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【正文】 (statistical hypothesis)是對機率分配之參數(shù)所作的陳述。 例如 ： μ﹦ ， ： μ＞ 。 注意事項： 在進行假設檢定時，有兩種錯誤須注意。 常用之統(tǒng)計假設方法： ? 常態(tài)母體平均數(shù) μ的檢定 變異數(shù)已知 假設 X為一隨機變數(shù)，變異數(shù)已知為 ，平均值 μ為未知。檢定統(tǒng)計量可寫成 在不同的對立假設下，拒絕 之條件如下： 對立假設 拒絕 之條件 : － ＞ △ : － ＜ △ : － ≠ △ 或 二母體變異數(shù) 和 未知，但可假設相等 假設 ＝ ＝ ，則 的不偏估計量為： 其中 和 是樣本變異數(shù)。虛無假設為： 檢定統(tǒng)計量為： 拒絕 之條件如下 對立假設 拒絕 之條件 或 在統(tǒng)計製程管制實施過程，可能會出現(xiàn)很多問題，而有些問題並非僅藉由前一單元所介紹的品管手法即可解決，更具系統(tǒng)化、整合性的分析方法就非常重要。而實驗設計就是以有系統(tǒng)的方法設計實驗，研究影響某種（些）反應之重要因子，作為控制或改進的參考依據(jù)?？墒且苍S有人會有下列的問題： ? 是否還有其他可能的焠火方法？ ? 是否有其他因子可能影響到硬處理結果？ ? 每個焠火該進行幾個鋁合金樣本試驗？ ? 在焠火中的樣本該如何進行？資料該如何收集？ ? 該使用何種資料分析方法？ ? 兩種焠火方法所造成的硬度差才可稱為有明顯不同？ 在實驗進行前，這些問題要一一解決，否則實驗結果並不能代表什麼。通常須邀集所有相關單位人員，如工程部、品管部、製造部、行銷部等等，把可能相關的因子一一列舉出來，在分析出可能之重要因子後，仔細說明問題現(xiàn)象與因子之間的關係。例如：錫爐實驗中，工程師找到 12個會影響的變數(shù)，接下來工程師需分別訂出每個變數(shù)變化的範圍，與在這些範圍中該取幾個水準數(shù)，此時有關製程的知識就很重要；這些製程知識是包含實務經(jīng)驗與理論了解。 ? 選擇應變數(shù)時，實驗者需確定此變數(shù)真的能提供製程有用的資訊，最常被用來代表量測之特徵值是平均數(shù)或變異數(shù)（或兩者）。 ? 在此需再次說明的是，於步驟一至三中，對製程有完整的認識將會對接下來的實驗結果產(chǎn)生關鍵性的影響，此三個步驟稱為「實驗前規(guī)劃」。選擇設計時，必須時時將實驗目的放在心中，因為初步實驗的目的在找出影響較大的因子，接下來的實驗則在了解這些因子所造成的影響有多大。 ? 資料分析時，利用統(tǒng)計方法會使結論客觀，如果正確的設計出實驗，實驗步驟也進行無誤，接下來的統(tǒng)計分析就不難，目前功能強大的實驗分析軟體如SPSS、 Minitab、 SAS、 JMP等都可以加以運用，同時，殘差分析及模型驗證也需進行。 整個過程中，實驗其實是一個學習製程的一部份，因為我們先對實驗之製程做一個假設，執(zhí)行實驗後驗證假設的正確性；再從結果中形成另一個假設，如此連續(xù)下去而成一個
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