点状图主要是针对一组或者几组数据进行图形化显示，例如，对于一组数据而言，就是统计并显示在数据范围内每一个值的个数。

        下面我们以下面的例子进行分析，首先打开minitab，利用菜单Graph | Dotplot打开散点图。在散点图的定义里也说了，通过把所有的数据沿着一个数轴打点来确定数据的类型和分布。

http://s3/mw690/001zVMSmzy7o8k58J8e42&690  

        点击以后出现下面的界面。这里有一个Y还有多个Y的，一个Y的下面有分成了是不是分组了。

http://s6/mw690/001zVMSmzy7o8k5f33T55&690

        这里我们先用一个Y（Graph | Dotplot | One Y | Simple Y）来分析Customer，它的下面没有分组，只有这一组数据。

http://s12/mw690/001zVMSmzy7o8k5ysbN0b&690

        填好以后，然后直接点击OK，就可以得出下面结果。

http://s13/mw690/001zVMSmzy7o8klvF5qcc&690
        

        同样的方法我们也可以得出QC的点状图，这里就不再赘述。但是我们如果想把这两个结果弄到一起去，那么就需要用到两个Y（Graph | Dotplot | Multiple Ys / Simple）的方法了。

http://s11/mw690/001zVMSmzy7o8kn1vPIea&690

        按照上图填好数据，然后点击OK。结果看到两个数据的点状图就显示同个图片了。

http://s10/mw690/001zVMSmzy7o8kpp0SJ89&690

         这样呢，就更好对两个数据进行比较了。可以看到客户那边测试的数据分布更集中，而QC这里更分散，需要找找原因为什么。对于有些数据呢，还可以吧把两个数据进行堆栈显示。这里我们可以尝试一下，选择Graph | Dotplot  | Multiple Ys | Stack

Ys来进行堆。

http://s4/mw690/001zVMSmzy7o8kwU5aj53&690

        按照上图填好，然后点击OK，得出结果如下。

http://s8/mw690/001zVMSmzy7o8kwadgz67&690

        两个到一起后，比较起来稍微更容易一些吧。我们再来看看多个groups的情况。针对刚才的数据，我认为的给他分成两组，前半部分一组，后半部分一组，那就了两组了，有两个team在做。

http://s1/mw690/001zVMSmzy7o8kN49tmb0&690

        比如我们在对Customer做分析的时候，那就应该选择Graph | Dotplot | One Y |  with Groups在弹出的界面中，填入如下数据。

http://s5/mw690/001zVMSmzy7o8kN6F3md4&690

        点击OK，就可以得出如下结果。

http://s13/mw690/001zVMSmzy7o8kNdCRScc&690

        结果显出两个组的情况了。当然还可以通过选择Graph | Dotplot | One Y |  stack Groups，堆栈组进行显示。这里不再赘述。我们再来看看多个Y带小组的情况。选择Graph | Dotplot | Multiple Ys |  with Groups，然后在按照弹出的图片填上数字。

http://s12/mw690/001zVMSmzy7o8kNgcHhbb&690

        点击OK，得出下面的图片。每个数据有两个分组的情况。

http://s12/mw690/001zVMSmzy7o8kNmdRN1b&690

        当然还可以把数据给他们堆栈起来，每一个组的在一起显示，这里就不再多说了，相信你也可以了，最终结果如下。

http://s10/mw690/001zVMSmzy7o8kNnobT19&690

本文完。

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