1、DMAIC改進(jìn)法改進(jìn)法 A分析階段分析階段2課程時(shí)間表1、過程分析工具0.5小時(shí)2、數(shù)據(jù)分析工具0.5小時(shí)3、問題聚焦0.5小時(shí)4、正態(tài)檢驗(yàn)0.5小時(shí)5、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 1.0小時(shí)6、t 假設(shè)檢驗(yàn) 1.0小時(shí)3 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 4、問題聚焦課程內(nèi)容 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念7、t 假設(shè)檢驗(yàn)4 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 4、問題聚焦課程內(nèi)容 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 7、t 假設(shè)檢驗(yàn)5DefineMeasureAnalyzeImproveControlDMAIC定義目標(biāo)定義目標(biāo)找出盡可能多的找出盡可能多的Xs

2、想辦法測(cè)量想辦法測(cè)量XsSIPOCVOCChart抽樣方法抽樣方法找找XsMSA數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)搜集圖形化圖形化能力評(píng)估能力評(píng)估尋找尋找Root cause量化量化Xs和和Y關(guān)系關(guān)系6解釋結(jié)果解釋結(jié)果定量描述定量描述Xs、Y之間關(guān)系之間關(guān)系驗(yàn)證驗(yàn)證Xs、Y之間關(guān)系之間關(guān)系找出找出Root Cause問題聚焦問題聚焦分析階段概述DefineMeasureAnalyzeImproveControl觀察數(shù)據(jù)和過程觀察數(shù)據(jù)和過程7 課程內(nèi)容 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 4、問題聚焦 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 7、t 假設(shè)檢驗(yàn)8過程分析工具Simple Flowchart

3、sActivtiy FlowchartsDeployment FlowchartsOpportunity Flowcharts顯示過程的各種可能情顯示過程的各種可能情況，找出返修、瓶頸況，找出返修、瓶頸區(qū)分增值的步驟和不增區(qū)分增值的步驟和不增值的步驟值的步驟找出關(guān)鍵步驟，起點(diǎn)和找出關(guān)鍵步驟，起點(diǎn)和終點(diǎn)；決定在哪些步驟終點(diǎn)；決定在哪些步驟搜集數(shù)據(jù)搜集數(shù)據(jù)顯示不同部門之間的交顯示不同部門之間的交接點(diǎn)，用于澄清角色及接點(diǎn)，用于澄清角色及其相互關(guān)系其相互關(guān)系9過程分析的重點(diǎn)文檔申請(qǐng)電子流文檔申請(qǐng)電子流申請(qǐng)人填單申請(qǐng)人填單直接主管審批直接主管審批三級(jí)機(jī)要人員審批三級(jí)機(jī)要人員審批文檔室處理文檔室處理申請(qǐng)人

4、下載申請(qǐng)人下載你能看出該流你能看出該流程有什么問題程有什么問題嗎？嗎？1131928421運(yùn)行時(shí)間分析運(yùn)行時(shí)間分析瓶頸分析瓶頸分析增值分析增值分析記錄運(yùn)行時(shí)間記錄運(yùn)行時(shí)間有利于了解過程有利于了解過程的運(yùn)行情況的運(yùn)行情況瓶頸指的是在過程中由于能力不足而限制了過程中總體的信息和物料流通的資源瓶頸指的是在過程中由于能力不足而限制了過程中總體的信息和物料流通的資源 是否增值，要以客戶是否愿意為此買單作為判斷標(biāo)準(zhǔn)是否增值，要以客戶是否愿意為此買單作為判斷標(biāo)準(zhǔn)10 課程內(nèi)容 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 4、問題聚焦 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 7、t 假設(shè)檢驗(yàn)11 將整個(gè)

5、觀察的數(shù)據(jù)分成若干將整個(gè)觀察的數(shù)據(jù)分成若干個(gè)小組，觀察小組之間的差個(gè)小組，觀察小組之間的差異，如有差異，則驗(yàn)證這種異，如有差異，則驗(yàn)證這種差異是由于差異是由于隨機(jī)誤差隨機(jī)誤差引起的引起的還是由于還是由于分組分組引起的。引起的。 數(shù)據(jù)分析分層分析分層分析某商場(chǎng)今年某商場(chǎng)今年16月每日營(yíng)業(yè)額見下表，請(qǐng)用點(diǎn)圖展示月每日營(yíng)業(yè)額見下表，請(qǐng)用點(diǎn)圖展示12數(shù)據(jù)分析散點(diǎn)圖分析散點(diǎn)圖分析搜集了某商場(chǎng)每日礦泉水的銷售額和空調(diào)的銷售額，記錄入下表，請(qǐng)用散點(diǎn)圖展示搜集了某商場(chǎng)每日礦泉水的銷售額和空調(diào)的銷售額，記錄入下表，請(qǐng)用散點(diǎn)圖展示13數(shù)據(jù)分析散點(diǎn)圖分析散點(diǎn)圖分析 散點(diǎn)圖反映的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而不是因果關(guān)系散點(diǎn)圖

