比率检验

六西格玛绿带培训教材比率检验08-1情况1:单比率检验情况2:双比率检验情况3:多比率检验计数型数据以下假设检验主要应用于计数型数据:检验抽样对象比率是否相等检验关联性08-2例1:单比率举例:缺陷品率以前,某产品的渗漏检测发现的缺陷品率比为0.12.对过程进行变更后,从新过程抽样300个产品,其中45个是缺陷品.在5%的显著性水平,判断过程是否得到了改善?一个比率检验步骤a.)建立备选假设和零假设H0:PNew≥0.12新过程产生12%或更多的缺陷品H1:PNew0.12新过程的缺陷品少于12%08-3一个比率检验步骤b.)决定显著性水平:α=0.05c.)随机抽取数据:抽样数量为300,发现有45个产品为缺陷品.d.)计算P值:统计＞基本统计量＞单比率一个比率检验步骤08-4单比率检验和置信区间p=0.12与p0.12的检验样本XN样本p95%上限精确P值1453000.1500000.1881520.951e.)比较P值和显著性水平:P-value=0.951α=0.05f.)结论:所以我们不能否定零假设,过程没有得到改善!情况2:双比率检验……随机抽取了60个共和党人和60个民主党人，发现分别有41人和24人赞同对重刑犯实施死刑。在5%的重要水平，是否存在显著差异。例2：两个抽样对象比率这个案例与前一个案例有什么不同?问题使用期Minitab进行检验08-5双比率检验和置信区间样本XN样本p141600.683333224600.400000差值=p(1)-p(2)差值估计:0.283333差值的95%置信区间:(0.112395,0.454272)差值=0(与≠0)的检验:Z=3.25P值=0.001Fisher精确检验:P值=0.00308-6情况3:多比率测试当使用双因子分类数据时,进行相关性检验我们可以对两个抽样对象的计数型号数据进行研究和比较,检验数据的独立性.也就是说我们可以决定一个变量是否独立于其他变量.相关性检验(独立性)08-7在列联表中检验行和列变量数据的独立性时,设立以下假定:1、是随机抽取的2、对于正交表中每个数据，期望的频次至少5（不要求每个观察的频次都必须至少为5）Minitab中，H0&H1的默认设定是：H0：两个变量数据是独立的H1：两个变量数据是关联的相关性检验-假定这些假定不要求抽样母体必须是哪种具体分布一代理公司从美国四年制大学随机选择了2500个在校大学生发出调查表。他们想知道学院（大学内的学院）录取学生时是否独立于性别。随后的表格是1820位的汇总情况。举例08-8性别是否与学院有关？H0：学院与性别无关H1：学院与性别有关举例学院工程营销教育总计性别男512357127996女215220389824总计7275775161820P值◆用Minitab软件计算P值◆用Minitab建立联表和P数值◆统计表格卡放检验比较计算的卡方和临界值08-12卡方检验:工程,商务,教育在观测计数下方给出的是期望计数在期望计数下方给出的是卡方贡献工程商务教育合计1512357127996397.85315.76282.3832.7505.38585.5002215220389824329.15261.24233.6239.5866.509103.347合计7275775161820卡方=273.076,DF=2,P值=0.000因为P值=0.000,小于a=0.05,我们否定零假设.结论