ในงานประชุม Minitab Insights Conference ครั้งแรกเมื่อเดือนกันยายน ผู้นำเสนอ Benjamin Turcan และ Jennifer Berner ได้ร่วมพูดคุยถึงวิธีการนำเสนอข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ(how to present data effectively) โดยหนึ่งในประเด็นที่พวกเขาพูดคุยกันคือ การเลือกกราฟที่เหมาะสม
กราฟแต่ละประเภทก็เหมาะกับจุดประสงค์ที่แตกต่างกัน แน่นอนว่าความคิดเห็นเกี่ยวกับกราฟประเภทไหนดีที่สุดนั้นก็อาจมองแตกต่างกันก็ได้ ผู้ที่ชื่นชอบกราฟ Dotplot อาจตัดสินว่ามันมีข้อได้เปรียบที่เห็นได้ชัด คือสามารถประยุกต์ใช้ได้กับงานทุกประเภท แต่ในทางกลับกัน ผู้ที่ไม่ชอบกราฟ Dotplot เลย ก็อาจจะโต้แย้ง และประกาศว่ามันไม่ได้มีประโยชน์เลย (ฉันหมายถึงกราฟ Dotplot นะ ไม่ใช่ตัวบุคคลที่ชื่นชอบ แต่ฉันออกนอกเรื่องไปไกลแล้ว)
ในการนำเสนอของพวกเขา Turcan และ Berner ได้แบ่งวิธีการใช้งานกราฟต่างๆ โดยแบ่งออกเป็น 4 ประเภทหลักๆ คือ
- การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
- การเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ
- การประเมินว่าจากทั้งหมดแยกเป็นแต่ละส่วนอย่างไร
- การดูว่าค่าต่างๆ มีการแจกแจงเป็นอย่างไร
ในบทความนี้ เราจะยกบางตัวอย่างว่า กราฟที่น่าทึ่งในโปรแกรม Minitab จะสอดคล้องกับวิธีการใช้งานแต่ละประเภทได้อย่างไร
1.การตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
อัตราการเกิดของเสียของคุณเพิ่มขึ้นในวันที่มีความชื้นสูงขึ้นหรือไม่? หรือว่าจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาลเพิ่มขึ้นหรือลดลงเมื่ออุณหภูมิสูงขึ้น? หรือว่าชีพจรของคุณเต้นเร็วขึ้นเมื่อคุณเดินไปที่เครื่องทำกาแฟบ่อยขึ้นหรือไม่?
คำถามเหล่านี้เกี่ยวข้องกับการตรวจสอบค่าที่วัดได้ในแต่ละคู่ ตัวอย่างเช่น คุณอาจจะบันทึกอุณหภูมิสูงสุดในแต่ละวัน ควบคู่ไปกับจำนวนผู้ป่วยที่เข้ารับการรักษาในโรงพยาบาล แล้วจากนั้นใช้กราฟใดกราฟหนึ่งต่อไปนี้เพื่อค้นหารูปแบบ
กราฟ Scatterplot และกราฟ Fitted Line Plot
บทความต่อไปนี้จะแสดงวิธีการใช้กราฟ Scatterplot และกราฟ Fitted Line Plot ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การแข่งขันบาสเก็ตบอลระดับมหาวิทยาลัย March Madness… ด้วยโปรแกรม Minitab
กราฟ Matrix Plot
แล้วถ้าคุณต้องการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายๆ คู่ล่ะ? แทนที่จะสร้างกราฟ Scatterplot แยกกันหลายๆ รูป คุณสามารถใช้ฟังก์ชัน Matrix Plot ที่สะดวกในโปรแกรม Minitab ได้ ซึ่งเคยกล่าวถึงในบทความนี้แล้ว: ‘เดอะเมทริกซ์ กราฟที่มีความซับซ้อน.’
กราฟ Contour Plot, กราฟ 3D Scatterplot, กราฟ 3D Surface Plot, และกราฟ Bubble Plot
โปรแกรม Minitab ยังมีกราฟอีกหลายประเภทที่ช่วยให้คุณสำรวจความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร 3 ตัวได้พร้อมๆ กัน เช่น กราฟที่เคยได้กล่าวถึงในบทความ ‘3 วิธีในการสร้างกราฟที่มี 3 ตัวแปรในโปรแกรม Minitab’ และ ‘แนะนำกราฟ Bubble Plot’
2. การเปรียบเทียบกลุ่มต่างๆ
กะไหนเกิดของเสียมากที่สุด? ตลอดสัปดาห์มันเกิดของเสียพอๆ กันในทุกๆ วันหรือไม่ หรือว่าเกิดของเสียมากที่สุดในกะแรกของวันจันทร์และกะสุดท้ายของวันศุกร์? หรือว่าแผนกไหนของโรงพยาบาลมีเตียงว่างมากที่สุด? ตลอดทั้งปีมีจำนวนเตียงพอๆ กันทั้ง 4 ฤดูกาลหรือไม่ หรือว่าจะแออัดเฉพาะแผนกฉุกเฉินในฤดูหนาวและแผนกสูตินารีเวชในฤดูใบไม้ผลิ?
