假設(shè)檢驗培訓資料

02四月2024假設(shè)檢驗培訓資料01四月2024假設(shè)檢驗培訓資料1目標：完成該章你將能夠：1)寫假設(shè)檢驗--原假設(shè)和備擇假設(shè)。2)解釋假設(shè)檢驗的結(jié)果。熟悉連續(xù)變量和邏輯變量的假設(shè)檢驗。目的：目標：熟悉連續(xù)變量和邏輯變量的假設(shè)檢驗。目的：2情況:在三個不同的銷售區(qū)域使用相同促銷方法，銷售量分別是：A區(qū):1000B區(qū):850C區(qū):700“歷史”的解釋方法：銷售VP給A區(qū)經(jīng)理較多的獎金。銷售VP考慮換掉C區(qū)經(jīng)理?！癝ixSigma”解釋的方法：銷售VP問：“在95%置信度下是否有統(tǒng)計上的差異？”回答說：“是的，A區(qū)銷售與總平均值有統(tǒng)計上的差異?！盫P研究A區(qū)的最佳實踐。情況:在三個不同的銷售區(qū)域使用相同促銷方法，銷售量分別3統(tǒng)計“能夠”...推論兩組數(shù)據(jù)的平均值是否相同推論兩組數(shù)據(jù)的偏差是否相同推論兩組數(shù)據(jù)的缺陷率是否相同統(tǒng)計“不能”…直接說那一個較好

告訴我們?nèi)绾谓鉀Q問題做出決定確定規(guī)范或極限統(tǒng)計“能夠”...統(tǒng)計“不能”…4總體：整個集合的全體特征樣本：具有總體特征的子集根據(jù)樣本確定總體!!!為什幺需要假設(shè)檢驗？總體：整個集合的全體特征樣本：具有總體特征的子集根據(jù)樣本確定5總體參數(shù)與樣本統(tǒng)計總體參數(shù)樣本統(tǒng)計x平均值標準偏差比例(百分數(shù))sp

P1.總體參數(shù)(值)是固定的，但不知道。2.樣本統(tǒng)計是用來估計總體值的。假設(shè)是對總體值進行闡述，而不是對樣本統(tǒng)計。總體參數(shù)與樣本統(tǒng)計總體參數(shù)樣本統(tǒng)計x平均值標準偏差比例6置信區(qū)間使用置信區(qū)間我們可以利用樣本估算總體的平均值和標準方差置信區(qū)間是基于下列要素的取值范圍：

樣本平均值

（X）和樣本標準方差（s）置信區(qū)間的取值范圍會包括：

總體平均值（）及總體標準方差（）。在風險水平一定的情況下，樣本平均值周邊的多大范圍能將總體平均值包括在內(nèi)？置信區(qū)間置信區(qū)間置信區(qū)間使用置信區(qū)間我們可以利用樣本估算總體的平均值和標準7置信區(qū)間....置信限...置信下限置信上限置信區(qū)間真實的總體平均值和標準方差可以落在置信上限和下限之間的任何一點!!!置信限是置信區(qū)間內(nèi)的最大值和最小值!置信限置信區(qū)間....置信限...置信下限置信上限置信區(qū)間真實的總8置信度是希望讓總體平均值和標準方差落在根據(jù)樣本計算出的置信區(qū)間內(nèi)的概率大?。?西格瑪和業(yè)內(nèi)通常使用95%的置信度，這意味著：在95%的情況下總體平均值和標準方差落在置信區(qū)間內(nèi)在5%的情況下（alpha風險），總體平均值落在置信區(qū)間外。如果我希望提高信心（99%的置信度）.……或者承擔更多風險

（75%的置信度）.……真實情景下，需要明確愿意承受的風險度…！置信度置信度是希望讓總體平均值和標準方差落在根據(jù)樣本計算出的置信區(qū)9置信度=承擔業(yè)務(wù)風險的意愿高風險<75%中等風險~85%低風險>95%KmartLFLWatts舉例X軸LSLX軸USL1Watt的增加=Kmart發(fā)生1億美元的成本/照明公司的擔保風險Kmart需求60.860.961.061.1X軸估計AverageWatts置信水平

