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