Minitab-T检验PPT课件.ppt

流程改善方法论 标准量化管理绿带 T检验 标准量化管理的改善方法论 步骤II 持续改进 I I1 全部影响因素分析 流程图 步骤I 量化测量 M M1 项目背景1 1项目背景概述1 2项目客户分析 M2 流程框架分析2 1流程框架分析 确定项目范围 SIPOC 价值流图 2 2选择关键流程 因果矩阵 步骤III 标准化 S S1 制定控制计划并实施1 1制定控控制计划 防错 控制计划 1 2对y和关键X进行SPC管理 SPC 流程能力 M3 项目关键指标定义3 1项目Y y定义 基础统计 基本图表 3 2Y y的测量系统分析 MSA 3 3Y y的流程能力现况分析 确定基线 SPC 能力分析 3 4Y y的目标设定 S2 标准化2 1流程标准更新2 2现场管理标准更新2 3岗位训练标准2 4成果推广复制 M4 项目财务收益预估 M5 项目的实施计划5 1项目实施团队构成5 2项目工作进度表5 3项目风险分析 资源要求5 4项目定义表 S3 项目最终成果3 1项目指标 Y 的变化对比3 2财务指标连接 I2 关键影响因素定性分析2 1定性确定关键因素 因果矩阵 2 2关键因素失效模式分析 初步改善措施 I3 关键影响因素定量分析3 1关键因素的测量系统分析3 2关键因素的流程能力分析3 3关键因素和y的关系定量分析 抽样计划 多变量分析 假设检验 T检验 ANOVA 卡方 回归等 I4 关键影响因素的改善4 1确定关键因素的最佳控制范围 DOE 4 2关键因素的改善对策 效果检验 精益工具 方案选择法 假设检验法等 目的 介绍t检验及其在平均值比较中的重要性介绍平均值 中位数检验的基本概念掌握t检验的相关理论和分析方法工具使用场合t检验的分类介绍t检验路线图课堂练习t检验的实际案例分析了解t检验通常遇到的问题 统计检验 在假设检验模块中 我们讨论不同群组的比较我们想知道是否有充足的统计证据来拒绝零假设我们收集数据后 该如何 检验 这些数据呢 有数种不同的检验方法 视数据的类型和比较的对象而定在此 我们将检验计量型输出数据 VariablesOutputData 与计数型输入数据 AttributesInputData X数据 离散 连续 Y数据 离散 连续 卡方 独立性检验 逻辑回归 方差分析均值 中位数检验 回归 我们将讲授什么 工具使用场合 Y是什么 数据类型是什么 X是什么 数据类型是什么 你会使用哪一种工具呢 领班想知道两名员工的卸货时间是否有显著的差异 以分钟为测量单位 工具使用场合 具体内容介绍 t检验的分类 t检验路线图 课堂练习 案例分析 T检验的分类 单样本t检验 适用条件 一个样本 具备正态分布但未知其标准偏差时 检验单组样本所对应的总体均值是否与假定目标均值有差异 分成三类 双样本t检验 适用条件 两组样本都具备正态分布但未知各自的标准偏差时 检验两组样本所对应的总体均值是否有差异 配对t检验 适用条件 两列数据划分若干个行 同行的两个数据构成一组 假设两组成对样本差值所对应的总体具备正态分布但未知各自的标准偏差时 检验两列成对样本所对应的总体均值是否有差异 对此你如何做决定 样本编号顾客1顾客2123 224 2222 223 2324 324 8422 122 7525 925 3 数据 1水平的范例顾客1的20个交货时间样本与规格比较 2水平的范例顾客1和2的20个交货时间样本相互比较 3水平的范例顾客1 2和3的20个交货时间样本相互比较 连续型数据Y和离散型数据X 方差均值 中位值检验 连续Y和离散X路线图 注意 在只有一个群组的情况下 我们讨论的是将我们的样本数据与预定值做比较 即 26或 2 1水平的范例对顾客1的20个交货时间样本 我们是否达到了目标时间 在26天內 完成接受的订单并把货物送至顾客手中 连续Y和离散X路线图 零假设 Ho 我们的交货时间与目标时间没有差异备择假设 Ha 我们的交货时间小于目标时间 打开工作表t 检验 MPJ中的单样本t 分析路线图 单一样本 单样本t 顾客125 296926 057824 070024 819925 985125 3572 分析路线图 单一样本 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 SPCChartI MR 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 Minitab 焦点或问题是 分析路线图 单一样本 Minitab指令I MRChart 步骤1 研究稳定性 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 