Minitab中功效和样本量

时间：2019-07-30

Minitab中功效和样本量

收集数据就像品红酒-----你需要适量。对于红酒来说，太少就不能精确的品出酒香，太大就淹没了味觉。我们无法

告诉你在品尝红酒的时候需要多少，但是对于收集数据来说，Minitab统计分析软件中功效和样本量可以告诉我们需

要收集多少样本来保证分析结果。

为了基于统计分析得到充分的结果，你需要确保你可以相信你的输出结果，我们可以通过统计工具来测量—功效，

你的分析可以识别显着差异或效应当一个真实存在的。你所需要的统计中的功效基于你的目标和来源，检查临界部

件，比如，需要更高确定度分析DVD播放器。

你可以利用Minitab中功效和样本量工具来确保你收集足够大的样本来支持分析结果，这样就避免了收集过多样本导

如果你输入了任意两个属性值，Minitab将计算出*三个值，例如，如果你设定了较小差值和功效，Minitab将分析需

要识别出在给定功效下识别出改差异的较小样本量

预测和回顾功效和样本量

在收集数据前计算统计功效来保证利用假设检验探测显着效应性叫“预测”研究。例如：假设你公司生产谷物，你需

要决定装袋过程能否满足要求，你需要保证平均装袋重量和目标重量365g之间的差异不**过2.5g.使用标准差4，

58g和功效为85%，需要抽取多少袋来分析？样本越多，你将有越大机会探测他们差异如果存在的话，但是如果检

测太多样本，你将需要多花更长的时间和更多的成本。

利用Minitab功效和样本量中单样本T检验，可以计算出在85%的功效下识别2.5g的差异只需要抽取33袋就可以了。

你也可以利用Minitab来了解已经被分析出的检验功效，这叫做“回顾”，比如，一家部件生产商比较用两种不同工艺

钢材生产出部件重量之间的差异，检验的结果是在0.05的风险水平下没有显着差异，利用Minitab，该制造商可以推

测该检验功效是基于样本、他们需要探测的较小差异和标准差（如果它们能作为分析的结果）来决定的。如果测探

这些差异的功效太低，他们需要通过抽取更多样本来增加功效和重新设计工艺来修改试验，然而，如果功效很高，

他们就可以声称两种工艺之间没有显着差异，*收集更多样本。

致的资源的浪费。你可以通过功效来分析在当前的抽样下风险的大小。

理解功效和样本量

Minitab功效和样本量工具帮助你平衡为了回答：你需要多少数据，这类迷惑性的问题时抽取样本所需的成本。

如果需要评估一个供应商纸张的平均厚度和另一个供应商之间有没有差异的时候需要收集多少样本？

需要收集多少样本来能推测在95%的置信度下支持该候选人的比率在3%以内是真实的？

你可以相信T检验的结果：两个学区的平均测试分数之间没有显着差异吗？

如果你希望至少有85%的机会探测出该因子对你的生产流程是否存在显着影响，试验需要复制几次？

所以，你需要收集足够的数据来确保有充分的功效来得出合理的结论

使用Minitab来决定功效和样本量

Minitab为一些统计检验提供一些工具来评估样本和功效

用于估计的样本数量

单样本Z

单/双样本T

配对T

单/双比率

单/双泊松率

单/双方差

单因子方差分析

水平因子设计

Plackett-Burman设计

一般全因子设计

Minitab功效和样本量功能允许你检查两个不同测试属性如何影响另一方，比如：利用双样本T检验，你可以：

样本量----每组样本观测值数量

差值（效应）----需要探测到一个抽样总体的均值和另一个之间差异的较小差异

功效---当真实存在时探测出有显着差异的概率

词条
词条说明
应用良好工具实现持续改善 -----暨Minitab 17新品发布会隆重
2014年3月12日，*质量改善和统计分析领域的Minitab软件较新版本---Minitab®17在中国正式发布！上海泰珂玛信息技术有限公司在上海龙之梦万丽酒店举行了隆重的发布会。此次发布会邀请了各行各业质量领域的*以及六西格玛顾问公司的咨询师来参加，大家对Minitab17充满期待。Minitab亚太区市场总监Pat Sheenhan代表美国Minitab公司致开幕词，并对中国地区用户对
为何需要正态分布和方差齐性的检验？
很多时候，我们都需要使用从单一样本中获取的样本信息利用统计推断的方法来估计总体的参数信息，这是一种非常有用的统计方法，但在执行相关推断之前，我们需要验证一些假定，任何一条假定若是不能满足，则得到的统计结论就是无效的。通常数据的分析假设为：随机数据，独立的，正态分布，等方差，稳定，当然，测量系统的精确性和准确性也是要满足测量要求的。什么是正态分布假定？在再进行统计分析之前，需要识别出数据
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非线性回归与非线性回归
非线性回归是指使用方程来描述连续型响应变量之间的非线性关系以及使用一个或多个预测变量来预测新观测值的方法。当你不能用线性参数模型充分反映二者的关系时，你可以使用非线性回归来取代偏较小二乘法。当模型中的每个因变量都是可变的而且有且只有一个变量会影响因变量取值时, 参数关系才是线性关系。关于您*的希望使用的函数使用Minitab进行非线性回归时，您必须*希望使用的函数。您对函数的选择往往取决于关