樣本容99% 25995% 13285% 5375% 23故障幾率置信度=承擔業(yè)務(wù)風險的意愿高風險中等風險低風險Kmart10假設(shè)檢驗：依據(jù)數(shù)據(jù)進行決策的核心實際答案統(tǒng)計問題數(shù)據(jù)知識“經(jīng)驗”本能實際問題統(tǒng)計答案假設(shè)檢驗：實際答案統(tǒng)計問題數(shù)據(jù)知識“經(jīng)驗”本能實際問題統(tǒng)計答111.所有流程均具有變動性2.從給定流程取得的樣本可能有所不同3.如何區(qū)分基于樣本的“幾率性”差異和真正的流程差異？1.所有流程均具有變動性2.從給定流程取得的樣本可能有所12真實情況HoHa判決HoHa無罪，監(jiān)禁有罪，釋放無罪釋放有罪，監(jiān)禁無罪有罪釋放監(jiān)禁真實情況接受HoHaHoHaI類錯誤aII類錯誤b正確判決正確判決真實情況HoHa判決HoHa無罪，監(jiān)禁有罪，釋放無罪釋放有罪13abHoHaa和b處在不同區(qū)域；故我們不可能同時犯I類和II類錯誤臨界限制abHoHaa和b處在不同區(qū)域；故我們不可能同時犯I14何時需要假設(shè)檢驗?如果想分析輸入以確定是否影響輸出輸入A輸入C輸入B過程發(fā)票輸出如果在“改進”實施前想確認一下。任何時侯如果想根據(jù)樣本作客觀的判斷，就用假設(shè)檢驗!!!如果想知道兩個不同的過程產(chǎn)生的結(jié)果是否相同何時需要假設(shè)檢驗?如果想分析輸入以確定是否影響輸出輸入A輸入15假設(shè)檢驗路線圖數(shù)據(jù)類型連續(xù)變量數(shù)據(jù)正態(tài)正態(tài)理論檢驗平均值的檢驗.標準偏差檢驗數(shù)據(jù)非正態(tài)非參數(shù)的檢驗位置的檢驗離數(shù)的檢驗邏輯變量比例數(shù)可計數(shù)數(shù)據(jù)假設(shè)檢驗路線圖數(shù)據(jù)類型連續(xù)變量數(shù)據(jù)正態(tài)正態(tài)理論檢驗平均值的16常用的假設(shè)檢驗連續(xù)變量平均值的檢驗標準偏差的檢驗一個樣本的T檢驗樣本相關(guān)成對T檢驗樣本不相關(guān)二個樣本的T檢驗結(jié)構(gòu)圖平均值的分析ANOM無結(jié)構(gòu)圖均方差的分析ANOVA一個總體兩個總體三個或以上總體標準偏差的CHI平方檢驗均方差的同一性BARTLETT'STEST.LEVENE'STEST.一個總體兩個總體三個或以上總體標準偏差比率的F檢驗Tukey的快速檢驗常用的假設(shè)檢驗連續(xù)變量平均值的檢驗標準偏差的檢驗一個樣本的T17將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)Stat>ANOVA>1-Way,2-Way,orGLM邏輯變量比例分析Stat>ANOVA>AnalysisofMeansBinomial(np>5)比例分析Stat>ControlChart>P(np>5)可計數(shù)數(shù)據(jù)分析Stat>ControlChart>U或比例分析Stat>ControlChart>P(np>5)或可計數(shù)數(shù)據(jù)比例數(shù)(樣本數(shù)N是常數(shù))比例數(shù)(樣本數(shù)N不是常數(shù))將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)邏輯變量比例分析比例分析可計18平均值分析:FEDCBA0.400.350.300.4113260.2961740.35375

