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
【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-05在数据库数据查询、业务报表统计、多表关联分析中,LEFT JOIN左连接是使用率最高的SQL关联查询语句。其核心特性是保留左表全部数 ...
2026-06-05 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-06-05任何一款产品从诞生、普及到最终退出市场,都会遵循一套固定的发展规律,这就是产品生命周期理论。在市场竞争日益激烈、产品迭代 ...
2026-06-04在Excel数据分析、办公统计、业务报表制作场景中,数据透视表是数据汇总、分类统计、快速复盘的核心工具,能够高效完成海量原始 ...
2026-06-04 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-06-04在问卷调查与社会科学数据分析中,卡方检验是最常用、最基础的非参数检验方法,广泛应用于市场调研、用户分析、行为统计、满意度 ...
2026-06-03【核心关键词】贷款、报表、课程、专业、建模、缺失值、营销、互联网、银行、办公自动化、数据分析、数据预处理、特征工程、贷 ...
2026-06-03 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-06-03逻辑回归是数据分析、机器学习、统计建模中应用最广泛的二分类预测模型,常用于风险判断、行为预测、归因分析等场景。在SPSS、Py ...
2026-06-02数字经济时代,市场竞争日趋同质化,用户消费需求愈发个性化、多元化,传统依托经验、粗放式、广撒网的营销模式弊端日益凸显。长 ...
2026-06-02 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-06-02在市场竞争日趋饱和、用户需求不断细分的当下,企业创业创新、产品迭代与市场拓展不再依赖经验决策,而是需要系统化、工具化的商 ...
2026-06-01【核心关键词】调度、岗位、数据库、企业、报表、培训、程序、数据分析、数据加工、业务部门、企业数据、调度工具、业务指标、 ...
2026-06-01 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-06-01在数据统计分析、数据清洗、异常值识别与数据分布研究中,箱型图是最直观、高效、专业的可视化分析工具。相较于柱状图、折线图仅 ...
2026-05-29Tkinter是Python内置的标准GUI图形界面库,具备无需额外安装、调用简单、兼容性强、轻量化高效等优势,是Python快速开发桌面小程 ...
2026-05-29 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-05-29【核心关键词】大数据、经理、专业、金融、客户、传统、建模、数据产品、互联网金融、产品经理、数据分析、金融行业、数据模型 ...
2026-05-28 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-05-28