ブラックベルトの資料室
HomeBlog Link Information E-mail、連絡
Minitabによる正規性検定

 ここでは、Minitab*による正規性検定の方法を解説しています。
*統計解析ソフトMinitabの詳細は、日本では構造計画研究所のサイトでご覧になれます。
-> 統計解析ソフトウェア Minitab(構造計画研究所)について。
-> 一般的に使用されているソフトウェアは本サイトで紹介しています。





Back



正規性検定は、観測値が正規分布に従うかどうかを調べ検定です。検定なので、仮説があり(このくだりは最も人気のない説明ではありますが)、その仮説は、次のとおりです。

H0:正規分布にデータが従う 対 H1: データが正規分布に従わない
H0:帰無仮説、H1:対立仮説

早速、Minitabの画面に移りましょう。Minitabはver14です。

下のC1コラムには、“TEST”という名前のデータが観測されているとします(n=30)。このデータを検定していきます。
*使用したn=30のデータを画面一番下に30個のデータを掲載しています。

[統計] > [基本統計] > [正規性検定]を選択します。





すると、下のような画面に進みます。




ここで、[変数]に(ワークシートで設定した“TEST”という名前の)「TEST」と入力するか、または、左コラムの「C1 TEST」をダブルクリック、もしくは、シングルクリック→「選択」をクリックします。

[OK]をクリックします。





このグラフ右には、データの平均値、標準偏差、N(n数:データ数)、AD(=正規性検定で用いたAnderson-Darling〈アンダーソン―ダーリング〉統計値)、そしてP-値が表示されています。

検定のデフォルトはAnderson-Darlingです。
*この検定で問題ありません。


着目するのはP-値です。表示では、P-値は0.903となっています。

一般的には、有意水準5%とすれば:
P-値>0.050(例の場合はこれです)であるならば、正規分布に従います。
P-値<0.050の場合は、データは正規分布に従いません。


従って、上の例では、P-値が0.903(>0.050)なので:

正規分布に従う、といえます。


ややこしい言い方をすれば:
「検定のP-値は、0.903より大きい有意水準で、データが正規分布に従わない」ことになります。






画面トップへ戻る


[総合目次 | 資料室TOP]



[上の例でのデータ]

11.1878
8.1792
11.0261
9.9776
10.5927
10.4687
10.8508
11.7884
9.9791
11.6326
9.7683
11.8214
9.8231
8.8610
10.7494
8.9616
10.3861
10.0451
11.0450
11.2519
10.4195
10.5924
9.6460
10.2868
8.8055
9.6619
9.7871
12.3514
11.4108
8.8504


ブラックベルト資料室のコンテンツ

コンテンツの詳細
ブラックベルトの資料室トップへ
アクセストップ5



関連書籍









シックスシグマ
経営手法の一つ。シックスシグマのシグマは統計学上のσ(標準偏差)であり、6σ(シックスシグマ)とは、バラツキが極めて小さく、製品・サービスの欠陥の発生確率が3.4/100万回であることを意味し、問題解決論のフェーズによりプロジェクトを遂行する。

DMAIC
シックスシグマのプロセス―定義(Define)、測定(Measure)、分析(Analyze)、改善(Improve)及び管理(Control)―のそれぞれ頭文字をとり、DMAICモデルと呼ぶ。

COPQ
シックスシグマのプロジェクトを運営していく上で財務上の指標となるのは、COPQ(=Cost of Poor Quality)と呼ばれる欠陥により発生するコストの総称である。
[COPQ]

P値、p-value
仮説検定において、帰無仮説を棄却するかどうかを判断する指標。p-値の基準値を0.05としたとき(=有意水準5%)、たとえば、ある検定統計量の計算されたp-値が0.05より小さい場合は、帰無仮説を棄却する(=有意水準5%にいおいて有意である)。
(記載は統計ソフトMinitabのヘルプを参考にしています。)
[Minitab]はこちら。

正規性検定
データが正規分布に従うかどうかの検定。正規確率プロットが作成され、観測値が正規分布に従うかどうかを調べる正規性の検定が行われる。
データが正規分布に従うかどうかの検定。正規分布であれば、データ処理が容易になるが、正規分布に従わないデータは多い。

F検定
データとデータのバラツキに差があるかどうかの仮説検定で、2つの分散の比を検査してその同等性を決定する。
バラツキに有意性がなければ、平均値の検定が行ないやすい。

t検定
独立な2サンプルの平均値に有意性があるかどうかの際に行われる検定。複数のサンプルの場合は、ANOVA(分散分析や等分散性の検定)が好適。

確率変数
多くの現象は、正規分布、一様分布、三角分布などの確率変数で示すことが出来る。製造分野では、ワイブル分布が有名で実用的である。
これを把握することにより、予測、推測が可能になり、その特徴を知ることは製造分野に限らず、重要視されている。
[確率変数]



[他の用語はこちら]










Designed by…
本サイトで使用している素材は種々のサイトの素材を利用しています。
利用したサイトは、トップページの右下に記載していますので、ご参考ください。
ブラックベルトの資料室トップへ





E-mailはこちら *お問い合せはこちらからお願いします。返信は気長にお待ちください。

Home | Blog | Contents | Information | E-mail
Copyright (C) i-Library MOT テキスト製作委員会 since 2008.