1、教育训练讲义课程大纲课程大纲q实验计划法简介实验计划法简介q上届实验计划评审第一名发表上届实验计划评审第一名发表q实验计划法专有名词介绍实验计划法专有名词介绍q一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析课程大纲课程大纲q实验计划法简介实验计划法简介q上届实验计划评审第一名发表上届实验计划评审第一名发表q实验计划法专有名词介绍实验计划法专有名词介绍q一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析DOE(Design Of Experiment)实验计划法实验计划法1920 Fisherq探讨实验进行的方式，以及对实验观测值的解探讨实验进行的方式，以及对实验观测值的解析法，以提高获得情报的效率且使
2、实验成本最析法，以提高获得情报的效率且使实验成本最低的学问。低的学问。q消极目的消极目的以最少的时间与经费，客观的找出问题的真因，以最少的时间与经费，客观的找出问题的真因，并获得最小实验误差的数据，以进行进一步的并获得最小实验误差的数据，以进行进一步的统计分析。统计分析。q积极目的积极目的寻求最稳定质量、最小成本的最佳生产条件。寻求最稳定质量、最小成本的最佳生产条件。何时使用何时使用 DOE?問題類型問題類型T T 型型A A 型型X X 型型造成問題的原因造成問題的原因明確明確明確明確不明確不明確最佳參數條件最佳參數條件明確明確不明確不明確不明確不明確解決工具解決工具 QCQC 七大手法七大
3、手法DOEDOE檢定檢定/推定推定相關迴歸相關迴歸DOEDOEDOE的实验策略实验一 因子筛选实验二 最佳生产条件最佳条件再现性1.1-4个显著因子2.累积变异贡献度达80以上1生产成本低2.产品质量更好（物美价廉）多因子、少水平少因子、多水平将所有要因以鱼骨图方式列出q丰田原则丰田原则:连问五次连问五次Why?q象话原则象话原则:你的鱼骨图你的鱼骨图象话吗象话吗?实验一因子选拔所有要因所有要因可控制变因可控制变因技术性证据强烈技术性证据强烈入选配置因子入选配置因子NGNG淘汰淘汰NGNG控制力筛选控制力筛选技术性筛选技术性筛选以控制力、技术性筛选出要因为何SMT零件翻件人机料法料没架好Fee
4、der供料震动包装不良碰撞架料碰撞其他供料器故障排除时，首颗零件翻面弹片变形马达不同步进料轨道异常弹片过脏Tolerance 过大Feeder保养频率不当弹片厚度不适用料带未置入静电槽弹片不良DOE实验计划课程范例实验计划课程范例By:TP/SMT控制力控制力筛选筛选(是否可控制是否可控制)技技术术性性筛选筛选(工程工程师专业师专业)实验一因子选拔实验一因子选拔q两水平两水平 水平选择为可操控范围内之极大极小值。水平选择为可操控范围内之极大极小值。q多因子直交配置多因子直交配置(田口方法）田口方法）因子选定因子选定4-8个，常用的直交表为个，常用的直交表为L16(2)15 或者或者L8(2)7
5、q多个因子以实验所有可能的影响因子。少水平以减少多个因子以实验所有可能的影响因子。少水平以减少实验的复杂度。实验的复杂度。DoE的实验策略实验一 因子筛选实验二 最佳生产条件最佳条件再现性1.1-4个显著因子2.累积变异贡献度达80以上1生产成本低2.产品质量更好（物美价廉）多因子、少水平少因子、多水平实验二因子设计实验二因子设计q3水平水平 自因子筛选阶段之表现较佳的端点，向操作范自因子筛选阶段之表现较佳的端点，向操作范围内选取水平范围。围内选取水平范围。q少因子设计少因子设计 因子选定因子选定1-4个，常用的个，常用的32-34因子设计，减因子设计，减少人为误判交互作用误差。少人为误判交互
6、作用误差。DoE的实验策略实验一 因子筛选实验二 最佳生产条件最佳条件再现性1.1-4个显著因子2.累积变异贡献度达80以上1生产成本低2.产品质量更好（物美价廉）多因子、少水平少因子、多水平华硕项目改善八大步骤华硕项目改善八大步骤q对的问题比对的答案更重要对的问题比对的答案更重要 彼得杜拉克彼得杜拉克第一第一阶阶段段 第二第二阶阶段段 第三第三阶阶段段 第四第四阶阶段段 第五第五阶阶段段 第六第六阶阶段段 第七第七阶阶段段 第八第八阶阶段段 现现况况数数据据收收集集 目目标标订订定定 特特性性要要因因选选定定 拟拟定定对对策策 对对策策实实施施 效效益益评评估估 标标准准化化问问题题描描述述
