【正文】 個(gè)平均值是否有顯著性差異時(shí)使用。如果取出的樣本不是正態(tài)分布時(shí)，樣本的數(shù)為 30個(gè)以上時(shí)根據(jù)中心極限定理，可以做 t驗(yàn)證。Session windows PValue大于 因此有 95％的把握說(shuō)秘書(shū)用兩種字處理系統(tǒng)沒(méi)有顯著性差異 。說(shuō)明作業(yè)者間的散布沒(méi)有顯著性差異。 統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 事例分析為了解供應(yīng)部和供應(yīng)商簽訂的框架協(xié)議的有效性是否跟供應(yīng)商的類(lèi)別（貿(mào)易和直供），分別收集了 1月份簽訂的協(xié)議，針對(duì)貿(mào)易商抽取 500個(gè)協(xié)議，現(xiàn)在沒(méi)有執(zhí)行合同的有 12個(gè)供應(yīng)商，針對(duì)直供協(xié)議抽取了 800個(gè)協(xié)議，現(xiàn)在沒(méi)有執(zhí)行的有 15個(gè)協(xié)議。打開(kāi) A_07供應(yīng)商 .mtwChi Square Statisticsfo=觀察值的頻率數(shù)fe=期望值的頻率數(shù)g=集團(tuán)數(shù)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Stat Tables ChiSquare Test ( ?2 檢驗(yàn) )?? 統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Session windowsPvalue 大于 ， 因此不同供應(yīng)商提供的原材料的質(zhì)量水平?jīng)]有顯著性差異。假設(shè) :統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Stat Basic Statistics 2 proportions 統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Session windowsPValue大于顯著水平 H1 ， 采納原假設(shè)H0 ， 即可以有 95%自信認(rèn)為貿(mào)易商與直供廠商的協(xié)議執(zhí)行率沒(méi)有差異?？傮w比率檢驗(yàn)是指如不良率，失敗率，占有率等總體中具有某些特定屬性的比率檢驗(yàn)。其理由是方差影響平均檢驗(yàn)。對(duì)同一個(gè)體，測(cè)量?jī)纱魏蟊容^時(shí)使用的檢驗(yàn)方法Stat Basic Statistics Paired t…對(duì)同一個(gè)體測(cè)量?jī)纱魏蟮玫降某蓪?duì)的數(shù)據(jù)時(shí)為比較兩個(gè)總體的平均值時(shí)使用。如果想表示兩上連續(xù)型數(shù)據(jù)屬于不同總體時(shí)通過(guò) 2Sample t驗(yàn)證確認(rèn)統(tǒng)計(jì)上的顯著性差異差異。一般很少有正確知道我們所研究問(wèn)題標(biāo)準(zhǔn)偏差，這時(shí)應(yīng)用 t統(tǒng)計(jì)量為基礎(chǔ)的 t檢驗(yàn)法。你的任務(wù)是找到一種方法，將訂購(gòu)?fù)瓿蓵r(shí)間降低到 。 樣本的大小增加，對(duì)推斷的平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差(SE Mean)減少，其結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)差異的信息更多我們做出的判斷更有可信性。 Pvalue為多少是好呢 ? 一般 Pvalue,就拒絕原假設(shè) H0167。關(guān)于有無(wú)顯著性差異的判斷是在顯著水平 α 之下做出的。舉例：總體均值等于檢驗(yàn)均值。 2Sample t test統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) （分析階段）()統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 主要內(nèi)容統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 1. 統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 216。 1 Sample t testH0是 相同 或 沒(méi)有差異的 假設(shè)。事實(shí)上，允許犯這類(lèi)錯(cuò)誤的概率最大為 α ，即 1置信度， α 稱(chēng)為顯著水平。167。 在這里我們觀察一下平均差異。統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Stat Power and Sample size 2Sample t輸入標(biāo)準(zhǔn)偏差輸入 δ / SIGMA值輸入 1β 值輸入 α 值大部分時(shí) ?=5% ?=10%Session windows統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 1. 一個(gè)話務(wù)員接完一個(gè)電話訂購(gòu)的平均時(shí)間是 ，這個(gè)過(guò)程的歷史標(biāo)準(zhǔn)差是 。樣本數(shù)小（ 30個(gè)以下）或不知道總體的偏差時(shí)必需使用 t驗(yàn)證，樣本的數(shù)大時(shí)， t檢驗(yàn)與 Z檢驗(yàn)兩個(gè)都可以用。如果通過(guò) 2 sample t驗(yàn)證發(fā)現(xiàn)有顯著性差異時(shí)，也可以認(rèn)為找到 X。正態(tài)性檢驗(yàn) 方差檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Stat Basic statistics 2Sample t..兩個(gè)樣本為等方差時(shí)選擇統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Session windowsPValue PValue ， 不能放棄 H0采納備擇假設(shè) H1 是錯(cuò)誤的表現(xiàn)，采納原假設(shè) H0 是正確的表現(xiàn)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為實(shí)際問(wèn)題：國(guó)內(nèi)供應(yīng)商和國(guó)外供應(yīng)商電容的質(zhì)量特性是一樣的統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) Paired t – 成對(duì)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)Paired t檢驗(yàn)對(duì)成對(duì)數(shù)據(jù)比較平均的差異后確認(rèn)是否有顯著性差異時(shí)使用。統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 比較多個(gè)總體時(shí)，首先要考慮是方差否存在統(tǒng)計(jì)的顯著性差異。正態(tài)性檢驗(yàn)PValue 正態(tài)分布時(shí)使用 Bartlett’s Test統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 6. 比率的檢驗(yàn)與現(xiàn)在為止了解了總體平均，總體標(biāo)準(zhǔn)偏差不同的概念，還有有總體比率。請(qǐng)?jiān)?5%的顯著水平下判斷框架協(xié)議執(zhí)行是否有差異。統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)的假設(shè)檢驗(yàn) 演講完畢，謝謝觀看！