1、Six Sigma綠帶人員培訓教材目錄第一章 何謂6Sigma第二章 企業(yè)導入6Sigma的過程第三章 6Sigma項目選擇第四章 界定(Define)第五章 衡量(Measure)第六章 分析(Analyze)第七章 改善(Improve)第八章 控制(Control)第九章 企業(yè)文化的變革與展望附錄一 統計表附錄二 參考案例SixSigmaGreenBelt課程6MS2NPI開發(fā)部引言歡迎您參參加6 Sigma綠帶課程程!當您完成成此課程程,您將具備備6SigmaGreenBelt(綠帶人員員)資格.在推動6 Sigma的過程中中,主要是擔擔任BlackBelt (黑帶人員員)助手的角角色

2、;運用改善善工具與與方法,使各項改改善項目目能順利利展開.第六章分析(Analysis)DMAIC目錄1.呈現現數據資資料2.鑒別別潛在原原因3.進行行比較4.確認認根本原原因目標使項目團團隊能更更詳細的的將搜集集的資料料,利用用工具與與方法呈呈現數據據,去找找出問題題的根本本原因尋找改善善的機會會。學習DMAIC中,分析析階段的的步驟與與方法分析原因因*分析問問題的主主要原因因* 確定定測量的的方式* 監(jiān)別別CTQ*解決問題題的最佳佳改善方方案*維持改改善的成成果界定(D)測量(M)分析(A)改善(I)控制(C)第六章分析(Analysis)1.呈現數據據資料2.鑒別別潛在原原因3.進行行比

3、較4.確認認根本原原因利用己搜搜集到的的數據與與資料,根據其其特性呈現現,進行行分析.並找出出其要因因呈現數據資料進行比較鑒別潛在原因確認根本原因如何進行行分析分析工具具運用觀觀念1.必須須確認問問題點在在哪里2.了解解數據之之特性(計數或或計量)3.選擇擇適合的的解析工工具4.正確確地判斷斷圖形所所表示的的意義5.針對對其意義義決定下下一步的的動作分析工具具使用時時機1.觀察因果果關系的的關聯性性或兩個個因素之之間的關關系。散布圖圖2.整理理原因結結果之關關系因果圖圖(魚骨骨圖)3.考慮慮事物的的平均與與變異特特性直方圖圖控制圖4.運用用數據與與時間的的比對,來看出出整體過過程的趨趨勢運行圖

4、圖控制圖5.從影影響較大大的23項顯顯示并采采取措施施柏拉圖圖6.根據據事實數據顯示示圖形查驗表表柱狀圖雷達圖箱形圖一數據資料料的呈現現方法描繪數據據的四種種方式畫出數據據的圖形形直 方圖圖( 分布布)運 行圖圖( 波動動)箱形圖(分散度度)直方圖何謂直方方圖容易看出出計量值值的數據分配配情形直方圖原原則*研究短期期的變化化* 確定定分布為為何* 尋找找明顯的的原因* 搜集集50-100個連續(xù)續(xù)的數據據-最好是是取來自自於同一一來源范例-直直方圖分分析1公司所進進料之噴噴嘴對口口零件,其內徑徑規(guī)格32.533.5mm,今按隨機機抽樣抽抽樣取100個個樣本,在25測定值如如附表,制作直直方圖並並

5、計算制制程能力力范例-直直方圖分分析1范例-直直方圖分分析1范例直方方圖分析析2例:記錄機車車里程計計的不良良,根據據資料請請分析缺缺點數據據的分布布狀況與與外型1.選擇擇檔案theWorksheet“EXH_QC.MTW”2.選擇GraphHistogram范例-直直方圖分分析23.在GraphVariables選“Faults”。4.選擇ok范例-直直方圖分分析2直方圖的的三個特特徵集 中離 散外 形集中趨勢勢和分布布集中態(tài)勢勢-平均數數離散態(tài)勢勢-全距(最大值值-最小小值)-標準方方差集中和離離散視覺估計計平均數解釋“外外形”* 異常常值* 多峰峰* 偏態(tài)態(tài)異常值位於分布布之外的的點即是