7、 改善八大步骤展开改善八大步骤展开-1階段 完成項目 注意事項 計畫時間 一、問題描述一、問題描述 Start=DStart=D 1.問題確認 2.問題型態確認 3.問題處理之立即措施 二、現況數據收集二、現況數據收集 D+7D+7 1.問題發生期間之數據 2.以量化展示現況 三、目標訂定三、目標訂定 1.改善目標 目標必須明確 2.目標以量化展示 四、特性要因選定四、特性要因選定 D+14D+14 1.符合像話原則 2.符合豐田原則(連問五次 why?)3.因子選擇 必須能反映因子影響 4.特性值（反應值選擇）與目標強烈相關 改善計畫書審定改善計畫書審定!經經 QITQIT 審定委員判定是否
8、使用審定委員判定是否使用 DOEDOE 實驗配置實驗配置 D+15D+15 改善八大步骤展开改善八大步骤展开-2階段 完成項目 注意事項 計畫時間 五、擬定對策五、擬定對策 D+D+1616 隨機性考量 固定因子安排考量 1.實驗配置 非隨機之區集因子 2.實驗排程 3.實驗條件提示卡 4.實驗實施 D+D+2828 5.實驗結果分析 6.初步對策（生產條件）D+35D+35 7.再現性實驗完成 進行七次最佳條件重複 D+42D+42 8.預期效益 9.生產條件查檢表 根據實驗結果 對策提報對策提報:包含擬定對策階段之報告與對策實施期間規劃包含擬定對策階段之報告與對策實施期間規劃 D+49D+
9、49 階段 完成項目 注意事項 計畫時間 六六、對對策策實實施施 D D+4 49 9 1.依照實驗結果導入現場實施 擬定暫行SOP 七七、效效益益評評估估 1,效果確認 2.目標確認 八八、標標準準化化 D D+9 90 0 1.將結果正式導入SOP中 改善八大步骤展开改善八大步骤展开-3课程大纲课程大纲q实验计划法简介实验计划法简介q上届实验计划评审第一名发表上届实验计划评审第一名发表q实验计划法专有名词介绍实验计划法专有名词介绍q一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析课程大纲课程大纲q实验计划法简介实验计划法简介q上届实验计划评审第一名发表上届实验计划评审第一名发表q实验计划法专有
10、名词介绍实验计划法专有名词介绍q一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析实验计划专有名词实验计划专有名词-1q因子因子(Factor)-任何输入会在实验中改变的参数。为达任何输入会在实验中改变的参数。为达到实验目的提出的原因或实验的变量称之，如不同的到实验目的提出的原因或实验的变量称之，如不同的机械或反应温度或时间。机械或反应温度或时间。q因子水平因子水平(Levels of a Factor)-在针对各别因子所作实在针对各别因子所作实验中，会被改变的设定数。验中，会被改变的设定数。q处理处理(Treatment)-因子水平的特定组合为处理。如因子水平的特定组合为处理。如因子含、三个水平，
11、因子含、二个水平，则其处因子含、三个水平，因子含、二个水平，则其处理数为。理数为。实验计划专有名词实验计划专有名词-2q主要影响主要影响(Main Effect)-基于各别因子基于各别因子(Factor)而改变而改变的水平的水平(Levels)所得到的回馈反应所得到的回馈反应(Response)的变更。的变更。q交互作用交互作用(Interaction)-当对单一因子当对单一因子(Factor)作其它作其它单一或多个因子单一或多个因子(Factor)各种组合设定，所得主要影响各种组合设定，所得主要影响(Main Effect)不一致或不连贯不一致或不连贯(Consistent)时。时。q交互作
