《试验设计与统计技术》任务五 计量指标单工艺参数分析

任务五

计量指标单工艺参数分析

项目背景

冠心苏合滴丸原方收载于我国药典。处方由苏合香、冰片、乳香等药组成，主治寒凝气滞、心脉不通所致胸痹之证。评价滴丸质量的指标主要是，丸重变异系数、溶散时限和外观质量（圆润度、光洁度等）。以滴丸重变异系数最小、溶散时限最短和外观质量高为好。某制药厂用PEG4000作为基质，以二甲基硅油为冷却剂生产冠心苏合滴丸。通过生产和前期单因素筛选研究中发现影响影响滴丸的主要因素是药物与基质的配比、药液温度、冷却剂温度。技术员怎样才能根据药典对滴丸质量的评价标准，并优选最佳的生产工艺条件。背景数据资料表1现有生产条件下冠心苏合滴丸外观质量的评分编号组别12345678910181.6579.9275.5175.6979.0679.6677.3378.1779.4977.85278.8879.2382.3080.1879.3279.7379.7577.3379.2378.88376.2077.4177.5978.8080.3579.2379.8380.8779.3279.40480.6182.7778.0277.0780.3282.4278.2879.3280.2780.20583.0382.1777.6778.7179.7579.0677.7678.3680.7080.01677.2478.7277.3379.3280.0678.0080.6179.6680.3580.27779.4074.3977.7677.7678.9779.2579.3278.9779.9280.44881.8275.6077.1678.8879.1479.3378.5480.2778.5481.91982.0881.7379.5078.4579.0777.2377.9877.7679.6682.251080.3580.5278.2077.4180.1680.9478.4479.1481.3983.12平均分80.1379.2578.1078.2379.6279.4878.7878.9879.8980.43背景数据资料

现市场还两家生产同样的产品，调查分析的数据如下表：表2A、B两个药厂生产的冠心苏合滴丸外观质量评分厂别组别12345678910A厂平均分78.5278.6677.5477.6679.0378.9078.2178.4177.8979.82B厂平均分81.8877.2382.3080.1879.1479.3378.5479.8380.8781.32工作任务1、如果药典要求：当总体标准差为1.25时，80分以上为优等品。判断现有生产条件下，产品的整体质量能否达到优等水平。2、如果药典要求：80分以上为优等品（总体标准差未知）。判断现有生产条件下，产品的整体质量能否达到优等水平。3、如果现在市场有A、B两个厂家生产同样的产品，怎样判断该厂生产的产品与A厂和B厂的产品是否有显著的差别？任务一工作步骤1、计算抽样的10个组平均数，并作为一个数据组；3、利用Excel自带函数公式“ZTEST”计算原假设的概率“P”值；2、假设抽样的10个组的平均值与标准（80分）之间无差异；4、必要时把利用Excel计算出的单尾概率转化成双尾概率；5、根据小概率事件原理对计算的结果进行推断。基础知识一）两均数差异显著性检验的思路

