1 假设检验(hy pothesis testing) 方法演变：t 检验、z 检验、F 检验、卡方检验，方差分析( ANOVA) ➢ 概述 假设检验是分析数据的一种方法。回答此类问题：“随机发生的事件的概率是多少?”另一方面的问题是：“我们从数据中发现的结果是真的吗？”当问题是有关大的总体而只能得到总体的一个样本时用假设检验。这种方法被用来回答在质量改进中一系列重要的问题，如“我们在过程中所做的改变对产出创造了有意义的差别吗？”或”顾客对场地A 的满意度是不是比其他场地高？” 最常用的检验是：z 检验、t 检验、F 检验、卡方（χ2）检验和方差分析。这些检验和其他的检验都是基于均值、方差、比例及其他统计量所形成的具有常见模式的频率分布。最有名的分布就是正态分布，它是：检验的基础。t 检验、F 检验和卡方(χ2)检验是基于 t 分布、F 分布和卡方分布。 ➢ 适用场合 ·想知道一组或更多组数据的平均值、比例、方差或其他特征时； ·当结论是基于更大总体中所取得的样本时。 例如： ·想确定一个过程的均值或方差有否改变； ·想确定很多数据集的均值或方差是否不同： ·想确定两组不同的数据集的比例是否不同； ·想确定真正的比例、均值或方差是否和一个定值相等（或大于或小于）。 ➢ 实施步骤 假设检验的步骤由三部分组成：理解要解决的问题并安排检验（以下步骤 1～3）；数字计算通常由计算机完成（步骤 4 和步骤 5）；应用数值结果到实际问题中（步骤 6）。虽然计算机能处理数字，但理解假没检验隐含的观念对第 1 部分和第 3 部分至关重要。 如果第一次接触假设检验，那么从看“注意事项”中的术语和定义开始。这些定义解释了假设检验的慨念，然后再回来看这个步骤。 本书不可能详细地涉及假设检验。这个步骤是个综述和快速参考。要得到更多的信息，查阅统计学参考书或请教统计学家。 1 确定要从数据中获得的结论。选择适当的检验方法。用哪种检验取决于检验的目的和数据的种类。可以用表 5.7 和表 5.8 概括的常用的假设检验，或者请教统计学家以得到帮助。 2 建立零假设和备择假设。确定问题是属于双尾检验、左尾检验还是右尾检验。 3 选择显著性水平。。 4 计算检验统计量，可借助计算机软件。 5 用统计分布的统计表或计算机程序等来确定检验统计量的 P 值。对于 z 检验可用表 A.1正态曲线以下的曲线。 6 把 P 值与左尾或右尾检验的α或者双尾检验的α／2 作比较，如...