12、用影响交互作用影响(Interaction Effect)-在交互作用时改变在交互作用时改变多因子多因子(Factor)所得到的回馈反应所得到的回馈反应(Response)。课程大纲课程大纲q实验计划法简介实验计划法简介q上届实验计划评审第一名发表上届实验计划评审第一名发表如何有效改善如何有效改善LGA类零件之气孔类零件之气孔(组员组员:程国洲程国洲,温嘉宏温嘉宏,黄钲杰黄钲杰)q实验计划法专有名词介绍实验计划法专有名词介绍q一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析一因子实验与变异数分析q基本统计解说基本统计解说q变异数分析的意义变异数分析的意义 q一因子实验的概念一
13、因子实验的概念 q一因子实验模型实例化简介一因子实验模型实例化简介 q一因子实验模型之变异数分析一因子实验模型之变异数分析q一因子实验变异数分析步骤一因子实验变异数分析步骤 q一因子实验变异数分析实例一因子实验变异数分析实例基本统计解说 平均数q平均值平均值 :计算方式：计算方式：所有数值的总和所有数值的总和除以除以此群资料的总数后此群资料的总数后的值的值 (详详见小学课本第九册见小学课本第九册)物理意义：物理意义：一群数值资料的一群数值资料的重心重心 描述此群数据的一般水平描述此群数据的一般水平注意事项：注意事项：平均数易受离散值的影响平均数易受离散值的影响 平均数无法看出此群数据的平均数无
14、法看出此群数据的离散程度离散程度 平均数接近标准平均数接近标准 =此群数据接近标准？此群数据接近标准？xnxxnii1基本统计解说 变异数谁是神枪手谁是神枪手?qMr.A 分数分数:3200qMr.Ziv 分数分数:5000基本统计解说 母体变异数q母体变异数母体变异数 :计算方式：计算方式：物理意义：物理意义：母体所有的数据与母体中心点比较后的母体所有的数据与母体中心点比较后的离散程度离散程度、差异程差异程度度注意事项：注意事项：变异数开根号变异数开根号 =标准偏差标准偏差NkkXN122)(1与母体平均值的距离与母体平均值的距离将距离平均将距离平均(N=母体总个数母体总个数)2母体平均值母
15、体平均值基本统计解说 样本变异数q样本变异数样本变异数 :计算方式：计算方式：注意事项：注意事项：“n-1n-1”又称为此样本的又称为此样本的自由度自由度 自由度自由度：在严格的数学定义中是指在严格的数学定义中是指构成一个集合所需最少的元素构成一个集合所需最少的元素:A=X+Y+Z|X,Y,Z A=X+Y+Z|X,Y,Z R ,R ,因为没有限制因为没有限制,所以所以d.fd.f=3=3 B=X+Y+Z|X,Y,Z B=X+Y+Z|X,Y,Z R,X+Y+Z=0,R,X+Y+Z=0,有一限制有一限制,所以所以d.fd.f=3-1=2.=3-1=2.这边所提出的自由度可视为使这边所提出的自由度可
16、视为使 统计学家所推导出的理论统计学家所推导出的理论值。值。样本变异数开根号样本变异数开根号 =样本标准偏差样本标准偏差nkkxxns122)(11与样本平均值的距离与样本平均值的距离n=样本总个数样本总个数2s样本平均值样本平均值22EsE变异数分析的意义变异数分析的意义q变异数分析的意义变异数分析的意义 变异数分析是将总变异区分成为因子变异与自然变变异数分析是将总变异区分成为因子变异与自然变异，再根据误差之常态基础，以检定各原因是否在其异，再根据误差之常态基础，以检定各原因是否在其水平间有显著差别之统计方法。水平间有显著差别之统计方法。q变异数分析与实验设计变异数分析与实验设计 自应用上之
17、观点言，变异数分析是为达成实验之目自应用上之观点言，变异数分析是为达成实验之目的而做的统计分析，因此变异数分析之先决条件，必的而做的统计分析，因此变异数分析之先决条件，必须根据实验目的及实验原理取得合理的数据，再者变须根据实验目的及实验原理取得合理的数据，再者变异数分析之结论，未必是实验的最终目的，而只是整异数分析之结论，未必是实验的最终目的，而只是整个实验计划之统计分析过程。个实验计划之统计分析过程。一因子实验的概念一因子实验的概念q一因子实验一因子实验 根据实验目的及实验环境认为影响实验结果根据实验目的及实验环境认为影响实验结果（如收量、成本、不良率等），只要考虑一个（如收量、成本、不良率