Hit

Ratio

平均值圖形分析ANOM是檢驗總體平均值的圖形檢驗平均值分析:FEDCBA0.400.350.300.411319方差分析:ANOVA單因子ANOVA:檢驗有一個變量時，總體平均值是否相等雙因子ANOVA:檢驗有兩個變量時，總體平均值是否相等ANOVA-GeneralLinearModel:檢驗有兩個以上變量時，總體平均值是否相等方差分析:ANOVA單因子ANOVA:檢驗有一個變量時，總20利用樣本數(shù)據(jù)提供的信息來接受或拒絕一個關(guān)于總體參數(shù)(平均值，標準偏差，比例數(shù)，可計數(shù)數(shù)據(jù))的陳述(假設(shè))的統(tǒng)計推論?！霸僭O(shè)”HO，是對總體參數(shù)的一個陳述，通常HO是“沒影響”或“沒差別”的陳述。原假設(shè)“備擇假設(shè)”Ha或H1，是Ho被拒絕時可被接受的陳述，除非試驗結(jié)果強烈反對Ho，我們應(yīng)該接受Ho。原假設(shè)：在統(tǒng)計證據(jù)證明你有罪前，你是清白的。利用樣本數(shù)據(jù)提供的信息來接受或拒絕一個關(guān)于總體“原假設(shè)”21數(shù)據(jù)的收集與分析(Minitab)結(jié)果: p值>0.05OR 在判定限以內(nèi) 不拒絕H0 P值<0.05OR 超出判定限 拒絕H0結(jié)論問題闡述列出將要采取的行動Ifp<0.05或超出判定限那幺....H0H

日常語言統(tǒng)計語言沒有差別有差別或一個比另一個好=,=/>,or=/<=,>,or<數(shù)據(jù)的收集與分析(Minitab)結(jié)果: p值>0.22接受Ho拒絕Ho在判定限內(nèi)超出判定限用P值用判定限P值>0.05P值<0.05TwosampleTforC1vsC4NMeanStDevSEMeanC1109.4100.3570.11C4108.4600.3200.1095%CIformuC1-muC4:(0.63,1.27)T-TestmuC1=muC4(vsnot=):T=6.26P=0.0000DF=17TwosampleTforC1vsC2NMeanStDevSEMeanC1109.4100.3570.11C2109.4200.4290.1495%CIformuC1-muC2:(-0.38,0.36)T-TestmuC1=muC2(vsnot=):T=-0.06P=0.96DF=17統(tǒng)計語言實際語言“沒有足夠的數(shù)據(jù)顯示差別”“看起來是有差別”接受Ho拒絕Ho在判定限內(nèi)超出判定限用P值用判定限P值23假設(shè)陳述練習我們收集兩個發(fā)貨中心關(guān)于定單滿足率的數(shù)據(jù)，想知道這兩個發(fā)貨中心的定單滿足率是否有差異寫一個合適的假設(shè)檢驗假設(shè)陳述練習我們收集兩個發(fā)貨中心關(guān)于定單滿足率的數(shù)據(jù)，想知24數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)Result: 在判定限以內(nèi) 不拒絕H0

超出判定限 拒絕H0問題闡述

H0H

日常語言統(tǒng)計語言結(jié)論數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)Result: 在25數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果:在判定限以內(nèi)不拒絕H0

超出判定限拒絕H0問題闡述H0H

日常語言統(tǒng)計語言結(jié)論定單滿足率沒有差異P1=P2定單滿足率有差異P1<or>P2數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果:在判定限以內(nèi)26配貨中心正在考慮使用一種新的包裝材料現(xiàn)在,包裹燈泡使用的是漂白過的,對環(huán)境有污染的紙質(zhì)材料，備選的包裝材料是一種對環(huán)境沒有污染,超柔,未經(jīng)漂白的紙我們要做一項實驗來測試超柔、未經(jīng)漂白的紙是否能有效減少破損；只有在證明超柔紙能有效減少破損的情況下才會被替代使用寫一個合適的假設(shè)檢驗假設(shè)陳述練習配貨中心正在考慮使用一種新的包裝材料假設(shè)陳述練習27數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果: 在判定限以內(nèi) 不拒絕H0

超出判定限 拒絕H0問題闡述

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日常語言統(tǒng)計語言結(jié)論數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果: 在判定限以內(nèi) 28數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果: 在判定限以內(nèi) 不拒絕H0

