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工业问题解决的统计思维
在本视频中，您将了解如何计算单样本 t 检验的样本量。 为此，我们从设计诊断下的 DOE 菜单中选择样本大小和功效。
样本大小和功效计算适用于许多情况。 我们将选择一个样本均值。
在这种情况下，工艺特征是金属零件的直径，以毫米为单位。 该过程的目标是 16 毫米。我们想确定以 0.9 的功效检测 0.02 mm 的差异所需的样本大小。
我们将使用 0.05 的测试显着性水平 alpha。
我们将输入总体标准偏差的保守估计值 0.045 mm。
我们将输入要检测的差值 0.02 和功率 0.90，然后单击继续。
检测这种差异所需的样本量（功效为 0.90）为 56。
如果我们需要更高的功率怎么办？ 例如，如果我们想要检测到至少 0.02 毫米差异的概率为 0.95，该怎么办？
我们清除 Sample Size 字段，将幂更改为 0.95，然后单击 Continue。
我们需要测量 68 个零件的随机样本。
如果我们将三个字段中的两个留空，JMP 会生成一个图表来探索其他两个字段的值。
让我们探讨一下功效与样本大小之间的关系，相差 0.02 毫米。
我们清除 Sample Size 和 Power 字段，然后单击 Continue。
您可以看到功效曲线在样本数量 50 以上时趋于平稳。 也就是说，如果您有超过 55 或 60 个观察值，您不会看到功效有很大的增加。
让我们回过头来将检测差异更改为更小的值，0.01 mm。
如果您想检测到更小的差异，则需要更多的数据才能获得足够的能力。
