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[Minitab] minitab培训【minitab培训教程】【minitab教程培训】【minitab教程】   [推广有奖]

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MINITAB(一)


打开MINITAB

1. tools-->options-->session window-->submitting commands

   选择Enable  “命令行”操作开启

2. Ctrl+D  Ctrl+M  窗口切换

3. SET命令:

   SET C1              m整个重复;n单个重复     

       m(1:4)n         单个重复优先

   END

4. LET命令:

   LET C2(5)=8.4       整列的精度都会变化

   LET C3=C1-MEAN(C1)

   LET C4=(C3<0|C2>2)  0,1布尔

5. STACK命令:

   STACK C1-C5 C6      数据堆到一列,做大量数据统计时需要在一列中

                       再加一列编号用来区分数据来源

6. RANDOM命令:

   RANDOM K Cn-Cm      在Cn-Cm分别产生K个随机数

   例:random 50 c6;

       normal 均值 标准差.

7. 用界面操作,在命令面板里会显示相应的命令。帮助学习!

8. 单组t检验:

   Onet C6;

   Test 80.1.           

      Alternative默认为not equel,值为0

      less than -1;greater than 1.

9. 单组z检验:(如果已知标准差,用z检验)

    OneZ C6;

    Sigma 34;

    Test 80.1;

    Alternative -1.

10.检验时在Graphs中可以选择生成条形图,散点图,对我的工作可能有用。

11.成组t检验   例:两队人比身高

   TwoSample 'BTU.In' 'BTU.Out'.   数据在FURNACE.MTW

12.成对t检验   例:一群孩子,每人穿两只不同厂出的鞋

   Paired 'Mat-A' 'Mat-B'.         数据在EXH_STAT.MTW

13.练习:

   如果我们在时刻6,8,10,12,14,16分别观测A与B两个叶片的光合速率:

   6  1.13 1.24

   8  1.65 1.74

   10 1.97 2.06

   12 1.95 2.04

   14 1.68 1.70

   16 1.19 1.29


   这时就要用成对检验,如果用TwoSample t检验,时刻的差异会掩盖光合速率的差异。


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MINITAB(二)


1. 功效分析

2. 简单统计

3. ANOVA


复习&练习

在C1列产生153个随机整数,在C2列产生200个服从N(20,16)的正态随机数。

Random 153 c1;

Integer 0 100.

Random 200 C2;

Normal 20 4.

在C3列产生1:5之间、个体重复3次、整体重复4次的规则数

SET C3

4(1:5)3

END

将C1-C3堆放到C4列去,并保存系数到C5列

Stack C1-C3 C4;

Subscripts C5;

UseNames.


举例: 比较一化学物质具有环境毒性变化,刚出厂时的毒性,与放一年后的环境毒性数据如下.请问是否有所降低?

第1组:10.2, 10.5, 10.3, 10.8, ?9.8, 10.6, 10.7, 10.2, 10.0, 10.6

第2组:9.8, ?9.6, 10.1, 10.2,  10.1,?9.7, 9.5,?9.6, 9.8,?9.9

MTB > TwoSample C1 C2.

Two-Sample T-Test and CI: C1, C2


Two-sample T for C1 vs C2


     N    Mean  StDev  SE Mean

C1  10  10.370  0.323     0.10

C2  10   9.830  0.241    0.076



Difference = mu (C1) - mu (C2)

Estimate for difference:  0.540000

95% CI for difference:  (0.269810, 0.810190)

T-Test of difference = 0 (vs not =): T-Value = 4.24  P-Value = 0.001  DF = 16


1. 功效分析

假设两湖某种鱼体长的标准差相同,且为10cm。希望判断出两湖中某种魚体长是否有至少大于8.5cm显著差异,并且希望犯第二类错误的可能性不大于5%,请问抽样量应该是多少?

Z(alpha=0.05/2)=1.96;Z(beta=0.05)=1.64


MTB > Power;

SUBC>   TTwo;

SUBC>     Difference 8.5;

SUBC>     Power 0.95;

SUBC>     Sigma 10.

Power and Sample Size


2-Sample t Test


Testing mean 1 = mean 2 (versus not =)

Calculating power for mean 1 = mean 2 + difference

Alpha = 0.05  Assumed standard deviation = 10



            Sample  Target

Difference    Size   Power  Actual Power

       8.5      37    0.95      0.950204


The sample size is for each group.


One-sample Z or t-test ?

Z-test与t-test本质上相似,但是n<30时一般用t-test;在两组样本间存在一定的关联的时候,例如同一组动植物处理前后,用成对数据t-test。

如果总体方差已知,用Z-test;未知且样本量不做够大的时候用t-test


例:某种试验动物的预期寿命为25年,现进行饥饿试验,希望能够检测出3年的变化,要想分别达到0.60,0.70,0.80,0.90的功效,需要有多大的取样量。(如果标准差为5年)

如果这个标准差是已知的真值,那么用 Z;如果是估计的那么用 t

Power values:0.6 0.7 0.8 0.9连续测定多个power下的样本量,用空隔间隔就可以了,不用一次一次

t 16,20,24,32

z 14,18,22,30


练习1:已知某湖中A鱼的体长23cm,方差为16,如果想检测外来捕食物种的入侵的影响,在alpha=0.05且功效为0.6、0.7、0.8、0.9的水平下希望检测出5cm的变化,需要各抽样多少?

