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一个小P值(六西格玛管理培训)就能帮你解决客观专业选择

张驰专栏  |      2021-05-24 11:11:27
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一个小P值(六西格玛管理培训)就能帮你解决客观专业选择供应商的大问题(续)----双样本t检验详解

质管部需要以拉力指标数据对两家供应商进行质量评价,实际上就是用供货数据分析两家供应商的拉力均值是否存在差异。请看如何用双样本t检验等工具识别供应商,样本的P值如何帮你解决客观专业选择供应商的问题。第1篇讲到质管部以拉力指标数据对两家供应商进行质量评价,采用双样本t检验分析两家供应商所供货的拉力均值是否存在差异,一个P值(六西格玛管理培训)就能解决客观专业选择供应商的问题。

本篇以简单的逻辑讲解了进行双样本t检验之前为何要进行正态性检验和等方差试验,以及怎么判断双样本t检验得出的结论。

好学的小潘看到质量主管魔幻般地从minitab软件中点出各种各样的图表和数据,很是羡慕,也依样画葫芦用minitab作出了很多图表,可是图表越多越是感觉到看不懂的地方更多。就拿刚才的编织袋供应商选择的实例来说,明明画出来的箱线图一模一样,为什么小王要多此一举进行正态性检验、为什么要做等方差试验,双样本t检验出来的结果,除了P值,还有很多描述,比如置信区间,这是干什么用的?小潘百思不得其解,于是央求质量主管小王详细讲解。小王心里骄傲的想:张驰咨询公司教给我们的工具,讲解得真的很透彻,给自己的职业生涯加分不少。

小王对小潘说:虽然你我学的都不是统计专业,这并不影响我们理解双样本t检验的方法。我用简单的逻辑关系来给你讲解,让你在今后的日常工作中能活学活用。

现在公司要比较S公司和T公司两家供应商的编织袋拉力质量,用六西格玛语言表述就是,要对两个总体均值之差作区间估计,以比较两组拉力的均值。按以下逻辑展开:

第一,首先要考虑的是样本数量。样本量的多少,直接影响到检测的功效大小,样本数量越大,检验检测到差值的功效就越大。可以在minitab软件中选择统计>功效和样本数量进行分析。输入样本数量、差值、功效值3项中任意2项计算出第3项。比如我们2020年编织袋的抽样S公司和T公司各抽取了68批产品,那么样本数量就是68。相同的差值,不同的样本量,功效值不同。我们每个月对编织袋抽样进行汇总,如果用每月的汇总数12个数据进行分析,虽然数据导入minitab中也能进行分析,但是功效值会小很多。



第二,对两总体均值差异的区间估计通常有3种情况:(1)两个总体均服从正态分布,且两个总体的方差都已知;(2)两个总体均服从正态分布,且两个总体的方差相等但均未知;(3)两个总体均服从正态分布,两个总体的方差不相等且均未知的情况。

这3句话对你来说有点难懂,没关系,参加张驰咨询公司的培训,他们会详细讲解。我写出来的目的是用简单的逻辑告诉你为什么要做正态检验和等方差试验。逻辑搞清楚了,操作起来非常简单。

在minitab软件中选择统计>基本统计>正态性检验就可以了。鼠标一靠近,Minitab19版还会有详细的提示:“正态性检验是确定您的数据是否遵循正态分布。在您具有连续测量结果(如长度或重量)时使用”。



言归正传,我们现在是要对S公司和T公司2020年编织袋拉力的均值进行均值差异的区间估计,先检验两总体数据的正态性,鼠标一点,得到两个概率图如下,同样是看P值,一个是0.744,一个是0.556,两个P值都大于0.05,说明两组拟分析的数据都服从正态分布。





第三,进行等方差试验。minitab中选择统计>方差分析>等方差检验即可得出结论,同样看P值,P值大于0.05,接受原假设,也就是说S公司和T公司这两组数的方差相等。





第四,正态检验、等方差检验完成了,我们回头来看刚才在第二点说的那3种云里雾里的情况,S公司和T公司的数据是不是符合两总体均值差异区间估计中的第二种情况:两个总体均服从正态分布,且两个总体的方差相等但均未知。

理清逻辑关系就非常简单,知道了两组数据所满足的条件,我们就可以着手进行双样本t检验了。minitab中选择统计>基本统计>双样本t,勾选选项中的“假定等方差”就大功告成了。





我再给你解读一下这次双样本t检验出来的结论:

从均值上看,T公司的拉力比S公司的低,但是我们不能只看均值,还要看P值和置信区间。95%的置信区间从-0.123到0.570,包含了数据0,即均值差可能为0,这就说明S公司和T公司的拉力可能出现相等的情况。



再来看看我们一直提到的P值,P=0.205>0.05,接受原假设H0:两组数据的均值之差等于0。



用双样本t检验,从置信区间数值和P值读取的信息得出一致的结论:S公司和T公司2020年供应给我们公司的编织袋两家公司的拉力指标没有显著的区别。

小潘意犹未尽地听完了小王的讲解,感叹道:哇,一个小P值(六西格玛管理培训)威力巨大,不仅能帮我们识别数据的属性,还能帮我们解决客观专业选择供应商的大问题。

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