精品文档---下载后可任意编辑 以收集到的数据为根据，对要确认的事实进行推断的方法以及 找出作为推断基准的 p-Value 的方法
000 营业部的 IQC 小组每天都要检查合作公司的产品质量
IQC 小组根据产品有没有达到规定的质量要求，推断它是合格品还是不合格品
即 IQC 小组必须对以下两个事实中的一个做出推断
-产品的质量符合要求（是合格品） -产品质量不符合要求（是不合格品）还没有确认的两个事实称为假设，分别用 0 假设和对立假设表示
（肯定的假设是 0 假设，否定 0 假设的是对立假设）这种情况下，假如根据常理，应在合作公司交上来的部件中抽样本，并将其与预定的规格进行比较
规格和样本的差异大，则为对立假设；差异小，则为 0 假设
对这些数据进行整理…… 换句话说，以样本为根据对 0 假设的概率进行计算，假如概率大则设定为0 假设，概率小则设定为对立假设，这样的一系列推断方法称为假设检验
0假设的概率称为 p-Value
求出 p-Value 之后需要一个基准来推断它的大小
这个基准称为显著性水平，一般会选择 1%、5%、10%中的一个
（通常使用 5%）
显著性水平的选择跟分析者对 0 假设的确信程度有关
假如对 0 假设很确信，为了尽量使 0 假设正确，应选择较低的显著性水平
对 0 假设不是很确信的时候，为提高对立假设的正确率，应该选择较高的显著性水平
1/15 对一个平均值的假设检验（已知某样本集合的标准误差率的时候） 确认一下身高的平均值是否为 70
（已知：某样本集合的标准偏差是 12） -0 假设：平均身高是 70 -对立假设：平均身高不是 70 Stat -> Basic Statistics -> 1-Sample Z
精品文档---下载后可任意编辑 亲自操作一下，比较结果 2/15 对一个平均值的假设检验（未
