ファンネルプロットは、さまざまなサンプルサイズ（X軸）から収集された測定値（Y軸）の比率を表示する散布図です。 ファンネルプロットの目的は、データのランダムな変動と非ランダムな変動を区別するのに役立つことです。 限界曲線の内側のポイントはランダム性に基づいて異なる可能性が高く、曲線の外側のポイントはランダム性に起因しない特別な状況の結果である可能性が高くなります。
この例は、ファンネルプロットアドインを使用して、[サンプルサイズ]列と[オカレンス]列に基づくzスコア分布のファンネルプロットを作成する方法を示しています。 列は、[発生]列の任意の値が[サンプルサイズ]列の対応する値で除算されたときに、結果としてプロットされる比率の値が0から1の間になるように設定する必要があります。
まず、ファンネルプロットを使用して分析するオカレンスとサンプルサイズを含むデータテーブルを開きます。 データテーブルを開いた状態で、アドイン>ファンネルプロットジェネレータ。 起動ウィンドウから、サンプルサイズとオカレンスをそれぞれの役割に割り当てます。 次の図を参照してください。
図1.1起動ウィンドウ
[凡例を表示]および[ヒストグラムを表示]オプションを使用して、プロットに表示される内容を制御します。
[OK]をクリックすると、グラフは図1.2のようになります。
図1.2比率とサンプルサイズ
95％の制限曲線の外側にあるポイントは、5％の確率でランダム性にのみ起因するデータを表しています。 同様に、99.8％の制限曲線の外側にあるポイントは、0.2％の確率でのみランダム性に起因するデータを表します（これは非常にまれです）。
図1.3
ファンネルプロットの丸で囲まれた点を見ると、赤で囲まれた点の方が緑で囲まれた点よりも重要性が高いと思われるかもしれません。ただし、これは当てはまりません。 実際、緑色の円で囲まれた点は、はるかに極端な値を表しています。 赤で囲まれた値のサンプルサイズは非常に小さいため、ランダム性の結果である可能性がはるかに高くなります。 緑で囲まれた点のデータの場合、比率は残りの値と比較してはるかに重要であるため、ランダム性が原因ではありません。 代わりに、比率の極値は、何らかの重大な状況または特別な原因の結果である可能性がはるかに高くなります。 （詳細については、以下のリンクを参照してください。）
右側のヒストグラムは、データから計算されたzスコアの分布です。 元のデータサンプルが同じ分布からのものではない場合、Zスコアはデータを正規化するために使用されます。 zスコアを使用することにより、正規分布に従って、ポイントの平均が0になり、標準偏差が1になります。
統計の詳細
潜在的な問題
プロットと分布の生成に使用される計算が中断されるため、対応するサンプルサイズを超えるオカレンスがないことを確認してください。
ファンネルプロットとその使用法の詳細については、次のリンクを確認してください。
http://www.perceptualedge.com/articles/visual_business_intelligence/variation_and_its_discontents.pdf
http://understandinguncertainty.org/fertility
グラフの変身：同性カップルが米国に住んでいる場所
素晴らしいアドイン！
スティーブン・ムーアの質問を参照してください：ポイントにラベルを追加する方法はありますか？
限界曲線を80％と90％に変更できますか？
ありがとう、
ロッサー
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />別の質問：
z値はどのように計算されますか？なぜなら、サンプルの平均と標準偏差を使用してデータをコーディングし、ファンネルプロットのzスコア統計の結果と比較すると、それらは異なります。私の結果では、平均値が0、標準偏差が1と予想されますが、ファンネルプロットの平均値は-0.466405で、標準偏差は7.6169797です...診断プロットもまったく異なります... ???
過剰分散を説明するために「オプション」を追加する計画はありますか？これは通常、分母が比較的大きく、多くのポイントが（誤って）ファンネルプロットの管理限界の外側にある場合に発生します...ヘルスケアメトリックでは珍しいことではありません。
ファンネルプロットアドインをありがとう！ラベルの列がある場合、制限外のポイントにラベルを付ける方法はありますか？
ありがとう！
