確率について理解するために、1つの例をあげます: ここでは、大企業の1部門内の非控除の賃金の分布を見てみます。最初に、rawデータを収集します。この場合は、部門内の非控除の各従業員の賃金です。次に、データを意味のあるフォーマットに編成し、データをグラフ上に度数分布として表します。度数分布を作成するために、給料をグループ(区間または分割数とも呼ばれます)に分割し、これらの区間をグラフの横軸に並べます。次に、各区間内の従業員の数または度数をグラフの縦軸に並べます。これで、部門内の非控除の賃金の分布を簡単に確認できるようになります。
図A.2「確率分布のraw度数データ」に示すグラフを一目見ると、最も一般的な賃金範囲は$12.00から$15.00であることがわかります。
約60人の従業員(合計180人中)が1時間当たり$12から$15.00を受け取っています。
このデータを確率分布としてグラフで示すことができます。確率分布では、各区間内の従業員の数が従業員の合計数に占める割合として表されます。確率分布を作成するには、各区間内の従業員の数を従業員の合計数で除算し、結果をグラフの縦軸に並べます。
図A.3「賃金の確率分布」に示すグラフには、各賃金グループ内の従業員の数が全従業員に占める割合として示されます; グループ全体からランダムに抽出した従業員が特定の区間内で賃金を受け取る可能性または確率を推定することができます。たとえば、サンプルが抽出された時点における条件が同じであると仮定すると、グループ全体からランダムに抽出した従業員が1時間当たり$12から$15を受け取る確率は0.33 (3回に1回)です。
前の例の確率分布をCrystal Ball (図A.4「「分布一覧」ダイアログ」)の確率分布と比較してください。
図A.3「賃金の確率分布」の例の確率分布は、分布一覧内の分布の多くと類似しています。データを度数分布としてグラフに示し、確率分布に変換するプロセスは、Crystal Ball分布を選択するための1つの開始点となります。確率分布と同じように表示される一覧内の分布を選択してから、この章内のこれらの分布に関する記述を読み、正しい分布を見つけてください。