超出判定限 拒絕H0問題闡述

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日常語言統(tǒng)計語言結(jié)論不同的包裝材料對破損沒有影響不同的包裝材料對破損有影響B(tài)1=B2B1<or>B2數(shù)據(jù)收集與分析(Minitab)結(jié)果: 在判定限以29練習:巧克力豆/投訴計數(shù)一個綠帶項目主要目的是從第二季度開始減少每個地區(qū)的投訴次數(shù)。每張桌子發(fā)一勺巧克力豆，其數(shù)量代表每個區(qū)域第一季度收到的投訴次數(shù)。每桌選一位代表在教室前面的黑板上計下投訴的次數(shù)。其后，每桌會收到另外一勺巧克力豆，其數(shù)量代表每個銷售區(qū)域第二季度收到的投訴次數(shù)。請在前面的黑板上同樣計下第二季度的投訴次數(shù)請分析以下按季度和地區(qū)的數(shù)據(jù)，以確認綠帶項目是否成功銷售地區(qū) 季度 投訴次數(shù)Region1 1 Region1 2 Region2 1 Region2 2Region3 1ETC. 練習:巧克力豆/投訴計數(shù)一個綠帶項目主要目的是從第二30練習:巧克力豆/投訴計數(shù)你的假設(shè)是什么?你有什么類型的數(shù)據(jù)?你需要做的第一件事是什么?你將做何種假設(shè)檢驗?你檢驗?zāi)男┮蜃?變量)?練習:巧克力豆/投訴計數(shù)你的假設(shè)是什么?31練習:巧克力豆/投訴計數(shù)用Minitab將計數(shù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)數(shù)據(jù)象左表一樣排列數(shù)據(jù)Calculate>CalculatorStoreResultinVariable=ClaimsExpression=SquareRoot(SQRT)Number=Claims可得到一列連續(xù)數(shù)據(jù)，運行ANOM&ANOVA練習:巧克力豆/投訴計數(shù)用Minitab將計數(shù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)32練習:巧克力豆/投訴計數(shù)ANOM:Stat>Anova>AnalysisofMeansResponse=ClaimsFactor =RegionOkANOVA:Stat>ANOVA>TwoWayResponse=ClaimsRowFactor=QtrColumnFactor=RegionOKTwo-wayAnalysisofVarianceAnalysisofVarianceforClaimsSource DF SS MS F PQtr 1 1299.6 1299.6 55.66 0.002Region 4 10.6 2.6 0.11 0.971Error 4 93.4 23.4Total 9 1403.6練習:巧克力豆/投訴計數(shù)ANOM:Two-wayAn33銷售拜訪練習

3002001000100806040200銷售經(jīng)理瑪麗，把銷售拜訪頻率作為她的綠帶項目，原先的黑帶為此設(shè)定了規(guī)范，即每周每個銷售員打35個電話影響銷量的KPIV’s產(chǎn)品庫存情況有競爭力的價格產(chǎn)品質(zhì)量銷售拜訪頻率廣告其它KPIVS風險系數(shù)百分比銷售拜訪練習3002001000100806034理解不同的客戶經(jīng)理,經(jīng)驗,時間,客戶類型,和銷售區(qū)域?qū)?/p>