6、表明明存在特特殊的原原因多峰不同的峰峰代表不同的群群體-來源-時間長長度-操作員員-等多峰分解解可能包括括的多個個過程機器或位位置不同同批料或材材料來源源不同很多人同同時進行行同一個個過程過程不穩(wěn)穩(wěn)定,造造成有兩兩個過程程的假象象自然偏態(tài)態(tài)測量有一一個自然然的“停停止點”變化傾向向於發(fā)生生在一個個方向上上-p pm-交貨周期期人為偏態(tài)態(tài)截尾由分類而而引起的的偏態(tài)看上去像像一個“被截斷斷的鍾形形曲線”超出規(guī)格格的單元元被檢驗員員剔除了了WorkshopKC公司所進進料之關關鍵零件件,其規(guī)規(guī)格為130160,今隨隨機抽樣樣60個個為樣本本,測定定值如附附表,請請制作直直方圖箱形圖(盒須圖圖)何謂箱

7、型型圖呈現資料料數據分分布特性性及異常點分分布箱型圖原原則使用在呈呈現資料料數據分分布特性性了解數據據分配情情況可辨別數數據是否否有異常常點可比較2個或多多個過程程箱形圖*偏離值最大值75百分分位(Q3)中位數25百分分位(Q1)最小值箱形圖箱形圖解解讀中位數:所有數數值排列列順序后后的中間間位數值值75百百分位數數(Q3):所有數值值排列順順序的3/4位位數值25百分分位數(Q1):所有數值值排列順順序的1/4位位數值最大值:小於Q3+1.5(Q3-Q1)數據的最最大值最小值:大於Q1-1.5(Q3-Q1)數據的最最小值偏離值:假如數數值小于于Q1-1.5(Q3-Q1)或大於Q3+1.5(Q

8、3-Q1),則為偏離離值范例-箱箱形圖分分析180時噴頭之之內口徑徑數據:依據內口口徑25與80的數據,應用箱箱形圖分分析比較較范例-箱箱形圖分分析1258033.533.034.0改善前溫度范例-箱箱形圖分分析2 例:男性與女女性測心心記錄Pulse2,請以箱形形圖比較較之1.選擇擇檔案theworksheet “PULSE.MTW”2.選擇GraphBoxplotWith Groups范例-箱箱形圖分分析23.在Graphvariables欄,輸入入pulse2,在Categoricalvariables欄,輸入入Sex4.Click OK.Workshop檔案PULSE.MTW男性與女女

9、性測心心跳記錄錄Pulse1,請以箱形形圖比較較推移圖何謂推移移圖呈現過程程資料數數據分布布是否具有隨機機性及了了解趨勢勢模式推移圖原原則研究長期期的變異異判定分布布的穩(wěn)定定性-分布是是否保持持過程水水準和散散離態(tài)勢勢?尋找時間間上的特特殊原因因按順序搜搜集20個或更更多的子子群-來源相相同-在一個個行圖上上或Shewhart圖上標出出-性能評評價推移圖的的規(guī)劃研究所需需的時間間-要充分分觀察到到“正常的的過程行行為”蒐集數據據的型式式-歷史的的vs.目前的相關數據據-可以用用來做分分析和解解釋范例-推推移圖分分析例:此公司為為生產測測量輻射射的設備備,為了了探討測測量的變變異.根根據實驗驗記

10、錄做做運行圖圖分析1.選擇擇檔案theworksheet “RADON.MTW”2.選擇ShatQuality ToolsRunChart.范例-推推移圖分分析3.在singlecolumn填入“Membrane”.在sulgroupsize填入“1”4.選擇擇ok范例-推推移圖分分析隨機性檢檢驗的方方法:超過期望望的串數數 來自自兩母體體混雜1.以中位數數(資資料呈現現隨機趨趨勢)計算串數數資資料成串串少數期望望的串數數 (資資料呈現現不隨機機趨勢)超過期望望的串數數資資料上下下震蕩變變化2.以上上下趨勢勢計算串數數少數期望望的串數數資資料成某某種趨勢勢范例-推推移圖分分析在何處畫畫中心線線

11、數據的平平均數(中心數數或平均均數)-當目的的是研究究一個集集中趨勢勢的績效效概況時時目標值-當日的的是控制制一個過過程以實實現一個個具體的的目標Workshop:推移圖分分析請將以下下的數據據,使用用趨勢圖圖分析散布圖何謂散布布圖藉由畫出出兩變數數之對比比以闡明之間的的關連性性散布圖原原則研究一個個引起“因素”x和一個“回應”Y之間的關關系更加精確確地將兩兩種特性性的關系系量化確定相關關性和回回歸根據輸入入變數預預測輸出出變數尋找明顯顯的可確定的的原因搜集20個或更更多的成成對數據據(X,Y)-在散布圖圖上標出出-評價X,Y的關系以從軸表表示影響響,以橫橫軸表示示可能的的原因X值Y值的值域域

