六西格瑪統計工具介紹(PPT 143頁)

六西格瑪統計工具介紹（二）
課程大綱
統計基礎-數據類型
目錄
假設檢驗相關基礎概念
估計的概念
置信區間
假設檢驗
假設檢驗 - 單樣本T檢驗
“單樣本t檢驗”解決什麼問題？
按照以下步驟完成
選取適合方法計算P值——詳細過程
分析路線圖 – 單樣本T
步驟1: 檢驗穩定性
步驟2: 檢驗正態性
步驟 3: 檢驗均值
結論的陳述
延伸…
假設檢驗 - 雙樣本t檢驗
“雙樣本t檢驗”解決什麼問題？
樣本量
不同工具的樣本量
處理數據
堆疊數據——為下一步進行數據格式轉換
步驟3: 等方差檢驗
步驟4：均值檢驗
步驟4：均值檢驗
假設檢驗 – 多樣本比較
方差分析 ANOVA
“方差分析（ANOVA）”解決什麼問題？
步驟1 & 2 ——不再重複
堆疊數據
ANOVA: 我們了解到什麼?
假設檢驗 - 非正態（非參數檢驗）
Mann-Whitney 檢驗
研究穩定性
研究正態性
研究等方差性
Wilcoxon/Kruskal Wallis檢驗
中位數檢驗
總結
比例數據檢驗
單比例檢驗
單比例檢驗步驟
卡方分析
檢驗相互關係：卡方檢驗
卡方檢驗解決的典型實際問題
舉例
卡方統計
期望頻率的計算
卡方計算
比較計算的卡方和臨界值
P值
JMP輸出
卡方檢驗注釋
範例: 貸款審批通過率
星期五是否不尋常？
其他幾天呢?
還有哪些情況我能使用卡方檢驗?
實際意義
相關性分析與簡單線性回歸
相關性
相關性：它對我們意味著什麼？
相關性與回歸分析
何時使用相關性和回歸分析
相關
相關係數：R
散點圖-圖形展示關係
R 應該多大：如果你真想知道的話 …
相關係數
範例: JMP 相關性
JMP 範例 – 相關性
JMP 範例 – 輸出
R = 0
相關分析的常見錯誤
錯誤 1：數據覆蓋範圍過窄
錯誤 2：外推法
錯誤 3：因果歸屬
錯誤 4：曲解數據
錯誤 5：過多的集中於R
回歸
回歸分析
回歸與相關
一般線性回歸
最小平方的方法
測定係數-- R2定義
回歸分析 – 圖形法
回歸 – 擬合直線圖
回歸分析 - JMP輸出
回歸分析 - R2
回歸分析的缺陷
異常值的影響
“X” 值的影響
範例：擬合直線圖比較
“胡亂”的相互關係或錯誤的結論
回歸分析的最終檢驗
提示
..............................