6、反映的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，而不是因果關(guān)系相關(guān)性可作為探求因果關(guān)系的途徑相關(guān)性可作為探求因果關(guān)系的途徑有因果關(guān)系嗎？有因果關(guān)系嗎？溫度！溫度！沒有因果關(guān)系嗎？沒有因果關(guān)系嗎？數(shù)據(jù)范圍太數(shù)據(jù)范圍太窄，因果關(guān)窄，因果關(guān)系沒有顯現(xiàn)系沒有顯現(xiàn)出來出來14數(shù)據(jù)分析多變異分析多變異分析多變異分析是將總的變異分離成不同組的方法多變異分析是將總的變異分離成不同組的方法利用多變異分析圖幫助找出潛在原因的強(qiáng)的信利用多變異分析圖幫助找出潛在原因的強(qiáng)的信號(hào)，幫助排查原因號(hào)，幫助排查原因不同的不同的Unit不同的供應(yīng)商不同的供應(yīng)商不同的生產(chǎn)線不同的生產(chǎn)線不同的操作者不同的操作者不同的工具不同的工具不同班次不同班次不同季節(jié)不

7、同季節(jié)不同的儀器不同的儀器 在制造領(lǐng)域的典型的變異族包括在制造領(lǐng)域的典型的變異族包括與測(cè)量相關(guān)的與測(cè)量相關(guān)的與與Unit相關(guān)的相關(guān)的與時(shí)間相關(guān)的與時(shí)間相關(guān)的變異不是變異不是X15多變異分析某雙面膠生產(chǎn)廠家，發(fā)現(xiàn)其生產(chǎn)的膠帶紙存在較多的缺陷，通過頭腦風(fēng)暴某雙面膠生產(chǎn)廠家，發(fā)現(xiàn)其生產(chǎn)的膠帶紙存在較多的缺陷，通過頭腦風(fēng)暴得到了一些可能的原因并統(tǒng)計(jì)在不同生產(chǎn)線，使用不同供應(yīng)商原料、上午得到了一些可能的原因并統(tǒng)計(jì)在不同生產(chǎn)線，使用不同供應(yīng)商原料、上午和下午，分別在正面和背面出現(xiàn)的缺陷數(shù)，現(xiàn)在需要根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)對(duì)可和下午，分別在正面和背面出現(xiàn)的缺陷數(shù)，現(xiàn)在需要根據(jù)搜集的數(shù)據(jù)對(duì)可能的原因進(jìn)行篩選，找到可能的

8、能的原因進(jìn)行篩選，找到可能的root cause.16Minitab中進(jìn)行多變異分析變異族的輸入的次序按變異族的輸入的次序按照從照從“小小”到到“大大”的的原則，如從原則，如從 Multi-measure Within Unit Unit-to Unit。17多變異圖缺陷的數(shù)量和正反面有很大的關(guān)系缺陷的數(shù)量和正反面有很大的關(guān)系缺陷的數(shù)量和在哪條生產(chǎn)線、上下午、膠水供應(yīng)商沒有太大的關(guān)系缺陷的數(shù)量和在哪條生產(chǎn)線、上下午、膠水供應(yīng)商沒有太大的關(guān)系18排查Xs缺陷數(shù)量和正反面有較大關(guān)系，哪些因素在正反面有差異？缺陷數(shù)量和正反面有較大關(guān)系，哪些因素在正反面有差異？可能的可能的Root Cause19練習(xí)

9、某天平生產(chǎn)廠，生產(chǎn)某天平生產(chǎn)廠，生產(chǎn)10g的砝碼，先分別抽取了的砝碼，先分別抽取了2天、上下午、兩條生產(chǎn)線天、上下午、兩條生產(chǎn)線生產(chǎn)的各生產(chǎn)的各3個(gè)樣品進(jìn)行測(cè)量，得到如下的數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用多變異分析圖來展示個(gè)樣品進(jìn)行測(cè)量，得到如下的數(shù)據(jù)，請(qǐng)使用多變異分析圖來展示最大的變因是什么？最大的變因是什么？Unit AM/PM Date Line20 課程內(nèi)容 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 4、問題聚焦 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 7、t 假設(shè)檢驗(yàn)21為什么要問題聚焦研究面寬度研究面寬度研研究究的的深深度度傳統(tǒng)的分傳統(tǒng)的分析方法析方法6sigma的的分析方法分析方法研究面寬度

10、研究面寬度研研究究的的深深度度EarthEarthGREENLANDCANADAUNITED STATESUNITED STATES(Alaska)MEXICONorth AmericaNorth America USAUSANew YorkNew York“An inch deep and a mile wide” find out a little about a lot“An inch wide and a mile deep” find out a lot about a little22如何問題聚焦沒有相應(yīng)的規(guī)則，聚焦的程度應(yīng)該合適，使得資源和時(shí)間的使用具有最高的效率沒有相應(yīng)的規(guī)則，

11、聚焦的程度應(yīng)該合適，使得資源和時(shí)間的使用具有最高的效率用圖形結(jié)構(gòu)化潛在原因用圖形結(jié)構(gòu)化潛在原因5個(gè)個(gè)“why”和深度思考，逐層深入。和深度思考，逐層深入。為什么為什么“A”發(fā)生了？發(fā)生了？ 原因是原因是“B”為什么為什么“B”發(fā)生了？發(fā)生了？ 原因是原因是“C”為什么為什么“C”發(fā)生了？發(fā)生了？ 原因是原因是“D”為什么為什么“D”發(fā)生了？發(fā)生了？ 原因是原因是“E”為什么為什么“E”發(fā)生了？發(fā)生了？ 原因是原因是“F”聚焦的程度聚焦的程度觀察數(shù)據(jù)和過程觀察數(shù)據(jù)和過程問題的根源是什么？發(fā)生了什么？是什么類型的問題？我們對(duì)它了解多少？問題的根源是什么？發(fā)生了什么？是什么類型的問題？我們對(duì)它了解多

