卡方检验举例.ppt

目的 数据整理 稳定性及随机性
工具 重叠 运行图
形状
统计描述图
流程能力 - Z值
Process Report(连续) Product Report(离散)
因果分析
图
6.7
形
寻 确定改善重点 找
X 方差比较(Y连续X离散) 假
均值比较(Y连续X离散)设
(之前需要F检验)
检
验
鱼骨图
柏拉图 F检验 单样本 T检验 双样本 T检验(盒形图) ANOVA+盒形图
4.37
输出：正态性 (Anderson-Darling测试) / 均值 / 标准差
Six Sigma>Process Report Six Sigma>Product Report
4.109 4.156
“ 人 ” “ 机器” “物料” “方法” “环境” “测量”
Stat>Quality Tools>Pareto Chart… Stat>ANOVA>Homogeneity of Variance… Stat>Basic Statistic>1-Sample T-Test Stat>Basic Statistic>2-Sample T-Test Stat>ANOVA>One-way Stat>Tables>Chi-Square Test…
6.109 6.113 6.131
卡方检验(Y离散X离散) Stat>Tables>Chi-Square Test… 输出：P < 0.05, 改进有意义
6.167
控制
目的
工具
Minitab
计算样本量
Excel 表格Attribute
输入改进前后两个DPMO即百万分之缺陷率
连续数据：n=(2 s/ )^2, 离散数据：n=(2/ )^2*P*(1-P), =收集样品所需的精度大小，P-总体中残次品比例
页码
贯彻改进方案 P12.4
质量计划
“书面新流程” “操作公差” “监督评审内容” “对故障的响应计划” 培训操作人员
避免错误
FMEA 防呆（差错预防）
确定导致流程失效的形式>计算风险优先级>制定防范措施>实施 参考电源插头的设计
P1.57
监控和及时纠错
6种控制图 X平均&R图(连续）
选择合适的控制图
6.19
6.103
6.94 6.109 6.113 6.131
6.167
控制
目的 采集改进后数据 数据整理 稳定性及随机性 形状 流程能力 - Z值
改进前后方差比较 改进前后均值比较 (之前需要F检验)
前后独立性测试
控制阶段主要目的： 证明改善是有效的 使改善保持下去
工具 数据采集表/采集规则 重叠 运行图
独立性测试
卡方检验(Y离散X离散)
Minitab
页码
Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
4.49
Stat>Quality Tool>Run Chart
6.63
输出： 4 个 P > 0.05 …证明数据没有“趋势”“成群”“振荡”“混合”
Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics...
Stat>Control Chart>Xbar-R 输出：出现红色打“X”的点，流程失控 可参考8条Minitab规则
计算项目年收益：财务收益
P12.114 P12.119
P12.126
社会效益
统计描述图
Process Report(连续) Product Report(离散)
Minitab
页码
Manip>Stack/Unstack>Stack Column…
4.49
Stat>Quality Tool>Run Chart
6.63
输出： 4 个 P > 0.05 …证明数据没有“趋势”“成群”“振荡”“混合”
22
最小值 第一四分位数 中位数 第三四分位数 最大值
3.000 4.750 16.000 20.000 31.000
95% 平均值置信区间
10.699
18.301
95% 中位数置信区间
5.973
19.027
95% 标准差置信区间
6.596
12.252
7.5
10.0
12.5
15.0
17.5
20.0
卡方检验举例
牙膏类型 含氟牙膏 一般牙膏 合计
表 6.2 使用含氟牙膏与一般牙膏儿童的龋患率
患龋齿人数 70(76.67) 45(38.33) 115
未患龋齿人数 130(123.33) 55(61.67) 185
调查人数 200 100 300
龋患率（%） 35.00 45.00 38.33
录入到MINITAB
图形化汇总
统计——基本统计量——图形化汇总
平均值 中位数
5.0
结果（连续数据） 摘要
5
10
15
20
25
30
95% 置信区间
Anderson-Darling 正态性检验
A 平方 P值
0.76 0.041
平均值 标准差 方差
偏度 峰度 N
14.500 8.573
73.500
0.125937 -0.818892
F检验
双样本 T检验(盒形图) ANOVA+盒形图
Stat>ANOVA>Homogeneity of Variance… 输出：P < 0.05 …证明改进是有统计意义
6.103
Stat>Basic Statistic>2-Sample T-Test
Stat>ANOVA>One-way 输出：如 F检验 P>0.05,需做T检验或ANOVA检验，P<0.05,有改进
统计——表格——卡方检验
练习
相关性分析/单因子方差分析
方法一：相关性分析
统计——基本统计量——相关
方法二：单因素方差分析
统计——方差分析——单因子
注意：响应是结果，因子是X（类似：是否、条件）
双样本T检验
统计——基本统计量——双样本T检验
分析数据的步骤……
分析
分析阶段主要目的： 数据证明现在的水平 找出导致水平差的原因即X
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Stat>Basic Statistics>Display Descriptive Statistics...
4.37
输出：正态性 (Anderson-Darling测试) / 均值 / 标准差
Six Sigma>Process Report Six Sigma>Product Report
4.109 4.156