三星电子sigma内部培训资料中文版共30卷18 A Non-parametrics test.ppt

Updated: 11/20/96 fn: AnalPlan.ppt Proprietary to Samsung Electronics Company Analyze- 非母数验证 - * Rev. 4.0 学习目标 对非母数数据的理解。 理解为是否采取非母数数据设定的假设而进行判断的步骤。 用MINITAB分析各种例题。 假设检定路径图 (Hypothesis Road Map) Stat -Tables - Chi-square Test Stat -Basic Stats -2 proportion Stat -Basic Stats -1 proportion Ho: μ1 = μ2 H1: μ1 ≠ μ 2 Basic Stats - 2-Sample t “assume equal variances” 选择 Ho: M1 = 目标值 H1: M1 ≠ 目标值 Stat - Nonparametric - 1 Sample-Sign 或者 Stat - Nonparametric - 1 Sample-Wilcoxon 计量型数据 Normality Test 假设检定 One-way ANOVA 计数型数据 Chi-square检定 Ho: μ 1 = μ2 = μ3 = ... H1:至少一个μ是不一样 Stat - ANOVA- One-way Ho: 服从正态分布, H1: 不是正态分布 Stat - Basic Stat - Normality Test 设定有意水准为 ? P-值 = ?时 Ho 不抛弃 (接受) P-值 ? 时 Ho 能抛弃 (被否定) 正态数据 标准偏差的信赖区间 两个以上的 母集团 2 Sample t (同样的分散) 2 Sample t (分散不一样时) 1 Sample-Sign 或者 1 Sample-Wilcoxon Mann-Whitney Test 两个以上的 母集团 两个 母集团 1-Proportion 2-Proportion 一个母集团 两个 母集团 两个以上 母集团 非正态数据 等分散 Yes No Kruskal-Wallis Test 一个 母集团 两个 母集团 两个以上 的母集团 Ho: M1 = M2 H1: M1 ≠ M2 Stat - Nonparametric - Mann-Whitney Ho: M1 = M2 = M3 = ... H1: 至少一个M 是不一样. Stat - Nonparametric - Kruskal-Wallis Test for Equal Variances (Levene’s Test) Test for Equal Variances (F Test or Bartlett’s Test) Ho: σ 1 = σ 2 = σ 3 = ... H1: 至少有一个σ不一样 Stat - ANOVA - Test for Equal Variances 两个母集团比较的时候 F-test 使用 为了算出单一集团标准偏差的推定值和信赖区间时，使用Stat -Basic Statistics - Display Descriptive Stats Paired t (同样的分散) Ho: μ1 = μ2 H1: μ1 ≠ μ 2 Basic Stats - 2-Sample t “assume equal variances” 不选择 Ho: 两组平均的差异 = 0 H1: 两组平均的差异≠ 0 Stat - Basic Stats – Paired T Ho: μ1 = μ (目标值) H1: μ1 ≠ μ (目标值) Stat - Basic Stats - 1 Sample-t (σ不知道的时候) 1Sample Z (σ知道的时候) 1 Sample t 或者 1 Sample Z 一个 母集团 Update: 2006-01-19 两个 母集团 (两组数据的差异需服从正态分布) 非母数验证目的 非母数数据是？ - 对母集团的分布假设困难的时候 - 几个工程或是情况，数据不带有正态分布的时候 非母数验证 - 对非母数数据的假设检定 ? ? ? ? 没有必要进行集团的分布的假定。 ? 非母数验证中使用顺序或符号，验证中央值。 ? 验证数据的中央值的方面与把正态分布进行假定后使用 平均的Z验证、t 验证、ANOVA相似。 ? 正态分布进行假定的验证更有效，但是非母数验证稳定性更高。