【课程背景】
作为基本统计工具之一，假设检验的应用十分广泛。不掌握假设检验，根本就无法驾驭统计技术； 不理解假设检验， 更无法理解方差分析、回归分析和实验设计。
要想利用统计技术， 实施质量和绩效方面的管理与改善， 首先就要理解和掌握假设检验。
【课程时长】2天
【课程目的】
本课程重点针对从事质量改善相关人员而设计。旨在帮助学员系统、全面地理解假设检验的概念，掌握假设检验的实施方法，了解假设检验的关联应用
1、理解假设检验的基本概念；
2、掌握μ检验的实施方法；
3、掌握t检验的实施方法；
4、掌握χ2检验的实施方法；
5、掌握p检验的实施方法；
6、了解假设检验的关联应用。
【课程对象】从事质量管理、工程技术和生产管理等相关人员。
【授课方式】
激情授课+案例分享+小组讨论+总结发表
将学员分成若干个小组，每组6~8人； 同一部门的同事尽可能分在不同的小组，管理者不要集中于同一小组； 整个培训过程中， 分组固定不变； 模拟练习及课堂讨论、发表得分，按组进行累计。
【课程大纲】
第一部分：基础统计知识
1. 总体与样本
2. 统计量
2.1 基本概念
2.2 描述样本集中位置的统计量
2.3 描述样本分散程度的统计量
3. 抽样分布
3.1 基本概念
3.2 样本均值的抽样分布
3.3 三大抽样分布
第二部分：假设检验的基本思想与基本步骤
1. 问题的提出；
2. 基本步骤
2.1 建立假设
2.2 选择检验统计量，给出拒绝域的形式
2.3 给出显著性水平α
2.4 确定临界值c, 给出拒绝域W
2.5 判断
※课堂游戏
1、游戏： 电脑上打开高德地图，比赛将鼠标从上课地点开始，到鼠标箭头指到北京天安门“安”字所需的时间；
2、游戏心得发表。
第三部分：正态总体参数的假设检验
1. μ检验： 正态均值μ的假设检验（σ已知）
1.1 正态均值μ常用的三对假设
1.2 检验统计量
1.3 给出显著性水平α
1.4 确定临界值c, 给出拒绝域W
1.5 判断
1.6 Minitab实操
※ 案例分享
※ 课堂练习
2. t检验：正态均值μ的假设检验（σ未知）
2.1 正态均值μ常用的三对假设
2.2 检验统计量
2.3 给出显著性水平α
2.4 确定临界值c, 给出拒绝域W
2.5 判断
2.6 Minitab实操
※ 案例分享
※ 课堂练习
3. χ2检验：正态方差σ2的假设检验
3.1 正态方差σ2常用的三对假设
3.2 检验统计量
3.3 给出显著性水平α
3.4 确定临界值c, 给出拒绝域W
3.5 判断
3.6 Minitab实操
※ 案例分享
※ 课堂练习
第四部分：有关比例P的假设检验
1. 基本原理
2. 实际应用
3. Minitab实操
※ 案例分享
※ 课堂练习
※ 实操比赛
以小组为单位，抢答。让学员在比赛的氛围中快速掌握假设检验的实施技巧。
第五部分：假设检验的关联应用（不深入讲解）
1. 方差分析
2. 回归分析
3. 实验设计
※ 分组发表学习心得、感悟和收获
※ 教师点评、集体评分
※ 答疑、奖励优胜班组、合影留念
夏玉臣