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良好的数据分析使您可以更快地做出更明智的决策。在Minitab，我们一直在努力使您更轻松地分析数据并传达这些结果，从而使您的项目继续前进。接下来将会介绍：Minitab中的可变性图表。

可变性图表可轻松识别数据中可变性的来源；无论是将其用作初步分析工具还是在最终报告中使用，以证明变化的主要来源。

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例1：交流临床研究结果

考虑一项临床研究，其中食品制造商调查了六种产品的味道差异，该研究在第2天重复进行。以下示例显示了数据的排列方式：

我们首先从“统计”>“质量工具”>“可变性图表”下选择“可变性图表” ...

垂直轴代表味道评分，水平轴包含产品代码和天数。

可以很容易地看出，在两天内，按线连接的LHA 0.5％w / DRN 4产品的平均味道评分较高。此外，通过“可变性图表”可以很容易地看出，与所有其他产品相比，当前产品的味道得分差异要小得多。

如果目标是最大程度地提高味道的评分，则一个合理的结论是，尽管当前产品提供更一致的味道，但是LHA 0.50 w / DRN 4产品将需要做一些工作以减少这些味道评分的变化。可变性图表是展示此研究结果的理想选择，因为它在清晰，简洁的视图中既显示了LHA 0.50％w / DRN 4产品的平均得分较高，又显示了当前产品的少量变化。

示例2：可视化从医疗设备制造过程中收集的数据

现在假设已经从一个过程中收集了数据，在该过程中测量了医用泵的输液量。使用两种不同的材料类型在两条输送线上以四种不同的泵速收集了数据。这是显示数据排列方式的样本：

与第一个示例一样，在统计>质量工具>可变性图表…中找到了可变性图表对话框。在这里，还选择了标准偏差图表：

使用可变性图表可以轻松地在单个图形中可视化这三个因素：

可以看到总体平均水平约为21.5，在所有级别上均以水平线表示。泵速1300内的变化表明结果低于总体平均值。还可以看到，第一行和第二行的材料代码9978的输注量始终较低。还很容易看出，与其他泵速相比，泵速1400内的可变性要高得多。

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可变性图表还提供了创建数据的标准偏差图表的选项–在这里，很容易看出，在“生产线”和“物料代码”中，泵速为1400时的变化较大。

数据分析的下一步可能是执行方差分析以量化观察到的变化，或者设计一个实验以更好地理解过程。在此示例中，有3个因素，但是可变性图表可让您一次可视化多达8个因素。因此，如果您收集了跨多个因素的数据，请尝试使用“质量工具”菜单中的新“可变性图表”，可视化分析将变得更加简单。