Minitab Statistical Software是一款無與倫比的可視化統計分析軟件，它會審視當前及過往的數據，以找出趨勢并預測規律、發現變量之間隱藏的關系、可視化數據交互作用并識別重要因素，從而解答最棘手的問題、應對最嚴峻的難題。

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如果將其復制并粘貼到Minitab中，希望找到文檔中顯示的組織良好的表，則會得到一個包含所有內容的列：

變更資料類型

真正需要分析的是表格中的數字，因此第一步是獲取數字。

• 選擇“ 數據”>“更改數據類型”>“文本到數字”。
• 在“ 更改文本”列中，輸入C1。
• 在“將數值存儲在”中，輸入C2。
• 單擊確定。在錯誤框中，單擊取消。

當您查看工作表時，粘貼后具有文本值的單元格現在缺少值符號，并且表中的數字仍然保留。您可能會有些不安，接受治療的患者百分比全為1，但這只是列格式的結果。

刪除缺失值

您可以輕松擺脫這些數據中的缺失值，以使缺失值不會干擾進一步的分析，但是這里還有一個附加的麻煩。盡管大多數缺失值是不希望在數據中使用的列標題，但表本身包含一些缺失值。每當醫院對少于10位患者進行治療時，表中就會包含“低樣本（10個或更少）”值。為了保留這些缺失值，同時消除其他缺失值，需要使用不同的值來表示數據中的不同情況。

• 選擇“ 計算”>“計算器”。
• 在將結果存儲到變量中，輸入C3。
• 在表達式中，輸入If（Left（C1,3）=“ Low”，99999999，C2）。
• 單擊確定。

現在您有兩種缺失值，可以開始清理它們。首先，去除那些不代表表中值的值。

• 選擇“ 數據”>“復制”>“列到列”。
• 在“從以下位置復制”列中，輸入C3。
• 在“將復制的數據存儲在列中”中，選擇“ 在當前工作表中，在列中”，然后輸入C4。
• 單擊“ 分組數據”。
• 在“ 指定要包括的行”中，選擇“ 匹配的行”，然后單擊“ 條件”。
• 在“ 條件”中，輸入C3 <>'*'。
• 在所有對話框中單擊“ 確定”。

現在我們已經擺脫了表中不是數字的缺失值，我們可以將缺失值更改為Minitab可以識別的形式。

• 選擇“ 計算”>“計算器”。
• 在將結果存儲到變量中，輸入C5。
• 在表達式中，輸入If（c4 = 99999999，'*'，c4）。
• 單擊確定。

重新編碼數據

為了進行分析，需要每家醫院排成一行。為此，將在工作表中創建一個表，該表顯示如何識別要分析的變量，然后拆開變量。因為保留了表格中的缺失值，所以每個醫院都有9個變量。在工作表中創建一個表格，其中顯示數字1到9以及每個變量的名稱：

為了將變量名與所有1,944行數據相關聯，將創建模式數據。

• 選擇“ 計算”>“生成帶圖案的數據”>“簡單數字集”。
• 在“將模式數據存儲在”中，輸入C8。
• 在“ 從第一個值開始”中，輸入1。
• 在“最后一個值”中，輸入9。
• 在“ 列出次數”序列中，輸入216。
• 單擊確定。

要將數字代碼轉換為文本變量描述，我們將重新編碼數據。

• 選擇“ 數據>代碼>使用轉換表”。
• 在以下列的代碼值中，輸入C8。
• 在“ 當前值”中，輸入C6。
• 在“ 編碼值”中，輸入C7。
• 單擊確定。

• 選擇“ 數據”>“不堆積列”。
• 在“ 將數據放入堆棧中”中，輸入C5。
• 在“ 使用下標中”中，輸入C9。
• 單擊確定。

現在，您有了一個新的工作表，其中每個醫院都通過其唯一的CCN進行標識，變量是從該醫院接受每種治療的肺炎患者的比例。數據以傳統格式進行分析后，即可開始快速獲取所需的答案。例如，Laney P'圖可能表明某些醫院的未接種肺炎患者比例是否比您從數據變化中所期望的比例更高。與穩定過程中隨機抽樣的結果相比，今年有8家工廠的比例更高。

能夠更改數據類型，刪除缺失值和重新編碼數據，使您能夠盡快準備好要在Minitab中進行分析的數據。

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