六西格玛管理之方差分析(ppt 77页).ppt

1、方差分析,6,Chi-square(卡方分析）,单-X,多个XS,单-Y,Regression（回归分析）,ANOVAMeansMediansTests（方差分析）,LogisticRegression(逻辑回归分析）,Chi-square(卡方分析）,MultipleRegression（多元回归分析）,2,3,4wayANOVAMediansTests（方差分析）,MultipleLogisticRegression(多元回归分析）,Y-Date,连续,离散,连续,离散,Y-Date,离散,连续,连续,离散,分析指南,P-Vaule0.05元相关性25ortransformed)Krusk

2、al-Wallis/MoodsMedian(MedA=MedB=MedC),Kruskal-Wallis/MoodsMedian(MedA=MedB=MedC),SmallP-Value(0.5)方差不相等,SmallP-Value(0.5)两个母体的Centering不想等,LevensTestHo:2A=2B,是否有任何明显的变化趋势或模式，足以证明资料并非来自单一的母体/流程？,资料是否为正态分布？小P-Value（0.05,P0.05,分析Roadmap:3+Samples,3LevelANOVA,Cust1,Cust2,Cust3,25.2969,26.0056,28.4268,26

3、.0578,28.9400,27.5085,24.0700,26.0063,27.5825,24.8199,26.4356,27.4018,25.9851,25.9927,24.9209,实际问题比较Customer1,Customer2和Customer3所经历的运送时间的数据资料,分析Roadmap：3个或更多样本,+3LevelX的比较,研究Stability（若可行）,研究Shape,研究Spread,Minitab,焦点或问题是?,Descriptive统计与正态检验,SPCChartI-MR,BartlettTest(F-Test)Ho:2A=2B,SmallP-Value(0.5

4、)方差不祥等,LevensTestHo:2A=2B,是否有任何明显的变化趋势或模式，足以证明资料并非来自单一的母体/流程？,资料是否为正态分布？小P-Value（25ortransformed)Kruskal-Wallis/MoodsMedian(MedA=MedB=MedC),Kruskal-Wallis/MoodsMedian(MedA=MedB=MedC),SmallP-Value(0.5)方差不相等,SmallP-Value(假设每一个被分析的分布有相同的形状,对很多分布而言,此方法比KruskalWallis的检验能力低,与Moods中位数检验一样的基本假设,对更多的分布而言更具有检

5、验能力，但较难应付outliers(分离点，,非正常值,Moods-MedianTest,Minitab,Stat,Nonparameltrics,MoodsMedianTest,Ho:Cust1=Cust2=Cust3,Ha:NotallCustare=,其中sare为母体中位数,Moods-MedianTest,MoodMedianTest,MoodmediantestforDelivery,AP-Value!,我们应做何决定?,Minitab,Stat,Nonparameltrics,Kruskal-Wallis,Ho:Cust1=Cust2=Cust3,Ha:NotallCustare

6、=,Wheresarethepopulationmedians,Kruskal-WallisTest,Kruskal-WallisTest,AP-Value!,我们应做何决定?,单因子实验的概念,当输入变量(因子)有多个样本时,我们实际上正在执,行一单因子实验,通常我们想确认,因子的不同水平之间是否存在差异,-范例:评估三家供应商的相同材料,-范例:对5个不同的焊接工,评估他们是否一致,我们开始讨论第一个实验,让我们来看一看,单因子实验的概念,考虑某个实例：一产品开发工程师，欲调查目前的5种,焊接设定对电阻式焊接系统的焊接强度的影响,她准备调查的范围介于15-19Amps之间,-她将观察此输入

7、变量（Factor）的5个levels：15A，16A，,17A，18A及19A,-对每一levels测试5个样本,输出：WeldStrength,输入：Current,此为单因子实验的范例：,X=Currentwith5levels,范例Continued,下列设计矩阵,练习：开启ANOVA.MPJ中的WeldStrength工作表，并执行dotplot来比较每一level的weldstrengths,Current,WeldStrength,资料分析练习,使用ANOVA.MPJ中的WeldStrength工作表，分析,weldingexample资料,依循roadmap搂分析并和邻桌商讨,

8、准备好在15分钟内，回答有关您的方法和结论的问题,BB的提示,在某些合适情形下，属性资料利用此工具也能达成良好,成效。请先试用,总结,简介One-wayANOVA基本统计模式,确认One-wayANOVA的统计假定,学习不同的探索性分析与图解的技巧,学习如何执行F-test（假设试验）,研究方差比较的统计性检验,卡方分析,6,Chi-square(卡方分析）,单-X,多个XS,单-Y,Regression（回归分析）,ANOVAMeansMediansTests（方差分析）,LogisticRegression(逻辑回归分析）,Chi-square(卡方分析）,MultipleRegressi

9、on（多元回归分析）,2,3,4wayANOVAMediansTests（方差分析）,MultipleLogisticRegression(多元回归分析）,Y-Date,连续,离散,连续,离散,Y-Date,离散,连续,连续,离散,分析指南,P-Vaule0.05元相关性0.05有很大相关性,目的,介绍卡方分析-独立性检验的基本概念,连结卡方分析独立性检验与MAIC,roadmap,分析Roadmap,X数据,离散,连续,卡方分析,逻辑回归分析,方差分析平均值/中位值,回归分析,离散,连续,Y数据,离散,连续,X数据,逻辑回归分析,逻辑回归分析,2,3,4方法方差分析/中位值,多变量回归分析,离散,连续,Y数据,单一X,多个Xs,单一X,多个Xs,多变量分析(注意:这并不是Multi-VariStudies),分析Roadmap,单一Xvs.单一Y,X数据,离散,连续,卡方分析,逻辑回归分析,方差分析平均值/中位值,回归分析,离散,连续,Y数据,资料,受雇,不受雇,合计,Old,Young,合计,30,150,180,45,230,275,75,380,455,在此，你将如何作决策？,假设,在卡方分析独立性检验中，统计学家对大多数的变量,皆假设为独立的，因此：,Ho：资料相互独立（不相关）,Ha：资料相互不独立（相关