12、少？問題是在哪里發(fā)生的？問題發(fā)生的物理地點(diǎn)在哪兒？問題是在哪里發(fā)生的？問題發(fā)生的物理地點(diǎn)在哪兒？在過程的那個(gè)階段發(fā)生？在過程的那個(gè)階段發(fā)生？問題什么時(shí)間發(fā)生？什么時(shí)候不發(fā)生？什么時(shí)候最糟糕？問題什么時(shí)間發(fā)生？什么時(shí)候不發(fā)生？什么時(shí)候最糟糕？有哪些相關(guān)人？是哪個(gè)顧客？是哪個(gè)供應(yīng)商？有哪些相關(guān)人？是哪個(gè)顧客？是哪個(gè)供應(yīng)商？23問題聚焦舉例未聚焦部分聚焦精確聚焦雙面膠質(zhì)量差雙面膠粘度差雙面膠背面有少膠雙面膠少膠未聚焦部分聚焦精確聚焦未聚焦部分聚焦精確聚焦未聚焦部分聚焦精確聚焦24 課程內(nèi)容 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、問題聚焦 7、t

13、 假設(shè)檢驗(yàn)25Minitab中演示26Minitab27Minitab28 課程內(nèi)容 1、分析階段概述 2、過程分析工具 5、正態(tài)檢驗(yàn) 3、數(shù)據(jù)分析工具 6、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、問題聚焦 7、t 假設(shè)檢驗(yàn)29概述tANOVA2linearMultipleLogistic30硬幣實(shí)驗(yàn)我是彼得，玩?zhèn)€游戲如何？I winyou win繼續(xù)？繼續(xù)？31邏輯過程彼得是誠(chéng)實(shí)的人；硬幣彼得是誠(chéng)實(shí)的人；硬幣OK 你可以接受的你可以接受的“彼得被冤枉彼得被冤枉”的概率的概率 看看標(biāo)準(zhǔn)的分布情況看看標(biāo)準(zhǔn)的分布情況 剛才游戲結(jié)果出現(xiàn)的概率剛才游戲結(jié)果出現(xiàn)的概率P有多大？有多大？ 不玩了不玩了 人性本善人性本善可能

14、真的冤枉了可能真的冤枉了彼得！？彼得！？P=0.00781=0.05=0.05PP，認(rèn)為彼得，認(rèn)為彼得作弊，不玩了！作弊，不玩了！32原假設(shè) 反假設(shè)H0HaH0稱為統(tǒng)計(jì)原假設(shè)，表示沒有差異或者沒有變化稱為統(tǒng)計(jì)原假設(shè)，表示沒有差異或者沒有變化Ha稱為統(tǒng)計(jì)反假設(shè)，表示有差異或者有變化稱為統(tǒng)計(jì)反假設(shè)，表示有差異或者有變化下列哪些可以作為下列哪些可以作為H0總體的平均值總體的平均值5總體總體1的平均值大于總體的平均值大于總體2的平均值的平均值改進(jìn)后有效果改進(jìn)后有效果約翰遜是無罪的約翰遜是無罪的彼得是不誠(chéng)實(shí)的彼得是不誠(chéng)實(shí)的兩種工藝沒有差異兩種工藝沒有差異33事實(shí)上兩種工事實(shí)上兩種工藝無差異，而認(rèn)藝無差異

15、，而認(rèn)為新工藝能提高為新工藝能提高焊接質(zhì)量焊接質(zhì)量XXX事實(shí)上是事實(shí)上是清白的，而被清白的，而被判有罪判有罪彼得事實(shí)上是彼得事實(shí)上是誠(chéng)實(shí)的，你認(rèn)為誠(chéng)實(shí)的，你認(rèn)為他作弊的錯(cuò)誤他作弊的錯(cuò)誤 H0事實(shí)上事實(shí)上為真，而拒絕為真，而拒絕H0的錯(cuò)誤的錯(cuò)誤I類錯(cuò)誤I 類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)最大的可接受的最大的可接受的I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0事實(shí)上為真，而拒絕事實(shí)上為真，而拒絕H0的錯(cuò)誤的錯(cuò)誤請(qǐng)描述下列請(qǐng)描述下列H0對(duì)應(yīng)對(duì)應(yīng)I類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤中國(guó)人的平均身高中國(guó)人的平均身高170cm今年春天的平均氣溫和去年的相同今年春天的平均氣溫和去年的相同34兩種工藝確兩種工藝確有差異，而認(rèn)為有差異，而認(rèn)為新工藝不能提高新

16、工藝不能提高焊接質(zhì)量焊接質(zhì)量XXX事實(shí)上是事實(shí)上是有罪的，而被有罪的，而被判無罪判無罪彼得事實(shí)上彼得事實(shí)上是不誠(chéng)實(shí)的，你是不誠(chéng)實(shí)的，你認(rèn)為他誠(chéng)實(shí)的認(rèn)為他誠(chéng)實(shí)的錯(cuò)誤錯(cuò)誤 H0事實(shí)上事實(shí)上為假，而接受為假，而接受H0的錯(cuò)誤的錯(cuò)誤Il類錯(cuò)誤II類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)最大的可接受的最大的可接受的II類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0事實(shí)上為假，而接受事實(shí)上為假，而接受H0的錯(cuò)誤的錯(cuò)誤請(qǐng)描述下列請(qǐng)描述下列H0對(duì)應(yīng)對(duì)應(yīng)II類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤中國(guó)人的平均身高中國(guó)人的平均身高170cm今年春天的平均氣溫和去年的相同今年春天的平均氣溫和去年的相同35兩類錯(cuò)誤你的決定你的決定接受接受H0接受接受Ha真相真相H0為真為真H0為假