12、可以構構在一個個正方形形對應的X,Y值.可找找出一對對應點散布圖原原則原因(X)XY結果(Y)范例-散散布圖分分析1記錄溫度度與噴頭頭封口內內徑的變變化范例-散散布圖分分析1記錄溫度度與噴頭頭封口內內徑的變變化噴頭內徑溫度2030405060708033.433.533.633.733.8范例-散散布圖分分析2 例:根據資料料請分析析廣告支支出部分分與業(yè)務務銷售部部分是否否相關1.選擇擇檔案theworksheet “MARKET.MTW”2.選擇GraphScatterplot范例-散散布圖分分析23.點選選圖形類類別,選選擇ok.4.在Graphvariables中Y欄選入“Sales”,

13、在X中選入“Advertis”.5.選擇ok范例-散散布圖分分析2Workshop鋼的抗張張力強度度與含鐵鐵量的關關系,請請繪出散散布圖 # %c Tensile 1 0.046 51.35 2 0.053 53.04 3 0.055 52.89 4 0.064 54.06 5 0.068 54.91 6 0.073 57.28 7 0.098 57.42 8 0.100 57.94 9 0.104 56.11 10 0.110 60.82 11 0.120 66.38 12 0.134 63.38 13 0.135 61.30 14 0.146 59.60 15 0.150 60.03 #

14、%c Tensile0.155 63.630.169 71.420.173 68.900.176 71.500.178 71.060.202 73.470.209 69.580.215 77.070.220 79.210.223 78.600.229 78.370.283 77.220.268 80.750.352 91.290.353 94.25# %c Tensile0.357 92.280.385 95.60 0.395 106.170.420 98.640.440 113.450.510 118.700.513 118.090.570 131.270.580 130.530.624 1

15、35.380.660 143.310.675 143.240.695 139.71 0.727 146.06散布型式式“蛋糕”法法國面包包負負相關(無相關關)(強相相關)“德國豬豬腿”非非線線性相關關(弱相關關)散布圖的的陷阱偏離值重疊的相相關不正確的的相關不正確的的相關分層是關關鍵用不同的的標記表表示不同同的層X,Y之間的關關系可能能會與Z有關Z可能是一一個變數數,也可可能是一一個特定定數值矩陣散布布圖分析析例:PULSE.MTW求身高,體重及及脈搏的的矩陣散散布圖1.選擇擇檔案theworksheet “PULSE.MTW”2.選擇GraphMatrixplot,點選圖形形類別選擇ok矩陣

16、散布布圖分析析3.在Graphvariables選擇“Height” “Weight” “Pulse1”.選擇ok矩陣散布布圖分析析例:以不不同的結結果(Y)做層別.繪制矩矩陣散布布圖(仍仍然利用用pulse.MTW)1.選擇檔案案theworksheet “PULSE.MTW”2.選擇GraphMatrixplot,點選圖形形類別選選擇ok3.在Y variables選擇“pulse1”及“pulse2”在X variables選擇“Height” Weight”Sex”選擇ok矩陣散布布圖分析析Workshop下表為三三種化學學成分與與不良率率的關系系,請繪繪出矩陣陣散布圖圖第六章分析(A

17、nalysis)1.呈現數據據資料2.鑒別潛在在原因3.進行行比較4.確認認根本原原因二、鑒別別潛在原原因尋找原因因人們傾向向於自己己主觀的的想法沖床c應該重新研磨磨但是那和和這個問問題又有有什么關關系呢?理論是不不會缺乏乏的-事實-記憶-經驗-直覺-偏見-比較幹草堆中中的針(可能的的原因)需要有系系統的方方法來確確認可能能的原因因尋找原因因鑒別潛在在原因的的方法層別法五個為什什么柏拉圖因果圖矩陣法層別法層別法將數據依依不同曾曾別搜集集以檢查不不同層別別之間測測量值的的差異,進而了了解過程程的差異異和潛在在變異之之處.層別的分分類:不同部門門不不同作作業(yè)員不同制程程不不同機機器不同時間間不不同

