Minitab功能分享：1-比例检验评估缺陷

在供应链管理领域，确保采购产品的质量对于成功至关重要。单个有缺陷的零件可能会扰乱整个供应链并削弱客户的信任。在本博客中，我们将探讨如何使用 Minitab 中的 1-比例检验来评估汽车制造商供应商生产的燃油表的缺陷率。

▋了解问题

想象一下这样一个场景：您的公司制造车辆并从供应商处采购燃油表。虽然您的供应商信誉良好，但您的汽车代表了您的高品质品牌，而您对客户的承诺的一部分就是对安全的关注。虽然您不想要任何有缺陷的零件，但您了解正常的变异性，并将 2% 的缺陷率设置为供应商可接受的阈值。为了测试您的供应商，您对一组电量计样本执行校准测试，以确定缺陷率是否超过可接受的阈值。 

▋收集数据

您的团队选择了上周提供的 500 个电量计，并对它们进行校准测试。在 500 个电量计中，您发现 18 个校准不正确。 

▋1-比例测试：它是什么？

1-比例检验，也称为单样本比例检验或二项式比例检验，是一种统计工具，用于确定样本中某种特征的比例是否与已知或假设的总体比例存在显着差异。在我们的例子中，我们想要确定缺陷率（有缺陷的电量计的比例）是否大于指定的 2%。 

▋设定假设

该测试的假设是：

●原假设 (H0)：缺陷率等于或小于 2% (p ≤ 0.02)

●替代假设 (Ha)：缺陷率大于 2% (p > 0.02) 

▋在 Minitab 中执行测试

1. 选择统计>基本统计> 1 比例。

2. 选择汇总数据。

3. 在事件数中，输入18 。

4. 在试验次数中，输入500 。

5. 选中执行假设检验。

6. 在假设比例中，输入0.02 。

7. 单击“选项” 。

8. 完成如下所示的对话框，然后单击“确定”。

▋解释结果

结果表明缺陷率高于 2%：

●缺陷率的 95% 下限为 2.3395%，高于 2%

●p 值 (0.013) 低于 α (0.05)

由于 p 值低于 0.05，我们可以拒绝原假设并得出缺陷率高于 2% 的结论。 

既然您发现缺陷率高于预期，您需要确保您的测量系统是正确的。如果您的测量过程中存在任何不必要的偏差或差异，您可能会错误地认为电量计确实有故障。（幸运的是，Minitab 有一个专门为此目的而设计的测量系统分析模块！）

但是，如果您对自己的测量系统有信心，您可以考虑要求供应商重新设计电量计以提高准确性。或者，也许是时候寻找一家新的供应商来提供您所需的优质零件，以保持您的供应链顺利运行。  

▋请记住考虑样本大小

制造过程中的样品必须随机抽取。如果所有 500 个电量计都来自同一批次或具有相同的制造日期，则分析将排除批次之间的差异或随时间变化的来源。结果可能会有偏差，特别是当样本由一组特别好或特别差的零件组成时。

▋利用 Minitab 推动更明智的决策

通过使用 Minitab 中的 1-比例检验，供应链经理可以就采购产品的质量做出数据驱动的决策。此类分析使企业能够采取适当的行动，例如与供应商密切合作以改进制造流程，确保更顺畅的供应链和更高的客户满意度。 

本文转自Minitab官网，作者：Jon Finerty。本公众号主张和尊重原创，对于一些网上转载或编辑的经典文章会标明来源出处（无法得知原创作者的除外），文章版权归属于原作者所有。本公众号旨在知识分享及学习交流，侵权必删。

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