17、為假I類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤II類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤1、什么情況下犯了、什么情況下犯了 I 類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤2、什么情況下犯了、什么情況下犯了 II 類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤3、接受、接受H0時(shí)可能犯什么類型的錯(cuò)誤時(shí)可能犯什么類型的錯(cuò)誤4、接受、接受Ha時(shí)可能犯時(shí)可能犯II類錯(cuò)誤嗎類錯(cuò)誤嗎Questions6、I 類錯(cuò)誤通常稱為制造者風(fēng)險(xiǎn)，類錯(cuò)誤通常稱為制造者風(fēng)險(xiǎn)， II 類錯(cuò)誤通常稱為消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)，類錯(cuò)誤通常稱為消費(fèi)者的風(fēng)險(xiǎn)， 如何理解？如何理解？5、可能完全避免兩類錯(cuò)誤嗎、可能完全避免兩類錯(cuò)誤嗎不可能完全避免，我不可能完全避免，我們作出任何的決定都們作出任何的決定都要冒一定的風(fēng)險(xiǎn)要冒一定的風(fēng)險(xiǎn)因?yàn)檎嫦嗍遣豢梢驗(yàn)檎嫦嗍遣豢芍?/p>

18、的！知的！產(chǎn)品事實(shí)上是好的，但判為不合格產(chǎn)品事實(shí)上是好的，但判為不合格I類錯(cuò)誤（制造者承擔(dān)了損失，所類錯(cuò)誤（制造者承擔(dān)了損失，所以成為制造者風(fēng)險(xiǎn)）以成為制造者風(fēng)險(xiǎn)）產(chǎn)品事實(shí)上是壞的，但判為合格產(chǎn)品事實(shí)上是壞的，但判為合格II類錯(cuò)誤（消費(fèi)者承擔(dān)了損失，所以類錯(cuò)誤（消費(fèi)者承擔(dān)了損失，所以成為消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)）成為消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)）36統(tǒng)計(jì)分布統(tǒng)計(jì)分布統(tǒng)計(jì)分布是一個(gè)已知的標(biāo)準(zhǔn)分布是一個(gè)已知的標(biāo)準(zhǔn)分布連續(xù)拋連續(xù)拋7次硬幣次硬幣出現(xiàn)正面次數(shù)的概率分布出現(xiàn)正面次數(shù)的概率分布是已知的，是已知的，是在做游戲是在做游戲之前已經(jīng)知之前已經(jīng)知道的道的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布t分布分布F分布分布2分布分布常見的統(tǒng)常見的統(tǒng)計(jì)分布有

19、計(jì)分布有37假設(shè)檢驗(yàn)邏輯彼得是誠(chéng)實(shí)的人；硬幣彼得是誠(chéng)實(shí)的人；硬幣OK定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)你可以接受的你可以接受的“彼得被冤枉彼得被冤枉”的概率的概率確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)看看標(biāo)準(zhǔn)的分布情況看看標(biāo)準(zhǔn)的分布情況找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布剛才游戲結(jié)果出現(xiàn)的概率剛才游戲結(jié)果出現(xiàn)的概率P有多大？有多大？H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P不玩了不玩了如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H038 1已知條件：總體已知條件：總體1和和總體總體2呈正態(tài)分布，且其呈正態(tài)分布，且

20、其標(biāo)準(zhǔn)偏差都為標(biāo)準(zhǔn)偏差都為 = 112 2比較兩個(gè)總體的平均值現(xiàn)在分別從兩個(gè)總體中各隨機(jī)抽取了現(xiàn)在分別從兩個(gè)總體中各隨機(jī)抽取了16個(gè)樣本，樣本的平均值分別為個(gè)樣本，樣本的平均值分別為x1 = 1 .707和和x2 =1；請(qǐng)問：總體；請(qǐng)問：總體1和總體和總體2的平均值是否相等的平均值是否相等?n 1n 239第一步定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H0找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布總體總

21、體1的平均值標(biāo)記為的平均值標(biāo)記為1總體總體2的平均值標(biāo)記為的平均值標(biāo)記為2統(tǒng)計(jì)原假設(shè)統(tǒng)計(jì)原假設(shè)H0： 1 = 2統(tǒng)計(jì)反假設(shè)統(tǒng)計(jì)反假設(shè)Ha： 1 240第二步定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H0找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布設(shè)置設(shè)置= 0.05= 0.05如果最后拒絕如果最后拒絕H0，則所冒的最大風(fēng)險(xiǎn)是，則所冒的最大風(fēng)險(xiǎn)是5 設(shè)置多少取決于假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用的場(chǎng)合，設(shè)置多少取決于假設(shè)檢驗(yàn)應(yīng)用