把样本的平均值（代表总体平均值）与标准值进行比较，通过比较判断两是否有显著性的差异。如有显著性的差异说明样本所在的总体与标准之间的本质的区别；否者就说明两者间没本质的区别，即使有数字的不同也仅仅是抽样所造成误差，即随机误差。基础知识二）两均数差异显著性检验的前提1、有严格的随机抽样保证；2、假设检验的方法要与设计方案相符；3、要清楚变量的分布类型4、检验的基础是概率理论，所以结果不能绝对化。基础知识三）两均数差异显著性检验的原理1、提出假设：如果两均数表面上的差异，假设这是由于抽样或其它原因引起的，两均的本质是相同的。2、对假设进行检验：即计算两均数本质相同的概率是多少。3、根据小概率事件原理进行推断：如果计算出的概率大于0.05，假设成立，小于等于0.05说明两者差异显著；小于等于0.01说明两者差异极显著。基础知识四）两均数差异显著性检验的步骤1、提出统计假设：H0和HA。2、计算t值：根据公式计算。3、确定自由度和可信度：查表得出理论临界值（t0.05/t0.01)4、根据小概率事件原理进行推断:|t|<t0.05,P>0.05，接受H0，否者拒绝H0；|t|≥t0.05,P≤0.05，两数差异显著；|t|≥t0.01,P≤0.01，两数差异极显著。二、显著性检验的应用一）单个样本的检验单样本均值检验，是指样本均数χ代表的总体均数μ和已知总体均数μ0的比较。其中已知总体均数一般为标准值、理论值、大量试验的急定值或国家的强制性标准。主要包括两种：方差已知的μ-检验方差未知的t-检验二、显著性检验的应用一）单个样本的检验1、方差已知的u-检验例1、某包装机，额定标准为每袋0.5Kg,正常工作服从正态分布，总体标准差是0.015。现随机抽9袋，检验它的重量分别为：0.497、0.508、0.518、0.524、0.492、0.511、0.513、0.519、0.515。问该机械运转是否正常（取可信度为95%）？二、显著性检验的应用一）单个样本的检验1、方差已知的u-检验例1、解：1）作原假设：H0（与标准无差异）；HA（与标准有差异）

2）利用公式计算u值

3）确定可信度，并查表得出理论临界值（t0.05/t0.01)4）利用小概率事件原理对结果推断：σ/μ=χ-μ0任务二工作步骤1、计算抽样的10个组平均数，并作为一个数据组；4、利用Excel自带函数公式“TTEST”计算原假设的概率“P”值；3、假设两组数据之间无差异；5、根据小概率事件原理对计算的结果进行推断。2、把标准（80分）与10个组的平均值配对设计，形成另一组数据二、显著性检验的应用一）单个样本的检验2、方差未知的t-检验例2、某品牌复合维生素国家规定，每50g的含铁量为2400mg。现随机抽检5袋，铁含量分别是：2372、2409、2395、2399和2411，问这批产品的含铁量是否合格（取可信度为95%）？二、显著性检验的应用二）随机配对样本的检验1、试验对象的自身配对对照组试验设计目标人群合格人群试验前/A处理对照后/B处理随机抽样试验人群二、显著性检验的应用二）随机配对样本的检验1、试验对象的自身配对对照组试验设计例1、在研究儿童接种卡介苗后，儿童对不同结核菌素的反应情况的研究中，随机抽取12名接种卡介苗的儿童，8周后同时接中标准的和新研发的结核菌素(左、右)，然后记录儿童皮肤浸润反应平均直径，以检验两种结核菌素反应的异同。具体数据如下：二、显著性检验的应用二）随机配对样本的检验例1、在研究儿童接种不同卡介苗后，儿童对不同结核菌素的反应情况的研究中，目标对象合格对象试验前/A处理对照后/B处理随机抽样试验对象二、显著性检验的应用二）随机配对样本的检验2、非同试验对象对照组配对试验设计目标对象合格对象试验组对照组随机分配配对对象非处理因素二、显著性检验的应用二）随机配对样本的检验例：某单位研究被霉菌污染的饲料对大白鼠体重的增加有无影响，将其按种系、性别、体重配对为8个对，即2个组，一组吃正常饲料，另一组吃霉菌污染的饲料，一周称取体重如下表。鼠对12345678正常96789871106886688霉变8878826896686866任务三工作步骤1、计算抽样的10个组平均数，并作为一个数据组；4、利用Excel自带函数公式“TTEST”计算原假设的概率“P”值；3、假设两组数据之间无差异；5、根据小概率事件原理对计算的结果进行推断。2、成组试验设计（分别以A、B厂的产品为相互对照）；4、利用Excel自带“FTEST”函数公式计算概率“P”值，判断方差；基础知识三）完全随机试验组设计的样本检验适应于所抽取的样本的非处理因素基本相同，基本设计方案如下：目标对象合格对象试验组对照组随机分配试验对象A处理B处理随