京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
SPSS统计软件:帮你试验和检验
在质量管理中,正交试验和参数检验是质量管理者经常运用的两种方法。其中,正交试验一方面用于在产品设计阶段选择最优的设计参数配合,尽量降低成本;另一方面用于在生产过程中采用最优的工艺方案,以能达到优质、高产、低耗的目的。参数检验则在进货检验、产品验定、工艺检查等过程中借用所选样本的产品的特性对其所在整体进行假设检验,以确定整体的情况。
然而,随着工艺的发展和产品复杂程度的提高,正交试验中的指标和因素也必将随着增加,计算过程也必将变得更加繁杂。而假设检验的计算分析过程必然是复杂的。因此,有必要利用计算机软件进行这两方面的工作,以便更好地完成企业质量管理工作。质量管理的设计实验
本文用一个实例介绍SPSS统计软件对正交实验设计的数据分析过程。
某轴承厂生产的轴承内套圈硬度不均匀,热处理淬火QC小组决定通过正交实验来优选淬火工艺参数,提高内套圈硬度均匀的合格率。经过分析,确定“淬火加热温度”、“淬火加热保温时间”、“回火加热温度”和“回火保温时间”为造成硬度不均匀的主要原因。根据以往经验,对4个因素各取3个水平:淬火加热温度分别为:835、845、855摄氏度;淬火加热保温时间分别为:20、15、10分钟;回火温度为:160、170、180摄氏度;回火保温时间为:2、2.5、3小时。
第一步,建立SPSS的数据集文件。
第二步,分析过程如下:
①单击Analyze菜单,选择GeneralLinearModels项。从中打开多因子方差分析“Univari?鄄ate”对话框,将变量“合格率”选入“DependentVariable”框,将其他变量选入“FixedFactor(s)”。
②点击“Options…”按钮,打开“Univariate:Options”对话框,将4个变量分别依次选入“Displaymeansfor”框内,点击“continue”。
③点击“Model…”按钮,打开“Univariate:Model”对话框,选择“custom”,将4个变量分别依次选入“Model”框内,点击“continue”。
④点击“OK”,统计分析结果如表1、表2所示。由表1的“Estimated MarginalMeans”单因素统计量表中“TypeIII Sumofsquares”列的数据可以看出:淬火加热温度是最重要的因素,其次依次分别是回火保温、淬火保温和回火温度;通过对表2各分表中的“Mean”列的数据比较,可知我们应该选择每个因素的最佳水平分别为:淬火加热温度选择水平3,即855摄氏度;回火保温时间选择水平1,即2小时。另外,点击“Univariate”中对话框其他按钮以及在“Univari?鄄ate:Options”对话框和“Uni?鄄variate:Model”对话框内,均可以设置更多统计分析要求。样本信息的参数检验
在实际的生产、检验过程中,并不是对全部产品的特性进行测量,而是借助对所选择样本产品特性的测量,对样本所在的整体进行假设检验,以确定整批产品合格与否,从而做出决策。SPSS软件的参数检验,主要是要通过相伴概率值与显著性水平的比较,来决定拒绝还是接受原假设。在此,我们以最常用的t检验来说明SPSS在参数检验中的应用。
t检验可以分为单样本t检验、两独立样本t检验和配对样本t检验。下面将以单样本t检验为例简单介绍SPSS在参数检验中的用法,两独立样本t检验和配对样本t检验分别由“Analyze”菜单中“comparemeans”的“Indepen?鄄dent-SamplesT Test”项和“Paired-Samples TTest”项来完成,操作与单样本t检验类同,在此不进行详细叙述。
例:某电器厂生产一种云母片,要求厚度均值为13mm,今在某天生产的云母片中随机抽取26片。现在我们检验今天生产的云母片厚度均值是否与规定的质量分布要求有无显著差异(α=0.05)。
第一步,建立SPSS的数据文件。
第二步,单击“Analyze”菜单中“compare means”的“One Sam?鄄plesTTest”项,打开“One-Sam?鄄ple TTest”对话框,将变量“厚度”选入“Testvariable(s)”框内,表示需要对之进行分析;在“Testval?鄄ue:”中填入总体均值13,点击“OK”。
第三步,点击“Options”按钮,打开“One-Sample TTest:Op?鄄tions”对话框,在“ConfidenceIn?鄄terval”内输入95,表示置信区间为95%;“MissingValues”是对缺省值的处理,在此选择“Excludecases analysisbyanalysis”,表示具体分析用到的变量有缺失值才除去该记录,点击“Continue”按钮。
最后,点击“OK”,就能够得出检验结果.
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03企业战略决策的科学性,决定了其长远发展的格局与竞争力。战略分析方法作为一套系统化、专业化的思维工具,为企业研判行业趋势、 ...
2026-02-03在统计调查与数据分析中,抽样方法分为简单随机抽样与复杂抽样两大类。简单随机抽样因样本均匀、计算简便,是基础的抽样方式,但 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02在数据驱动企业发展的今天,“数据分析”已成为企业经营决策的核心支撑,但实践中,战略数据分析与业务数据分析两个概念常被混淆 ...
2026-02-02B+树作为数据库索引的核心数据结构,其高效的查询、插入、删除性能,离不开节点间指针的合理设计。在日常学习和数据库开发中,很 ...
2026-01-30在数据库开发中,UUID(通用唯一识别码)是生成唯一主键、唯一标识的常用方式,其标准格式包含4个短横线(如550e8400-e29b-41d4- ...
2026-01-30商业数据分析的价值落地,离不开标准化、系统化的总体流程作为支撑;而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师,作为经过系统 ...
2026-01-30在数据分析、质量控制、科研实验等场景中,数据波动性(离散程度)的精准衡量是判断数据可靠性、稳定性的核心环节。标准差(Stan ...
2026-01-29在数据分析、质量检测、科研实验等领域,判断数据间是否存在本质差异是核心需求,而t检验、F检验是实现这一目标的经典统计方法。 ...
2026-01-29