18、原原料不同檢查查方法不不同同地區(qū)不同環(huán)境境層別法范范例柏拉圖柏拉圖原原則20%的的原因造造成80%的問問題步驟:1.決定定步驟分分類項目目-依不良良項目場所時間過程機器等.2.決定定收集數數據的時時間3.將數數據從高高到低排排列繪制制柱狀圖圖4.繪累累計曲線線及累計計比例關關注在次次數最高高的少數項項目改善善最大不不良,達達立竿見見影效果范例-柏柏拉圖分分析1根據第四四章沙拉拉油案例例分析發(fā)發(fā)生為不不良的狀狀況分析析現況數據據收集(改善前前)缺點項目目數量噴嘴封口口裂縫201容器封口口裂縫12噴嘴封口口變形244容器封口口變形25容器瓶中中受壓力力變形106無變形斷斷裂仍漏漏油670范例-柏柏

19、拉圖分分析1根據沙拉拉油案例例分析發(fā)發(fā)生不良良的狀況況分析范例-柏柏拉圖分分析2例:記錄機車車里程表表的不良良,根據據資料請請分析出出此不良良品中發(fā)發(fā)生最多多的原因因為何?1.選擇擇檔案theworksheet “EXH_QC.MTW”2.選擇ShatQuality ToolsParetochart范例-柏柏拉圖分分析23.點選選Chartdefects table ,在Labelsin選入“Defects”。在Frequenciesin選入“Counts”4.選擇ok范例-柏柏拉圖分分析2柏拉圖的的陷阱排序時可可從高到到低,也也可從低低到高其他項必須置置於圖上上的最后后一條柱柱上當柏拉圖圖上

20、有彎彎曲點時時,表示示有重要要的少數數(VitalFew)存在當柏拉圖圖上沒有有彎曲點點時,表表示沒有有重要的的少數存存在,存存在的是是有用的的多數(UsefulMany)或細微的的多數(Trivial Many)Workshop以下是KC公司所分分析之不不良原因因1.請以以不良發(fā)發(fā)生次數數繪制柏柏拉圖2.請以以損失總總金額繪繪制柏拉拉圖依照下表表,請問問哪兩個個是影響響最大的的問題?比較上述述兩張柏柏拉圖,你的建建議為何何?因果圖(魚骨圖圖)因果圖某項結果果的形成成必定有有其原因因設法使用用圖解找找出原因因1.原因追求求型:列列出可能能影響的的相關因因子環(huán)境人方法問題因素原因機器材料因果圖2

21、.對策達成成型:追追尋問題題應如何何防止,目標結果應應如何達達成做法做法材料結果環(huán)境人方法機器步驟:1.確定定特性特性可以以是零件件規(guī)格帳款回收收率客戶抱怨報廢率等等2.繪制制骨架3.4M+1E人(Man)機械(Machine)材料(Material)方法(Method)環(huán)境(Environment)因果圖4.提出大要要因.中中要因及及小要因因.再圈圈出最重重要的原原因一個個可能的的原因必必須是一一個可以以執(zhí)行的的項目B-14房間的照明問問題怎么么會引起起數據輸輸入上的的錯誤環(huán)境房間B-14數據輸入入錯誤原因原因照明原因數據輸入入部門因果圖范例-因因果圖五個為什什么五個為什什么每一個可可能的原

22、原因必須須是上一一個可以以執(zhí)行解解決的項項目不停的問問“為什什么”,直到達達到目的的* 類別別不是原原因* 現象象也不是是原因錯誤環(huán)環(huán)境照照明太太暗不要掉入入 “單單一原因因”的陷陷阱*“為什什么”可可能不不止一種種的答案案為什么圖圖日程安排排無法實實現和銷售之之間無法協調調圖面不完完整或不正確確工作受到到“緊急急”工作的影影響高的重工工,不合格品品Why?Why?工作耗時時過長Why?Why?Why?因果矩陣陣法從問題中中找出兩兩群要素素,分別別排出行行與列行與列的的交集發(fā)發(fā)展出對對應關系系,借以以分析問問題關連連或解決決構想“排除過過程”:將不可可能的因因果關系系排除評估與每每一個描描述相