18、等），只要考虑一个因子，其余原因影响不大或已控制，此种情形因子，其余原因影响不大或已控制，此种情形便可使用一因子配置（一因素配置、一元配置）便可使用一因子配置（一因素配置、一元配置）q一因子配置之随机化一因子配置之随机化 qF-dis.Table,T-dis.Table,管制图系数表管制图系数表一因子实验模型实例化简介一因子实验模型实例化简介老祖母過生日例及變異數分析模型 ii ijiijY 孫兒編號 教育程度 平頭紅包 立足點紅包 玩牌後金額 1 大專 1 1.2 1.4 2 大專 1 1.2 1.0 3 大專 1 1.2 1.3 4 大專 1 1.2 1.1 5 中學 1 1.0 1.2
19、6 中學 1 1.0 0.8 7 中學 1 1.0 1.1 8 中學 1 1.0 0.9 9 小學 1 0.8 1.0 10 小學 1 0.8 0.6 11 小學 1 0.8 0.7 12 小學 1 0.8 0.9 模型ijiijY中 ：總平均數 i：iA水準之效果 ij：誤差（係為隨機變數）ij Normal(0,2)Yij-=i+ij=(i-)+(Yij-i)故檢定假設為(虛無假設)H0：1=2=3(意為每組的品質特性反應值相同)或 H0：1=2=3 (意為每組因子效益都相等)(對立假設)H1：i不完全相同(意為每組的品質特性反應值不完全相同)一因子实验模型之变异数分析一因子实验模型之变异
20、数分析kinijijyy112.)(=kiiyyni12.)(+kinijiijyy112)(k 為水準數 ni=為第 i 水準之重複數 SST=SSA+SSE (1)SST=miijniYY121).(=2ijY-C.F.(2)C.F.=NYij2)(其中 N=總樣本數(3)SSA=nTi2-C.F.其中 n=A 因子水準數 Ti=第 i 列的和(4)SSE=SST-SSA 一因子实验模型之变异数分析一因子实验模型之变异数分析总变异因子变异+自然变异一因子实验模型之变异数分析一因子实验模型之变异数分析 變因 平方和 自由度 不偏變異數 0 05.0F 教育程度 k-1 SSA/(k-1)EA
21、VVF 0),1(05.0knkFi E 自然變異 SSE kni EiVknSSE/總變因 SST 1in NoiseSignalEAF22 观察值临界值检定F0是否大于F0.05以判定因子是否显著ANOVA Table纯变异量与贡献率纯变异量与贡献率q纯变异量纯变异量q 田口博士提出贡献率的观念，贡献率为各个变因田口博士提出贡献率的观念，贡献率为各个变因（因子）之纯变动对总变动之百分率，其值愈大表示（因子）之纯变动对总变动之百分率，其值愈大表示该变因效果愈为显著。所谓纯变动为因子平方和扣除该变因效果愈为显著。所谓纯变动为因子平方和扣除因子自由度乘上误差不偏变异数后之平方和。如因因子自由度乘
22、上误差不偏变异数后之平方和。如因子有子有k个水平，其纯变动个水平，其纯变动 q贡献率贡献率=EVkSSASSA)1(%SSTSSA一因子实验模型之变异数分析一因子实验模型之变异数分析q(1)时，时，不能认为教育程度有影响。不能认为教育程度有影响。q(2)认为教育程度有显著性之影响。认为教育程度有显著性之影响。经判断之后，如其结论属经判断之后，如其结论属(2)，即表示成立，在对立假设成立，即表示成立，在对立假设成立时，应进一步分析各平均数中哪一平均数为最大（产量、收时，应进一步分析各平均数中哪一平均数为最大（产量、收率等愈大愈佳），或为最小（成本、不良率等愈小愈佳），率等愈大愈佳），或为最小（成
23、本、不良率等愈小愈佳），以求最佳条件（如那一部机器性能为最好）。以求最佳条件（如那一部机器性能为最好）。),1(05.00knkFFi),1(05.00knkFFi一因子实验变异数分析步骤一因子实验变异数分析步骤qStep1.编辑试验顺序表编辑试验顺序表qStep2.收集数据收集数据qStep3.检查数据是否有效，即确认有无离散值检查数据是否有效，即确认有无离散值（outlier）a.先求算各小组之全距先求算各小组之全距 R b.根据样本大小，查管制图系数表得根据样本大小，查管制图系数表得D4 c.求算全距求算全距R上限值上限值 d.若各组全距值皆小于上限值，则可视为有效数据。若各组全距值皆小
