6 sigma3(ppt 87)

s,6,*,单元3:分析(Analysis),3-,1,Graph 分析,3-,2,假设检验(计量型),3-,3,假设检验(计数型),跟实际问题相结合,明确产生结果,将预想产生的结果与试验方案结合 Focusing,按预想产生的结果制定数据收集方案,Graph分析,想知道什么?,利用收集的数据，运用,(,实际,),Graph,来分析,怎么做呢?,Graph,分析结果，确认是否得到所需要的结果后，决定有无追加研讨事项。,实际,Graph,分析结果，改善可能的部门。采取一次性改善措施。,对 Graph 分析结果相应采取措施,点击,OK,Graph分析,运用Histogram,(直方图),Graph分析的 Minitab运用,在空调生产线上,Compressor（,压缩机）组装时间对暴露在湿气的时间很重,要，因此对,3,个生产线的,3,名作业者，调查了,3,组组装作业时间的数据。,:training/s2/asmbtime.mtw,Graph Histogram,键入变量,Graph分析,运用 Plot,Graph Plot,键入变量,点击,OK,.对Graph(图表)研讨后，能掌握什么样的情报?,Graph分析,运用,Box Plot,Graph Box Plot,键入变量,点击,OK,总个数的,50%,在中央的,Box,内,Box Plot,的,Box,内的线表示,Median(,中央值,),Box Plot,的,Box,内的点表示平均值,中国最大的资料库下载,Graph分析,运用,Matrix Plot,Graph Matrix Plot,键入变量,点击,OK,假设检验(Hypothesis Test)计量值,什么是假设检验?,指想知道的内容用假设来设定，对假设的成立与否用样本数据得到的情报,为基础进行统计分析后做出决定。,运用假设检验(事例),新产品,Flatron,Monitor,产品显著降低了眼睛的疲劳,LG Digital TV,比竞争社的,Digital TV,画质更优秀,6,品质改善,Tool,比原有品质改善活动使用的改善,Tool,效果更卓越,019,PCS,比它社手机通话音质更清晰,假设检验的用语理解,原假设(Null Hypothesis:Ho):作为检验对象的假设,如果接受原假设的话，表示“什么也不能确信（or证明）。,假定为“始终一样。,对立假设(Alternative Hypothesis:H1):按确实的根据来证明的假设,平常我们更关心对立假设，也希望对立假设能得到证明。,H0拒绝后接受的假设（即否认原假设的假设）,第一种错误(Type I Error:):指一些现象是“真，但错误的判断,(弃真)为“假，犯这种错误的概率,第二种错误(Type II Error:):指一些现象是“假，但错误的判断,(存伪)为“真，犯这种错误的概率,检验统计值(Test Statistic):为了决定接受或是拒绝Ho,而通过样本,的计算得到的值。,显著性水平(Significance Level):象一般使用的=0.05(or0.01,0.10)一样,H0是真的时拒绝的概率,H,0,=真,H,1,=假,第一种错误,(),第,二种错误,(),H,0,:真,H,1,=假,正确的决定,事 实,采,纳,假设检验(Hypothesis Test)计量值,正确的决定,假设设定方法,以原假设,母体和,Sample(,样本,),是一样的,来假定,Ho:,1,=,2,Ho:,1,=,2,=,3,=,n,Ho:,1,=,2,Ho:,1,=,2,=,3,=,n,对立假设,母体和样本不同的,则为,两侧检验时,H,1,:,1,2,偏侧检验时,H,1,:,1,2,H,1,:,1,2,两侧检验时,H,1,:,1,2,偏侧检验时,H,1,:,1,2,H,1,:,1,2,假设检验的形态,计量型数据:使用 Z,T-test 统计量,实行平均值检验的必须检验分散的同质性(F-test),F-test是比较 2个以上的母体的散布,计数型数据:使用2(Chi-Square)统计量,次数、频度等,假设检验(Hypothesis Test)计量值,假设检验时样本大小和特征,样本的大小取多少好呢?,如果样本数小，很难表示母体的特征，可能导致检验结果的错误，,相反,样本数大的时候，实际操作中时间/费用方面难以适用，,因此,样本数的大小最好从各方面都考虑后再作出恰当的决定。,什么样的样本特征好呢?,样本是从母体中无序抽取的，是统计的根本概念。,实际中抽取的样本不能代表母体的特征时,会发生检验结果错误。,因此,最好是尽可能在大范围内均匀抽取样本。,假设检验的实行顺序,设定原假设、对立假设,(,Ho,H,1,),确定显著性水平,(,=0.10,0.05,0.01),选择检验统计量,(,Z,T,Chi-square,统计量等,),求接受或拒绝域,从数据上判定显著性，解释结果,P(Probability),概率值,则接受对立假设,(,H,1,),P(Probability),概率值,则接受原假设,(,Ho),把统计的解释结果用于实际问题,假设检验(Hypothesis Test)计量值,假设检验(Hypothesis Test)计量型,假设检验结果的判定方法,统计学的判定方法,数据计算值结果小于拒绝值时:接受原假设(Ho),数据计算结果值大于拒绝值时:拒绝原假设(Ho),“0值在信赖区间内时:接受原假设(Ho),“0值在信赖区间外时:拒绝原假设(Ho),Minitab的判定方法,P-Value 值大于时:接受原假设(Ho),P-Value 值小于时:拒绝原假设(Ho),接受域,拒绝域,拒绝值,显著水平,(),原假设(Ho):拒绝,对立假设(H1):接受,原假设(Ho):接受,对立假设(H1):拒绝,接受原假设,(,Ho),意味着应注意从数据得到的结果值来看什么也不能确信,洗衣机下部 Transmission Housing有 10 CTQ.10个 CTQ是8个,Fixture Brake的高度&离合器.