Minitab输出 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 SPCChartI MR Minitab 焦点或问题是 研究形态 描述统计与正态检验 数据是否为正态分布 小P值 05 数据为非正态分布注意样本大小的问題 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 分析路线图 单一样本 步骤2 研究形态 1 直方图 Histogram 数据是否呈钟型曲线 2 正态分布图 NormalityPlot 数据点是否为一直线 3 P值P值是否大于0 05 正态分布检验的三种方法 Minitab指令图形化汇总 数据是否为正态分布 小P值 05 数据为非正态分布注意样本大小的问题 Minitab输出 Minitab指令 正态检验 Minitab输出 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 SPCChartI MR Minitab 焦点或问题是 研究形态 描述统计与正态检验 数据是否为正态分布 如果P值 0 05 数据为非正态分布注意样本大小的问题 研究离散度 研究中心趋势 OR 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 分析路线图 单一样本 步骤3 研究中心趋势 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 Minitab 焦点或问题是 研究形态 研究中心趋势 正态分布 非正态分布 均值检验单样本t检验单样本Z检验范例 Ho 均值 26 0 Z orT 检验 ifn 25 转换成正态数据并使用Z检验Non ParametricTests非参数检验1 SampleWilcoxonSigned RankExample Ho Median 26 P值 05真实平均值 或中位数 不等于特定值 SPCChartI MR 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 描述统计与正态检验 数据是否为正态分布 小P值 05 数据为非正态分布注意样本大小的问题 分析路线图 单一样本 分成两类 顾客125 296926 057824 070024 819925 985125 3572 回到我们的范例 实际问题 对顾客1我们是否达成 用26天来完成接受的订单并交货至顾客手中的承诺 记住 当我们谈论单一样本时 我们是将样本与目标值 历史数据或规格做比较 分析路线图 单一样本 Minitab单一样本t检验 单样本T 顾客1mu 26与 26的检验平均值变量N平均值标准差标准误95 上限TP顾客110024 81080 97650 097724 9730 12 180 000 P值 Minitab输出 Minitab图表输出 您所寻找的数值是否介于此范围之内 Minitab用另一方法来回答此问题 Ho 顾客1的中位数 26Ha 顾客1的中位数 26若P值低 则拒绝Ho 单一样本 非正态数据 Wilcoxon符号秩检验 顾客1中位数 26 00与中位数 26 00的检验Wilcoxon估计中N检验N统计量P位数顾客1100100190 00 00024 81 另一个P值 Minitab 分析 研究离散度 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 研究形态 研究中心趋势 分析路线图 单一样本 步骤4 研究离散度 顾客125 296926 057824 070024 819925 985125 3572 实际问题 给客户1的交货时间的标准差 离散度 是否小于1 5天 如果是1 0天呢 分析路线图 单一样本 Minitab输出 2水平X的比较 1水平X的比较 研究稳定性 若可行 研究形态 研究离散度 研究中心趋势 或 分析路线图 注意 当2水平时 我们比较它们相对应的某些方面 2水平的范例 对顾客1与顾客2的交货时间是否有显著的差异 分析路线图 打开工作表双样本t 分析路线图 2个样本 顾客1顾客225 296926 005626 057825 940024 070026 006324 819926 435625 985125 992724 690223 696125 933725 676425 100524 5723 实际问题 顾客1与顾客2的交货时间是否有显著的差异 分析路线图 2个样本 零假设 Ho 对顾客1与顾客2的交货时间没有差异备择假设 Ha 顾客1与顾客2的交货时间不同 假设 分析路线图 2个样本 与前面一样 但针对每个水平顾客2数据 