4,4,6,7


练习2:我们想知道经过某种处理之后植物的叶氮水是否已经由本底值的3.0%升高到了3.3%(或者更高),如果测了100个样品,样本的标准差为2.5%,如果取α=0.05,请求出这次实验的功效?

Power and Sample Size


1-Sample t Test


Testing mean = null (versus > null)

Calculating power for mean = null + difference

Alpha = 0.05  Assumed standard deviation = 2.5



            Sample

Difference    Size     Power

       0.3     100  0.325255

注:greater than

条件同上,经过处理的植物其叶氮水平必须高于本底值多少,才能达到0.70、0.80、0.90的功效?

Power and Sample Size


1-Sample t Test


Testing mean = null (versus > null)

Calculating power for mean = null + difference

Alpha = 0.05  Assumed standard deviation = 2.5



Sample

  Size  Power  Difference

   100    0.7    0.546055

   100    0.8    0.625911

   100    0.9    0.736659


比例检验

One-sample test of proportion:

--首先设定在无效假设下的预期比例值

--确定预期的差异

举例:新的捕食者引入以后,猎物种群的性比出现变化,F/M提高了10%,而以前F/M为60%,请检验:H0=60% vs H1>60%,设alpha=0.05

样本量分别为:100 200 300

Power and Sample Size


Test for One Proportion


Testing proportion = 0.6 (versus > 0.6)

Alpha = 0.05



Alternative  Sample

Proportion    Size     Power

        0.7     100  0.664128

        0.7     200  0.907852

        0.7     400  0.995419

注:Stat-->Power and Sample Size-->1P(Proportion)  option:greater than


练习1:如果想在分别在99%,95%,90%,80%的可能下检测到10%的性比增长,那么需要抽样量多少?

Power and Sample Size


Test for One Proportion


Testing proportion = 0.6 (versus > 0.6)

Alpha = 0.05



Alternative  Sample  Target

Proportion    Size   Power  Actual Power

        0.7     351    0.99      0.990094

        0.7     244    0.95      0.950554

        0.7     195    0.90      0.901270

        0.7     142    0.80      0.800090


Two-sample test of proportion:

生物学家想检测是否两个湖中的鱼受到污染影响的比例有所不同,怀疑A湖大约30%的鱼受到污染物影响。如果对两个湖各抽样1000,那么生物学家能够检测出比例差别达到0.05(或更大)且alpha= 0.05的功效为多少?

Power and Sample Size


Test for Two Proportions


Testing proportion 1 = proportion 2 (versus not =)

Calculating power for proportion 2 = 0.3

Alpha = 0.05



              Sample

Proportion 1    Size     Power

        0.25    1000  0.707060

        0.35    1000  0.665570


The sample size is for each group.

注:比例差别达0.05,则p1为 0.25 和0.35 ;p2为0.30


练习:生物学家想检测是否两个湖中的鱼受到污染影响的比例有所不同,怀疑A湖25%的鱼受到污染物影响。生物学家希望能够检测出来的比例差别是0.03。如果在alpha= 0.05的情况下想达到0.95,0.90,0.85,0.80的功效需要多少取样量?

Power and Sample Size


Test for Two Proportions


Testing proportion 1 = proportion 2 (versus not =)

Calculating power for proportion 2 = 0.25

Alpha = 0.05



              Sample  Target

Proportion 1    Size   Power  Actual Power

        0.22    5189    0.95      0.950021

        0.22    4196    0.90      0.900025

        0.22    3586    0.85      0.850067

        0.22    3135    0.80      0.800070

        0.28    5622    0.95      0.950014

        0.28    4546    0.90      0.900007

        0.28    3885    0.85      0.850037

        0.28    3397    0.80      0.800107


The sample size is for each group.


作业:如果人类的二次性比理论上是106:100,而假设2004年我国人口性比已经达到116.9:100(假设这个数据是真相,但这个真相是你在研究之前所不知道的)。如果你是一个研究者,那么以95%的可能性得到116.9:100这个比值极显著高于理论值的结果需要多大的抽样量?

Power and Sample Size


Test for One Proportion


Testing proportion = 0.51456 (versus > 0.51456)

Alpha = 0.05



Alternative  Sample  Target

Proportion    Size   Power  Actual Power


    0.53896    4529    0.95      0.950013


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2行者8805 在职认证  发表于 2016-9-29 17:13:18 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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2行者8805 在职认证  发表于 2016-9-29 17:13:40 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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ningzezetao 发表于 2016-9-29 17:18:13 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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ningzezetao 发表于 2016-9-29 17:18:38 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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iexpro 发表于 2016-10-1 20:20:47 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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ruchandsome 发表于 2016-10-11 12:55:42 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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ruchandsome 发表于 2016-10-11 12:56:57 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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ruchandsome 发表于 2016-10-11 13:06:36 |显示全部楼层 |坛友微信交流群
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ruchandsome 发表于 2016-10-11 16:32:17 |显示全部楼层 |坛友微信交流群

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