fechas o datos
temporales igualmente espaciados
• Arbitrary Set of Date/Time Values: fechas o datos
temporales no igualmente espaciados
n
Make Indicator variables
• Crea una matriz de 0 y 1 identificando filas con
columnas
Menu Calculadora
n
Data/Change data type
n
n
Data/Code
n
n
Recodifica una variable
Random Data
n
n
Cambia el tipo de una variable
Genera filas o columnas de números aleatorios con
hasta 24 distribuciones de datos diferentes
Probability distributions
n
Permite calcular las funciones de masa, valores de
función de densidad y funciones de distribución de
las distribuciones de probabilidad más usuales
4
Estadística Descriptiva
n Estadísticos
descriptivos
n Stat/Basis Statistics/Display Descriptive
Statistics
• Índices de posición:
• First quartil: Q1 à 25% de los valores a la izda
• Median: Q2 à mediana
• Third quartil: Q3…
• Índices de tendencia central:
• Mean: Media aritmética
• Sum: Suma de todos los valores
• Medidas dispersión
• SE of mean
• Estándar deviation
• Variance
• Minimum, maximum…
• Índices de distribución
• Curtosis y asimetría
Gráficos
Guardar/Abrir
n
n
n
Los gráficos abiertos se guardan cuando se guarda el
proyecto entero (.mpj) pero no cuando se guarda la
hoja de datos (.mtw)
Abrir gráfico: File/Open Graph
Ejemplo
n
Tiempo de vida de móviles
Hi st o gr a m o f T i e m p o d e V i d a
N o rm a l
20
M ean
S tD ev
N
1528
1 65.6
100
15
Fre quency
n
10
5
0
1 120
1280
1440
1600
Tie m p o de V i da
1760
1920
5
Gráficos
n
Diagramas de Caja: Graph/Boxplot
n
• Ejemplo Sensores: Son iguales o distintos los que
provienen del proovedor A y los del B??
Multiple Ys Simple
n Multiple Ys with Groups
Boxplot of tipo A; tipo B vs tamaño
Boxplot of tipo A; tipo B
75
75
Extremo superior: Q3+1.5(Q3-Q1)
74
74
73
Mediana
72
71
Dat a
Dat a
73
Tercer Cuartil:
Q372
71
70
70
69
Primer Cuartil:
69
Q1
68
68
67
67
66
tamaño
Extremo inferior: Q3-1.5(Q3-Q1)
66
tipo A
grande
peque
grande
tipo A
tipo B
peque
tipo B
Gráficos
n
Diagramas circulares: Graph/Pie Chart
n
Ejemplo: la venta de relojes de una empresa
por meses es
Enero
Febrero
Marzo
Abril
Mayo
Junio
Julio
Agosto
Septiembre
Octubre
Noviembre
Diciembre
171.556
205.266
233.63
190.786
225.059
200.175
141.989
168.691
201.9
211.541
191.351
178.869
P ie C hart of Sal es vs Month
7. 7%
7. 4%
8 .2%
8 .8%
9 .1%
10. 1%
8 .7%
Ca teg o r y
en er o
fe br e ro
mar zo
ab r il
may o
ju n io
ju lio
ag o sto
sep tiemb r e
o ctu b r e
n o viemb r e
d iciemb re
8.2 %
7. 3%
9. 7%
6. 1%
8 .6%
6
Gráficos
n
Diagramas temporales: Graph/Time Series Plot
Ejemplo: la venta de relojes por trimestres
n
Año
2000
2000
2000
2000
2001
2001
2001
2001
2002
2002
2002
Trimestre
Q1
Q2
Q3
Q4
Q1
Q2
Q3
Q4
Q1
Q2
Q3
2002
Q4
Sales
192.47
203.24
174.79
218.83
183.74
111.44
194.06
175.53
247.80
195.11
161.73
153.424
Q2
Q4
Time Series Plot of S ales Q
260
240
220
Sa le s Q
200
180
160
140
120
100
Quarter Q1
Year 2000
Q2
Q3
Q4
Q1
2001
Q2
Q3
Q4
Q1
2002
Q3
Gráficos
n
Diagramas de dispersión: Graphs/Scatterplots
Ejemplo: ¿Hay relación entre el tiempo de desarrollo de un
tumor y su tamaño?
n
Time
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
40
42
44
Size
5.94
11.25
13.21
13.89
12.13
16.33
24.31
25.36
32.65
32.89
33.54
39.98
39.68
47.41
Sc att er plo t o f Si ze v s T ime
50
40
Siz e
30
20
10
0
20
25
30
Time
35
40
45
7
Gráficos
Paretos: Stat/QualityTool/ParetoChart
Par eto Char t of Damage
Ejemplo: ¿Cuál es la
frecuencia con la que aparece
un determinado fallo?
9
8
10 0
7
Count
5
Defects
Counts
60
4
40
Scratch
Missing Screws
274
Scratch
Missing Clips
59
Bend
Defective Housi
19
Chip
Leaky Gasket
43
Dent
Scrap
4
Scratch
Unconnected Wir
8
Chip
Missing Studs
6
Scratch
Incomplete Part
2
20
1
0
Da ma ge
Cou nt
Pe rce nt
Cum %
S cr atch
4
5 0.0
5 0.0
Ch ip
2
25. 0
75. 0
Ben d
1
1 2.5
8 7.5
Den t
1
12 .5
100 .0
0
Par eto Char t of Damage
10 0
4 00
80
3 00
Count
Damage
Percent
80
6
3
60
2 00
40
10
1 00
0
Da ma ge
Cou nt
Pe rce nt
Cum %
20
S cr atch
351
8 3.0
8 3.0
Ch ip
49
11. 6
94. 6
Ben d
19
4.5
9 9.1
Ot her
4
0 .9
100 .0
0
Gráficos
Multi-variable: Stat/QualityTools/Multi-Vari Chart
n
n
Ejemplo: ¿Cómo depende la calidad de los tubos de escape
de los factores de producción?
Caudal Gas
Intens
Velo
Calidad
8
230
0.6
10.5
12
230
0.6
26
8
240
0.6
13.5
12
240
0.6
19
8
230
1
12
12
230
1
25.5
8
240
1
16
12
240
1
21.5
Multi-Vari C hart for C alidad by Caudal Gas - V elo
230
0.6
28
240
1.0
26
C au dal
Gas
8
12
24
22
Calidad
n
Percent
n
20
18
16
14
12
10
230
240
Inte ns
Panel variable: V elo
n
Lo mejor: Caudal de gas alto; intensidad baja y velocidad
baja
8