配对t查验在实际工作中的应用

1、百度文库-让每个人平等地提升自我配对t查验在实际工作中的应用首儿数据统计学习群王文建刚参加工作时，有先辈说查脸很重要，产品质量就靠你们查脸了，于是查脸工作高大上起来；几年后，又有先辈讲，产品质量根本不是查脸出来，而是生产出来，于是GMP开始盛行大地；光阴飞逝，到了近两年，又突然冒出个“QBD”，说质量压根就是设计出来的，是顶层设计，一时间，飓风掀起千层浪，仿佛真相终于大白于天下了。呵呵，我也是要醉了，设计本来就很重要呀，事后诸葛亮，早已被天下嘲笑上千年了。前段时间一朋友，拿了一堆液相的脸证数据，说这些数据七七八八的怎么分析呀，一看是呀！什么T查脸、F查脸都用不上，怎么分析？要来验证方案一看，方

2、案中就没有考虑如何分析的事，只是先照葫芦画瓠做了一大堆工作，再一看从编、审、批一大堆人都签字了。汗颜，又被戴明说中了，签字人越多，过失越多。又是QBD的问题。言归正传，上个月因为一个产品质量回顾中配对t查脸的文章，在论坛里与蒲友进行了讨论，多谢蒲友指出其中的错误，但同时，就配对t查险的理解和应用，产生了不同的观点，为此，本文想从实验设计和应用比较两个方面，就配对t查脸如安在工作中应用的问题，在此，再做一个比较完整的介绍。若是没有与这位蒲友的讨论，我也不会对这个问题有比较完整的熟悉。在这，再次感激这位蒲友。同时，更要感激咱们学习群的吴遂高老师，是吴老师就这个问题，搜集大量专著、文献和实例，不断教

3、诲下，才会使我们对这个问题有了与当初不一样的熟悉。首先，I查脸是以t散布为理论依据的假设查险方式，常常利用于来自正态整体，小样本资料的均值比较，t查脸从设计到分析有三种设计情况，如下：一、单样本t查脸：单个样本的均值与已知整体均值比较的t查验，适用于单组设计，给出一组服从正态散布的定量观测数据和一个标准值（整体均值）的数据;百度文库让每个人平等地提升自我计算公式：当n0（minitab在计算相关系数时没有直接的方式，这里可以用excel中CORREL”函数比较方便），应当用配对I查脸；3、供需两边数据的差值d,通过正态性查脸，P=,可利用配对t查脸;配对T查验和置信区间：需方含量供方含量需方含

4、量-供方含量的配对TN均值|标准差|均值标准误需方含量13供方含量13差值13平均差的95%置信区间：，平均差=0（与半0）的T查验：丁值=P（t=4、做双样本I查脸，与配对I查验结果比较：双样本T查验和置信区间：需方含量供方含量需方含量与供方含量的双样本TN均值标准差均值标准误需方含量13供方含量13差值=P（需方含量）P（供方含量）差值估量值：差值的95%置信区间：，差值=0（与*）的T查验：1值=P值=自由度=24二者都利用归并标准差=差值标准差=（差值估量值/T值）xsqrt（13）=x=五、配对t和双样本t的查脸功效高低的两种方式比较：A、用minilab17统计一界和样本数量一配对

5、t（双样本t）计算得下图:小结：一、双样本t的功效值为%,配对t的功效值为%,配对t功率优于双样本t;二、但在目前的样本量下，二种方式的功效都低，均小于75%的放低要求;3、若是功效要达到90%,双样本t样本量要达到156,而配对t达到71,从这一点也可看出在本例中，配对t要比双样本t更高效。B、用差值标准差和置信区间比较：小结：1、配对t差值的标准差v双样本t差值标准差；2、二者95%置信区间的范围配对t,v双样本t,3、从逻辑和数据分析看，本例用配对i-比双样本t效率高（准确）。最终结论：配对i查验的P值=,说明供需两边查脸结果没有显著性不同。百度文库让每个人平等地提升自我再来看一下Min

6、itab17中的配对t查险的实例，体会一下质量源于设计和顶层设计，也避免做了一堆数据后，不知如何分析的问题，这样也能更好地理解配对t设计思路和原理。例2：一家制鞋公司要对用于男童鞋鞋底的两种材料A和B进行比较。在此示例中，研究中的十个男孩都穿了一双特殊的鞋，一支鞋的鞋底由材料A制成，另一支鞋的鞋底由材料B制成。鞋底类型是随机分派的，以考虑到左右脚在磨损方面的系统不同。三个月后，对鞋的磨损情况进行测量。对于这些数据，您将利用配对设计，而不是非配对设计（成组设计、或完全随机设计）。配对f进程的误差项可能比对应非配对进程的误差项小，因为它消除由于对之间的不同而产生的变异性。例如，一个男孩可能生活在城

7、市里，大部份时间在铺筑过的地面上行走，而另一个男孩可能生活在乡村，大部份时间在未铺筑过的地面上行走。（同源配对设计）序号12345678910材料A材料B14材料差值d一、从物理意义上分析，材料A、B制成的鞋底，穿在同一个小孩的左右脚上，进行磨损测试,取得的两对数据是相关的;二、材料A和材料B两组数据的相关系数r=0,应当用配对t查险;3、材料A、B差值d,通过正态性查脸，P=,可利用配对t查脸;配对T查验和置信区间：材料A材料B材料A-材料B的配对TN均值标准差均值标准误材料A10材料B10差值10平均差的95%置信区间：，平均差=0（与#0）的T查验：1值=P值=结论：材料A和材料B差值P=,材料A和材料B间没有显著不同。如下:双样本T查验和置信区间：材料A材料B材料A与材料B的双样本TN均值标准差均值标准误材料A10材料B10差值=U（材料A）-H（材料B）差值估量值：差值标准差：差值的95%置信区间：,差值=0（与W）的T查验：T值=值=自由度=18二者都利用归并标