22、的場(chǎng)合，在工程上一般選擇在工程上一般選擇5%5%。在其他一些場(chǎng)合，。在其他一些場(chǎng)合，如果如果I I類錯(cuò)誤發(fā)生后，其損失巨大，則可類錯(cuò)誤發(fā)生后，其損失巨大，則可能選取比較小的能選取比較小的，如醫(yī)療領(lǐng)域，如醫(yī)療領(lǐng)域可取可取0.01或更小或更小411第三步定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H0找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布 1nnnnnnx1x2x5x7x6x3nx4n142第三步1 1nn

23、nnnnx1 x2x5x7x6x3nx41n2 2nnnnnnx1 x2x5x7x6x3nx42nX1 分布分布X2 分布分布n2？X1 X2分布分布的分布的分布X1 X2n201令令Z =H0:1= 10？43第四步定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H0找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布0X1 X2n2X1 X242n = 16 = 12實(shí)際觀測(cè)到的抽樣的實(shí)際觀測(cè)到的抽樣的位置為：位置為

24、：2(Z value)x1 = 1.707和和x2 =1P=0.04544第五步定義原假設(shè)定義原假設(shè)/反假設(shè)反假設(shè)確定確定最大可接受的最大可接受的I I類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)類錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)H0為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率為真條件下，計(jì)算觀察到的事件出現(xiàn)的概率P如果如果P ,則拒絕則拒絕H0，若，若P ，則不能拒絕，則不能拒絕H0找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布0P=0.0452P=0.045100構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)分布H0/HaP根據(jù)根據(jù)P 判斷判斷找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如果多次對(duì)總體進(jìn)行抽果多次對(duì)總體進(jìn)行抽樣，這很多的樣，這很多的 t 值構(gòu)值構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的成一

25、個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 t 分布分布51Example某彈簧廠采用兩個(gè)不同供應(yīng)商的鋼材生產(chǎn)同一規(guī)格的彈簧片，隨機(jī)抽取采用某彈簧廠采用兩個(gè)不同供應(yīng)商的鋼材生產(chǎn)同一規(guī)格的彈簧片，隨機(jī)抽取采用不同廠家鋼材生產(chǎn)出的彈簧，測(cè)試其彈力，記錄在下表中，現(xiàn)在想比較一下不同廠家鋼材生產(chǎn)出的彈簧，測(cè)試其彈力，記錄在下表中，現(xiàn)在想比較一下這兩個(gè)供應(yīng)商的鋼材生產(chǎn)的彈簧的彈力的平均值是否有差異？如果我們希望這兩個(gè)供應(yīng)商的鋼材生產(chǎn)的彈簧的彈力的平均值是否有差異？如果我們希望彈簧的彈力大，應(yīng)該優(yōu)選哪一家供應(yīng)商？彈簧的彈力大，應(yīng)該優(yōu)選哪一家供應(yīng)商？52Minitab中使用t假設(shè)檢驗(yàn)53Minitab中使用t假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)在同一列數(shù)據(jù)在同一列

26、數(shù)據(jù)在不同列數(shù)據(jù)在不同列54Minitab中使用t假設(shè)檢驗(yàn)有顯著差異有顯著差異55t pair假設(shè)檢驗(yàn)在在t 檢驗(yàn)中，不同檢驗(yàn)中，不同X的條件下的抽樣之間沒有關(guān)聯(lián)性，抽樣的樣本數(shù)量也的條件下的抽樣之間沒有關(guān)聯(lián)性，抽樣的樣本數(shù)量也不一定相等；但在某些情況下這種抽樣是具有關(guān)聯(lián)性的，是成對(duì)出現(xiàn)的。不一定相等；但在某些情況下這種抽樣是具有關(guān)聯(lián)性的，是成對(duì)出現(xiàn)的。下列哪些抽樣是關(guān)聯(lián)的？下列哪些抽樣是關(guān)聯(lián)的？比較在舊工藝和新工藝條件下生產(chǎn)出的彈簧的彈力比較在舊工藝和新工藝條件下生產(chǎn)出的彈簧的彈力比較采用不同供應(yīng)商的原材料制造出的彈簧的彈力比較采用不同供應(yīng)商的原材料制造出的彈簧的彈力比較不同的儀器測(cè)量同一個(gè)

27、彈簧的彈力的讀數(shù)比較不同的儀器測(cè)量同一個(gè)彈簧的彈力的讀數(shù)56t pair假設(shè)檢驗(yàn)H0/HaP根據(jù)根據(jù)P 判斷判斷找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布H0:抽樣中所有抽樣中所有成對(duì)變量差成對(duì)變量差的標(biāo)準(zhǔn)方差的標(biāo)準(zhǔn)方差 統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如果多次對(duì)總體進(jìn)行抽果多次對(duì)總體進(jìn)行抽樣，這很多的樣，這很多的 t 值構(gòu)值構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 t 分布分布57t pair假設(shè)檢驗(yàn)?zāi)硢伟迨褂霉饽K某單板使用光模塊A來輸出激光信號(hào)，現(xiàn)要用另一廠家的光模塊來輸出激光信號(hào)，現(xiàn)要用另一廠家的光模塊B進(jìn)行替代，進(jìn)行替代，想比較兩種不同廠家的光模塊的輸出功率是否有顯著的差異，做了如下實(shí)驗(yàn)想比較兩種不同廠家

