样本容量与风险.pptx

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1、第5部分:样本容量与风险目的：目标:1.说明需要确定合理样本数量的输入量（α风险、β风险、标准差s、精确度d）。2.使用输入量确定比较两个总体所需的合理样本数量。本章主要目的是为连续数据类项目确定合理的样本容量。第5部分:样本容量与风险总体和样本的区别总体-所有相关项目。举例-1998年5月在Decatur生产的16立方英尺冰箱。样本-代表总体的数据子集。举例-1998年5月在Decatur生产的120台16立方英尺冰箱。举例：此矩阵图代表25个X的总体。划圈的X代表总体中的6个X样本。为什么仅使用样本而非整个总体？减少时间和成本估

2、计难于捕获的总体（合理的样本数量可以提供总体的精确估计）何时应使用样本？确定工序底线控制工序的变化如何确定样本的容量？采用样本容量表选择样本数量提供一个特定长度的置信区间。选择样本容量需要在置信度与成本之间平衡。样本....…为何使用?Somepossiblesolutions:1.仅检验一个部件。如果同时检验两个部件并得到不同的结果，那么你将不知道哪一结果真实。2.检验三个样本，如果先检验的两个结果不一致，增加第三次检验作为参考。3.通常采用30个部件进行工序能力的研究，主要目的是估测标准差。4.当使用计算机模拟时，使用的样本数量

3、超过1,000,000。这些观测成本较低，因此很容易采集到大量数据。我们应采用多大的样本容量？没有哪种经验性的规则能够放之四海而皆准，而要根据具体情况确定样本容量。特定情况是：固有变差(s)要求的精确度(d)要求的置信度(如95%)成本(时间和资金)本章将介绍确定样本容量的方法对样本容量的一点想法风险－当H0为真时拒绝Ho--有时称为厂商风险。风险－当H0为伪时没能拒绝Ho--有时称为消费者风险。真值决定Ho,=Ha,不=Ho,=Ha,不=1类错误2类错误正确决定正确决定1=功效发现差异-的机率和风险使用样本容量表需

4、要了解什么？工序的标准差两个总体平均值的实际差异。样本平均值的差值除以标准差。事物相同时却被认为提出不同(拒绝“合格”部件)。产生1类错误的风险(一般为5%)，也称为厂商风险。事物不同时却被认为相同(接受“有缺陷”部件)。产生二类错误的风险，(一般为10%)。也称为消费者风险。1-β。发现差异的机率。术语:检验敏感度()1类错误(α错误)α风险2类错误(β错误)β风险功效随着样本容量的增加，实际的总体参数估算值精确度会提高样本平均值的分布少量样本(低n,高x-bar)多个样本(高n,低x-bar)较大的样本容量将

5、减少估算值的误差的定义小的值较大可以提供确定差异的最大能力大样本平均值之间的距离在下列情况下，很容易看出差异：大小1.51.41.31.21.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0发现差异的机率n=4n=16n=32n=64n=128灵敏系数样本容量(n)增加，发现差异的机率也提高样本容量(n)对检验机率的影响发现差异的机率随差异()的增加而增大随标准差(的减小而增大1.51.41.31.21.11.00.

6、90.80.70.60.50.40.30.20.11.00.90.80.70.60.50.40.30.20.10.0发现差异的机率n=4n=16n=32n=64n=128灵敏系数检验灵敏度(/)对检验机率的影响基本样本容量表仅适用于连续数据Copyright1995SixSigmaAcademy,Inc.20%10%5%1%20%10%5%1%20%10%5%1%20%10%5%1%20%10%5%1%0.2225328428651309428541789392525650919584

7、74489112020.31001461902891371902413501742342894082603313965340.4568210716377107135197981311622301461862233000.53653691044969871266384104147931191431920.625364872344860884458721026583991340.7182735532535446432435375486173980.8142127411927344925334157364656750.9111621321

8、521273919263245293744591.091317261217223216212637233036481.171114221014182613172130192529401.269121891215221115182616