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均值比较和T检验案例
 
源自:瀹為獙鎸囧         发布时间:2010-11-24       阅读:1786 次
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2均值比较和T检验案例
某厂为研究一种新的培训方法是否优于普通培训方法。分别对两组新工人(每组9人)采用上述两种不同的方法进行培训。培训结束后,对他们装配每件产品所需要的时间进行测定,结果如表所示。
问题:两种培训方法的效果是否存在显著差异?
两种不同培训方法的装配时间测定表    单位(分钟)
培训方法1
培训方法2
32
35
37
31
35
29
28
25
41
34
44
40
35
27
31
32
34
31
 
1、问题分析
两个独立样本t检验适用条件:
(1)比较两个总体的均值是否存在显著差异;
(2)正态总体(注意:一般容量不是很大就能满足,一般不需要检验);
(3)两组样本独立(直观判断),例如:两个行业某个会计指标的均值有没有差异)。
 
2、本例涉及两个总体
总体1∶采用普通方法(方法1)培训员工后,其每件产品装配时间(分钟)。
总体2∶采用新方法(方法2)培训员工后,其每件产品装配时间(分钟)。
3、需要进行检验的假设
H0:总体1均值=总体2均值
H1:总体1均值总体2均值
4、注意建立数据文件
不能将两组员工的装配时间分别设立两个变量,只能设立一个变量(装配时间);再设立另一个分类变量(方法)以区分培训方法的种类(见下表)。
 
 

5、输出结果解释
1)关键数字
v     关键数字是:F与相应的Sig.t与相应的Sig.
其中F t值(Ft值小于临界值,则接受原假设;F值大于临界值,则拒绝原假设)。
Sig.(概率值,当Sig.大于0.05,接受原假设;当Sig.小于0.05,拒绝原假设)
v     F与相应的Sig.反映的是是总体方差检验的结果,二者反映的结论是一致的,由于F值的确定需要查表找临界值,不方便,所以常看Sig.值。
v     t与相应的Sig. 反映的是是总体均值检验的结果,二者反映的结论是一致的,由于t值的确定需要查表找临界值,不方便,所以常看Sig.值。
2)检验两总体方差是否相等:
H0∶方差相等;H1∶方差不等
由于方差该检验的sig.值为0.807(大于.10),所以应接受原假设,认为两总体方差相等。
3)判断两总体均值是否相等∶
H0∶均值相等;H1∶均值不等
由于均值相等检验的sig.值为0.119(高于0.10),所以不能拒绝原假设。结论:没有足够证据说明新方法显著优于普通方法(两个总体均值无显著差异)。
 

 
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