28、的光模塊的輸出功率是否有顯著的差異，做了如下實(shí)驗(yàn)隨機(jī)抽取了隨機(jī)抽取了100塊單板，首先在單板上使用塊單板，首先在單板上使用A模塊，記錄下輸出功率的值，模塊，記錄下輸出功率的值，然后將所有然后將所有A模塊換為模塊換為B模塊，再次測(cè)試單板輸出的功率值，記錄在下表中，模塊，再次測(cè)試單板輸出的功率值，記錄在下表中，請(qǐng)判斷使用請(qǐng)判斷使用A模塊和模塊和B模塊的單板輸出功率是否有顯著差異模塊的單板輸出功率是否有顯著差異58t pair假設(shè)檢驗(yàn)59t pair假設(shè)檢驗(yàn)t pair 顯著顯著t 不顯著不顯著t-pair檢驗(yàn)中消除了檢驗(yàn)中消除了Unit之間的變異的影響，因此發(fā)現(xiàn)差異的能力要比之間的變異的影響，因此

29、發(fā)現(xiàn)差異的能力要比t檢驗(yàn)強(qiáng)檢驗(yàn)強(qiáng) 60t 假設(shè)檢驗(yàn)小結(jié)過程是穩(wěn)定的，抽樣具有代表性過程是穩(wěn)定的，抽樣具有代表性總體呈正態(tài)分布總體呈正態(tài)分布t、t pair 假設(shè)檢驗(yàn)：比較假設(shè)檢驗(yàn)：比較兩個(gè)兩個(gè)總體（過程）總體（過程）平均值平均值的差異的差異應(yīng)用前提：應(yīng)用前提：應(yīng)用場(chǎng)合：應(yīng)用場(chǎng)合：1）當(dāng)我們找到了一種改進(jìn)的方案時(shí)，可能通過小批量的實(shí)驗(yàn)，并獲得了）當(dāng)我們找到了一種改進(jìn)的方案時(shí)，可能通過小批量的實(shí)驗(yàn)，并獲得了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在我們決定是否開始推行這種改進(jìn)之前，我們首先要檢驗(yàn)一實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，在我們決定是否開始推行這種改進(jìn)之前，我們首先要檢驗(yàn)一下，小批量實(shí)驗(yàn)時(shí)所看到的下，小批量實(shí)驗(yàn)時(shí)所看到的“改進(jìn)改進(jìn)”是真正意義

30、上的由于過程的能力提高而是真正意義上的由于過程的能力提高而得到的改進(jìn)，或者僅僅是由于抽樣的隨機(jī)性帶來的得到的改進(jìn)，或者僅僅是由于抽樣的隨機(jī)性帶來的“改進(jìn)改進(jìn)”假相。假相。 2）當(dāng)我們實(shí)施了改進(jìn)后，檢驗(yàn)改進(jìn)行動(dòng)是否真正達(dá)到了預(yù)期的改進(jìn)效果。）當(dāng)我們實(shí)施了改進(jìn)后，檢驗(yàn)改進(jìn)行動(dòng)是否真正達(dá)到了預(yù)期的改進(jìn)效果。非關(guān)聯(lián)抽樣非關(guān)聯(lián)抽樣關(guān)聯(lián)抽樣關(guān)聯(lián)抽樣61練習(xí)某公司有兩條熱線電話，用來接聽客戶的咨詢電話，為了降低客戶打熱某公司有兩條熱線電話，用來接聽客戶的咨詢電話，為了降低客戶打熱線電話時(shí)的等待時(shí)間，一條熱線采用原有設(shè)備，另一條熱線更換了新的線電話時(shí)的等待時(shí)間，一條熱線采用原有設(shè)備，另一條熱線更換了新的設(shè)備，

31、現(xiàn)分別在兩條熱線，隨機(jī)抽取設(shè)備，現(xiàn)分別在兩條熱線，隨機(jī)抽取200次的來電，統(tǒng)計(jì)客戶電話的等次的來電，統(tǒng)計(jì)客戶電話的等待時(shí)間記錄入下表，請(qǐng)問：采用新的設(shè)備能否降低客戶的等待時(shí)間？待時(shí)間記錄入下表，請(qǐng)問：采用新的設(shè)備能否降低客戶的等待時(shí)間？1、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布，如果數(shù)據(jù)不是正態(tài)，則需要轉(zhuǎn)換、檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否為正態(tài)分布，如果數(shù)據(jù)不是正態(tài)，則需要轉(zhuǎn)換2、判斷過程是否穩(wěn)定、判斷過程是否穩(wěn)定3、t 假設(shè)檢驗(yàn)，判斷新設(shè)備的等改時(shí)間是否有顯著降低假設(shè)檢驗(yàn)，判斷新設(shè)備的等改時(shí)間是否有顯著降低提示：提示：62練習(xí)判斷正態(tài)性判斷正態(tài)性數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布，需要轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)不是正態(tài)分布，需要轉(zhuǎn)換63練習(xí)正態(tài)轉(zhuǎn)換正態(tài)轉(zhuǎn)換Lo

32、g變換變換64練習(xí)65練習(xí)無顯著差無顯著差異異66 課程內(nèi)容 1、分析階段路標(biāo) 2、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、Test for equal Variances 6、X2假設(shè)檢驗(yàn) 3、t 假設(shè)檢驗(yàn) 7、Power分析 5、ANOVA one-way67假設(shè)檢驗(yàn)類型比較平均值比較平均值比較變異比較變異比較比例比較比例連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)ANOVA2tFLenvneBarelett68Test For Equal VariancesTest For Equal Variances比較兩個(gè)總體（過程）的標(biāo)準(zhǔn)偏差是否相等比較兩個(gè)總體（過程）的標(biāo)準(zhǔn)偏差是否相等在在Minitab中，使用中，

