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spc統計分析方法介紹(編輯修改稿)

2025-10-24 22:14 本頁面

　

【文章內容簡介】 .96 25.96 12.08 3 26 15 7 48 25.46 15.38 7.16 Total 96 58 27 181 ChiSq = 0.212 + 0.426 + 0.008 +0.204 + 0.357 + 0.001 + 0.012 + 0.009 + 0.004 = 1.232 DF = 4, PValue = 0.873,Chisquare Test 檢驗結果,P0.05, 缺陷嚴重度與速度沒有相關關系。,假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,假設檢驗,假設檢驗判別力當檢驗對象與原假設不同時，檢驗方法進行正確判別的能力，又稱功效(power) , 計算為 1β 。例：對兩個不同的總體，其樣本平均值的分布,N(μ,σ2/n),N(μ’,σ2/n),拒絕域 (α風險),接受域 (β風險),t,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,與假設檢驗判別力（功效）相關的因素：樣本大小可接受的差異假設檢驗判別力, 樣本大小, 檢出差異相互關系及計算三者中任何兩個可確定另外一個樣本多，允許差異大時，判別力高例,假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,計算對應檢驗的功效,MINITAB 應用,假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,MINITAB 應用(Two sample ttest),1, 先確定標準差,2, sample size, power, difference,可以根據其中任意二個確定另外一個。,假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,Power and Sample Size 2Sample t Test Testing mean 1 = mean 2 (versus not =) Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference Alpha = 0.05 Sigma = 1 Sample Difference Size Power 0.5 30 0.4779,MINITAB 應用(Power value in two sample ttest),假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,MINITAB 應用(Sample size in two sample ttest),Power and Sample Size 2Sample t Test Testing mean 1 = mean 2 (versus not =) Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference Alpha = 0.05 Sigma = 1 Sample Target Actual Difference Size Power Power 0.5 86 0.9000 0.9032,假設檢驗,8, 勢 (power), 樣本大小，差異計算,MINITAB 應用(Difference in two sample ttest),Power and Sample Size 2Sample t Test Testing mean 1 = mean 2 (versus not =) Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference Alpha = 0.05 Sigma = 1 Sample Size Power Difference 30 0.9000 0.8512,假設檢驗,ANOVA,1，實例Swage ball size optimize evaluation 2，原理 3，ANOVA in MINITAB,ANOVA,1，實例介紹,例Swage ball size optimize evaluation 響應變量(Response): gramload 因子/水平(Factor/level): 1, swage ball size(79/80/81mil, 79/80.5/81.5mil, 79/81/82mil, 79/81.5mil) 2, Heads（HD2, HD3) 試驗次數:

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