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1、6SIGMA系列应用工具比例假设检验编写人 ： 武忠平V1.06SIGMA系列应用工具 比例假设检验假设检验通过数据进行数理统计 ， 证明或推翻一个结论的过程 。比例假设检验在工厂中主要应用在 ： 针对直通率的一个措施实施 ， 是否有明显效果 要求直通率不低于某目标值 ， 检验是否确实 某个供应商的产品是否确实比其他供应商差6SIGMA系列应用工具 比例假设检验几个问题11月某机型直通率为 96%， 12月为 97%， 我们能否得出 ， 直通率得到了改善A供应商 11月主板的不良率为 4000， B供应商的为 20000， 我们能否得出 ， B供应商要优于 A供应商我们要求直通率大于 95%，
2、 我们抽取一周的数据 ， 发现直通率为 94， 我们能否得出这段时间直通率异常6SIGMA系列应用工具 比例假设检验我们要求我们的直通率大于 97%， 为验证某段时间生产是否正常 ， 我们收集了一周数据 ， 共有 100000台 ， 其中不良为 3500台 ， 问此段时间是否正常传统判断方式 ：直通率 =（ 100000-3500） /100000=96.5%因为 96.5%小于 97%， 所以我们认为生产不正常例以上结论只能得出抽出的样本直通率小于 97%， 但是 ， 不能够说明一段时间的直通率小于 97， 正确做法单比例对比假设检验我们假设 ：H0： 直通率小于等于 97%，而对立假设 H
3、1： 直通率大于 97%使用 MINITAB6SIGMA系列应用工具 比例假设检验打开 MINITAB， 打开以下菜单 选此处在 Number of trials栏填入总数 ， 此例中填100000，在 Numberof successes栏处填入良品数量 ， 此例中填 10000-3500=965006SIGMA系列应用工具 比例假设检验6SIGMA系列应用工具 比例假设检验Confidence Level 是指置信度 ， 此处为 0.95， 不须更改Test proportion是指比较的常数 ， 我们此例中为 0.97Alternative是指我们对立的假设 ， 我们对立假设为大于 0.
4、976SIGMA系列应用工具 比例假设检验Test and CI for One ProportionTest of p = 0.97 vs p 0.97 Exact Sample X N Sample p 95.0% Lower Bound P-Value1 96500 100000 0.965000 0.964029 1.000看 P-Value值 ， 与 0.05比较 ，如果小于 0.05， 则拒绝原假设 ， 即对立假设成立如果大于 0.05， 则不能拒绝原假设（ 但不是原假设成立 ）此例中 ， 我们得出 ， P-Value为 1， 大于 0.05， 所以我们不能拒绝原假设 ， 即不能拒
5、绝 H0： 直通率小于等于 97%，即直通率有可能大于 97%6SIGMA系列应用工具 比例假设检验Test and CI for One ProportionTest of p = 0.97 vs p 0.97ExactSample X N Sample p 95.0% Upper Bound P-Value1 96500 100000 0.965000 0.965951 0.000我们交换原假设和对立假设即 H0： 直通率大于等于 97%H1： 直通率小于 97%如图输入 Alternative则 P-Value为 0即拒绝原假设 H0： 直通率大于等于 97%对立假设 ： 直通率小于 9
6、7%成立即 ： 直通率小于 97%我们为了验证某种部件 ， 两家供应商的质量水平 ， 我们抽取一个月的数据 ， 其中供应商 A的用量是 4500， 不良数是 50， 供应商 B的用量为2000， 不良数是 25， 问 A、 B哪家的质量水平好A供应商的不良率 =50/4500=0.0111B供应商的不良率 =25/2000=0.0125从数据上看 ， B供应商的不良率比 A供应商的高 ， 如果我们按传统方法认为 A供应商要比 B供应商好 ， 但我们从统计来判定 B供应商的不良率确实高于 A6SIGMA系列应用工具 比例假设检验例我们建立假设 ：A供应商不良率记作 pa， B供应商不良良记作 p
7、bH0： pa pbHA： papb打开 MINITAB6SIGMA系列应用工具 比例假设检验双比例对比假设检验在第一个框中填入样本数为 4500、 50； 第二个框中填入 2000、 25点击 OPTION6SIGMA系列应用工具 比例假设检验因 HA为 papb， 因此 ， 此入选 LESS THANOK后 ， 出现以下对话栏Test and CI for Two ProportionsSample X N Sample p1 50 4500 0.0111112 25 2000 0.012500Estimate for p(1) - p(2): -0.0013888995% upper b
8、ound for p(1) - p(2): 0.00343857Test for p(1) - p(2) = 0 (vs 0): Z = -0.47 P-Value = 0.318因为 P值为 0.318， 大于 0.05， 所以我们 Fail to reject H0， 即我们不能拒绝 A供商的不良率比 B的高的结论 ， 即不能说明 A的质量水平比 B的好6SIGMA系列应用工具 比例假设检验6SIGMA系列应用工具 比例假设检验几个概念Fail to Reject H0 Accept H0所以当我们不能拒绝原假设时 ， 并不是说明原假设成立Reject H0 Accept HA拒绝掉原假设 ， 表示我们接受对立假设6SIGMA系列应用工具 比例假设检验因此 ， 我们在建立假设时 ， 把我们期望的一些结论放在对立假设上 ， 这样 ， 如果我们拒绝掉原假设 ， 就可以接受对立假设了练习1、 我们为了比较两条线的不良率状况 ， 采集了一周数据 ， 其中 I线为5000台 ， 不良数为 20， II线为 7000台 ， 不良数为 40台 ， 试用假设来证明以下结论 ：1） I线的不良率大于 0.3%2） I线的不良率与 2线的相等3） I线的不良率大于 II线的不良率4） I线的不良率小于 II线的不良率6SIGMA系列应用工具 比例假设检验