33、使用Test For Equal Variances菜單進(jìn)行變異分析菜單進(jìn)行變異分析如果總體數(shù)量如果總體數(shù)量 = 2，則，則minitab同時(shí)給出同時(shí)給出F和和Levnes檢驗(yàn)的結(jié)果檢驗(yàn)的結(jié)果如果總體數(shù)量如果總體數(shù)量 2，則，則minitab同時(shí)給出同時(shí)給出Bartlett和和Levnes 檢驗(yàn)的結(jié)果檢驗(yàn)的結(jié)果根據(jù)總體是否為正態(tài)分布根據(jù)總體是否為正態(tài)分布如果總體是正態(tài)分布，則看如果總體是正態(tài)分布，則看 F 或者或者Bartlett 檢驗(yàn)的結(jié)果檢驗(yàn)的結(jié)果 P-value如果總體不是正態(tài)分布，則看如果總體不是正態(tài)分布，則看Levnes 檢驗(yàn)的結(jié)果檢驗(yàn)的結(jié)果 P-value69Minitab 使用某

34、純凈水廠使用三種不同的過濾工藝生產(chǎn)純凈水，隨機(jī)抽取各某純凈水廠使用三種不同的過濾工藝生產(chǎn)純凈水，隨機(jī)抽取各100個(gè)樣本，個(gè)樣本，測(cè)量其測(cè)量其PH值，記錄成下表，請(qǐng)問，三種加工工藝生長(zhǎng)出的純凈水的值，記錄成下表，請(qǐng)問，三種加工工藝生長(zhǎng)出的純凈水的PH值值的變異是否有顯著差異？的變異是否有顯著差異？70Minitab 使用71Minitab 使用正態(tài)分布正態(tài)分布三種工藝生產(chǎn)出的水的三種工藝生產(chǎn)出的水的PH值的變異無顯著差異值的變異無顯著差異72練習(xí)某小鎮(zhèn)供電系統(tǒng)分為某小鎮(zhèn)供電系統(tǒng)分為A、B兩個(gè)區(qū)，去年一年每天的數(shù)據(jù)如下表兩個(gè)區(qū)，去年一年每天的數(shù)據(jù)如下表請(qǐng)判斷折兩個(gè)區(qū)的電壓波動(dòng)程度是否相同？請(qǐng)判斷折

35、兩個(gè)區(qū)的電壓波動(dòng)程度是否相同？73練習(xí)非正態(tài)分布非正態(tài)分布74 課程內(nèi)容 1、分析階段路標(biāo) 2、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、Test for equal Variances 6、X2假設(shè)檢驗(yàn) 3、t 假設(shè)檢驗(yàn) 7、Power分析 5、ANOVA one-way75假設(shè)檢驗(yàn)類型比較平均值比較平均值比較變異比較變異比較比例比較比例連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)ANOVA2tFLenvneBarelett76 ANOVA one-wayANOVAANOVA比較比較多個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)多個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)的總體（過程）的總體（過程）平均值平均值的差異的差異 t 假設(shè)檢驗(yàn)：假設(shè)檢驗(yàn)：比較比較兩個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)兩個(gè)連續(xù)數(shù)據(jù)

36、的總體（過程）的總體（過程）平均值平均值的差異的差異當(dāng)需要比較的總體較多時(shí)，如果采用當(dāng)需要比較的總體較多時(shí)，如果采用t 檢驗(yàn)將會(huì)使得檢驗(yàn)將會(huì)使得測(cè)試的次數(shù)大量增加，同時(shí)也增加了犯一類錯(cuò)誤的測(cè)試的次數(shù)大量增加，同時(shí)也增加了犯一類錯(cuò)誤的概率。如有概率。如有7組數(shù)據(jù)時(shí)，則我們需要進(jìn)行多次組數(shù)據(jù)時(shí)，則我們需要進(jìn)行多次t 檢驗(yàn)。檢驗(yàn)。一類錯(cuò)誤的概率不再是一類錯(cuò)誤的概率不再是0.05（），而是），而是1（0.95）21 66。77ANOVA one-wayH0/HaP根據(jù)根據(jù)P 判斷判斷找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布H0H0：1 12 23 3小組平均值的小組平均值的標(biāo)準(zhǔn)偏差標(biāo)準(zhǔn)偏差小組內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)偏差小組內(nèi)

37、標(biāo)準(zhǔn)偏差的平均值的平均值統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如果多次對(duì)總體進(jìn)行抽果多次對(duì)總體進(jìn)行抽樣，這很多的值構(gòu)成樣，這很多的值構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的F 分布分布78ANOVA應(yīng)用的前提過程是穩(wěn)定的，抽樣具有代表性過程是穩(wěn)定的，抽樣具有代表性每個(gè)小組的具有相同的變異每個(gè)小組的具有相同的變異ANOVA應(yīng)用的前提應(yīng)用的前提殘差正態(tài)分布?xì)埐钫龖B(tài)分布小組之間的變異具有顯著差異小組之間的變異具有顯著差異殘差不是正態(tài)分布?xì)埐畈皇钦龖B(tài)分布不能使用不能使用ANOVA進(jìn)行分進(jìn)行分析，而要分別使析，而要分別使用用t 假設(shè)檢驗(yàn)假設(shè)檢驗(yàn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換79Minitab 使用某純凈水廠使用三種不同的過濾工藝生產(chǎn)純凈