23、對對應的原原因利用一個個矩陣來來整理 步驟1.橫向向列出問問題的原原因2.縱向向列出問問題的描描述(癥癥狀)3.如果果原因不不能解釋釋癥狀,那麼在在方格中中寫“NO”4.一個以上上的“NO”就可可以排排除這個個原因Workshop請就以下下之問題題描述,確認問問題之原原因在某一工工廠中,有五臺臺相同之之機器,而且同同時安裝裝完成。這五臺臺機器放放在同一一個工作作間接在同一一個變壓壓器上運運轉,生生產相同同批號的的組件,采用同同一個供供應商的的原料。在星期一一早上三號機臺臺突然發(fā)發(fā)生故障障,其他他機器則則是正常常運轉。在以前前從來沒沒有發(fā)生生過同樣樣的問題題,請試試著用矩矩陣表來來確認其其原因。

24、Workshop剩余的問問題篩選應當當排除大大部分的的原因如果篩選選后,仍仍有很多多的原因因,那麼-還需要要更多的的癥狀-還需要要收集更更多的數數據篩選后沒沒有一個個原因剩剩下,那那麼需要要-更多的的“對比比和變化化”* 尋找找“隱藏藏”的原原因* 尋找找“交互互作用”第六章分析(Analysis)1.呈現數據據資料2.鑒別別潛在原原因3.進行比較較4.確認認根本原原因三、進行行比較假設檢驗驗目的:判判斷是否否存在足足夠的統統計証據,可以以對某母母全參數數的某種種認知或或假設做合合理的推推論假設檢驗驗之構成成1.虛無假設設:以H0表示.明確指明明母體參參數等於於某一特特定數值值2.對立立假設:

25、以H1表示。說說明參數數有以下下的一種種情形(1)大大於虛無無假設所所設定的的值(2)小小於虛無無假設所所設定的的值(3)不不同於虛虛無假設設所設定定的值3.顯著著性水準準:以表示.4.檢驗驗統計量量(由抽抽樣數據據與分配配決定)錯誤的兩兩種形式式型I錯誤-當虛無無假設為為真時拒拒絕它-型I錯誤的概概率為(“-risk”)型II錯誤-當虛無無假設為為假時卻卻接受-型II錯誤的概概率為 (“-risk”) 型I -risk OKOK型II -risk拒絕H0不拒絕H0數據証實真假假虛無假設設P值(p-value)p-value:會導致虛虛無假設設(H0)被拒絕的的概率值值P值可以作作為是否否接受

26、或或拒絕虛虛無假的的指標P值與值(顯示示水準)比較(一般而而言,值設定為為5%)P不拒絕H0P,拒絕H0單尾風險雙尾風險險=0.05=0.025/200Z=1.645Z=-1.96Z=1.96假設檢驗驗步驟建立假設檢驗模式決定顯著水準選擇檢驗統計量行動決策定義臨界點執(zhí)行Mini-tab假設檢驗驗范例品保部想想了解最最近生產產的某部部品是否否與以前前生產的的部品的的質量水水準相當當(根據據歷史資資料此類類部品的的分配接接近常態(tài)態(tài)分配,且平均均數=5.0mm,=0.2mm.自現場隨隨機取出出9件,在顯示示水準5%下.是否有有足夠證證據顯示示比類產產部品的的平均數數仍然是是5.0mm.虛無假設設H0

27、:5.0對立假設設H1:5.0平均數之檢驗使用時機機:1.一組組數據進進行平均均數的分分析2.過去去的群體體標準方方差()己知,可做推定定3.要檢檢驗的平平均數己己知,可可做檢驗驗平均數之檢驗抽樣數n:n 30大樣本(使用用z檢驗)檢驗統計計量z=(若未知.則則以s取代)N0(右尾檢驗驗)或H1:BasicStatistics1-Sample z.1-SampleZ檢驗3.在Variables欄位中選選入“values”4.在sigma中輸入“0.2”5.在Test mean輸入“5.0”6.點選選Options,在Confidence level輸入“95”,在Alternative選擇“n

28、otequal”,點選ok1-SampleZ檢驗P=0.02BasicStatistics1-Sample t.1-Samplet檢驗3.在Variables欄位中選選入“Values”4.在Test mean輸入“5.0”6.點選選Options,在Confidence level輸入“95”,在Alternative選擇“notequal”,點選OK,OK1-Samplet檢驗P=0.034BasicStatistics2-Sample t.2-Samplet檢驗2-Samplet檢驗3.在Samples欄位中選選入“BTU,In”4.在Subscripts輸入“Damper”5.Assu