每周銷售拜訪次數(shù)的影響。學習目標:PIVs客戶經(jīng)理經(jīng)驗時間客戶類型銷售區(qū)域KPOV每周銷售拜訪次數(shù)小結(jié)一下如何順利完成這個練習，以保證收集正確的數(shù)據(jù)!銷售拜訪練習理解不同的客戶經(jīng)理,經(jīng)驗,時間,客戶類型,和銷35銷售員 財務(wù)周 銷售區(qū)域 經(jīng)驗水平 客戶類型 銷售拜訪次數(shù)1-NancyKing 1 1-北區(qū) 1-沒有經(jīng)驗的 1-小型 242-SueSmith 1 2-南區(qū) 3-有經(jīng)驗的 2-中等 353-JackEnjill 1 3-東區(qū) 2-中等的 3-大型 254-GeorgeHow 1 4-西區(qū) 2 1 235-MikeSell 1 1 3 2 326-DanDollar 1 2 1 3 227-JimJones 1 3 3 1 301 2 1 1 2 222 2 2 3 3 363 2 3 2 1 274 2 4 2 2 265 2 1 3 3 336 2 2 1 1 247 2 3 3 2 321 3 1 1 3 272 3 2 3 1 393 3 3 2 2 364 3 4 2 3 385 3 1 3 1 406 3 2 1 2 287 3 3 3 3 351 4 1 1 1 302 4 2 3 2 423 4 3 2 3 384 4 4 2 1 375 4 1 3 2 456 4 2 1 3 307 4 3 3 1 40銷售拜訪小結(jié)銷售員 財務(wù)周 銷售區(qū)域 經(jīng)驗水平 客戶類型 銷售拜訪次數(shù)銷36你的假設(shè)是什么?你有什么類型的數(shù)據(jù)?你需要做的第一件事是什么?你將做何種假設(shè)檢驗?你檢驗?zāi)男┮蜃?變量)?你的假設(shè)是什么?37首先你將計數(shù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成連續(xù)數(shù)據(jù)...轉(zhuǎn)換方式：原來計數(shù)型數(shù)據(jù)取平方根首先你將計數(shù)型數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成連續(xù)數(shù)據(jù)...轉(zhuǎn)換方式：原來計數(shù)型38以銷售員為因子的ANOVA圖…Stat>ANOVA>ANOMResponse=SRSalesCallsFactor1=Salesperson每周銷售拜訪次數(shù)銷售員平均值以銷售員為因子的ANOVA圖…Stat>ANOVA>ANOM39以經(jīng)驗為因子的ANOVA圖每周銷售拜訪次數(shù)經(jīng)驗平均值以經(jīng)驗為因子的ANOVA圖每周銷售拜訪次數(shù)經(jīng)驗平均值40以財務(wù)周為因子的ANOVA圖財務(wù)周平均值每周銷售拜訪次數(shù)以財務(wù)周為因子的ANOVA圖財務(wù)周平均值每周銷售拜訪次數(shù)41以客戶類型為因子的ANOVA客戶類型平均值每周銷售拜訪次數(shù)以客戶類型為因子的ANOVA客戶類型平均值每周銷售拜訪次數(shù)42以銷售區(qū)域為因子的ANOVA圖銷售區(qū)域平均值每周銷售拜訪次數(shù)以銷售區(qū)域為因子的ANOVA圖銷售區(qū)域平均值每周銷售拜訪次43AnalysisofVariance:ANOVA單因子ANOVA:檢驗有一個變量時，總體平均值是否相等雙因子ANOVA:檢驗有兩個變量時，總體平均值是否相等ANOVA-GeneralLinearModel:檢驗有兩個以上變量時，總體平均值是否相等AnalysisofVariance:ANOVA單因子44運行Anova(GLM-GeneralLinearModel)...確保對轉(zhuǎn)換后的數(shù)據(jù)運行Anova！Salesperson,SalesRegion,ExperienceLevel,FW,CustType運行Anova(GLM-GeneralLinear45結(jié)論銷售拜訪的Anova結(jié)果統(tǒng)計結(jié)論基于95%的置信度!!!結(jié)論銷售拜訪的Anova結(jié)果統(tǒng)計結(jié)論基于95%的置信度!!!46將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)Stat>ANOVA>1-Way,2-Way,orGLM可計數(shù)數(shù)據(jù)比例數(shù)(樣本數(shù)N是常數(shù))比例數(shù)(樣本數(shù)N不是常數(shù))邏輯變量比例分析Stat>ANOVA>AnalysisofMeansBinomial(np>5)比例分析Stat>ControlChart>P(np>5)可計數(shù)數(shù)據(jù)分析Stat>ControlChart>U或比例分析Stat>ControlChart>P(np>5)或?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)可計數(shù)數(shù)據(jù)比例數(shù)(樣本數(shù)N是47比例數(shù)的練習:某公司生產(chǎn)的節(jié)日燈。這種燈有綠，紅，桔黃，黃，淡褐，深褐色。你可以用巧克力豆做這個練習?？蛻絷P(guān)心的是在每一個包裝箱里不同顏色燈泡的數(shù)量一致。而在公司生產(chǎn)過程中，有多個工作臺生產(chǎn)各種顏色的燈泡。你的小組決定研究一下在你們的工作臺產(chǎn)生的結(jié)果的否有別于其它工作臺。在每個工作臺抽取30只燈泡，記錄黃色燈的數(shù)量。作如下的分析；用記錄的數(shù)據(jù)分析每個工作臺黃色節(jié)日燈的比例是否相同。運用Minitab。比例數(shù)的練習:48工作臺#抽樣數(shù)#黃色燈的數(shù)量工作臺#抽樣數(shù)#黃色燈的數(shù)量49用Minitab: ANOVA>AnalysisofMeans 選擇Binomial 樣本大小30缺陷比例用Minitab:缺陷比例50比例數(shù)分析:N不是常數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)Stat>ANOVA>1-Way,2-Way,orGLM計數(shù)型數(shù)據(jù)比例數(shù)(樣本數(shù)N是常數(shù))比例數(shù)(樣本數(shù)N不是常數(shù))比例分析Stat>ANOVA>AnalysisofMeansBinomial(np>5)比例分析Stat>ControlChart>P(np>5)比例數(shù)分析:N不是常數(shù)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)變成連續(xù)數(shù)據(jù)(開平方根)計數(shù)型51比例數(shù)分析:N不是常數(shù)STAT>CONTROLCHART>P#1#2#3#1輸入結(jié)果數(shù)據(jù)所在列#2輸入樣本大小所在列#3輸入Hα值以替代3西格碼控制限比例分析比例數(shù)分析:N不是常數(shù)#1#2#3比例分析52樣本數(shù)95%2 1.386 3 1.914 2.145 2.296 2.397 2.488 2.549 2.6010 2.6611 2.7012 2.7413 2.7714 2.7915 2.83H值選擇95%置信度下相應(yīng)的H

