六西格玛之分析阶段 S8 48 卡方检验 p2330123.pptx
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1、卡方检验卡方检验-0-卡方检验卡方检验(Chi-square-Test)卡方检验卡方检验-1-DefineDefineMeasureMeasureAnalyzeAnalyzeImproveImproveControlControlStep 8-Data 分析分析Step 9-Vital Few X的选定的选定q Multi Variq Central limitq Hypothesis testingq Confidence intervalq ANOVA,T-testq Chi-squareq Correlation,regressionStep 7-Data 收集收集路径位置路径位置卡方检
2、验卡方检验-2-目目 标标l介绍介绍无关性无关性2-检验检验的基本概念的基本概念l把把无关性无关性2-检验检验和和 MAIC 路径联系起来路径联系起来卡方检验卡方检验-3-记住这个例题记住这个例题记住这个例题记住这个例题?人事部想调查人的年龄(年老和年轻)和被雇佣与否之间是否有关联人事部想调查人的年龄(年老和年轻)和被雇佣与否之间是否有关联什么是 Y?_ 数据类型?_什么是 X?_ 数据类型?_你将采用什么类型的工具?_被雇佣被雇佣分立分立分立分立年龄年龄2卡方检验卡方检验-4-被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老3045150230数据数据年轻年轻合计合计合计合计75380455275180
3、在此你如何做出判断在此你如何做出判断?卡方检验卡方检验-5-Ho:数据是无关的数据是无关的(没有关联没有关联)Ha:数据是相关的数据是相关的(有关联有关联)假设假设根据无关性根据无关性2 2-检验检验,统计学家假设在现实生活中绝统计学家假设在现实生活中绝大部分变量之间是无关的,因此大部分变量之间是无关的,因此:如果如果 P P 值值 0.05,0.05,就推翻就推翻 HoHo卡方检验卡方检验-6-理论理论让我们查看一下我们的例子让我们查看一下我们的例子.假设我们要决定假设我们要决定 年龄年龄 和和 雇佣实际雇佣实际 相关或不相关相关或不相关,因而我们的假设描述如下因而我们的假设描述如下.Ho:
4、Ho:年龄年龄 和和雇佣实际雇佣实际 不相关不相关Ha:Ha:年龄年龄 和和 雇佣实际雇佣实际 相关相关卡方检验卡方检验-7-我们必须建立一个我们必须建立一个观察频率表观察频率表,把我们的两个变量分把我们的两个变量分成两个等级。成两个等级。年龄年龄:年老年老&年轻年轻雇佣实际雇佣实际:雇佣雇佣&不雇佣不雇佣然后我们收集数据来进行分析然后我们收集数据来进行分析.被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老3045150230年轻年轻步骤步骤#1#1卡方检验卡方检验-8-计算列计算列和和行的合计行的合计被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老3045150230年轻年轻步骤步骤#2#2合计合计合计合计7538
5、0455275180卡方检验卡方检验-9-被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老年轻年轻步骤步骤#3#3建立一个建立一个 观察频率表观察频率表.也就是说也就是说,如果这如果这2 2个因素真的不相关,个因素真的不相关,这个表会显示出什么这个表会显示出什么?我们应该怎么做我们应该怎么做?卡方检验卡方检验-10-步骤步骤#3#3 (继续)(继续)建立一个建立一个 期望频率表期望频率表.也就是说也就是说,如果这如果这2个因素真的不相关,个因素真的不相关,这个表会显示出什么这个表会显示出什么?被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老=29.6_年轻年轻合计合计合计合计75380455275180单元的期待频率
6、是单元的期待频率是:(列合计)列合计)(行合计行合计)总计总计75 x 180455卡方检验卡方检验-11-步骤步骤#3#3 (继续)(继续)被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老29.6_年轻年轻合计合计合计合计75380455275180如果这两个因素真的不相关,如果这两个因素真的不相关,29.6 正是我们所期望的正是我们所期望的 你做完了这个表格你做完了这个表格!150.3150.345.345.3229.7229.7卡方检验卡方检验-12-步骤步骤#4#4 被雇佣被雇佣未被雇佣未被雇佣年老年老_年轻年轻合计合计合计合计75380455275180从观察值中减去期望值从观察值中减去期望值(
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