统计方法确认灯检人员的资格

kslam

FDA 在2016年3月3日向印度Emcure Pharmaceuticals发出警告信指出 "特别是对目测检查的人员有能力确认与再确认不足，以确保相关人员能鉴别出有缺陷的产品"。

例子:

灯检人员检查12个测试样品。如果检查员的检查结果与标准测试样品之间存在统计上的显着差异，则那人员需要再培训。

使用Minitab做统计分析。

结果 : McNemar的p值= 0.039，拒绝零假设。该灯检人员应该接受再培训。


补充内容 (2018-4-21 20:59):
McNemar 检验可确定配对比率是否存在差异。

kslam

ning_zilv 发表于 2018-5-10 19:32
你好，通过https://zhuanlan.zhihu.com/p/27312651#tipjar网站学习McNemar的统计分析方法，有不理解的地方 ...

某公司计划引入六西格玛管理，为此选取100员工，在实施六西格玛战略宣讲前后，就引入六西格玛的必要性进行调查，调查结果如下表。问宣讲前后员工的态度有变化吗？






在α=0.05时，自由度为1的卡方检验临界值为3.84，因此我们拒绝原假设，认为宣讲前后员工的态度有显著变化。


使用Minitab McNemar检验:


p <0.05，有显著变化。

表显示 100 位员工的汇总数据。第一行“宣讲前有必要”显示34位员工认为有必要。第一列“宣讲后有必要"显示有77位员工认为有必要。此宣讲似乎提高了员工认为有必要的比率。对这些数据进行 McNemar 检验产生 的 p 值< 0.05。

McNemar 检验比较宣讲前和宣讲后实测的比率。总体中边际概率之间的差值= (6 - 49) / 100 = -0.43。


示例的条件是"有必要"。因此，49表示宣讲后(而不是宣讲前)认为有必要的员工数量。6表示宣讲前(而不是宣讲后)认为有必要的员工数量。

歪打正着

高级

kslam

例子: 比较两种不同的自动视觉检测机识别安瓿注射液中可见异物。

检测机A和B各自识别400个测试样品。

使用Minitab做统计分析。

结果 : McNemar的p值= 0.405, 不能拒绝零假设。能够以95％的置信度声明检测机B在准确性方面等同于检测机A。

ning_zilv

学习了，谢谢
看来以后需要对灯检人员的能力用统计学方法进行确认，确认灯检人员的等级能力了。
希望以后互相交流

915_雨

有能力的，是否能永远不放错，别用人，上机器

ning_zilv

对于McNemar统计分析学习了，需要和你讨论一下该方法能不能用

kslam

ning_zilv 发表于 2018-5-9 17:36
对于McNemar统计分析学习了，需要和你讨论一下该方法能不能用

不明白你的意思。

ning_zilv

你好，通过https://zhuanlan.zhihu.com/p/27312651#tipjar网站学习McNemar的统计分析方法，有不理解的地方在以下方面：
列联表篇之二：四格表的分析
其中有一段话这样描述
a和d（219和145）代表结果的一致性，b和c代表结果产生的变化（即15和21）。在Mcnemar检验中，原假设是对样本所施加的处理没有显著效应，也就是发生不同方向变化的可能性是一样的，有多少“－＋”，就应该有多少“＋－”，即b=c，如果两者差异很大，则说明两种不同的处理有显著的差异，或一种处理的前后状态存在显著差异。从另一个角度来说，Mcnemar的原假设是边缘概率相等。
根据这段话的解释，不能对“合格”样品实际不合格与“不合格”样品实际合格，McNemar无法判断谁大谁小，只能判断两者相等，或者两者相差没有显著差异。
因此出现下列问题：如果前者大说明把不合格品漏到合格品概率大，若后者大说明灯检的严将合格品当成不合格品处理了。

预知子

学习一下

弹剑桃花源

ning_zilv 发表于 2018-5-10 19:32
你好，通过https://zhuanlan.zhihu.com/p/27312651#tipjar网站学习McNemar的统计分析方法，有不理解的地方 ...

https://www.researchgate.net/pro ... tatistical-test.pdf