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。

打开样本数据，梁长度.MTW。
选择统计 > 基本统计 > 单方差。
从下拉列表中，选择一个或多个样本，每列一个并输入长度。
选择进行假设检验并在值中输入 1。
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
50	0.871	0.759	(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
Bonett	—	—	0.275
卡方	37.17	49	0.215

单方差 的示例

解释结果

方法

描述性统计量

检验

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