选择 单比率 的分析选项

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指定置信区间的置信水平、定义备择假设,或者指定检验的方法和置信区间。

置信水平

置信水平中,输入置信区间的置信水平。

通常,置信水平为 95% 即可。95% 置信水平表明,如果从总体中随机抽取 100 个样本,则大约 95 个样本的置信区间中将包含总体参数。

对于给定的数据集,置信水平越低,生成的置信区间越窄;置信水平越高,生成的置信区间越宽。样本数量越大,区间的宽度也往往会降低。因此,根据您的样本数量,您可能希望使用 95% 以外的置信水平。
  • 如果样本数量小,95% 置信区间可能太宽而无用。通过使用较低的置信水平(如 90%),将生成较窄的区间。但是,区间中包含总体比率的可能性减小。
  • 如果样本数量很大,可以考虑使用更高的置信水平(如 99%)。对于较大的样本,99% 置信水平仍可生成合理的窄区间,同时增加区间包含总体比率的可能性。

备择假设

备择假设中,选择要检验的假设:

比率 < 假设比率

使用此单侧检验确定总体比率是否小于假设比率,并且获取上限。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高,但是它无法检测总体比率是否大于假设比率。

例如,一位工程师使用此单侧检验确定缺陷部件比率是否小于 0.001 (0.1%)。虽然此单侧检验在确定该比率是否小于 0.001 方面具有更高的功效,但是它无法检测比率是否大于 0.001。

比率 ≠ 假设比率

使用此双侧检验确定总体比率是否不同于假设比率,并且获取双侧置信区间。虽然双侧检验可以检测小于或大于假设值的差值,但是它比单侧检验的功效要低。

例如,一位银行经理要检验今年具有储蓄帐户的客户所占比率是否不同于去年的比率 0.57 (57%)。因为与去年比率的任何差异都很重要,所以该经理使用此双侧检验确定今年的比率是大于还是小于去年的比率。

比率 > 假设比率

使用此单侧检验确定总体比率是否大于假设比率,并且获取下限。虽然此单侧检验比双侧检验的功效更高,但是它无法检测总体比率是否小于假设比率。

例如,一位质量分析师使用此单侧检验确定合格电气开关的比率是否大于 0.98。虽然此单侧检验在确定该比率是否大于 0.98 方面具有更高的功效,但是它无法确定比率是否小于 0.98。

有关选择单侧或双侧备择假设的更多信息,请转到关于原假设和备择假设

方法

方法中,选择用来计算假设检验和置信区间的方法。默认情况下,Minitab 使用精确方法,因为它更准确且更强大。但是,许多统计教科书都使用正态近似方法,因为它更便于学生手工计算。

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