精益六西格玛统计工具介绍假设检验.ppt

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1、六西格玛统计工具介绍（二）——2014年2月精益六西格玛理论体系全景图客户流程描述控制计划测量系统控制过程能力分析多变量分析实验设计VoC分析失效模式分析流程图（I/O）因果矩阵统计过程控制定性分析定量分析头脑风暴+KJ失效树鱼骨图Why-Why分析PFMEA对标分析访谈现场调研流程观察……回归分析软件使用项目管理精益六西格玛意识统计基础精益工具基本图表精益六西格玛持续改进体系精益六西格玛推行综合管理课程大纲假设检验概述相关与回归统计基础-数据类型计数型数据（离散型数据，属性型数据）：通常表示事物的分类不良品数量/不良率缺陷品数量/缺陷率机器A,

2、机器B,机器C白班/中班/夜班计量型数据（连续型数据）：通常是通过测量仪器测量得到的数据压力时间长度重量目录假设检验相关基础概念总体参数及样本统计量推定置信区间假设检验介绍目的与意义假设检验概念介绍假设检验原理假设检验步骤假设检验常见路径双样本T与配对T的区别讨论及问答假设检验相关基础概念总体参数与样本统计量s=样本标准差X=样本平均值参数估计统计量=总体平均值=总体标准差抽样(Sampling)AABDDDCCCCBAAAAAAABBBBBBCCCCCCDDDDDDD总体标本估计的概念点估计：通过抽样用一个具体的值估计总体的参数举例：通过抽

3、样调查中秋月饼的保质期是3个月点估计的种类：平均的估计、标准差、方差的估计、比率的估计等区间估计：通过抽样用一个具体的值估计总体的参数举例：通过抽样调查中秋的月饼的保质期是1-6个月置信区间置信区间的概念（ConfidenceInterval）误差是α，相同样本量的样本重复抽样测量样本中存在实际总体参数的可能性的区间，即100（1-α）%置信水平（ConfidenceLevel）是指区间估计时，能够包含总体参数的能力水平，即1-α。=0.5(50%)=0.1(10%)信赖水准信赖区间误差置信区间90%的置信区间举例如下图如下图总体平均为μ，连续抽

4、取10个样本，其中有一个样本不包含总体平均95%置信区间的解释：大约100个置信区间中有95个会包含总体参数,或者我们有95%的把握确定总体参数在置信区间内通常我们计算95%的置信区间总体的平均样本1样本2样本10μ置信区间置信区间的计算通用公式：置信区间C.I.=统计量±K*S（标准偏差）统计量=平均值、方差、Cp等K=统计分布常数正态分布的置信区间公式（σ知道的时候）：样本的置信区间公式（σ不知道，只能计算S）：样本的平均遵循t分布置信区间Minitab中置信区间的计算这些都可以计算出置信区间假设检验假设检验的目的假设检验是对差异较小的情形进

5、行差异性比较，从而通过数据作出客观的判断。是为了解决选择的困难性假设检验的意义用统计的方法，通过数据进行客观的判断把我决策的风险，提高决策水准假设检验是我们政府部门最需要的工具之一。假设检验假设检验的概念对观测的样本资料分析后对总体差异的估计是作出选择与否判断的统计性方法假设检验术语假设设定：对要进行判断的情况进行假设设定H0-NullHypothesis：说明没有变化或者差异的设定Ha-AlternativeHypothesis：说明有变化或者差异的设定假设设定练习：为了确认小学生男女身高是否有差异为了确认小学生男生比女生高为了确认小学生身高和

6、性别是否有相关性假设检验假设检验的种类单边检验One-sidedhypothesis双边检验Two-sidedhypothesis假设检验的两种错误第1种错误(TypeⅠError，α-风险)不顾NullHypothesis真实.NullHypothesis放弃的错误把良品判断为不良的时候（误判）既,可以说生产者危险1-α就是置信区间第2种错误(TypeⅡError，β-风险):不顾NullHypothesis假的.NullHypothesis接受的错误不良品当成良品的时候(漏失)即,可以说顾客危险1-β是检定力，即检出能力假设检验的两种错误说明

7、你的判定接受Ho真实情况Ho对Ho错I类错误（α-风险）II类错误（β-风险）正确正确拒绝Ho假设检验的两种错误举例陪审团的判决他无罪事实实际清白他有罪实际有罪正确正确清白的人进监狱罪犯逍遥法外I类错误（α-风险）后果:II类错误（β-风险）后果:假设检验假设检验原理假设检验其实是个比较的过程两种假设的比较，是A还是B？我们总是用H0来说话我们的初衷多数时候是想看区别和差异，所以我们总是想放弃H0放弃H0的决策不会总是正确的，任何决定都会有风险但风险的高低及严重度，会影响我们决策于是我们很急切的指导，我们做出放弃H0的决策的风险有多大？于是我们通

8、过抽样数据进行运算，算出放弃H0的决策的风险的大小就是我们长见的P值（P-value）假设检验假设检验原理(续)知道了做出放弃H0的决策