•
相信命运，让自己成长，慢慢的长大 。2020年11月16日星 期一2时 40分6秒Monday, November 16, 2020
•
爱情，亲情，友情，让人无法割舍。20.11.162020年 11月16日星期 一2时40分6秒 20.11.16
谢谢大家！
P 值和显著性水平α
假设检验的方法
练习与讨论
单样本 t 检验
单样本 t 检验
单样本 t 检验
单样本 t 检验
双样本检验
双样本方差检验
双样本方差检验
双样本t检验
2
One-Way ANOVA
One-Way ANOVA
相关关系分析
@ 相关关系分析
● 目的 : 测定中得到的数据中掌握X 因子的数据与Y的数据是否有相关关系 ● 什么时候使用?:最好X因子,Y因子数据特性所有都是连续形数据时使用
•
这些年的努力就为了得到相应的回报 。2020年11月16日星 期一2时 40分6秒14:40:0616 November 2020
•
科学，你是国力的灵魂；同时又是社 会发展 的标志 。下午2时40分 6秒下 午2时40分14:40:0620.11.16
•
每天都是美好的一天，新的一天开启 。20.11.1620.11.1614:4014:40:0614:40:06Nov-20
单样本的比例检验
练习与讨论
双样本的比例检验
•分析方法同单样本比例检验
Chi-sq Test
● 目的: X 因子的类型(水准)别对Y是否影响 验证
● 什么时候使用: Y Data的形态是离散形,与这个相关的X Data的形态 也是离散形时使用
▶ Example ◀
• 3个月期间会计部门收集的 Invoice的不良类型按照部门别整理之后, 部门别不良类型的特性是否存在(有差异)？
•
做一枚螺丝钉，那里需要那里上。20. 11.1614 :40:061 4:40No v-2016 -No v-2 0
•
日复一日的努力只为成就美好的明天 。14:40:0614:40:0614:40Monday, November 16, 2020
•
安全放在第一位，防微杜渐。20.11.1620.11.1614:40:0614:40:06November 16, 2020
相关关系系数 R
◆ 变数间的相关系数:
(Menu : Stat > Basic Statistics > Correlation)
相关关系系数 R
回归分析
回归分析
回归方程是？
回归分析
有没有 相关性
？
离散型数据的假设检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验
单样本的比例检验ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
•
加强自身建设，增强个人的休养。2020年11月16日 下午2时 40分20.11.1620.11.16
•
精益求精，追求卓越，因为相信而伟 大。2020年11月16日 星期一 下午2时 40分6秒14:40:0620.11.16
•
让自己更加强大，更加专业，这才能 让自己 更好。2020年11月下 午2时40分20.11.1614:40November 16, 2020
No. 后补因子 验证方法
统计式结果 结论 (P Value)
改善 Idea
•
生活中的辛苦阻挠不了我对生活的热 爱。20.11.1620.11.16Monday, November 16, 2020
•
人生得意须尽欢，莫使金樽空对月。14:40:0614:40:0614:4011/16/2020 2:40:06 PM
分析阶段(Analyze)
问题的现在状况？
Define 定义
Measure 测量
Analyze 分析
Improve 改进
Control 控制
图形分析
统计分析
因子整理
1
学习目标
● 理解基本图形工具和统计工具的使用 ● 找出对CTQ Y有影响的根本原因(Vital Few)
学习内容
1. X 因子的 Graph 分析 2. X 因子的统计式分析 3. 根本原因的确定
Y 因子的类型
连续形
离散形
相关系数 连续形 相关分析
X 因子的类型
t-Test(平均), 离散形F-Test(分散),
ANOVA(平均)
CHI—Square(χ2) Test, 比率比较
总体参数与样本统计量
假设检验的定义
假设检验的例子
假设检验的例子
假设检验的思路
假设检验的两种假设
假设检验的两种假设
• 如果有很多频次很低的类别归类为“其他”. 那么每一个归类为“其他” 的类别其频次不能大于没有归类为其他的任一类别，“其他”类别将被 放在图形的最右方。.
• 右边的Y轴表示百分率(%).
排列图
练习与讨论
练习与讨论
排列图
统计分析
☞ 目的 ● Graph 分析中确定的Data的现象通过统计
(假设验证等)验证计量值
图型分析
☞ 目的
● 通过图型分析找出在测定阶段得到的数据为基础的, 对CTQY有影响的
X 因子是否与Y有关系.
Y 因子的类型
连续形
离散形
散点图 (Plot)
Y : Weight, X : Head L
500
连续形400 300 Weight 200
100
0
X 因子的类型 10
12
14
Head.L
16
Ho : 不良类型是与 OBU别无任何关系 H1 : 不良类型受OBU别影响
不良类型
不良部门 OBU A B C D
A形不良
B形不良 C形不良 D形不良
1 15 21 45 13 2 26 31 34 5 3 33 17 49 20
Chi-sq Test
Chi-sq Test
• 结论?
分析阶段，因子整理
< Example >
● 个子 VS 重量 等 ● 吸烟 : 吸烟对肺和各种疾病的原因，特别是对孕妇和青少年健康不利
@ 表示相关的程度 – 相关系数(r)
◎ 表现相关性的测度 ◎ 经常在 –1与 1 之间 ◎ -1与 1是直线关系 ◎ 点在直线有多少? ◎ 受异常点的影响 ◎ |r| ≥ 0.8 时有较大相关
散点图
散点图
散点图
散点图
散点图
散点图
盒状图
盒状图
● 排列图又叫柏拉图, 应用了2:8法则的原理
排列图
排列图
● 排列图又的制作步骤 • 确定被分析的数据 (例如: 缺陷数据)
• 选择把数据分类的依据 (例如: 产生缺陷的班次, 地点, 类型) 并把数据 归类.
• 先在图形上画出一条横轴(X)和两条竖轴(Y). 左边的Y轴表示频次的多 少。 把分类好的数据按频次由高到底在图形上自左而右排列. Y轴上 柱状图的高度要与每一类中数据的频次相符。
18
Box Plot
Pareto Chart
● 对Graph 分析结果的措施是？
500
离散形400 300 Weight 200
100
0
1 2
Sex
• 对Graph 分析结果确认是否是期望的 Output，决定是否追加检讨的事项（统计分析） 。与实际问题相连，能立即采取措施的事项就立即改善
散点图
散点图