单样本假设检验

使用单样本假设检验可以将样本与假设值进行比较。

要添加单样本假设检验的输出，请转至添加并填写表单。

单比率

使用单比率检验可以估计二项总体比率并将该比率与目标值或参考值进行比较。

例如，您可以检验新设置是否明显改变了缺陷比率。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：单比率示例。

您的数据必须只包含两个类别，如通过/失败。有关详情，请转至 Minitab 帮助：单比率的数据注意事项。

使用单样本 t 检验可以在不知道总体的标准差时，估计总体的均值并将它与目标值或参考值进行比较。

例如，您可以检验受控改进过程的平均输出是否与项目之前的均值不同。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：单样本 t 示例。

数据必须呈现连续且合理的正态分布。单样本 t 检验对违反正态性假设的行为具有鲁棒性，尤其是在样本数量较大 (n > 25) 的情况下。有关更多详细信息，请转到 Minitab 帮助：单样本 t 的数据注意事项。

使用单样本 Wilcoxon 检验可以估计总体中位数并将它与目标值或参考值进行比较。此检验是单样本 t 检验的替代方法，在数据呈现不合理的正态分布时使用。

例如，您可以检验受控改进过程的平均输出是否与项目之前的均值不同。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：单样本 Wilcoxon 示例。

数据必须是连续的 Y（输出）值。数据应当来自对称分布，如均匀分布或 Cauchy 分布。如果数据并非来自对称分布，请使用单样本符号检验。有关更多详细信息，请转到 Minitab 帮助：单样本 Wilcoxon 的数据注意事项。

使用单方差检验可以估计总体的方差或标准差并将该值与目标值或参考值进行比较。

例如，质量分析员使用单方差检验来确定未加工木材在运输途中的含水量方差是否太高。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：单方差示例。

数据必须是连续的 Y（输出）值。有关更多详细信息，请转到 Minitab 帮助：单方差的数据注意事项。

使用单样本符号检验可以估计总体中位数并将它与目标值或参考值进行比较。此检验是单样本 t 检验的替代方法，在数据呈现不合理的正态分布时使用。

例如，您可以检验受控改进过程的平均输出是否与项目之前的均值不同。要查看示例，请转到 Minitab 帮助：单样本符号示例。

数据必须是连续的 Y（输出）值。单样本符号检验不如其他替代方法功效强。

有关更多详细信息，请转到 Minitab 帮助：单样本符号的数据注意事项。