在复杂的供应链管理领域，及时交货对成功至关重要。评估供应商绩效需要有基于数据的洞察力，而领先的统计软件 Minitab 是一款功能强大且易于使用的解决方案。本博客将介绍如何使用 Minitab 中的 2-Proportion Test（双样本比例检验）分析两个供应商（供应商 A 和供应商 B）的延迟交付率。通过深入研究数据并执行双样本比例检验，我们可以了解哪个供应商的延迟交付率更高。
什么是双样本比例检验？
Minitab 中的 2-Proportion Test（双样本比例检验）是一种重要的统计工具，使我们能够比较两组的比例并确定它们是否存在显著差异。在本文中，这两组是指供应商 A 和供应商 B，比较的是它们的延迟交付率。
建立基础：假设
在分析前，我们定义一下假设：
- 原假设 (H0)：供应商 A 和供应商 B 的延迟交付率没有显著差异。
- 备择假设 (Ha)：供应商 A 和供应商 B 的延迟交付率有显著差异。
揭示数据内涵
我们基于以下数据进行分析：
- 供应商 A：总交付量 = 1160，延迟交付量 = 140
- 供应商 B：总交付量 = 1169，延迟交付量 = 115
如果不借助 Minitab，根据这些数据点，我们可能会认为备择假设正确。事实上，我们甚至可能会说，供应商 A 的时间延迟率是 12%，供应商 B 的时间延迟率是 9.8%。
我们在做出可能会影响我们与供应商或客户合作关系的业务决策之前，需要先对数据进行检验。
在 MINITAB 中执行双样本比例检验
步骤 1：打开 Minitab，导航至“Stat（统计）”>“Basic Statistics（基本统计）”>“双样本比例…”，打开“双样本比例检验”对话框。
步骤 2：在对话框中输入数据：
- 供应商 A 的“事件数”（延迟交付量）= 140
- 供应商 A 的“试验数”（总交付量）= 1160
- 对供应商 B 执行相同操作
步骤 3：选择显著性水平，并指定备择假设。最常见（及可接受）的置信水平是 95%，这意味着出错概率只有 5%。
步骤 4：单击“确定”生成结果。
解释结果
Minitab 能够提供重要洞察力，包括检验统计数据、p 值和置信区间。我们重点查看 p 值，这是一个关键指标，可衡量在原假设有效的情况下观察到极端结果的概率。
得出结论
将 p 值与所选显著性水平 (0.05) 进行比较，可以得出以下结论：
如果 p 值 < 0.05：否定原假设。延迟交付率存在显著差异。
如果 p 值 ≥ 0.05：不能否定原假设。延迟交付率不存在显著差异。
结论
在 Minitab 中执行双样本比例检验时，我们发现 p 值大于 0.05。因此“不能否定原假设”。简言之，没有统计证据表明供应商 A 与供应商 B 的延迟交付率存在显著差异。因此，其中一家供应商的延迟交付率较高这一结论可能是错误的。
做出明智决策
通过 Minitab 中的 2-Proportion Test（双样本比例检验），我们可以对供应商绩效进行公正评估。根据这种基于证据的洞察力，我们能够就供应商选择和管理做出明智的决策。通过 Minitab 的分析功能，我们可以应对复杂的供应链管理挑战，进而基于数据提高工作效率并实现卓越。
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