双样本置信区间和假设检验

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1、第4部分:双样本置信区间和假设检验第4部分:双样本置信区间和假设检验目的：目标：比较方差，采用F-检验法、Bartlett检验法和Levene检验法。比较平均值，采用双样本置信区间和假设检验。理解统计重要性和实际重要性之间的区别。本章的目的是使用假设检验来检查两个总体的平均值和方差之间的差异是否存在统计显著性。位于洗衣机上的传动装置的总高度将影响制动性能。我们所关心的CTQ是总高度，目标值=5.394英寸。有8个不同的固定架用于固定该部件以便加工。您想了解一些什么？固定架是否为重要的X变量？分析步骤：1.将数据制成图表，并观察差异。2.使

2、用假设检验和置信区间来确定此差异是否确实存在。3.得出结论。打开Minitab中的文件“lth”L:6SigmaMinitabTrainingMinitabSession2lth.mtw举例...总高度--数据列表第一步--制图数据显示行设备1设备2设备3设备4设备5设备6设备7设备815.3905.3875.3945.3885.3865.3885.3885.38825.3895.3875.3945.3895.3845.3885.3895.38935.3905.3875.3935.3885.3855.3885.3885.388

3、45.3895.3875.3945.3905.3855.3885.3885.38855.3885.3885.3945.3895.3845.3885.3885.38865.3915.3885.3955.3925.3875.3915.3915.39075.3915.3895.3965.3915.3885.3915.3925.39185.3915.3895.3975.3915.3875.3915.3915.39095.3915.3885.3955.3915.3875.3905.3895.389105.3895.3875.3955.3905.38

4、75.3905.3895.390变量N平均值中值Tr平均值标准方差SE平均值设备1105.38995.39005.39000.00110.0003设备2105.38775.38755.38760.00080.0003设备3105.39475.39455.39460.00120.0004设备4105.38995.39005.38990.00140.0004设备5105.38605.38655.38600.00140.0004设备6105.38935.38905.38920.00140.0004设备7105.38935.38905.38910

5、.00150.0005设备8105.38915.38905.38900.00110.0003方框图可以提供设备间的差异图设备3和5的平均值明显不同设备2的标准差是否不同？从图形中可得出答案。假设检验给出了答案的统计置信度Graph>Boxplot目标值=5.394观察数据的另一种方式抖动的分布图8765432105.3955.3905.385固定架总高度目标值5.394采用假设检验法来分析差异是实实在在的还是偶然发生的您想知道什么？1.方差：统计问题--不同固定架方差之间看上去明显的差异是实际存在还是偶然发生的？实际问题--我们是否应

6、该努力制造象2号那样的固定架，以减少方差？2.平均值:统计问题--不同固定架均值之间看上去明显的差异是实际存在还是偶然发生的？实际问题--我们是否应该努力制造象3号那样的固定架，以使它们接近目标值？根据您希望比较的内容选择假设检验法采用什么工具确定差异是确实存在，还是偶然发生？比较方差F检验法(2个方差)Bartlett检验法(用于正态数据)Levene检验法(用于非正态数据)比较平均值双样本t成对t1.2.为什么使用假设检验和置信区间？在六个西格玛项目中，我们使用图形和假设检验来筛选少数关键Xs。假设检验有助于确定差异是确实存在，还是

7、偶然发生。置信区间给出总体值(参数)最可能的取值范围。所有潜在“X”s关键少数“X”s为什么使用假设检验和置信区间？由于所有数据均存在偏差，因此，即使总体是一样的，样本数据也会存在细微差异。让我们来看一看在生成一些随机数据(无规律的数据)时会发生什么情况。1.产生8组随机数据打开新的工作表：>File>New...>MinitabWorksheet>OK生成10行数据。保存在c1-c8栏中。>Calc>Randomdata>Normal为什么使用假设检验和置信区间？2.在一栏中进行叠加。>Manip>Stack/Unstack>Sta

8、ck叠加c1-c8。将叠加的数据保存在c9。在10中存储下标。为什么使用假设检验和置信区间？3.将数据制图，并寻找差异。>Graph>Boxplot制作c9(Y)和c10(X,固定架)的对比