JMP和Minitab的比較(單樣本均值的假設檢驗)

近一兩年來越來越多的看到有人從「基本統計分析」、「簡單線性回歸」等的應用爲著眼點,對目前兩款主流六西格瑪軟件JMP和Minitab進行了深入對比, 得出JMP在統計專業性和整體易用性方面遠勝于Minitab的結論。有人覺得還不過瘾,因爲統計分析的內容很多,沒有面面俱到,總覺得少了些什麽。衆所周知,「假設檢驗」在推斷性統計中占有重要地位的,而「單樣本均值的假設檢驗」在假設檢驗中占有極爲首要的地位。筆者以此爲主題,繼續遵循實事求是的原則,通過解析「單樣本均值的假設檢驗」的軟件實現過程來再次比較JMP和Minitab。

將相同的一列數據「Data」分別輸入到最新版的JMP7和Minitab15中,觀察其均值的假設檢驗結果。

對比項目一:操作的便捷性。

如果只考慮最常用的單樣本t檢驗,JMP的操作路徑爲:主菜單Analyze > Distribution,選擇初始報告彈出菜單中的Test Mean,確定待檢驗的均值爲139後,得到的報告和圖形如圖一所示;Minitab的操作路徑爲:主菜單Stat > Basic Statistics > 1-Sample t…,確定待檢驗的均值爲139後,得到的報告如圖二所示。操作實現的時間沒有明顯的差異。如果綜合考慮與「單樣本均值的假設檢驗」相關的所有方法,JMP都可以在相同的操作對話框內完成,感覺統計工具的整合性很好,是以「解決問題爲導向」設計的菜單操作結構;而Minitab則要另外再分別選擇Stat > Basic Statistics > 1-Sample Z…和Stat > Nonparametrics > 1-Sample Wilcoxon…來實現,時間就長了不少,而且比較明顯地感覺到Minitab是以「展示工具爲導向」來設計菜單操作結構的,這一點對統計學專家可能問題不大,但卻可能難以很快被一般用戶或初學者接受。

圖一 JMP的輸出結果

圖二 Minitab的輸出結果

對比項目二:統計分析的具體內容。

相同之處是JMP和Minitab的輸出報表中都列出了待檢驗的目標均值,樣本均值、標准差和雙邊t檢驗的t值、P值等基本內容,基于這些內容,我們都可以做出合適的統計決策。不同之處是如果不增加額外的操作步驟,Minitab的輸出結果基本上就是這些內容,而在JMP的輸出報表上還可以同時看到左側t檢驗和右側t檢驗的t值、P值,使用戶對這三種檢驗的關聯和區別一目了然。更加值得一提的是JMP在輸出報表的下方增加了一個統計圖形,形象地展示了在這個案例中樣本均值的t分布狀況,抽樣結果的對應t值和P值之間的關系,雙側和單側t檢驗的差異所在等等。如此鮮明的對比,Minitab在統計分析專業性方面與JMP相比還存在這明顯的差距。

對比項目三:假設檢驗的概念诠釋。

這是一個要求更高的對比項目。正如前文所說,「單樣本均值的假設檢驗」在假設檢驗中占有極爲首要的地位,很多重要和基本的統計學概念,如原假設H0,第一類錯誤?,第二類錯誤?,P值和檢驗功效Power,雙側與單側,樣本大小等等,都在這裏有完整地體現。但是,如何在一個大衆型的軟件中將這些枯燥的專業術語以簡單易懂的形式表現出來呢?這對統計軟件供應商來說,確實是個挑戰。到目前爲止,我們尚未從Minitab裏面找到合適的解決方案。但是,在JMP軟件中,已經有了一種創造性的解決方案:統計概念的動畫演示。具體的操作也很簡單,還是在剛才輸出報表的「Test Mean」部分,通過選擇「PValue animation」和「Power animation」這兩個選項,得到如圖三和圖四所示的動態圖形效果。用戶可以任意地調節Hypothesized Mean(假設均值),Estimated Mean(樣本估計均值),甚至是Two sided(雙邊),Low Side/High Side(單邊)和Sample Size(樣本大小),與此同時,我們會驚喜地發現圖形中對應得t值、P值、第一類錯誤?值、第二類錯誤?值和Power(功效值)都會實時地變化和顯示。這無論是對剛剛入門的非統計專業人士的學習,還是對經驗豐富的統計學老師、六西格瑪培訓師等人的授課輔導,都是一種很好的輔助手段。

圖三 JMP中的動畫效果一

圖四 JMP中的動畫效果二

綜合以上的比較結果,我們發現JMP和Minitab都可以實現最基本的「單樣本均值的假設檢驗」,但JMP在其高級應用方面遠勝于Minitab的。這個結論的正確性在軟件操作的便捷性、統計分析的專業性和統計概念的拓展性等方面都得到了客觀事實的印證。

實際上,統計分析涉及的領域還有很多,值得讓JMP和Minitab同台競技的內容也很多。希望有更多懂得統計、需要統計的朋友親自實踐一下。

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