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单样本比率的随机化检验
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单样本比率的随机化检验
选择最能准确描述您数据的选项。
样本数据在一列中
如果您的数据位于工作表的一列中，请完成以下步骤：
从数据下拉列表中，选择
样本数据在一列中
。
在
样本
中，输入要分析的数据列。 列中必须包括两个不同的值（如真和假）。
在
事件
列中，选择 Minitab 用作事件的结果（又称为成功）。
样本比率等于事件数除以试验总数。
在
重新采样的样本数
中，输入 Minitab 应对数据重新采样的次数。每个重新采样样本的抽样数量等于原始数据集的样本数量。您可以输入从 1 到 10,000 的任何值。通常，重新采样的次数越多越好。
在
假设比率
中输入一个值。
假设比率
定义原假设（H
0
: ρ = ρ
0
）。请将此值视为目标值或参考值。例如，一位分析师输入 0.043 以确定对直邮优惠做出响应的客户所占的比率是否不等于 4.3%（H
0
: p = 0.043）。
在此工作表中，
购买
是样本，表示家庭是否在收到广告后进行购买。事件为
是
。
C1
购买
是
否
否
否
汇总数据
如果您知道事件数和试验数，而工作表中没有实际样本数据，请完成以下步骤。
从数据下拉列表中，选择
汇总数据
。
在
事件数
中，输入成功数。例如，如果您想要确定缺陷部件的比率，则事件数将等于缺陷部件数。
在
试验数
中，输入观测值总数。例如，如果您想要确定缺陷部件的比率，则试验次数等于已抽样的部件总数。
在
重新采样的样本数
中，输入 Minitab 应对数据重新采样的次数。每个重新采样样本的抽样数量等于原始数据集的样本数量。您可以输入从 1 到 10,000 的任何值。通常，重新采样的次数越多越好。
在
假设比率
中输入一个值。
假设比率
定义原假设（H
0
: ρ = ρ
0
）。请将此值视为目标值或参考值。例如，一位分析师输入 0.043 以确定对直邮优惠做出响应的客户所占的比率是否不等于 4.3%（H
0
: p = 0.043）。
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