Minitab统计中常用P值判断

minitab正态检验rj判定标准在 Minitab 中，正态性检验是通过 Ryan-Joiner (RJ) 检验来进行的。

Ryan-Joiner检验是一种正态性检验方法，它基于样本的三阶和四阶矩的统计量。

在 Minitab 中进行正态性检验的具体步骤如下：打开 Minitab 软件并加载数据。

选择 "Stat" 菜单，然后选择 "Basic Statistics"（基本统计）。

在 "Basic Statistics" 对话框中，选择 "Normality Test"（正态性检验）。

在 "Normality Test" 对话框中，选择要进行正态性检验的变量，并选择 "Ryan-Joiner" 作为检验方法。

Minitab 进行 Ryan-Joiner 正态性检验后，会生成一个测试统计量和相应的 p 值。

在正态性检验中，通常使用 p 值来进行判定。

判定标准如下：* 如果 p 值小于显著性水平（通常选择为 0.05），则拒绝原假设，表示数据不服从正态分布。

* 如果 p 值大于显著性水平，则接受原假设，表示数据在显著性水平上符合正态分布。

在 Minitab 的正态性检验中，Ryan-Joiner 检验的结果可以在输出中找到，通常包括测试统计量、p 值以及正态性检验的图形展示。

请注意，正态性检验的结果并不一定说明数据一定不符合正态分布，而是提供了在显著性水平上的统计显著性。

在实际应用中，除了统计显著性，还应该考虑数据的分布形态和实际背景。

1。

p值判定标准在统计假设检验中，p值是一个重要的统计量，用于判断在给定的假设下观测结果的显著性。

通常情况下，p值小于某个预先设定的显著性水平（常见的是0.05）时，我们会拒绝原假设，即认为观测结果是显著的；而当p值大于显著性水平时，我们无法拒绝原假设，即认为观测结果不显著。

然而，p值的判定标准并不是一成不变的，它可以根据研究领域、实际需求、样本大小等因素进行调整。

以下是一些常见的p值判定标准和相关参考内容：1. 通用标准：在大多数科学研究中，常用的显著性水平是0.05，即p值小于0.05时，认为观测结果是显著的；而当p值大于等于0.05时，认为观测结果不显著。

这个标准主要是出于以往的统计实践和约定俗成的习惯，但有时也需要根据具体情况进行调整。

2. 学科专业标准：不同学科领域对p值判定标准的要求可能有所不同。

例如，在医学研究中，由于研究结果可能直接影响临床实践，对研究结果的可信性要求较高，常常采用较为保守的显著性水平，如0.01或0.001。

而在社会科学或市场调研等领域，对研究结果的显著性要求相对较低，往往使用0.1或0.2等较大的显著性水平。

3. 样本大小与效应大小：在判断p值的显著性时，样本大小和效应大小也需要考虑。

当样本容量较大时，即使效应大小较小，也有可能得到显著的p 值。

因此，对于大型样本，可以接受较小的p值作为显著性标准。

相反，对于小样本研究，为了控制误差率，需要更加严格的p值标准。

4. 多重比较校正方法：多重比较可以在一次实验或一组数据中进行多个假设检验，这样会增加假阳性（即错误地拒绝原假设）的概率。

为了解决多重比较问题，可以采用多重比较校正方法来调整显著性水平，例如Bonferroni校正、FDR（False Discovery Rate）校正等。

这些方法可以使得p值判定标准更加严格，减小假阳性的概率。

总之，p值判定标准的选择应该根据具体情况而定，并且应该遵循科学严谨的原则。

此外，在使用p值进行假设检验时，还应该结合效应大小、置信区间等统计量，综合考虑研究结果的显著性及其实际意义。

MINITAB中如何解释P值？在MINITAB中，很多的统计试验的结论是通过P值来报告的，用于对零假设进行拒绝或接受。

MINITAB技术支持频繁地接收到很多用户的电话他们很难根据P值决定对假设接受还是拒绝。

在一个基本的t试验中，举例来讲，零假设，H0，可可选假设，HA, 通常为：H0：μ=μ0，和HA ：μ≠μ0，这里μ（mu）是研究数据组的总体均值而μ0是假设的总体均值。

让我举例来说你计划来确定一种新的汽油添加剂是否对其有的使用的历程油耗有影响。

如果你知道某种具体的车子等级的该汽油油耗是每加仑25英里(m.p.g)。

那么这种研究的假设就是：H0：μ=25，HA μ≠25。

你试验了35台车子发现m.p.g的范围是14.4~28.8。

然后你将这些数据输入MPG列，你运行MINITAB的t-试验（菜单在Stat > Basic Statistics > 1-Sample t, 或者使用命令行 TTEST）你将得到这些结果：现在怎么解释P值？结果显示这35台样品车的均值为23.754。

