检验两个或多个组的中位数是否相同。
- 方法: 工程, 质量
情绪中值测试

情绪中值测试
- 方差分析, 持续改进, 无损检测(NDT), 流程改进, 工艺优化, 质量保证, 质量控制, 统计分析, 统计测试
目标
如何使用
优点
- 可用于非正态分布的数据;对异常值具有鲁棒性。
缺点
- 当数据呈正态分布时,功能不如参数检验强大;只能检验中位数的差异,不能检验平均数的差异。
类别
- 解决问题, 质量
最适合:
- 比较两组或多组的中位数,如两种不同制造工艺的性能。
情绪中值测试在产品设计和工程等领域特别有用,因为在这些领域中,确定不同方法、材料或工艺的功效是当务之急;它可以在设计原型的评估阶段或制造方法的测试阶段有效使用。制药、消费品和汽车等行业在评估来自不同群体的结果时,通常会依赖这种测试,例如测试新复合材料与现有材料的耐用性,或比较消费者对不同产品设计的评价。它的设计旨在满足数据分布不符合正态性的情况,使其成为分析生产指标或客户反馈的团队的重要工具,这些指标或反馈可能呈现偏斜分布或包含明显的异常值。采用这种方法的项目通常包括跨职能团队,这些团队可能由产品设计师、工程师、质量保证专家和统计学家组成,他们通力合作,从收集到的数据中得出有意义的结论。每个小组对结果的解读能力都能促成明智的决策,最终影响产品的改进、流程的优化,并使结果符合消费者的期望。Mood 中值检验的稳健性可确保得出的结论反映的是中值的实际差异,而不是数据分布或异常值造成的异常,从而将统计分析与现实世界的应用和改进直接联系起来。
该方法的关键步骤
- 将所有组的所有数据排在一起,为并列值分配平均等级。
- 计算每组的等级总和。
- 确定适当的检验统计量,即等级总和中较小者。
- 确定零假设下检验统计量的分布。
- 根据检验统计量和空分布计算 p 值。
- 将 p 值与显著性水平进行比较,以对零假设做出判断。
专业提示
- 验证各组的独立性,确保莫德中值检验的假设成立,因为依赖性会使中值比较产生偏差。
- 考虑使用引导技术来提高中位数估计值的稳健性,尤其是在样本量较小的情况下。
- 在得出中位数测试结果的同时,使用方框图等图形表示法,以便更清楚地说明组间差异和变异性。
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