为什么我们要分别检验每一样本的稳定性与正态性 Minitab 堆叠数据 顾客1顾客2堆叠子组25 296926 005625 2969126 057825 940026 0578124 070026 006324 0700124 819926 435624 8199125 985125 992725 9851124 690223 696124 6902125 933725 676425 93371 Minitab 堆叠数据 Minitab 堆叠数据 Minitab 等方差检验 Minitab 等方差检验输出 Ho s2 顾客1 s2 顾客2 Ha s2 顾客1 s2 顾客2 接受Ho 方差均等假设成立 P值 方差均等 方差不均等 小P 值 05 中心趋势NotEqualforthe2populations 2水平X的比较 SPCChartI MR 是否有任何明显的变化趋势或模式 足以证明数据并非来自单一的总体 流程 Minitab 何为焦点或问题 研究稳定性 若可行 研究形态 研究离散度 分析路线图 2个样本 两个平均值的比较 有两种方法来比较两组样本的平均值两个样本的T检验一元方差分析 下一个模块 我们将讨论这两种方法 并比较它们的相似处与不同处 双尾检验 T 1 96 T 1 96 For 05 双尾检验 Two TailedTest 假设检验通常以 的形式来表示 右尾检验 T 1 64 For 05 左尾检验 单尾检验 One TailedTest Ho 均值 顾客1 均值 顾客2 Ha 均值 顾客1 均值 顾客2 Minitab 两个样本t检验 双样本T检验和置信区间 顾客1 顾客2顾客1与顾客2的双样本T平均值N平均值标准差标准误顾客110024 8110 9770 098顾客210025 4490 9900 099差值 mu 顾客1 mu 顾客2 差值估计 0 638差值的95 置信区间 0 912 0 364 差值 0 与 的T检验 T值 4 59P值 0 000自由度 197 Minitab 两个样本t检验 AP Value 拒绝Ho 接受Ha 送货时间有显著差异 Minitab 配对t检验 2水平X的比较 研究稳定性 若可行 研究形态 研究中心趋势 研究离散度 配对t检验与双样本t检验的主要区别在于 双样本t检验以两组独立的样本数据对应的总体均值研究稳定性 形态 离散度以及中心趋势 配对t检验两组样本数据是相关的 它们之间是匹配的或配对的 如一次事务 一台设备或一个产品 并以两组样本间的差值研究稳定性 形态 离散度以及中心趋势 计算差值 某皮鞋公司为了比较用于男孩鞋底的两种材料的耐磨性 特安排如下实试验 分别做了10双鞋 每双鞋的其中一只由A材料做成 另一只由B材料做成 至于哪个是左脚哪个是右脚 是随机决定的 现找10个男孩试穿了3个月 然后测量其磨损程度如下 材料A 13 28 210 914 310 76 69 510 88 813 3材料B 14 08 811 214 211 86 49 811 39 313 6试以 1 的显著水平利用配对t检验的方法检验两种材料的耐磨性是否一样 Minitab 配对t检验 Minitab 配对t检验 步骤一 计算材料A和材料B两组数据的差值 并保存 打开工作表配对t检验 MTW Minitab 配对t检验 步骤二 研究稳定性 Minitab 配对t检验 步骤二 研究形态 Minitab 配对t检验 Minitab 配对t检验 步骤三 研究中心趋势 Minitab 配对t检验 步骤四 配对t检验 Minitab 配对t检验输出 配对T检验和置信区间 材料A 材料B材料A 材料B的配对T平均值N平均值标准差标准误材料A1010 6302 4510 775材料B1011 0402 5180 796差分10 0 4100 3870 122平均差的95 置信区间 0 687 0 133 平均差 0 与 0 的T检验 T值 3 35P值 0 009 结论 材料A和材料B制作的皮鞋磨损的厚度均值不相等 Minitab 配对t检验输出 材料A与材料B的双样本T平均值N平均值标准差标准误材料A1010 632 450 78材料B1011 042 520 80差值 mu 材料A mu 材料B 差值估计 0 41差值的95 置信区间 2 75 1 93 差值 0 与 的T检验 T值 0 37P值 0 717自由度 17 如果用双样本t检验会得出什么结果 试做一下 你的结论是什么 通常易出现的问题 在t检验之前未进行稳定性 形态 中心趋势和离散度研究 双样本t检验和配对t检验混同 得出错误的结论 分析结论未结合实际判断 轻信统计结论 做t检验之前最好先做下列确认或分析 数据经过MSA验证 确保数据真