值樣本數(shù)95%H值選擇95%置信度下相應(yīng)的H值53比例數(shù)分析N不是常數(shù)比例數(shù)分析N不是常數(shù)54用假設(shè)檢驗方法時，有得出錯誤結(jié)論的風險!假設(shè)檢驗-錯誤類型原假設(shè)是真原假設(shè)是假接受原假設(shè)拒絕原假設(shè)結(jié)論正確第I類錯誤結(jié)論正確第II類錯誤一般可能性為.20接受Ho第I類錯誤的概率為.第II類錯誤的概率為一般可能性為.05接受Ha用假設(shè)檢驗方法時，有得出錯誤結(jié)論的風險!假設(shè)檢驗-錯誤55例子-選擇適當?shù)募僭O(shè)檢驗A)電視廣告之后，海飛絲的銷售有統(tǒng)計上的顯著增加嗎?B)用2種不同的促銷方法(送禮物和降價)，腦白金的銷量有顯著差異嗎？C)比較三種彩管產(chǎn)品的訂單完成率(相等的樣本大小和相同的測量程序及標準)。D)印尼包裝紙的質(zhì)量比規(guī)范要求的好嗎?例子-選擇適當?shù)募僭O(shè)檢驗A)電視廣告之后，海飛絲的銷56回答問題1)在比例圖分析中判定限的改變顯示： a)樣本尺寸不是常數(shù) b)缺陷率不是常數(shù) c)該圖無效 d)上面都不對2)對/錯Anova能夠被用于計數(shù)型原始數(shù)據(jù)的分析3)如果我想估計星期六的天氣對打高爾夫球的人數(shù)的影響，我分別記錄了幾個好天氣和壞天氣的數(shù)據(jù)，應(yīng)采用的假設(shè)檢驗是： a)2個樣本的T檢驗 b)比例數(shù)分析 c)記數(shù)型數(shù)據(jù)的ANOVA d)Tukey’s的快速檢驗4)解釋下列比例分析 321353025

