通过双比率检验测试供应商延迟交付率

在错综复杂的供应链管理领域，及时交付货物是一个关键的成功因素。评估供应商绩效需要数据驱动的洞察力，领先的统计软件Minitab提供了强大而易用的解决方案。本篇文章将指导您使用Minitab的2-比例测试来分析两个供应商(供应商A和供应商b)之间的延迟交付率。通过深入研究数据并执行2-比例测试，我们旨在辨别哪个供应商的延迟交付率更高。

什么是2比例检验？

2-比例检验也称为双比率检验。Minitab的双比率检验是统计学领域的一个重要工具，它使我们能够比较两组的比例，并确定它们是否有显著差异。在我们的上下文中，这些组表示供应商A和供应商b的延迟交付率。

奠定基础:假设

在进行分析之前，让我们定义我们的假设:

· 零假设(H0):供应商A和供应商b的延迟交货率没有显著差异

· 替代假设(Ha):供应商A和供应商b之间的延迟交货率存在显著差异

揭示数据

我们的分析基于以下数据:

· 供应商A:交货总数= 1160，延迟交货= 140

· 供应商B:总交货数= 1169，延迟交货数= 115

基于这些数据点——没有Minitab的帮助——我们可能会假设替代假设是正确的。事实上，我们甚至可以说供应商A延迟交付率为12%，而供应商B延迟交付率为9.8%。

在我们做出可能影响我们与供应商或客户关系的商业决策之前，让我们对数据进行测试。

在MINITAB中执行双比率检验

第一步:打开Minitab并点击“统计”>“基本统计”>“双比率…”启动双比率检验对话框。

第二步:在对话框中输入数据:

· 供应商A的“事件数”(延迟交货)= 140

· 供应商A的“试验次数”(总交货量)= 1160

· 对供应商B重复同样的步骤

第三步:选择你的显著性水平，并指定你的替代假设。最常见的(也是可接受的)置信水平是95%——这意味着你出错的可能性只有5%。

第四步:点击“确定”生成结果。

解读结果

Minitab为我们提供了重要的见解，包括测试统计、p值和置信区间。我们的重点在于p值——这是一个关键指标，用来衡量在假设零假设有效的情况下获得与观察到的结果一样极端的结果的可能性。

得出结论

将p值与我们选择的显著性水平(0.05)进行比较，我们得出如下结论:

· 如果p值< 0.05:拒绝零假设。延迟交货率存在显著差异。

· 如果p值≥ 0.05:未能拒绝零假设。延迟交货率没有显著差异。

结论

在Minitab中执行双比率检验时，我们发现p值超过0.05。这导致我们“无法拒绝零假设。”简而言之，没有统计证据支持供应商A的延迟交货率与供应商B的延迟交货率有显著差异的说法。因此，得出这些供应商中有一家延迟交货率较高的结论可能是错误的。

增强知情选择的能力

通过利用Minitab的双比率检验，我们开启了对供应商表现的公正评估。这种基于证据的见解指导我们在供应商选择和管理方面做出明智的决策。Minitab的分析能力有助于在供应链管理的复杂水域中航行，推动我们走向数据驱动的效率和卓越。

审核编辑 黄宇