六西格瑪管理之方差分析(ppt 77頁).ppt

1、方差分析,6,Chi-square(卡方分析）,單-X,多個XS,單-Y,Regression（回歸分析）,ANOVAMeansMediansTests（方差分析）,LogisticRegression(邏輯回歸分析）,Chi-square(卡方分析）,MultipleRegression（多元回歸分析）,2,3,4wayANOVAMediansTests（方差分析）,MultipleLogisticRegression(多元回歸分析）,Y-Date,連續(xù),離散,連續(xù),離散,Y-Date,離散,連續(xù),連續(xù),離散,分析指南,P-Vaule0.05元相關(guān)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)兩個母體的Centering不想等,LevensTestHo:2A=2B,是否有任何明顯的變化趨勢或模式，足以證明資料并非來自單一的母體/流程？,資料是否為正態(tài)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,實際問題比較Customer1,Customer2和Customer3所經(jīng)歷的運送時間的數(shù)據(jù)資料,分析Roadmap：3個或更多樣本,+3LevelX的比較,研究Stability（若可行）,研究Shape,研究Spread,Minitab,焦點或問題是?,Descriptive統(tǒng)計與正態(tài)檢驗,SPCChartI-MR,BartlettTest(F-Test)Ho:2A=2B,SmallP-Value(0.5

4、)方差不祥等,LevensTestHo:2A=2B,是否有任何明顯的變化趨勢或模式，足以證明資料并非來自單一的母體/流程？,資料是否為正態(tài)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(假設(shè)每一個被分析的分布有相同的形狀,對很多分布而言,此方法比KruskalWallis的檢驗?zāi)芰Φ?與Moods中位數(shù)檢驗一樣的基本假設(shè),對更多的分布而言更具有檢

5、驗?zāi)芰?，但較難應(yīng)付outliers(分離點，,非正常值,Moods-MedianTest,Minitab,Stat,Nonparameltrics,MoodsMedianTest,Ho:Cust1=Cust2=Cust3,Ha:NotallCustare=,其中sare為母體中位數(shù),Moods-MedianTest,MoodMedianTest,MoodmediantestforDelivery,AP-Value!,我們應(yīng)做何決定?,Minitab,Stat,Nonparameltrics,Kruskal-Wallis,Ho:Cust1=Cust2=Cust3,Ha:NotallCustare

6、=,Wheresarethepopulationmedians,Kruskal-WallisTest,Kruskal-WallisTest,AP-Value!,我們應(yīng)做何決定?,單因子實驗的概念,當輸入變量(因子)有多個樣本時,我們實際上正在執(zhí),行一單因子實驗,通常我們想確認,因子的不同水平之間是否存在差異,-范例:評估三家供應(yīng)商的相同材料,-范例:對5個不同的焊接工,評估他們是否一致,我們開始討論第一個實驗,讓我們來看一看,單因子實驗的概念,考慮某個實例：一產(chǎn)品開發(fā)工程師，欲調(diào)查目前的5種,焊接設(shè)定對電阻式焊接系統(tǒng)的焊接強度的影響,她準備調(diào)查的范圍介于15-19Amps之間,-她將觀察此輸入

7、變量（Factor）的5個levels：15A，16A，,17A，18A及19A,-對每一levels測試5個樣本,輸出：WeldStrength,輸入：Current,此為單因子實驗的范例：,X=Currentwith5levels,范例Continued,下列設(shè)計矩陣,練習(xí)：開啟ANOVA.MPJ中的WeldStrength工作表，并執(zhí)行dotplot來比較每一level的weldstrengths,Current,WeldStrength,資料分析練習(xí),使用ANOVA.MPJ中的WeldStrength工作表，分析,weldingexample資料,依循roadmap摟分析并和鄰桌商討,

8、準備好在15分鐘內(nèi)，回答有關(guān)您的方法和結(jié)論的問題,BB的提示,在某些合適情形下，屬性資料利用此工具也能達成良好,成效。請先試用,總結(jié),簡介One-wayANOVA基本統(tǒng)計模式,確認One-wayANOVA的統(tǒng)計假定,學(xué)習(xí)不同的探索性分析與圖解的技巧,學(xué)習(xí)如何執(zhí)行F-test（假設(shè)試驗）,研究方差比較的統(tǒng)計性檢驗,卡方分析,6,Chi-square(卡方分析）,單-X,多個XS,單-Y,Regression（回歸分析）,ANOVAMeansMediansTests（方差分析）,LogisticRegression(邏輯回歸分析）,Chi-square(卡方分析）,MultipleRegressi

9、on（多元回歸分析）,2,3,4wayANOVAMediansTests（方差分析）,MultipleLogisticRegression(多元回歸分析）,Y-Date,連續(xù),離散,連續(xù),離散,Y-Date,離散,連續(xù),連續(xù),離散,分析指南,P-Vaule0.05元相關(guān)性0.05有很大相關(guān)性,目的,介紹卡方分析-獨立性檢驗的基本概念,連結(jié)卡方分析獨立性檢驗與MAIC,roadmap,分析Roadmap,X數(shù)據(jù),離散,連續(xù),卡方分析,邏輯回歸分析,方差分析平均值/中位值,回歸分析,離散,連續(xù),Y數(shù)據(jù),離散,連續(xù),X數(shù)據(jù),邏輯回歸分析,邏輯回歸分析,2,3,4方法方差分析/中位值,多變量回歸分析,離散,連續(xù),Y數(shù)據(jù),單一X,多個Xs,單一X,多個Xs,多變量分析(注意:這并不是Multi-VariStudies),分析Roadmap,單一Xvs.單一Y,X數(shù)據(jù),離散,連續(xù),卡方分析,邏輯回歸分析,方差分析平均值/中位值,回歸分析,離散,連續(xù),Y數(shù)據(jù),資料,受雇,不受雇,合計,Old,Young,合計,30,150,180,45,230,275,75,380,455,在此，你將如何作決策？,假設(shè),在卡方分析獨立性檢驗中，統(tǒng)計學(xué)家對大多數(shù)的變量,皆假設(shè)為獨立的，因此：,Ho：資料相互獨立（不相關(guān)）,Ha：資料相互不獨立（相關(guān)