คำถามเหล่านี้สามารถตอบได้โดยการเปรียบเทียบค่าที่วัดได้ในแต่ละกลุ่ม โดยกราฟต่างๆ ต่อไปนี้เหมาะสำหรับจุดประสงค์นี้
กราฟ Bar Chart
บทความต่อไปนี้จะแสดงวิธีการใช้กราฟ Bar Chart เพื่อเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยของกลุ่มต่างๆ: ‘การตรวจสอบเครื่องบินรบสตาร์ไฟเตอร์ด้วยกราฟ Bar Charts: Function of a Variable’
เกร็ดน่ารู้: คุณรู้ไหมว่าฟังก์ชั่น Bar Chart ของโปรแกรม Minitab สามารถสร้างแท่งของกราฟได้ทั้งแนวตั้งและแนวนอน? โดยค่าเริ่มต้น โปรแกรม Minitab จะแสดงแท่งในแนวตั้ง แต่คุณสามารถพลิก (หรือ ‘สลับแกน (transpose)’) เพื่อแสดงแท่งในแนวนอนได้อย่างง่ายดาย เพียงแค่ดับเบิลคลิกที่แกนใดแกนหนึ่ง แล้วเลือก ‘Transpose value and category scales’ (ดูข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับแต่งแกน ได้ที่ ‘การแก้ไขสเกลของกราฟ‘)
กราฟ Line Plot
อีกวิธีหนึ่งในการแสดงความแตกต่างระหว่างกลุ่ม คือ การใช้กราฟ Line Plot ดังที่แสดงในบทความนี้: ‘สำรวจ Interaction ด้วยกราฟ Line Plot ได้อย่างไร’
3. การประเมินว่าจากทั้งหมดแยกเป็นแต่ละส่วนอย่างไร
ในสายการผลิตรถคันใหม่ มีโอกาสเกิดรอยขีดข่วน รอยบิ่น และรอยพองบนพื้นผิวพอๆ กันหรือไม่?
หรือมีรอยตำหนิประเภทใดประเภทหนึ่งที่พบบ่อยกว่ารอยประเภทอื่น?
ลูกค้ามักจะโทรมาขอความช่วยเหลือเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ของคุณในแต่ละผลิตภัณฑ์พอๆ กันหรือไม่? หรือว่ามีผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่งที่ดูเหมือนจะมีปัญหามากกว่าผลิตภัณฑ์อื่น?
กราฟต่อไปนี้จะช่วยให้คุณแบ่งตัวแปรออกเป็นหมวดหมู่ย่อยๆ ที่ประกอบรวมกันได้
กราฟ Pie Chart, กราฟ Stacked Bar Chart และกราฟ Pareto Chart
บทความ ‘การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคุณภาพ ส่วนที่ 1: กราฟ Pareto Chart, Pie Chart และ Stacked Bar Chart’ ได้อธิบายไว้เป็นอย่างดี ในการเปรียบเทียบข้อดีข้อเสียของกราฟต่างๆ เหล่านี้
กราฟ Area Graph
จากบทความ ‘Area Graphs: เครื่องมือที่ไม่ค่อยถูกใช้งาน’ ได้อธิบายไว้ว่า กราฟ Area Graph เป็นวิธีที่ดีในการดูข้อมูลอนุกรมเวลาหลายๆ ชุด เมื่อแต่ละชุดเป็นส่วนหนึ่งของทั้งหมด
4. การดูว่าค่าต่างๆ มีการแจกแจงเป็นอย่างไร
ค่าในตัวอย่างของฉันมีช่วงเป็นเท่าไหร่? ข้อมูลชุดนี้มีการแจกแจงแบบเดียวกับข้อมูลชุดที่แล้วหรือไม่? แล้วมีค่าผิดปกติ (Outliers) ที่ฉันควรต้องไปตรวจสอบหรือไม่?
กราฟต่างๆ ต่อไปนี้ สามารถช่วยให้คุณตอบคำถามเหล่านี้ได้
กราฟ Histogram และกราฟ Dotplot
สำหรับข้อมูลวัด คุณสามารถใช้กราฟ Histogram หรือกราฟ Dotplot เพื่อดูการแจกแจงข้อมูล ลองดูตัวอย่างจากบทความ ‘3 สิ่งที่กราฟ Histogram สามารถบอกคุณได้’ และ ‘การจัดการโรคเบาหวานด้วย Six Sigma และสถิติ – ส่วนที่ 1’
กราฟ Bar Chart
สำหรับข้อมูลนับ คุณสามารถใช้กราฟ Bar Chart เพื่อดูความถี่ในแต่ละกลุ่มได้ ดูตัวอย่างจากบทความ ‘การวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับสัมภาระที่สูญหาย: ทั้งหมดมันเป็นเรื่องสัมพันธ์กัน (ความถี่)’
กราฟที่คุณใช้เป็นประจำคืออะไร?
นี่เป็นเพียงบางตัวอย่างที่แสดงให้เห็นว่า คุณสามารถใช้กราฟต่างๆ ที่มีอยู่ในโปรแกรมสำเร็จรูปทางสถิติ Minitab เพื่อเรียนรู้ข้อมูลของคุณและช่วยนำเสนอสิ่งที่คุณเรียนรู้ให้กับผู้อื่นได้อย่างไร คุณสามารถค้นหาตัวอย่างดีๆ ได้อีกมากมายใน Minitab Blog
แล้วคุณใช้กราฟใดในการนำเสนอข้อมูลประเภทต่างๆ แจ้งให้เราทราบที่ช่องคอมเมนต์ได้เลย!
บทความต้นฉบับ : Picking the Perfect Plot to Communicate Your Data
ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยรัฐพงษ์ ยอดสีมา
บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย
เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab
Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