假设试验

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检测正态分布
假设试验概述
比较两组平均值：t试验
假设试验的解释
比较两组或更多组的平均值:ANOVA试验
比较两组或更多组的比例:χ²试验
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假设试验
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检测正态分布
复习：正态曲线
定义：
正态曲线是一种概率分布最经常发生的值位于中间其他概率向两侧对称下降此图形有时称为钟形曲线
正态曲线概率
Z值：与标准正态值相同
Z值
兴趣值远离平均值有多少个标准偏差
Z值的概率
P值是兴趣值的概率
P值=
尾部面积
兴趣值以外的曲线下的面积
处于或超过兴趣值的概率
小的P值（0到.05）意味着：
从该分布产生兴趣值的概率较小可能从其他分布产生
并非所有数据都呈正态
将正态方法用于非正态数据的后果
示例：使用正态曲线计算过程
均方差
要确定过程均方差找到超出规格界限外的缺陷面积
如果数据不是正态使用方法2（在测量阶段已讨论）估计的缺陷面积就不正确且不能如实表示过程均方差
受非正态数据影响的方法
使用正态概率图检查正态
以下是在Minitab(n=25)中生成的样本正态概率图
Graph>ProbabilityPlot
如果数据是正态那些点可连成一条直线
直线表示在95%的置信范围之内
如果大约95%的数据点落在置信范围内可以说数据是正态的
什么是正态概率图？
数据值在X轴上
正态分布的百分点在Y轴上（线条的不等间隔是故意设置的）
从两个正态概率图得出的结论
使用Minitab：检测正态分布
使用Minitab：检测正态分布（续）
使用Minitab：检测正态分布（续）
假设试验概述
什么是假设试验？
假设试验汇总了数据这样您可检测到不同组之间的差别
假设试验用于在两个组或更多组之间进行比较
为什么使用假设试验？
发现对于经营业务具有重要意义的差别
何时使用假设试验
当您需要比较两个组或更多组的以下因素时
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