西格玛教材40-23Unit-4分析48卡方检验.ppt
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1、分析(Analyze)阶段,卡方检验(Chi-square-Test),Define,Measure,Analyze,Improve,Control,Step 8-Data 分析,Step 9-Vital Few X的选定,Multi Vari Central limit Hypothesis testing Confidence interval ANOVA,T-test Chi-square Correlation,regression,Step 7-Data 收集,路径位置,目 标,介绍无关性2-检验的基本概念把无关性2-检验和 MAIC 路径联系起来,记住这个例题?,人事部想调查人的年
2、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,未被雇佣,年老,30,45,150,230,数据,年轻,合计,合计,75,380,455,275,180,在此你如何做出判断?,Ho:数据是无关的(没有关联)Ha:数据是相关的(有关联),假设,根据无关性2-检验,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:,如果 P 值 0.05,就推翻 Ho,理论,让我们查看一下我们的例子.假设我们要决定 年龄 和 雇佣实际 相关或不相关,因而我们的假设描述如下.Ho:年龄 和雇佣实际 不相关Ha:年龄 和
3、 雇佣实际 相关,我们必须建立一个观察频率表,把我们的两个变量分成两个等级。年龄:年老&年轻雇佣实际:雇佣&不雇佣然后我们收集数据来进行分析.,被雇佣,未被雇佣,年老,30,45,150,230,年轻,步骤#1,计算列和行的合计,被雇佣,未被雇佣,年老,30,45,150,230,年轻,步骤#2,被雇佣,未被雇佣,年老,年轻,步骤#3,建立一个 观察频率表.也就是说,如果这2个因素真的不相关,这个表会显示出什么?,我们应该怎么做?,步骤#3(继续),建立一个 期望频率表.也就是说,如果这2个因素真的不相关,这个表会显示出什么?,被雇佣,未被雇佣,年老,=29.6,_,_,_,年轻,合计,合计,
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