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（未知某样本集合的标准偏差的时候） 确认一下身高的平均值是不是 70 -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 t... 亲自操作一下，比较结果 精品文档---下载后可任意编辑 对一个平均值的假设检验（已知某样本集合的标准偏差的时候） 关于 Option Menu……（想更改可信度的时候） 亲自操作一下，比较结果 4/15 对一个平均值的假设检验（已知某样本集合的标准偏差的时候） 关于 Graphs Menu……（要在分析同时画图像的时候） 亲自操作一下，比较结果 精品文档---下载后可...
