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六西格玛设计咨询推翻错误假设的概率和样本容量

张驰专栏  |      2017-02-17 09:25:45
引言:六西格玛设计咨询推翻错误假设的概率和样本容量(power and sample size)
六西格玛设计咨询推翻错误假设的概率和样本容量(power and sample size)

一、minitab的该功能可用以在试验前(预期)或试验后(回顾)评估推翻错误假设的概率和样本容量。

预期研究用于在试验前考虑设计敏感度,在确信已肯定存在重要差异时需要足够高的检出差异的概率。这时可通过增加样本容量或降低误差方差来增加设计灵敏度。回顾研究用于在收集试验数据后帮助理解已进行的测试中在差异确实存在使检出差异的概率。假定进行了一个试验,数据分析没有发现在统计上是重要的结论,这是可以基于希望检出的最小差异计算检出差异的概率,如果检出该差异的概率很小,可能需对实验设计方案做出以变更以增加检出差异的概率;如果检出差异的概率很大,可以确定实际不存在显著差异并可终止试验。

二、Minitab为以下程序提供了检出错误假设的概率、样本容量和差异的计算程序
1、one-sample Z
2、One-sample t
3、Two-sample t
4、One-sample proportion
5、Two-sample proportion
6、One-way analysis of variance
7、Two-level factorial designs
8、Plakett-burman designs

三、影响推翻错误假设的概率的因素
1、α水平,当α水平增大,推翻错误假设的概率也增大。
2、总体标准偏差σ,当σ值增大时,推翻错误假设的概率降低。
3、总体差异大小,当总体差异减小时,推翻错误假设的概率减小。
4、样本容量差异增加时,推翻错误假设的概率减少。

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