24、于上限值，则可视为有效数据。变异数分析的步骤变异数分析的步骤qStep4.求算求算ANOVA分析表之数据分析表之数据a.計算 A 因子之各水準總和 Ti，各組樣本與所有樣本總和。b.計算各平方和，以求算組間變異，組內變異。c.查表求得臨界值（ANOVA 查 F 表之 F（005,r1,r2）及（其中 r1,r2 分別為因子自由度與誤差自由度）d.編輯 ANOVA 變異數分析表 e.求算純變異量與變異貢獻度 f.分析結果 变异数分析的步骤变异数分析的步骤qStep5.求最佳条件值(利用多重比较法)(X-Y)yxMSEnnMSEdft11()(2)其 中 的 意 義 為：Pr L 1-2=1-其
25、中 L 為 顯 著 下 限，U 為 上 限，為 顯 著 水 準。L=(X-Y)-yxMSEnnMSEdft11()(2 U=(X-Y)+yxMSEnnMSEdft11()(2 故 當 -)11()(2yxMSEnnMSEdft(X-Y)11()(2yxMSEnnMSEdft 則 表 示 X 與 Y 之 間 並 沒 有 顯 著 差 異，否 則 有 顯 著 差 異。变异数分析的步骤qStep6.求最佳特性值范围(利用信赖区间法)x-xxMSEnMSEdft)1()(2)1()(2xMSExnMSEdft 一因子实验变异数分析实例Excelq【例】在实验室里，就四种不同的材料测验其强度是否有差异，各
26、材料选用五个试片随机实验结果列于下表，试分析之。R1 R2 R3 R4 R5 A1 12.9 13.3 13.0 13.1 13.2 A2 13.3 13.5 13.0 12.9 13.2 A3 13.8 13.5 13.6 13.2 13.4 A4 13.3 13.7 13.6 13.7 13.2 Step1.编辑试验顺序表【解】Step1 編輯試驗順序表，如下表所示 .試驗順序 R1 R2 R3 R4 R5 A 1(3)(11)(8)(15)(19)A 2(10)(2)(7)(4)(16)A 3(12)(9)(14)(17)(5)A 4(1)(13)(18)(20)(6)Step2.收集数
27、据【解】Step2.收集數據結果如下：表 5.實驗結果 R1 R2 R3 R4 R5 Ai 總和 Ai平均 A1 12.9 13.3 13.0 13.1 13.2 65.5 13.1 A2 13.3 13.5 13.0 12.9 13.2 65.9 13.2 A3 13.8 13.5 13.6 13.2 13.4 67.5 13.5 A4 13.3 13.7 13.6 13.7 13.2 67.5 13.5 全部 266.4 13.3 Step3.检查数据是否有效 即确认有无离散值（outlier)【解】Step3.檢查數據是否有效，即確認有無離散值（outlier）先求算各小組之全距，結果如
28、下表所示 各組全距 水準 A1 A2 A3 A4 平均 全距 0.40 0.60 0.60 0.50 0.53 Average Range=0.53 以 n=5，查管制係數表得 D4=2.11 故全距上限值=4DR=0.53*2.11=1.10 上表中各組全距值皆小於 1.10，故可視為有效數據。Step4.求算ANOVA分析表之数据【解】Step4.求算求算 ANOVA 分析表之數據分析表之數據 R1 R2 R3 R4 R5 Ai 總和 Ai平均 A1 12.9 13.3 13.0 13.1 13.2 65.5 13.1 A2 13.3 13.5 13.0 12.9 13.2 65.9 13
29、.2 A3 13.8 13.5 13.6 13.2 13.4 67.5 13.5 A4 13.3 13.7 13.6 13.7 13.2 67.5 13.5 全部 266.4 13.3 Tot al Sum of Squr e=3549.86 SST=1.41 C.F.=3548.45 SSA=0.66 Fac.A Sum of Squre=3549.11 SSE=0.75 Step4.求算ANOVA分析表之数据【解】總平方和總平方和12.92+13.32+132+13.22=3549.86 C.F.=total2/N=266.42/(4*5)=3548.45 A 因子平方和因子平方和（65.
