楊東
冰輪環(huán)境技術(shù)股份有限公司 山東煙臺(tái) 264002
區(qū)間估計(jì)是用兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量所決定的隨機(jī)區(qū)間[θ1,θ2]作為參數(shù)θ取值范圍的估計(jì),且這個(gè)估計(jì)有一定的精度,即平均區(qū)間的長度不能太大,太大說明精度不高,又不能太小,太小時(shí)估計(jì)的可信程度難以保證。實(shí)際工作中,通常是采取將可信程度固定在某一需要的水平上,求得精度盡可能高的區(qū)間估計(jì)。
例如:某糖果廠用自動(dòng)包裝機(jī)裝糖,每包重量服從正態(tài)分布,某日開工后隨機(jī)抽查10包的重量(單位:克)如下:494,495,503,506,492,493,498,507,502,490。據(jù)以上數(shù)據(jù)對(duì)該日產(chǎn)糖果的平均每包重量進(jìn)行區(qū)間估計(jì)(置信度為95%)。
首先建立數(shù)據(jù)文件,包含參數(shù)編號(hào)和重量;然后選擇“均值比較”中的“單一樣本T檢驗(yàn)”,處理結(jié)果顯示糖果每包重量區(qū)間估計(jì)為(493.63,502.37),由此可以通過抽樣檢測(cè)的方法來檢查設(shè)備工作是否正常,當(dāng)檢測(cè)到數(shù)據(jù)異常時(shí)可以及時(shí)停車檢修,避免損失擴(kuò)大[1]。
在實(shí)際的生產(chǎn)、檢驗(yàn)過程中,并不是對(duì)全部產(chǎn)品的特性進(jìn)行測(cè)量,而是借助對(duì)所選擇樣本產(chǎn)品特性的測(cè)量,對(duì)樣本所在的整體進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),以確定整批產(chǎn)品的合格與否,從而做出決策。
例如:某商場(chǎng)從一批袋裝食品中隨機(jī)抽取10袋,測(cè)得每袋重量(單位:克)分別為789、780、794、762、802、813、770、785、810、806,假設(shè)重量服從正態(tài)分布,要求在5%的顯著性水平下檢驗(yàn)這批食品平均每袋重量是否為800克。
這是個(gè)總體方差未知小樣本情況下對(duì)正態(tài)總體均值的檢驗(yàn)問題,由于只關(guān)心平均重量是否為800克,所以采用雙側(cè)檢驗(yàn)。H0:μ=800;H1:μ≠800
首先建立數(shù)據(jù)文件,包含參數(shù)編號(hào)和重量;然后選擇“單一樣本T檢驗(yàn)”,在檢驗(yàn)值中輸入800。運(yùn)行結(jié)果顯示:樣本均值為791.10,樣本標(biāo)準(zhǔn)差為17.136,檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量t=-1.642,檢驗(yàn)的p值=0.135,所以在0.05的顯著性水平下不能拒絕這批食品平均重量為800克的假設(shè)。
非參數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)方法是一些在假定總體分布的情況下,盡量從數(shù)據(jù)本身來獲得所需要的總體信息的方法。
例如:甲乙兩個(gè)工人加工零件,測(cè)量了完成產(chǎn)品的加工精度,記錄了加工的誤差值,甲20個(gè)樣本誤差值為0.05、2.51、-0.56、-0.18、0.36、1.76、0.7、-1.53、1.02、1.25、0.12、0.34、0.83、0.87、0.6、2.74、1.18、-0.08、1.43、0.71; 乙 15 個(gè) 樣本誤差值為 1.09、1.12、0.44、-0.09、-0.31、-1.59、-0.3、-0.92、0.93、-0.59、-0.07、-1.06、0.06、-2.04、-0.61。檢驗(yàn)兩個(gè)工人加工零件的誤差是否相同[2]。
這是關(guān)于兩個(gè)樣本的獨(dú)立檢驗(yàn)問題,實(shí)質(zhì)是檢驗(yàn)樣本所代表的兩個(gè)總體的中位數(shù)是否相同,可以用Wilcoxon(Mann-Whitney)秩和檢驗(yàn)。首先建立數(shù)據(jù)文件,包含兩個(gè)參數(shù)工人(甲用1表示,乙用2表示)和誤差。然后利用“兩個(gè)獨(dú)立樣本”檢驗(yàn);選擇測(cè)試類型為Mann-Whitney檢驗(yàn),運(yùn)行后結(jié)果顯示:p-值=0.006,遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于顯著性水平0.05,所以可以拒絕零假設(shè),即兩個(gè)工人生產(chǎn)的零件的誤差不同。
在實(shí)踐過程中,有些變量之間的關(guān)系是非確定性的,無法用一個(gè)精確的數(shù)學(xué)式子表示,相關(guān)關(guān)系中把因變量與自變量不可交換情況的討論,稱為回歸分析。
例如:某工廠生產(chǎn)一種試劑,為了尋找溫度與溶解度之間的相關(guān)關(guān)系,質(zhì)量工作人員測(cè)量了溫度與溶解度的9組數(shù)據(jù)(溫度,溶 解 度):(0,14)、(10,17.5)、(20,21.2)、(30,26.1)、(40,29.2)、(50,33.3)、(60,40)、(70,48)、(80,54)。
步驟:首先建立數(shù)據(jù)文件,包含兩個(gè)參數(shù)溫度和溶解度;然后選擇“回歸分析”中的“線性”,把“溫度”導(dǎo)入自變量,把“溶解度”導(dǎo)入因變量,運(yùn)行后結(jié)果顯示:常數(shù)為11.724,相關(guān)系數(shù)R=0.989,兩變量呈現(xiàn)高度相關(guān)性,可建立一元線性回歸模型:溶解度 =11.724+0.494*(溫度)+ε。
方差分析是根據(jù)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析,鑒別各有關(guān)因子對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響程度的有效方法。
例如:某燈泡廠用甲,乙,丙,丁四種不同配料方案制成燈絲生產(chǎn)四批燈泡,在每批燈泡中抽取若干個(gè)做燈泡壽命試驗(yàn),驗(yàn)證燈絲的不同配料方案對(duì)燈泡壽命有無顯著影響。(α=0.05)
試驗(yàn)數(shù)據(jù)(單位:小時(shí))甲方案為1600、1610、1650、1680、1700、1720、1800; 乙 方 案 為 1580、1640、1640、1700、1750; 丙 方 案 為 1460、1500、1600、1620、1640、1600、1740、1820; 丁 方 案 為 1570、1520、1530、1570、1600、1680。
分析步驟:首先建立數(shù)據(jù)文件,包含參數(shù)方案和壽命:然后選擇“單因變量多因素方差分析”,結(jié)果顯示:配料方案F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為1.782,p-值為0.180。因此配料方案因子不顯著,也就是說不同配料方案對(duì)燈泡使用壽命無顯著影響[3]。
通過上面的案例分析,可以發(fā)現(xiàn)SPSS統(tǒng)計(jì)軟件非常適用于質(zhì)量數(shù)據(jù)的處理和分析,可以大幅度改善質(zhì)量管理的效率和效果,幫助管理者做出最優(yōu)決策,最大限度地提高產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量,從而提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。