38、水，隨機(jī)抽取各某純凈水廠使用三種不同的過濾工藝生產(chǎn)純凈水，隨機(jī)抽取各100個(gè)樣本，個(gè)樣本，測(cè)量其測(cè)量其PH值，記錄成下表，請(qǐng)問，三種加工工藝生長(zhǎng)出的純凈水的值，記錄成下表，請(qǐng)問，三種加工工藝生長(zhǎng)出的純凈水的PH值值的平均值是否有顯著差異？的平均值是否有顯著差異？前面已經(jīng)驗(yàn)證了前面已經(jīng)驗(yàn)證了小組之間的變異小組之間的變異無顯著差異無顯著差異80ANOVA one-way81ANOVA one-way平均值無平均值無顯著差異顯著差異82 課程內(nèi)容 1、分析階段路標(biāo) 2、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、Test for equal Variances 6、X2假設(shè)檢驗(yàn) 3、t 假設(shè)檢驗(yàn) 7、Power分析 5、

39、ANOVA one-way83假設(shè)檢驗(yàn)類型比較平均值比較平均值比較變異比較變異比較比例比較比例連續(xù)型數(shù)據(jù)連續(xù)型數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)屬性值數(shù)據(jù)ANOVA2tFLenvneBarelett842 檢驗(yàn)在我們的數(shù)據(jù)分析中長(zhǎng)會(huì)遇到一些屬性值數(shù)據(jù)，如：在我們的數(shù)據(jù)分析中長(zhǎng)會(huì)遇到一些屬性值數(shù)據(jù)，如： pass ： fail 好好 ： 壞壞 有抱怨有抱怨 ： 無抱怨無抱怨 男男 ： 女女2 檢驗(yàn)檢驗(yàn) 用來檢驗(yàn)屬性數(shù)據(jù)的比例是否相同用來檢驗(yàn)屬性數(shù)據(jù)的比例是否相同應(yīng)用例子：隨機(jī)抽取上海和成都出生嬰兒，統(tǒng)計(jì)男女的數(shù)量，請(qǐng)問兩地應(yīng)用例子：隨機(jī)抽取上海和成都出生嬰兒，統(tǒng)計(jì)男女的數(shù)量，請(qǐng)問兩地出生嬰兒的男女比例是否有顯著差異

40、？出生嬰兒的男女比例是否有顯著差異？852 檢驗(yàn)P根據(jù)根據(jù)P 判斷判斷找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布找到一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)分布H0/HaH0：proportion1 = proportion2上海初生嬰兒中男女上海初生嬰兒中男女比例和成都得嬰兒男比例和成都得嬰兒男女比例是相同的女比例是相同的iiiEE22統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如統(tǒng)計(jì)學(xué)家證明了，如果多次對(duì)總體進(jìn)行抽果多次對(duì)總體進(jìn)行抽樣，這很多的樣，這很多的 2 值值構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的構(gòu)成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的 2分布分布: : 觀測(cè)值觀測(cè)值 E E：期望值：期望值86Minitab 2 檢驗(yàn)有顯著差異！有顯著差異！87練習(xí)某公司要考核其東北、華東、西南和西北某公司要考核其東北、華東、西南和

41、西北4個(gè)片區(qū)的合同履行情況，統(tǒng)計(jì)個(gè)片區(qū)的合同履行情況，統(tǒng)計(jì)了了2002年各片區(qū)履行合同中受到客戶投訴的個(gè)數(shù)和沒有受到客戶投訴的年各片區(qū)履行合同中受到客戶投訴的個(gè)數(shù)和沒有受到客戶投訴的合同數(shù)，數(shù)據(jù)見下表，請(qǐng)問這四個(gè)片區(qū)客戶投訴的比例是否有顯著的差異。合同數(shù)，數(shù)據(jù)見下表，請(qǐng)問這四個(gè)片區(qū)客戶投訴的比例是否有顯著的差異。88 課程內(nèi)容 1、分析階段路標(biāo) 2、假設(shè)檢驗(yàn)基本概念 4、Test for equal Variances 6、X2假設(shè)檢驗(yàn) 3、t 假設(shè)檢驗(yàn) 7、Power分析 5、ANOVA one-way89什么是Power你的決定你的決定接受接受H0接受接受Ha真相真相H0為真為真H0為假為假I類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤II類錯(cuò)誤類錯(cuò)誤I 類錯(cuò)誤比較容易控制，類錯(cuò)誤比較容易控制，因?yàn)橐驗(yàn)镮類錯(cuò)誤發(fā)生的概率最大為事先定義的類錯(cuò)誤發(fā)生的概率最大為事先定義的 II 類錯(cuò)誤比較不容易控制，類錯(cuò)誤比較不容易控制，因?yàn)橐驗(yàn)镮I類錯(cuò)誤發(fā)生的概率與很多因素有關(guān)類錯(cuò)誤發(fā)生的概率與很多因素有關(guān) Power指的是不犯指的是不犯II類錯(cuò)誤的概率類錯(cuò)誤的概率 Power 1 90影響Power的因素