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假設檢驗的基本原理及步驟
來源/作者:www.m.anhuibaijiu.cn 發布時間:2018-01-26 00:00:00 瀏覽次數:
    六西格瑪管理中的假設檢驗,就是事先對總體參數或總體分布形式的作出一個假設,然后利用樣本信息來判斷原假設是否合理,即判斷樣本信息與原假設是否有顯著差異,從而決定應接受或否定原假設,所以假設檢驗也稱為顯著性檢驗。

    假設檢驗的前提條件是:

    · 當比較不同的總體時,我們假設相互獨立;

    ·  當比較不同的總體時,我們假設過程穩定;

    ·  如果數據是連續的,我們假設基本分布是正態;

    假設檢驗的術語和基本步驟:

    1.將實際問題抽象為統計問題

    選擇假設檢驗的工具:根據數據類型選擇不同的假設檢驗的工具;

    2.定義原假設、備擇假設

    原假設:不證自明的假設,它是關于“沒有差異”或者“根本沒有效果”或“是相同的”陳述的假設,直到有充分的證據說明其是錯誤時為止總被認為是真實的;

    備擇假設:懷疑什么,什么就是備擇假設,它是關于“有差異”或“有效果”,或“不同的”陳述的假設,在零假設被推翻時生效的另一個假設,根據具體事件有不同的假設。

    原假設和備擇假設是不對等的,不能互換;“拒絕總是有道理的”,我們可以說“拒絕原假設”,但不能說“接受原假設”,而只能說“沒有充足的理由拒絕原假設”。

    3.規定α、β水平,確定樣本量

    因為我們是用樣本來判斷總體,所以有可能選擇了“典型”的樣本判斷正確,也有可能選擇了“怪異”的樣本而判斷錯誤;

    Ⅰ類錯誤: 又名“棄真錯誤”,是指零假設是真的時候而拒絕它

    α值:犯Ⅰ類錯誤的概率,一般取5%;

    Ⅱ類錯誤: 又名“取偽錯誤”,是指原假設是假的時候而接受它

    β值:犯Ⅱ類錯誤誤的概率,一般取10-20%

    1-β值:檢驗功效

    4.計算P值,判斷是否應該拒絕原假設

    P值:原假設成立的情況下,發生目前狀況的概率;

    原假設成立的情況下,拒絕原假設發生錯誤的概率;

    判斷:P值小于0.05就拒絕原假設;

    5.根據統計結論,還原為實際問題,對實際問題作出判斷

    假設檢驗是基于這樣的原理:在原假設成立的情況下,按照常識,與大概率事件相比,小概率事件在一次實驗中是幾乎不會發生的,如果它發生了,就說明最初“原假設成立”的假設并不正確,應該拒絕原假設。

作者:博革咨詢

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