| 生产过程中统计方法的正确使用 |
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y轴上的截距为0.857、斜率0.836，即质量每提高一分，用户满意度平均上升0.836分；或者说质量每提高1分对用户满意度的贡献是0.836分。
五、显著性水平
在假设检验中，显著性水平（Significant level，用α表示）的确定是假设检验中至关重要的问题。显著性水平是在原假设成立时检验统计量的值落在某个极端区域的概率值。因此，如果取α=0.05，如果计算出的p值小于α，则可认为原假设是一个不可能发生的小概率事件。当然，如果真的发生了，则犯错误的可能性为5%。
在进行假设检验时，各种统计软件均会给出检验统计量观测值以及原假设成立时该检验统计量取值的相伴 论文联盟*编辑。概率（即检验统计量某特定取值及更极端可能值出现论文联盟Www.LWlM.com的概率，用p表示）。p值是否小于事先确定的α值，是接受或拒绝原假设的依据。如果p值小于事先已确定的α值，就意味着检验统计量取值的可能性很小，进而可推断原假设成立的可能性很小，因而可以拒绝原假设。相反，如果p值大于事先已确定的α值，就不能拒绝原假设。
在计算机技术十分发达，以及专业统计软件功能十分强大的今天，计算检验统计量及其相伴概率是一件十分容易的事情。在进行统计推断时，将所计算出的检验统计量与该临界值相比较，如果检验统计量的计算值大于临界值，即实际的相伴概率小于事先规定的显著性水平，便可拒绝原假设；否则，可接受原假设。
六、结论
生产过程统计资料丰富且错综复杂，要想做到合理选用统计分析方法并非易事。对于同一个资料，若选择不同的统计分析方法处理，有时其结论是截然不同的。
正确选择统计方法的依据是：
①根据研究的目的，明确研究试验设计类型、研究因素与水平数；
②确定数据特征(是否正态分布等)和样本量大小；
③正确判断统计资料所对应的类型，同时应根据统计方法的适宜条件进行正确的统计量值计算。
最后，还要根据专业知识与资料的实际情况，结合统计学原则，灵活地选择统计分析方法上一页 [1] [2] [3] |
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