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品质大师
做假设检验时,最常见的判断就是:
但真正的问题是:0.05从哪里来?P值到底代表什么?为什么还要看置信区间?
例如某工艺改善后平均强度提高3 MPa,得到P=0.03,95%置信区间为[0.3,5.7] MPa。
这个结果不能只理解成“P<0.05,所以改善有效”。还要继续判断:差异到底有多大、估计有多确定,以及这个改善在工程上是否真正有价值。
把显著性水平α、P值和置信区间三者的关系弄清楚,才能真正看懂t检验、ANOVA、回归和DOE,而不是只会盯着P<0.05。
P值、置信区间和显著性水平,是六西格玛统计分析最基础的一组概念。无论是假设检验、ANOVA、回归还是DOE,都离不开统计显著性、效应大小和不确定性的判断。
P值、置信区间、显著性水平到底是什么关系?
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