单方差 的示例

一家木材厂的管理人员想评估可切割 100 厘米长的梁的锯木车间的效益。这位管理人员从该锯木车间选取了 50 根梁作为样本,并测量了它们的长度。

管理人员执行了单方差检验,以确定锯木车间的标准差是否不等于 1。

  1. 打开样本数据,梁长度.MTW
  2. 选择统计 > 基本统计 > 单方差
  3. 从下拉列表中,选择一个或多个样本,每列一个并输入长度
  4. 选择进行假设检验并在中输入 1
  5. 单击确定

解释结果

由于以前的分析表明数据似乎不来自正态分布,因此经理使用 Bonett 方法的置信区间。95% 置信区间表明,所有梁长度的总体标准差的可能值范围是 0.704 厘米到 1.121 厘米。总体方差的可能值范围是 0.496 厘米到 1.257 厘米。由于 p 值大于 0.05,因此经理无法得出总体标准差不同于 1 的结论。

方法

σ: 长度 的标准差
Bonett 方法对任何连续分布有效。
卡方方法仅对正态分布有效。

描述性统计量

N标准差方差使用 Bonett 的 σ 的
95% 置信区间
使用卡方的 σ 的 95% 置信
区间
500.8710.759(0.704, 1.121)(0.728, 1.085)

检验

原假设H₀: σ = 1
备择假设H₁: σ ≠ 1
方法检验统计量自由度P 值
Bonett0.275
卡方37.17490.215