过程性能模型建立的方法——分类变量的卡方检验

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#CMMI5 #过程性能模型 #卡方检验 #过程性能模型

本文介绍了卡方检验的应用场景及操作步骤，包括分类资料统计推断、拟合性检验及相关性分析等内容。此外还提到了在Minitab软件中如何进行排秩操作以及卡方分析的具体方法。

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过程性能模型建立的方法

 

卡方检验是用途很广的一种假设检验方法，常在分类资料统计推断中的应用，包括：两个率或两个构成比比较的卡方检验；多个率或多个构成比比较的卡方检验以及分类资料的相关分析等。

卡方检验可以检验单个多项分类名义型变量各分类间的实际观测次数与理论次数之间是否一致的问题，这里的观测次数是根据样本数据得到的实计数，理论次数则是根据理论或经验得到的期望次数。这一类检验称为拟合性检验。


当定类数据之间进行相关性判断时，使用卡方分析方法进行相关性分析，其采样要求各类状况都至少5次以上。

 

其基本数据有时需要进行秩转化，可在Minitab的“排秩”窗口中进行操作。


图1 排秩操作

 

在消除变量多重共线性判断后，然后可进行在Minitab中执行卡方分析的操作：“交叉分组表和卡方”，即可得到回归分析的结果——回归模型。

 

图2  卡方分析
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