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楼主
发表于 2014-7-26 17:17:00 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 jappe2009 于 2014-7-28 08:45 编辑

                  A                B
总数               43501        187550
失败          486                  3257

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发表于 2014-7-26 18:58:08 | 只看该作者

回帖奖励 +2

p=486/43501=0.01172
n=187550
UCL=np+3*square root(np.(1-p))=2231.89
LCL= np-3*square root(np.(1-p))=1958.78

and 3257 is greater than 2231.89, that means it has been out of upper limit

So, there is a significant difference between A and B
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地板
发表于 2014-7-28 09:06:25 | 只看该作者
可以用 JMP里面的distribution 来做
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5#
发表于 2014-7-28 13:39:17 | 只看该作者
楼主你好,以下是如何运用列联表的卡方检验在JMP中进行双比例检验的方法。
有几点需要指出:
    1. 不过在进行假设检验之前需要先确认选择合适的样本大小,否则结论是欠严谨的,有时甚至会得到完全相反,方法下面有说明。根据样本计算每组数量是8022,但是例子中的两组数据样本数量远超过这个,而且相差很大。

    2. “分布”中的“检验概率”是单比例检验。


具体方法可以参考以下步骤:
1. 将数据整理成一下格式

2. 选择 “分析”-“以X拟合Y”:结果->Y,响应; 组别->X,因子;计数->频数;然后点击确认即可进行分析。

3. 列联表的卡方检验得出结论


样本计算的方法
1. 在DOE的样本大小中找到“双样本比例”

2. 根据以下说明填入:Alpha 0.05, 比例1 0.011,比例2 0.017,原假设比例差值0,功效0.9,点击继续就可以得到每组的样本大小8022.

“分布”中的“检验概率”是单比例检验。









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7#
 楼主| 发表于 2014-7-28 15:58:30 | 只看该作者
做论证分析的时候,谢谢朋友说的前提。
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