Page 92 - 工艺变更与报警管理

第三章 工艺变更管理框架

3. 假设检验
（1）提出假设
假设检验是一种基于样本数据对总体参数或总体分布特征进行推断的统计方

法。在工艺变更效果评估中，首先需要根据研究目的和问题提出原假设（H0）
和备择假设（H1）。原假设通常是假设工艺变更没有产生显著效果或两个总体
参数之间没有差异，而备择假设则是与原假设相反的假设，即工艺变更产生了
显著效果或两个总体参数之间存在差异。例如，在评估工艺变更后产品的平均

强度是否提高时，原假设可以设定为：H0：工艺变更后产品的平均强度与变更
前相同（μ1=μ0）；备择假设为：H1：工艺变更后产品的平均强度大于变更前
（μ1>μ0），其中 μ1 表示工艺变更后产品的平均强度，μ0 表示工艺变更前
产品的平均强度。

（2）选择检验方法
根据数据的类型、分布特征以及假设检验的目的，选择合适的检验方法。常
见的检验方法包括 t 检验、z 检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验（χ² 检验）
等。t 检验适用于小样本（样本量 n ＜ 30）且总体标准差未知的情况，用于检验

两个总体均值是否存在显著差异；z 检验适用于大样本（样本量 n≥30）且总体标
准差已知的情况，也用于检验两个总体均值的差异；方差分析用于检验多个总体
均值是否相等，常用于比较多个工艺条件或多个因素对产品质量、生产效率等指
标的影响；卡方检验主要用于检验两个分类变量之间是否存在关联，如产品的质

量等级与生产工艺之间是否存在相关性等。例如，在比较工艺变更前后产品的平
均强度时，如果样本量较小且总体标准差未知，可以采用 t 检验；如果是比较多
个不同工艺方案下产品的平均强度，则可以使用方差分析。
（3）计算检验统计量并做出决策

根据选定的检验方法，计算相应的检验统计量，并根据检验统计量的分布情
况和给定的显著性水平（α，通常取 0.05 或 0.01），确定拒绝域或接受域。如
果检验统计量落在拒绝域内，则拒绝原假设，接受备择假设，认为工艺变更产生
了显著效果；如果检验统计量落在接受域内，则不能拒绝原假设，即没有足够的

证据表明工艺变更产生了显著效果。例如，在进行 t 检验时，计算得到的 t 值大
于 t 分布的临界值（在给定的显著性水平下），则拒绝原假设，得出工艺变更后
产品的平均强度显著提高的结论；反之，如果 t 值小于临界值，则不能拒绝原假设，

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