但是所有这种型号的35台车子的m.p.g的均值μ仍然可能为25，——你还需要知道如果有足够的样品证据来拒绝H0。

这里有两种常用的途径来确定，但是两者都包含了置信水平α(alpha)，α是当H0为真的情况下拒绝H0的概率。

在这种情况下得出的总体均值不等于25m.p.g结论的概率而实际上它是25。

第一种来确定你是否有足够的证据来拒绝H0的途径就是计算出t统计量的值然后跟你已经指定的α水平下的适合的t统计表中的值进行对比。

第二种方法就是计算出P值，通常称之为可获得的置信水平去跟α比较。

P 值就是一个指标来衡量样本证据对拒绝假设H0的支持程度。

一般地，P值越小则表示拒绝零假设H0的样本证据的分量越重。

特别地，P值是导致H0被拒绝的最小α值。

任何α值< P值接受H0, 任何α值> P值拒绝H0。

P值也是一种从相同样本容量样本中统计试验出来的比例，并且这种样品是从相同的分布中取得的，这种是在假设H0为真的情况下统计试验产生的一个极端值。

Minitab全面经典教程
-------Minitab统计分析
Session Window:
•分析结果输出窗口Data Window:
•输入数据的窗口
•每一列的名字可以写在最前面的列
•每一列的数据性质是一致的
不同的要求选择不同的保存命令
•Select: Data > Change Data Type > Numeric to Text
需要转换的列
转换后数据存放列，
可以是原来的数据列
•Select: Data > Stack > columns
原始数据
顺序进行输入
输入堆栈后存
放列的位置
注解可以用来区
分数据的来源
原始数据
在对话框中输入2~5
列数据，注解列在前面
输入新工作表
和注解的位置
输入需要转置的列输入新工作表的位置可以输入注解列
输入需要连
接的数据列输入新数据
列的位置
•Select: Data > code>Numeric to Text 原始数据被编码的
变量
存储编码值的栏
编码
规则
注意输入格式
输入缺陷列
输入频数列在此指定“95%”将使
余下的图示为“Others”。

设置X轴,Y轴标签
可以对柏拉图进行命名
可以选择不同的输出表现形式
•可以用直接方式判定，有正相关的倾向。

•更详细的说明可以参见回归分析
可以选择不同的输出表现形式变量作直方图点击此选项
输入上下规格界限。

如何使用Minitab正确计算CPK最近，我看到公司有很多人使用Minitab计算CPK，但大家在使用这个工具时经常会发生一些错误。

下面，我针对一个例子来讲述如何操作Minitab来正确计算CPK。

首先，我们来一起回顾一下过程能力CPK、PPK的概念。

CPK——过程能力指数（短期的）CPK的评价过程是稳定过程，CPK的样本容量是30~50，CPK评价的是单批（几小时或几天）,CPK=1.33（1.5的偏离）是4σ的水平，合格率达到99.379%。

CPK，是进入大批量生产后，为保证批量生产下的产品的品质状况不至于下降，且为保证与小批生产具有同样的控制能力，所进行的生产能力的评价，一般要求≥1.33。

PPK——过程性能指数（长期的）PPK可以不是稳定的过程；PPK的样本容量是大于或等于100， PPK评价的是多批（几周或几个月）。

PPK，是进入大批量生产前，对小批生产的能力评价，一般要求≥1.67。

SIX SIGMA引入公司已经多年，大家对Minitab的使用应该也有一定的认识，但是在使用该工具时需要对我们的数据进行检测，这样才能得到准确的计算数值，我们也最容易忽略这点，造成我们平时工作中遇到过程能力值不一致的情况。

现通过一个例子来说明，我们容易发生错误的地方到底出现在什么地方。

题设：一个零件的孔径，测量样本为32件，规格为0.225-0.245inch，需要对这个孔径进行过程能力的测量，要求过程能力≥1.33符合要求。

错误的方法如下：A)统计-质量工具-正态B）上步完成后进入该操作界面，在子组跨数列中点击C1，后确认C）得到如图所示的结论，CPK为1.61，此时的sigma水平远高于6个sigma level在这个情况下我们通常会使用这个值作为我们计算CPK的结果，这个结果是错误的，为什么？我们要记清楚一个原则，CPK的计算必须是建立在数据属于正态分布的前提下进行。

那么数据不符合正态分布是不是就不能计算过程能力，答案是“否”。

minitab SHAPIRO WILK分位数表
minitab SHAPIRO WILK分位数表
Minitab的Shapiro Wilk分位数表是一种可以检验样本数据是否来自
正态分布的统计检验工具。