C=32.001.9SL=35.12-1.9SL=28.88ProportionDefectiveShift回答問題1)在比例圖分析中判定限的改變顯示：321353057關(guān)于假設(shè)檢驗知道些什么?1)Ahypothesistesthelpstoobjectivelydecidewhetherornotthereisa_____________.假設(shè)檢驗幫助客觀地判斷是否存在__________。2)The____________hypothesisisastatementofnoeffectornodifference.__________假設(shè)是聲明無影響或無差異。3)ForPvalues>0.05we(failtoreject,reject)thenullhypothesis.如果P值>0.05,我們(接受，拒絕)原假設(shè)。4)Werejectthenullhypothesisifdatalies(outside,inside)thedecisionlimits.如果數(shù)據(jù)位于判定限(之外，之內(nèi))，我們拒絕原假設(shè)。5)Thetypeofdataandnumberof______________helptodeterminewhichtesttoconductinminitab.數(shù)據(jù)類型和_______的個數(shù)幫助決定執(zhí)行minitab中的何種檢驗。6)Whattypeoftestisusedtocomparethemeanoftworelatedpopulations?哪種類型的檢驗被用于比較兩個相關(guān)總體的平均值？關(guān)于假設(shè)檢驗知道些什么?1)Ahypothesist58附錄附錄59取樣置信區(qū)間/假設(shè)檢驗取樣置信區(qū)間/假設(shè)檢驗什么都不知道–從這兒開始!置信區(qū)間“太寬”或無法區(qū)分有顯著差異的過程

平均數(shù)標準偏差缺陷率(P)5-1025-30100而且nP35統(tǒng)計概念 最少的樣本大小已有數(shù)據(jù)–從這兒開始!計算樣本大小計算樣本大小置信區(qū)間“太寬”或無法區(qū)分有顯著差異的過程決定樣本大小-一個反復(fù)的過程取樣置信區(qū)間取樣置信區(qū)間什么都不知道–從這兒開始!置信區(qū)間“60 其中:

n=樣本大小 p=平均缺陷率 Ha=查表值,a通常取0.05 E=估計誤差比例數(shù)計算樣本大小的公式與數(shù)據(jù)類型有關(guān)計數(shù)型數(shù)據(jù)連續(xù)數(shù)據(jù)(平均數(shù)) 這里: n=續(xù)計數(shù)的次數(shù) Ha=查表值,a通常取0.05 C=平均數(shù) E=估計誤差nEH=é?êacù?ú2* 這里: n=樣本大小 Ha=查表值,a通常取0.05 s=標準偏差(或其估計值) E=估計誤差En=é?êù?úHa*2s 其中: n=樣本大小比例數(shù)計算樣本大小的公式與數(shù)據(jù)類型61試驗統(tǒng)計表,(H0.05)1 1.962 2.243 2.394 2.495 2.576 2.637 2.688 2.739 2.7710 2.8012 2.8615 2.9318 2.9820 3.0225 3.0930 3.1635 3.1940 3.2250 3.2975 3.40100 3.48平均值或比例數(shù)的個數(shù)H0.05平均值或比例數(shù)的個數(shù)H0.05表示:測試的平均數(shù)或比例數(shù)(總體)的個數(shù)表示:H0.05用于邏輯或連續(xù)數(shù)據(jù)樣本大小的

值試驗統(tǒng)計表,(H0.05)12 2.86平均值或比例數(shù)的個62樣本大小取決于你的...你必須決定在某一置信度下可以接受的誤差，或者說怎樣的區(qū)別才會被認為是有顯著差異的。如果你不知道你可以接受的誤差…你可以從用1/2標準偏差開始數(shù)據(jù)與你的取樣方法有很大關(guān)聯(lián)…如果樣本不能代表總體，你不會得到正確的答案!!!最重要的是你的專業(yè)判斷...正確地取樣(有代表性和適當?shù)臉颖敬笮?樣本大小取決于你的...你必須決定在某一置信度下可以接受的誤63邏輯數(shù)據(jù):比例數(shù)的樣本大小配貨中心打算采用可提高定單正確性的新系統(tǒng)。分別用新、舊系統(tǒng)處100個定單，我們定義定單準確性1%的改進為顯著的改進，我們可以使用新系統(tǒng)嗎？

舊系統(tǒng) 新系統(tǒng)正確的定單數(shù) 97/100 98/100ANOM顯示沒有顯著區(qū)別....因為我們的樣本大小不足以區(qū)別1%的改進我們能覺察到的最小的改進是4%!!!邏輯數(shù)據(jù):比例數(shù)的樣本大小配貨中心打算