Phân biệt khoảng dung sai khác với khoảng tin cậy và khoảng thời gian dự đoán trong phân tích thống kê

Trong chủ đề này chúng ta sẽ phân tích​

• Khoảng dung sai là gì?
• Khoảng dung sai khác với khoảng tin cậy và khoảng thời gian dự đoán như thế nào?
• Phương pháp tham số và phi tham số

Tìm hiểu thêm về Phần mềm thống kê Minitab

Khoảng dung sai là gì?​

Sử dụng khoảng dung sai để tính toán một phạm vi giá trị cho đặc tính của sản phẩm có khả năng đảm bảo một tỷ lệ cụ thể của sản phẩm trong tương lai. Khoảng dung sai xác định giới hạn trên và / hoặc dưới trong đó một tỷ lệ phần trăm nhất định của đầu ra quy trình rơi với độ tin cậy đã nêu.

Để tạo khoảng dung sai, bạn phải xác định cả tỷ lệ phần trăm tối thiểu của tổng thể và mức độ tin cậy. Thường thì cả hai giá trị này đều gần 100. Tỷ lệ phần trăm là tỷ lệ phần trăm tối thiểu của tổng thể mà bạn muốn khoảng dung sai bao phủ, mức độ tin cậy là khả năng khoảng dung sai sẽ thực sự đảm bảo tỷ lệ phần trăm tối thiểu đó.

Biểu đồ khoảng dung sai trong phân tích dữ liệu
Ví dụ: một nhà sản xuất phụ tùng muốn xác định giới hạn 99% chiều rộng của các bộ phận với độ tin cậy 95% và so sánh phạm vi này với thông số kỹ thuật mà khách hàng mong muốn. Các nhà phân tích lấy mẫu ngẫu nhiên 30 bộ phận và ghi lại chiều rộng tính bằng milimét (mm). Khoảng dung sai tương ứng với độ tin cậy 95% và 99% tổng thế có chiều rộng nằm trong khoảng [5, 8]. Nhà sản xuất tự tin 95% rằng 99% tất cả các bộ phận sẽ có chiều rộng từ 5 đến 8 mm. Nếu phạm vi này rộng hơn yêu cầu của khách hàng, thì quá trình này có thể tạo ra sự lãng phí quá mức.

➤ GHI CHÚ
Phần mềm Minitab thiết lập mặc định 95% cho cả mức độ tin cậy và tỷ lệ phần trăm tối thiểu trong khoảng dung sai.

Khoảng dung sai khác với khoảng tin cậy và khoảng dự đoán như thế nào?​

Khoảng tin cậy (CI), khoảng thời gian dự đoán (PI) và khoảng dung sai là các khoảng thường được sử dụng bắt nguồn từ thống kê mẫu.

Khoảng tin cậy​

Phạm vi giá trị có khả năng chứa giá trị của một tham số tổng thể chưa biết, chẳng hạn như giá trị trung bình, với một mức độ tin cậy được chỉ định.

Ví dụ: Nếu kết quả tính CI 95% của thể tích đổ đầy trung bình một chai 375 ml là 368–372 ml, bạn có thể tự tin 95% rằng giá trị chính xác của quy trình đổ đầy trung bình nằm trong khoảng này.

Khoảng dự đoán​

Phạm vi giá trị cho đặc tính của sản phẩm thể hiện vị trí mà giá trị của một quan sát mới có khả năng giảm xuống với một mức độ tin cậy cụ thể.

Ví dụ: Nếu kết quả tính PI 95% của thể tích đổ đầy trung bình một chai 375 ml là 360–379 ml, bạn có thể tự tin 95% rằng chai được lấy mẫu tiếp theo sẽ có thể tích đổ đầy nằm trong khoảng này.

Khoảng dung sai​

Phạm vi giá trị cho đặc tính của sản phẩm có khả năng bao hàm một tỷ lệ tổng thể cụ thể với một mức độ tin cậy cụ thể.

Ví dụ: Nếu kết quả tính khoảng dung sai 95% cho 99% tổng thể đối với thể tích đổ đầy chai 375 ml là 358–381 ml, bạn có thể tự tin 95% rằng 99% chai được đổ đầy trong tương lai sẽ có thể tích nằm trong khoảng này.

Khoảng tin cậy và khoảng dung sai


Tham khảo blogs: Cùng Minitab Tìm Hiểu Về Khoảng Dung Sai