29、meequalvariance勾選6.點選選Options,在Confidence level輸入“95”,Test mean輸入0.0,在在Alternative選擇“notequal”,點選OK,OK2-Samplet檢驗P=0.7010.05表示不拒拒絕平均均數之間間有差異異的假設設,也就就是此兩兩樣本是是沒有差異的的Two-sample T-TestandCI:BTU ,In,DamperTwo-sample Tfor BTU,InDamperNMean StDev SE Mean1409.913.020.4825010.142.770.393Difference=mu(1)-mu(2

30、)Estimatefordifference:-0.23525095%CIfordifference:(-1.450131,0.979631)T-Testofdifference=o(vs not=):T-Value=-0.38p-Value=0.701DF=88Both usePooledStDev=2.8818Workshop參考前面面范例,現在假假設兩組組資料方差不相相等,在在5%顯顯著水準準下,請請分析此兩種零零件對熱熱消耗是是否有差差異?Pairedt檢驗使用時機機:1.二組組配對的的數據進進行平均數差差的分析析2.可做做推定及及檢驗范例某鞋廠比比較A.B兩種材質質耐用性性實驗,請十

31、位位小孩兩兩腳分別別隨機穿穿A、B材質的鞋鞋子,一個月后后測量鞋鞋子耐用用狀況,在5%顯著水水準下,請分析析此兩種種材質實實驗結果果是否有有差異?1.選擇擇檔案theworksheet “EXH_STAT.MTW”2.選擇ShatBasicStatisticsPairedt.Pairedt檢驗3.在FirstSample欄位中選選入“Mat-A”.4.在SecondSample輸入“Mat-B”.5.點選Options在Contidence level輸入“95”,Testmean輸入0.0,在在Alternative選擇“notequal”,點選OK,OKPairedt檢驗Pairedt檢驗

32、P=0.009p0(右尾檢驗驗)或H1:p0.651.選擇StatBasicStatistics1Proportion.單一群體體比例p檢驗2.選Summarized data;Numberoftrials輸入“950”,Numberofsuccesses輸入“560”3.點選選Options在Confidence level輸入“95”,TestProportion輸入0.65,在Alternative選擇“greater than”點選ok,okP=1.0000.05表示不拒拒絕這比比例=0.65的假設設.就是是沒有證證據0.65.也就是沒沒有超過過65%支持此此提案Test andCIf

33、orOne ProportionTest of p=0.65vs p0.6595%lowerExactSampleXNSamplepBoundP-Value1.5609500.5894740.5625151.000單一群體體比例p檢驗Workshop某事務所所只要有有65%的委托托人支持持拓展業(yè)業(yè)務,事事務所負負責人即即同意拓拓展計劃劃.隨機機抽取950人人調查.共有650人人支持.在5%顯顯著水準準下,請請分析是是否超過過65%的支持持度?兩群體比比例p檢驗使用時機機:計算二比比例差的的推定及及檢驗(二組樣樣本抽樣樣數及成成功次數數/發(fā)生次數己己知)兩群體比比例p檢驗范例某公司采采購機器器,

34、挑選選兩家廠廠商比較較,隨機挑選選兩家(X,Y)廠商在使使用中的的機器.觀察一一年內維維修記錄錄次數.記錄顯示示X廠商50臺中有有6臺送送修,Y廠商50臺中有8臺送修.在5%顯顯著水準準下,請請分析該該挑選哪哪一家?H0: px-py=0H1: px-pyBasicStatistics2Proportion兩群體比比例p檢驗2.選Summarized data;在Firstsample,Trials輸入“50”Successes輸入“44”,在Secondsample,Trials輸入“50”Successes輸入“42”;3.點選選Options在Confidence level輸入“95”,TestProportion輸入0,在Alternative選擇“l(fā)ess than“點選ok,ok兩群體比比例p檢驗P=0.7180.05表示不拒拒絕這虛虛無假設設.也就就是這兩兩家廠商商一年內內需要維維修比例例沒有差差別Test andCIforTwo ProportionsSampleXNSample p1.44500.8800002.42500.84000