30、52+65.92+67.52+67.52）/（4*5）=3549.11 故故 SST=miijniYY121).(=2ijY-C.F.=1.41 1.41 SSA=nTi-C.F.=0.66 0.66 SSE=SST-SSA=1.41-0.66=0.75 Step4.求算ANOVA分析表之数据【解】.變異數分析表 變因 平方和 自由度 不偏變異數 F0 F0.05 F0.01 純變異 貢獻度 A 0.66 3 0.22 4.73*4.73*3.24 5.29 0.52 37%Error 0.75 16 0.05 63%Tot al 1.41 19 1.41 100%由上表 7 的結果顯示材料因
31、子（A）的對於試片強度有顯著的影響，並且其材質變異，對於整體變異的貢獻度為 37%顯示其為重要的影響因子。另外，因為其誤差的變異貢獻很大，代表還有重要因子沒有被發現，由此可以知道，在因子選定方面，尤其是因子選定只能有一個時，必須要慎選，否則很可能做了白功 Step5.求最佳条件值(利用多重比较法)【解】Step5.Step5.求最佳條件求最佳條件(利用多重比較法利用多重比較法)由上表查出各材料之強度平均值 1AY13.1 2AY13.2 3AY13.5 4AY13.5 t0.025(16)*)5/15/1(05.0=(2.12)(0.1368)=0.2901 t0.005(16)*)5/15/
32、1(05.0=(2.921)(0.1368)=0.3996 jiyy 1AY 2AY 3AY 4AY 0.40*0.40*0.32*0.32*0 0 3AY 0.40*0.40*0.32*0.32*2AY 0.080.08 Step5.求最佳条件值(利用多重比较法)【解】故只要兩平均數相減之絕對值小於 0.291 就代表在信心水穩 95%沒有差異。由上表可得知我們有 95%信心相信，A3 與 A4 材料所生產的產品強度明顯比 A1與 A2 高。1AY 2AY 3AY=4AY 13.1 13.2 13.5 Step6.求最佳特性值范围(利用信赖区间法)【解】S St te ep p6 6.求求最
33、最佳佳特特性性值值範範圍圍(利利用用信信賴賴區區間間法法)3AY1 13 3.5 5 t t0 0.0 02 25 5(1 16 6)*)5/1(05.0=(2 2.1 12 2)(0 0.0 09 97 7)=0 0.2 20 06 6 故當選用第三種或第四種材料時，我們有95%的信心相信產品強度會在 13.50.206 之間。一因子实例结论一因子实例结论經上面的分析結果：在不同材質中以第三種及第四種材質的產品品質強度最強，平均可以達到 13.5，並且其 95%信心度之推動誤差在 0.206。但在 ANOVA分析階段，我們發現此因子對於整體變異的貢獻度很低(37%)，一般我們會希望因子的變異
34、貢獻度達到 80%以上，才能停止關鍵因子找尋。谢谢大家Q&A假设检定补充说明为什么要做假设检定?qExample.1每年有成千上万种新产品上市，许多公司依据产品上市前的市场调查结果作为产品是否上市的参考依据。假设检定提供验证方法以决定此产品是否上市。qExample.2每年数百种新药品的发明，然而，此药物是否真的有用，还是只是病人的心理作用呢？医学界使用双盲实验以作为验证。假设检定提供验证方法以决定此药物是否真实有效。DoE 与 假设检定q第一阶段多因子少水平的试验后，变异数分析的结果哪些才是显著因子？q第二阶段少因子多水平到底结果是否为显著？q第三阶段再现性的试验中，我们所设定的最佳因子水平
35、是否真的对结果（特性值）有所改善？假设检定的四个基本要素qH0:虚无假设一般的基本状况。为一开始的假设。想要推翻的假设。qH1:对立假设假设检定者想要证明的假设。非一般的状况。q检定统计量(Test Statistic):根据抽取样本所计算出来的统计量q拒绝区域(Rejection Region):当检定统计量超过拒绝区域，则我们有一定的信心水平说明我们拒绝（推翻）了原本的虚无假设反之，没有足够的证据显示，原本的假设是错误的。以及 错误No errorType II error:(消费者风险)Type I Error:(生产者风险)No error真真实实状况状况H0 TrueH0 False
36、H0 TrueH0 False抽抽样检样检定的定的结结果果显著水平 q一般而言，我们通常取 =5%作为“显著水平(significance level)”.=PReject H0 when H0 is true!换言之，我们选择接受 5%的生产者风险当取越大，假设检定越不容易 Reject H0,也就是说。证据必须非常显著，我们才有足够证据推翻虚无假设统计量 Z(标准常态分配)q统计量有很多种，我们以最简单的统计量:Z 为例，说明假设检定的过程与方法。/xzn欲欲检检定的母体平均数定的母体平均数样样本平均数本平均数标标准偏差准偏差样样本大小本大小拒绝区域:以Z统计量、双尾检定为例qNon-directional,two-tail testqH0:pop parameter valueqH1:pop parameter value+Z-Z显显著水平著水平=PReject H0 when H0 is true!Back
