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六西格玛管理均值检验举例说明:检验太阳能电池

张驰专栏  |      2017-04-12 10:41:38
引言:一、六西格玛管理均值检验《例1》检验太阳能电池;二、六西格玛管理均值检验《例2》检验金属薄片
一、六西格玛管理均值检验《例1》检验太阳能电池

使用新的抗热黏胶将太阳能电池固定在平板上。黏胶必须有足够的强度(目标平均值为2.85磅)。随机抽取50个产品测量断裂强度(数据在Solar cell.MTW)。


步骤一:建立假设
1、建立零假设和备选假设。
H---μ=2.85
平均断裂强度等于目标值。
Ɑ=0.05


步骤二:收集数据并计算P数值
1、随机抽取数据:收集了49个数据y=2.846;s=0.1。
2、计算P值:如果零假设正确,得到观察的抽样概率。
3、路径:Stat→Basic Statistics→1-sample Z


步骤三:输出结果
 

步骤四:结果分析
1、比较P值和重要水平:P-value=0.797>ɑ=0.05
所以我们不能否定零假设。数据不能提供足够的证据否定平均强度等于2.85磅。


步骤五:计算检验统计量
 
步骤六:否定零假设
 
根据图中数据,计算结果为:Z value =-0.26,and -1.96< -0.26 < +1.96
由于-1.96< -0.26 < +1.96,我们不能否定零假设。


步骤七:P值
1、P值是在假定零假设正确的情况下,得到至少一个同抽样数据一样的数值的概率值。
P=P(Z< -0.26 or Z>0.26)=0.797
2、因为P数值大于ɑ=0.05,我们不能否定关于平均断裂强度等于2.85磅的假设。
(4)一个均值检验(小样本)的条件
1、检验整体均值是否与目标数值相等;
2、抽样数量少(n<30);
3、σ未知;
4、数据稳定;
5、数据分布是正态的。


二、六西格玛管理均值检验《例2》检验金属薄片

机加工过程生产厚度为3cm的金属薄片。希望通过进行假设检验,看过程是否设定正确。抽取了18个产品测量其厚度(数据在Metal wafer .MTW)。


步骤一:
1、建立备选假设和零假设
H0---μ=3 cm
H1----μ≠3 cm

2、决定显著性水平
Ɑ=0.05


步骤二:收集数据
1、随机选择样本数据:从18个样本中选择。
y=3.003;s=0.0031
注意:因为T检验要求数据为正态,所以下一步要进行正态检验。


步骤三:正态检验
1、用Anderson→Darling检验评估正态分布。
2、路径:Stat→Basic Statistic→Normality test
 


步骤四:P值(输出结果)
1、计算P值
2、路径:Stat→Basic Statistic→1-sample T

步骤五:P数值(结果分析)
1、比较P值与显著水平ɑ(ɑ=0.05)
因为0.001<0.05,否定零假设。
2、数据提供了足够的证据证明平均厚度不等于3cm

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