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128:属性数据假设检验之1P和2P检验
来源:思慧德咨询 作者:何小勇 浏览次数:9204 上传时间:2020/11/16

创新型卓越工程师暨创新型精益六西格玛黑带》系列课程之

128:属性数据假设检验之1P和2P检验

时长:1:32:24

主讲:何小勇博士--20+创新型精益六西格玛培训和咨询经验与实战型中高级人才训练专家

 

创新型卓越工程师分享地址:高级经理黄埔学习

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本视频内容:

DMAIC分析阶段第六部分:属性数据检验

属性数据在工作中大量应用,因此数据分析和检验非常重要!

属性数据检验包括:

一、总体比例检验(1P检验)

二、二个比例检验(2P检验)

三、多比例拟合优度检验

四、泊松检验(1泊松、2泊松和多个泊松)

五、并列表:独立性检验和齐次检验

六、相关程度度量分析

七、几率和优比分析

   根据响应Y和X的数据类型不同,选用不同分析和检验方法,具体参加《数据分析方法选择图表》

 

一、总体比例检验(1P检验)

1、回顾二项分布函数表达式和特点

2、正态近似法Z检验

3、精确二项式检验

1)精确方法的置信区间 (CI)

案例1:美国新冠患者病例死亡比例分析

德克萨斯州COVID-19死亡比例是否低于全美死亡均值

2)、精确方法的检验

   --上侧检验

   --下侧检验

   --双边检验

二、2个总体比例比较(2P检验)

1、2P正态近似Z值检验

案例2:中美新冠患者病例比例

根据世界卫生组织2020年11月10日公布数据,全美国新冠肺炎(COVID-19)患者累计总数是10421956例,死亡人数是:244448例,美国人口(2019年)326766748

我国大陆地区(COVID-19)患者累计总数是86260例,死亡人数是:4634例,中国人口(2019年)1395380000

问中国COVID-19患者比例(P1)是否比美国低(P2)?

双比率检验和置信区间

样本         X           N           样本 p

1        86260      1395380000    0.000062

2      10421956   326766748     0.031894

差值 = p (1) - p (2)

差值估计值:  -0.0318324

差值的 95% 置信上限:  -0.0318164

差值 = 0(与 < 0) 的检验: Z = -3273.93  P 值 = 0.00

结论?

案例3:二家供应商电机可靠性比较

某新能源汽车主机厂有二家电机供应商A和B,都同时随

机抽取30台做可靠性测试,结果A有28台通过,B有25台通过

 

B供应商是否比A供应商可靠性差?如何解释结果?

2、Fisher 精确检验

   超几何分布概率计算

在原假设下,第一个样本 (x1) 中的事件数服从具有如下参数的超几何分布:

总体大小N = n1 + n2

总体中的事件数M = x1 + x2

样本数量 = n1

假设 f( ) 和 F( ) 分别表示这个超几何分布的 概率密度函数PDF 和累计分布函数 CDF。

假设众数表示分布众数。每个备择假设的 p 值如下所示:

H1:p1 < p2    p 值 = F(x1)

H1:p1 > p2   p 值 = 1 – F(x1 –1)

H1:p1 ≠ p2    三种情况计算

 

3、MINITAB双比率检验

 

双比率检验和置信区间

样本   X   N    样本 p

1     28  30  0.933333

2     25  30  0.833333

差值 = p (1) - p (2)

差值估计值:  0.1

差值的 95% 置信下限:  -0.0346743

差值 = 0(与 > 0) 的检验: Z = 1.21  P 值 = 0.114

 

* 注 * 小样本的正态近似可能不精确。

 

Fisher 精确检验: P 值 = 0.212

 

 

 

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