大多数涉及统计阶级的人，无论是六西格玛还是大学课程，还是其他地方，了解了每个测试的制定的假设。男孩有很多假设！
有机会提出了一个相当大的复杂的流程图，以帮助学生导航到正确的假设试验 - 在我的原始课程中，图表如此之大，必须在11x17纸上印刷一半以折叠成材料。现在，对于许多人来说，刚刚学习数据分析，了解如何执行和解释适当的测试的结果是足够高的任务。但检查许多这些假设需要额外的假设测试。
Guest Blogger.乔尔史密斯是Keurig博士迅速持续改进的总监，以及合作的新利18luck备用网址应用统计手册。在加入Keurig博士之前，他在Minitab工作了13年。
乔尔也将托管一个小组领先的数据分析在2019年Minitab Insights会议上！了解更多并立即注册看看参与演讲者，用Minitab专家和分享您的知识的机会和学习别人的机会。
例如，假设我想比较两个用于执行进程的方法是否导致完成它们所需的不同量的平均时间。在其中一个决策树之后，我可能会发现我需要测试等同的差异和正常性在执行测试之前。所以我首先打开Minitab统18luck新利手机版计软件去吧stat>基本统计>正常测试。
我得到了这些结果：
呃 - 哦！这绝对是无正常的。
不担心。我可信赖的旧流程图涵盖了数据是非正规的情况。它告诉我我应该去执行一个Mann-Whitney测试（它未能提及Mann-Whitney测试需要类似形状的分布，但幸运的Minitab有您的背部，让您在菜单中的工具提示中了解。但是当我得到结果时，我注意到假设测试是为了中位数而不是平均值，这就是我真正想要的：
现在我面临着树的决定没有覆盖。我使用了吗？非参数测试这甚至不是测试我真正想要的东西吗？或者只是忽略我的正常结果，然后媒体进展？
我选择后者，继续前进stat>基本统计> 2差异并执行该测试以获取此结果：
起初，我对这两个p值混淆了，但当然Minitab的帮助迅速澄清在这种情况下，我应该使用Levene的测试。
所以在这一点上，我失败了正常性，但发现在这种情况下的建议测试没有回答我的问题，然后我失败了等方差。我的图表方便在那种情况下没有提到该怎么办......它说“咨询你的主黑带。”
一世是主黑带！
出于选项，我向前推行stat>基本统计> 2样本t。在“选项子目录”中，我注意到我可以选择假设相同的差异，默认情况下，甚至没有检查！
我现在感觉好多了，然后我甚至记得这一点，而不是专门针对正常测试的p价值，我也可以使用“脂肪铅笔测试“如果我在屏幕前面放置脂肪铅笔，请评估点是否覆盖着覆盖的线条。
现在我感觉更好。我得到了我的结果：
我自豪地汇集了我的演讲，兴奋地分享我在收费审查中学到的内容
......只是被立即质疑非全程和不平等的差异！
沮丧，我呕吐我的手，决定假设测试过于困难和复杂。
可是等等 …
所有这些都是必要的吗？如果数据是非正常的，并且差异不等于，无论如何都要进行2样本T检验？答案是错的吗？
在开发时助理菜单，Minitab的专家必须回答这些非常有问题，在这样做，发现许多正式的传统假设是不是特别重要，特别是如果进行了正确类型的测试。对于大多数从业者来说，可能会大大简化巨人，令人困惑的假设和假设测试的决策树，从业者可以采取更大的信心。
对于那些培训和教练其他人的统计数据的人来说，这是我们使用工具的一个非常重要的发展！事实上，它是Matt Barsalou和我创作的主要动力应用统计手册（可从中获取ASQ.或者亚马逊！）。频繁引用Minitab的研究，本书只有正确执行和理解测试结果所需的信息，所以他们可以快速回到真正重要的信息：提高质量和流程。
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