在这里先查看8个不同的 Fixture间有无,高度尺寸公差,如果 Fixture间有高度公差的话，用“X因素来判断后,调查原因并改善。,:training/s2/Lth.mtw,Graph Box Plot,键入变量,假设检验(Hypothesis Test)计量值,假设检验的 Minitab 运用,点击,OK,Fixture 3,5,具有不同的,平均值,Fixture 2,比其他的散,布小,Stat ANOVA Homogeneity of Variance,键入变量,点击,OK,Graph 研讨后能把握什么样的情报?,假设检验(Hypothesis Test)计量型,假设检验的 Minitab 运用(1个母体的情况下),数据是正态,分布时,数据是非正态,分布时,Stat Basic,Stactictics,1-Sample t,Target值 key in,点击,OK(session,窗),Boxplot Click,T-Test of the Mean,Test of mu=5.39500 vs mu not=5.39500,Variable N Mean StDev SE Mean T,P,fix 1 10 5.38990 0.00110 0.00035 -14.66,0.0000,P-Value小于 0.05,因此拒绝 Ho,假设检验(Hypothesis Test)计量型,假设检验的 Minitab 运用(1个母体的情况下),点击,OK(Graph),假设检验(Hypothesis Test)计量型,从,Sample,得到的结果和,Target,值的检验结果之间有差异,即,可判断为,Sample,和,Target,值有公差,(,Ho:,拒绝,H,1,:,接受,),因此,可判断为统计的,Fixture 1,高度尺寸和,Target Mean,间彼此有差异,假设检验的 Minitab 运用(1个母体的情况下),Two Sample T-Test and Confidence Interval,Two sample T for fix 1 vs fix 3,N Mean StDev SE Mean,fix 1 10 5.38990 0.00110 0.00035,fix 3 10 5.39470 0.00116 0.00037,95%CI for mu fix 1-mu fix 3:(-0.00586,-0.00374),T-Test mu fix 1=mu fix 3(vs not=):T=-9.50,P=0.0000,DF=18,Both use Pooled StDev=0.00113,Stat Basic,Stactictics,2-Sample t,点击,OK(session,窗),假设检验(Hypothesis Test)计量型,选择,Boxplot,P-Value小于 0.05,因此拒绝Ho,2个母体的假设检验时分散要统一,因此选择Assume equalvariance,假设检验的 Minitab 运用(2个母体的情况下),点击,OK(Graph),Fixture 1,和,Fixture 3,的检验结果,两个母体的平均值在统计上有差异,假设检验(Hypothesis Test)计量型,假设验证的 Minitab 运用(2个母体的情况下),2,(Chi-square),适合度检验(Goodness of fit test),什么是适合度?:试验or观测得到的结果跟理论一致的程度,什么是适合度检验?:检验观测值有什么样的理论分布,假设设定,Ho:P1=P2=Pn,H1:P1 P2 Pn,例)硬币的正面出现的概率 50%和实际观测的概率比较,分割表(Contingency Table),什么是分割表?:因两个变数分割后得到表,什么是独立性检验?:使用于检验分类的变量之间的关系是独立还是附属,即变量之间有相关性(附属关系),或者无相关性,(独立关系)称独立性检验.,设定假设,Ho:独立(分类的变数之间无相关性),H1:附属(分类的变数之间有相关性),期望值(E),观测值(O),2统计量,期望值(Expected Frequency):对一些现象的结果期望的值,观测值(Observed Frequency):对一些现象的结果实际观测的值,2统计量是,2,=,E,(O E),2,假设检验(Hypothesis Test)计数型,用3个月把 Monitor产品不良类型按不同的交接班整理后,调查各交接班,有(附属的)无(独立的)产品不良类型的特性后,进行改善活动，检出了,N=309个Monitor不良.按4种不良类型来整理。,利用2(Chi-square)验证,原假设(Ho):不良类型和交接班之间彼此是否无关联(独立因素),对立假设(H1):不良类型和交接班之间彼此是否有关联(附属因素),:training/s2/Chi-square.mtw,不良类型 A:碰伤,B:泄漏,C:开关不良,D:粘贴不良,设定假设,原假设(Ho):不良类型和交接班之间彼此无关联(独立),对立假设(H1):不良类型和交接班之间彼此有关联(附属),交接班,A B C D,1,2,3,15 21 45 13,26 31 34 5,33 17 49 20,假设检验(Hypothesis Test)计数型,2,(Chi-square)统计量,Stat Tables Chi-square Test,点击,OK,假设检验的 Minitab 运用,P-Value小于 0.05因此拒绝 Ho.,即从统计上可解释为不同交接班,的不良类型彼此相关,交接班1的不良类型A的,期望值即 Chi-square值,E=(9474)/309=22.51,Chi-square=,(15-22.51)/22.51=2.506,:期望值,:期望值,:期望值,假设检验(Hypothesis Test)计数型,Chi-Sq