Shapiro Wilk分位数表的常用统计指标包
括概率值（P值）和W值。

当样本数据满足正态分布时，W值会接近1，P值会接近1.0。

使用Minitab的Shapiro Wilk分位数表需要以下步骤：
第一步：点击Minitab软件中的“分析”，然后点击“检验”。

第二步：在“检验”对话框中，选择“正态性”，并点击“Shapiro Wilk”。

第三步：在“Shapiro Wilk”对话框中，添加样本数据，然后点击
“确定”。

第四步：检验结果将显示在Minitab的输出窗口中。

结果中包含P值
和W值，可以用来判断样本是否来自正态分布。

Minitab的Shapiro Wilk分位数表是一个非常有用的工具，可以帮助
研究者检验样本数据是否来自正态分布。

它可以帮助研究者更好地理
解样本数据，从而更有效地分析研究结果。

minitab等方差检验关于方差检验，主要有两种类型的方差检验方法：单因素方差分析和多因素方差分析。

在本文中，我们将重点介绍Minitab软件如何用于方差检验，并详细说明方差检验的步骤和解释结果。

首先，我们需要了解什么是方差检验。

方差检验是比较两个或多个样本之间的方差是否存在差异的一种方法。

在许多研究和实验中，我们关心的是因素对某一变量的影响是否存在差异。

方差检验可以帮助我们确定差异是否是由于随机因素造成的，还是由于实际因素引起的。

接下来，我们将使用Minitab软件来演示如何进行方差检验。

首先，我们需要准备我们的数据。

我们将使用一个虚拟数据集，其中包含三个组（A，B和C），每个组有十个数据点。

打开Minitab软件并导入数据集。

单击“File”菜单，然后选择“Open Worksheet”选项。

然后，找到你的数据集文件并导入它。

然后，我们需要选择我们要进行方差检验的变量。

在这个例子中，我们将选择变量“Value”。

点击“Stat”菜单，然后选择“ANOVA”选项。

接下来，我们需要选择要比较的样本。

在这个例子中，我们将选择“Value”变量和“Group”变量。

点击“OK”按钮。

Minitab将为我们显示方差分析的结果。

我们将主要关注“P值”和“F 值”。

P值表示在零假设（H0）成立的情况下，观察到的数据与我们在样本之间没有差异的期望之间的差异的概率。

F值表示我们观察到的差异与我们预期的差异之间的比率。

在这个例子中，我们得到了以下结果：均方df f值P值组间17.67 2 2.81 0.085误差26.00 27总计根据结果，我们可以得出结论：在统计学上，方差分析的P值大于0.05，即在零假设下我们不能拒绝各组样本之间没有差异的假设。

换句话说，我们没有足够的证据来支持这个假设。

最后，我们需要进行后续的分析，以确定哪些组之间存在差异。

为了进行此分析，我们可以使用多重比较测试，例如Tukey的HSD（Honestly Significant Difference）测试。

Minitab使用1预处理数据转置从excel里面导入的数据有时候是横向的，在minitab中要转成纵向。

“数据”->“转置列”。

将数据列选择到“转置以下列中”，将变量列选择到“使用列创建变量名”中。

转置后结果如上所示。

数据列合并以上三列数据分属三种条件下的数据，可以用minitab合并成一列。

选择“数据”->“堆叠”->“列”把要合并的列选入“堆叠以下列”，然后在“当前工作表的列”中写入列的名称，以及列的分类下标。

合并后的数据就如上所示数据置换如果有坏点，则可以用“数据”->“编码”将坏点置换成*。

用“:”表示数据的范围。

BOX-COX变换某些非正态分布的数据，可以通过BOX-COX变换成正态分布。

上面三组数据都不是正态分布。

采用BOX-COX变换可以变成正态分布的数据。

上面是转换的结果。

Johnson变换还可以用Johnson变换进行正态变换。

变换的结果。

个体分布标识采用这个统计工具将数据拟合为各种概率分布。

2分析2.1 数据描述数据描述是给出样本数据的中心趋势和分离趋势的统计量。

中心趋势统计量包括均值、中值、众数、四分位数，分类趋势的统计量包括极差（R）、标准差（s ）、方差、四分极差。

这些描述都只能描述样本数据的静态性能，而对样本数据沿时间轴的分布无法描述。

Minitab在“统计”->“基本统计量”->“显示描述性统计”中计算描述性统计。

将要统计的列选入“变量”，在“统计量”中选择具体的统计量指标。

minitab用文字形式给出统计量的计算结果。

2.2图形对静态特性进行描述的图形包括：直方图、点图、箱线图。

对动态数据进行描述的图形包括：时间序列图、控制图直方图直方图是最常用的图形，可以直观地判断样本数据的分布。

在“图形”->“直方图”中。

将需要分析的样本数据列选入“图形变量”多个数据列可以类似操作在特定的条件下，大多数样本数据都应当满足正态分布。