Analyze阶段考古题解说.doc

6 Sigma DMAIC GB Analyze階段題庫本題庫由選擇題/計算題/簡答題三部份組成,所有題目全部附答案,題目來自歷次考試.一. 選擇題:( A )1.下面選項何者不屬於Noisy Data AnalysisA. Regression Analysis(迴歸分析) B. Outliers (異常點分析)C. Autocorrelation (自我相關性分析) D. Normality (常態分佈分析)( A )2.下面那一選項不是用來評估兩種物料某一計量值品質特性是否有差異的Minitab操作選項.A 2 Proportions. B. 2 Variances C. Power and Sample Size D. Normality Test ( B )3.下面各選項中對Paired Sample的實驗策略敘述不正確的是A. 可用於比較同一組樣本被兩個不同量測設備量測的結果B. 計算Sample Size時Paired Sample的Sample Size計算方法與2 Sample t相同 C. 並不要求檢定標準差是否一致. D. 數據收集方式為成對的數據收集方式( B )4.下面各選項中關於使用One Way ANOVA分析的敘述不正確的是A. P-Value0.05時,平均值的95%信賴區間兩兩交錯 B. 計量/計數型都適用 C. 分析前需檢定標準差一致 D. 可用來檢定3組或3組以上數據的平均值有無差異( D )5工程師希望評估某産品不同溫度熱處理後硬度有無差異，先後在四種不同的溫(600, 700, 800和900度)實驗並測量出硬度(假定是常態分佈),請選擇最適合的分析工具：A. 1-Sampel Z-Test B. Regression analysisC. Regression and Correlation analysis D. One Way ANOVA( B )6在執行One Way ANOVA分析時，下列哪一個是作爲基本的條件之一A Mean一致 B Variance一致 C 非Normal數據 D Median一致(BC )7 選用無母數(Nonparametrics)方法作爲檢定工具，必須先決定：A. 記數型或計量型 B. Variance是否相等 C. 是否常態分佈 D.隨機化二.計算題 1.A生產線和B生產線生產加工同樣類型的半導體產品,為了驗證兩個生產線所生產的產品的電阻是否相同,收集數據如下,我們可以認為A線和B線生產的產品電阻相同嗎?原題數據a.請設立虛無假設: H0: A=B ; A =Bb.請設立對立假設: H1: AB ; A Bc.正態性判定: Minitab: Graph Probability Plot MultipleANS:A生產線 : P-Value = 0.905 0.05 , 資料服從常態B生產線 : P-Value = 0.396 0.05 , 資料服從常態d.等標準差的判定: Minitab: Stat Basic Statistics 2 Variances ANS:P-Value = 0.487 0.05 , A,B兩生產線標準差無顯著差異 e.使用的驗證方法(: 2-Sample t f.驗證結論:Minitab: Stat Basic Statistics 2-Sample t Two-sample T for A vs B N Mean StDev SE MeanA 10 12.922 0.248 0.078B 10 12.354 0.315 0.10Difference = mu (A) - mu (B)Estimate for difference: 0.56800095% CI for difference: (0.300553, 0.835447)T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 4.48 P-Value = 0.000 DF = 17ANS:P-Value = 0.000 Probability Plot MultipleANS:A設備 : P-Value = 0.782 0.05 , 資料服從常態B設備 : P-Value = 0.205 0.05 , 資料服從常態C設備 : P-Value = 0.172 0.05 , 資料服從常態D設備 : P-Value = 0.977 0.05 , 資料服從常態d.等標準差的判定: Minitab: Data Stack ColumnsMinitab: Stat ANOVA Test for Equal Variances.ANS:P-Value = 0.27 0.05 , A,B,C,D 4台設備長度標準差無顯著差異e.使用的驗證方法: ANOVAf.驗證結論:Minitab: Stat ANOVA One Way One-way ANOVA: 長度 versus 設備 Source DF SS MS F P設備 3 29.645 9.882 57.26 0.000Error 36 6.213 0.173Total 39 35.858S = 0.4154 R-Sq = 82.67% R-Sq(adj) = 81.23% Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-+-A 10 15.460 0.568 (-*-)B 10 16.320 0.394 (-*-)C 10 17.160 0.337 (-*-)D 10 14.890 0.314 (-*-) -+-+-+-+- 15.20 16.00 16.80 17.60Pooled StDev = 0.415ANS:P-Value = 0.000 Basic Statistics 2Proportions.Test and CI for Two Proportions Sample X N Sample p1 129 2897 0.044529 148 3325 0.044511Difference = p (1) - p (2)Estimate for difference: 0.000017544795% CI for difference: (-0.0102563, 0.0102914)Test for difference = 0 (vs not = 0): Z = 0.00 P-Value = 0.997ANS:P-Value = 0.997 0.05, 表示A,B兩家公司不良率無顯著差異 4.用4台設備生產同樣的產品,並可以把產品分為A,B,C 等級,為了瞭解設備別生產的產品的 A,B,C等級比率是否相同,從全體生產的產品中抽取樣品,並區分為設備別,等級別如下,我們可 以認為此4台設別有差異嗎? a.請設立虛無假設: H0: P1=P2=P3=P4 b.請設立對立假設: H1: P1, P2,P3,P4至少有一個不等; c.使用的驗證方法: Chi-Square Test(卡方分布)d.驗證結論 Minitab: Stat Tables Chi-Square TestChi-Square Test: A, B, C Expected counts are printed below observed countsChi-Square contributions are printed below expected counts A B C Total 1 81 25 14 120 84.85 26.36 8.79 0.175 0.071 3.091 2 85 11 3 99 70.00 21.75 7.25 3.214 5.313 2.491 3 69 31 7 107 75.66 23.51 7.84 0.586 2.388 0.089 4 45 20 5 70 49.49 15.38 5.13 0.408 1.389 0.003Total 280 87 29 396Chi-Sq = 19.218, DF = 6, P-Value = 0.004ANS:P-Value = 0.004 Probability Plot Multiple p1=0.919 p2=0.14 p3=0.802 p4=0.314 p5=0.495 全部大於0.05, 所以全部具備常態性3) 標準差驗證方法及結果: Test for Equal Variance Minitab : Data Stack ColumnsMinitab : Stat ANOVA Test Equal Variance ANS:P-Value = 0.249 0.05 所以可以認為標準差相等4)平均值驗證方法及結果: One way ANOVA Minitab: Stat ANOVA One Way One-way ANOVA: 平整度 versus 工人 Source DF SS MS F P工人 4 0.13960 0.03490 19.98 0.000Error 55 0.09609 0.00175Total 59 0.23569 Individual 95% CIs For Mean Based on Pooled StDevLevel N Mean StDev -+-+-+-+man1 12 5.0655 0.0558 (-*-)man2 12 5.0157 0.0377 (-*-)man3 12 4.9670 0.0306 (-*-)man4 12 4.9297 0.0330 (-*-)man5 12 5.0329 0.0467 (-*-) -+-+-+-+ 4.950 5.000 5.050 5.100ANS: P-Value = 0.000 Basic Statistics 2-ProportionsTest and CI for Two Proportions Sample X N Sample p1 293 550 0.5327272 341 708 0.481638Difference = p (1) - p (2)Estimate for difference: 0.051088995% CI for difference: (-0.00452818, 0.106706)Test for difference = 0 (vs