Le terme « histogramme » a été inventé en 1895 par le statisticien Karl Pearson pour décrire un type particulier de graphique à barres qui mesure des données quantitatives. Les histogrammes sont utilisés dans n'importe quel domaine qui emploie statistique décision. Minitab est un logiciel d'analyse statistique puissant qui est souvent utilisé dans les applications d'ingénierie. Minitab vous permet de créer rapidement un histogramme d'une ou plusieurs colonnes de données. Une fois que vous avez créé le graphique, l'interprétation des résultats est assez simple. Instructions
Créer le
histogramme 1

Entrez vos données dans une nouvelle colonne dans une feuille de calcul Minitab . Pour cet exemple, nous allons saisir les valeurs 16, 24 , 13, 19, 26, 18, ​​17, 21, 15 et 23 dans la colonne C1.
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étiquette de la colonne en cliquant sur la cellule au-dessus la première rangée de la colonne C1 et en tapant " exemples de données. "
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Cliquez sur "Graph ", puis " histogramme " dans la barre de menu en haut de la fenêtre Minitab .
Une galerie de types de graphiques disponibles
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s'ouvre. Double -cliquez sur " Simple" pour créer un histogramme en utilisant les options par défaut de Minitab .
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Double-cliquez sur la colonne C1 pour le sélectionner dans la liste sur le côté gauche de la boîte de dialogue suivante. Vous pouvez également taper "C1" dans la case " Variables de graphes . "
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Cliquez sur "OK" pour fermer la boîte de dialogue. Votre histogramme va maintenant être créé.
Interprétation de l'histogramme
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Consultez le graphique pour l'inclinaison. Une courbe parfaitement normal est une forme de cloche symétrique . Si vos données sont normalement distribué , les barres de votre histogramme conviendront que la forme de base , avec le plus grand bar dans le centre . Si la forme est différente , vos données sont biaisée et une analyse plus approfondie peut être nécessaire.
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Vérifier les valeurs aberrantes. Les valeurs aberrantes sont des points de données en dehors des limites spécifiées. Si votre processus dicte que les valeurs ne devraient tomber à l'intérieur d'une certaine fourchette , par exemple entre 5 et 14 ans , et il ya des valeurs inférieures à 5 ou supérieur à 14 , vos données sont plus éloignés que souhaité et votre processus peut ne pas être en contrôle.
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Notez la propagation . Si votre graphique est très étroite et étroitement groupés, cela signifie que vos points de données sont très rapprochés . Cela représente une population homogène ou un processus qui est en contrôle serré. Si le graphique est largement étalée, il ya une grande variation entre les points de données , et le processus est dans un mauvais contrôle ou la population est diverse.