抽樣及樣本容量概論-文庫(kù)吧在線文庫(kù)
【正文】 (Ha) 是，因子對(duì)恒溫箱的動(dòng)作有影響 恒溫箱 DOE: 檢驗(yàn)功效 樣本容量 54 選擇 Stat Power and Sample Size 2 Level Factorial Design 6. 輸入 alpha, ? 2. 輸入 循環(huán)數(shù) 填寫選項(xiàng) 15。 __ 單位） 估計(jì)比例 （ 例如、確定缺陷基準(zhǔn)百分比 ） （其中 d = 精度： 177。 d% 之內(nèi) np)( p ) ( 12 d ??n2s d ?樣本容量 40 使用精度調(diào)整樣本容量（續(xù)） 3. 該精度足夠精確嗎？ 4. 如果不夠精確： ? 為各種樣本容量繪制一個(gè)精度和成本表，以確定在樣本上每花一美元在精度上提高了多少。 ? 使用類似過(guò)程的控制圖（針對(duì)個(gè)體的）。 樣本容量 33 估計(jì)平均值所需的樣本容量 95% 的置信度 * 意味著因子為 2 標(biāo)準(zhǔn)偏差的估計(jì) 您希望的精度 2d2sn ???????2222/???xzn??Nzznx222/2222/????????不重復(fù)抽樣 重復(fù)抽樣 樣本容量 34 ?目的：練習(xí)使用樣本容量公式估計(jì)平均值。 ? 周期（單位為天）為 95% 時(shí) CI = (4 52) 意味著我們有 95% 的確信平均周期在 48 天至 52 天之間。 ___ 單位） ? 比較組的特征（找出組平均值或比例之間的差異） – 以什么功效：希望檢測(cè)到特定差異的概率 3. 您估計(jì)的標(biāo)準(zhǔn)偏差（或比例）為多大 4. 您希望的置信度為多高（通常為 95%） 樣本容量 20 假設(shè)檢驗(yàn)中樣本容量的重要性 當(dāng)樣本容量太小 ? 不能檢驗(yàn)出差異 n = 1 n = 5 ? ? 過(guò)程 A 過(guò)程 A 過(guò)程 B 過(guò)程 B AxB xf r o ma w a y2t h a nle s sisx ? AxB xf r o ma w a y3t h a nm o r eisx ?樣本容量 21 假設(shè)檢驗(yàn)中樣本容量的重要性 當(dāng)樣本容量太大 ? 對(duì)平均值的漂移過(guò)于敏感 ? 資源浪費(fèi) 樣本容量 22 樣本容量的選取過(guò)程 第一步 : 明確研究過(guò)程中的響應(yīng)變量 第二步 : 選擇合適的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn) 第三步 : 決定可接受的風(fēng)險(xiǎn) ? 和 ? 第四步 : 定出漂移敏感度 ? 第五步 : 建立或估計(jì)當(dāng)前過(guò)程中的參數(shù) 第六步 : 決定合適的樣本容量 樣本容量 23 抽樣風(fēng)險(xiǎn) ? 是 H0 成立 , 但結(jié)果卻否定它的風(fēng)險(xiǎn) . 1? 是 H0 的置信系數(shù) . ? 觀察值 ?1 樣本容量 24 抽樣風(fēng)險(xiǎn) ? 是 H0不成立 , 但結(jié)果卻肯定它的風(fēng)險(xiǎn) . (1?) 稱為檢驗(yàn)的 功效 , 它表示 H0 不成立 , 而結(jié)果也否定它的概率 , 即當(dāng) H0不成立時(shí) ,作出正確結(jié)論的概率 . 觀 察 值 ? ?1 ?2 漂移 ? ? 樣本容量 25 抽樣風(fēng)險(xiǎn) 樣本容量 26 抽樣風(fēng)險(xiǎn) H0 : 無(wú)差異 H1 : 有明顯差異 零假設(shè) 成立 不成立 決策 接受 H 0 拒絕 H 0 正確 1 – ? 正確 1 – ? 第一類錯(cuò)誤 ? 第二類錯(cuò)誤 ? 樣本容量 27 漂移敏感性 實(shí)驗(yàn)之前需要預(yù)先指定反映明顯差異的量 ?. ? 與標(biāo)準(zhǔn)差 ? 之比 ? /?稱為漂移敏感度 (drift sensitivity ). 樣本容量 28 關(guān)于均值的比較的檢驗(yàn) 單樣本檢驗(yàn) (1Sample Tests) ? Stat ? Power and Sample Size ? 1Sample Z ? Stat ? Power and Sample Size ? 1Sample t 雙樣本檢驗(yàn) (2Sample Tests) ? Stat ? Power and Sample Size ? 2Sample t 樣本容量 29 樣本容量公式取決于您的目的 抽樣目的 公式 *／ Minitab 命令 估計(jì)平均值 （ 例如、確定基準(zhǔn)周期） （其中 d = 精度： 177。 [不可避免，但需加以計(jì)算與控制 ] 抽樣估計(jì)中所謂的抽樣誤差，就是指這種隨機(jī)誤差， 即由于抽樣的隨機(jī)性而產(chǎn)生的樣本估計(jì)量與總體參數(shù)之間的代表性誤差。 – 一般情況下、更加頻繁地收集小樣本、可確保隨著時(shí)間的過(guò)去能真實(shí)地表示過(guò)程行為。 – 如果過(guò)程是不穩(wěn)定的，可能的話，將一段 很長(zhǎng) 的時(shí)間里得到的數(shù)據(jù) 繪制于一張控制圖上，并圈出或特別標(biāo)示您的樣本所代表的數(shù)據(jù)點(diǎn) 或時(shí)間區(qū)間。 （穩(wěn)定的、可預(yù)測(cè)的過(guò)程） 40 45 50 55 60 65 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 樣本容量 8 從不穩(wěn)定的過(guò)程中抽樣 – 然而許多過(guò)程是不穩(wěn)定的。 總體和過(guò)程（續(xù)） 使用樣本 對(duì)過(guò)程 未來(lái)的行為 進(jìn)行推論 昨天 保存時(shí)間順序 ! 今天 明天 ? ? 20 % 5% 10 % 15% 抽樣數(shù)據(jù)的時(shí)間曲線圖 ? ? ? 以時(shí)間順序排列的過(guò)程輸出 樣本容量 5 抽樣和改進(jìn)項(xiàng)目 ? 確定過(guò)程周期和缺陷比率的基準(zhǔn)性能； （例如： 在控制圖上繪出樣本數(shù)據(jù) ） ? 估計(jì)過(guò)程能力； （例如： 計(jì)算一件樣本中的缺陷 ） ? 確定造成性能低下或數(shù)據(jù)變動(dòng)的因素 (X)； （ 利用樣本數(shù)據(jù)繪制圖表、進(jìn)行假設(shè)測(cè)試或回歸分
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