在錯綜復雜的供應鏈管理領域，及時交付貨物是一個關鍵的成功因素。評估供應商績效需要數據驅動的洞察力，領先的統計軟件Minitab提供了強大而易用的解決方案。本篇文章將指導您使用Minitab的2-比例測試來分析兩個供應商(供應商A和供應商b)之間的延遲交付率。通過深入研究數據并執行2-比例測試，我們旨在辨別哪個供應商的延遲交付率更高。

什么是2比例檢驗？

2-比例檢驗也稱為雙比率檢驗。Minitab的雙比率檢驗是統計學領域的一個重要工具，它使我們能夠比較兩組的比例，并確定它們是否有顯著差異。在我們的上下文中，這些組表示供應商A和供應商b的延遲交付率。

奠定基礎:假設

在進行分析之前，讓我們定義我們的假設:

· 零假設(H0):供應商A和供應商b的延遲交貨率沒有顯著差異

· 替代假設(Ha):供應商A和供應商b之間的延遲交貨率存在顯著差異

揭示數據

我們的分析基于以下數據:

· 供應商A:交貨總數= 1160，延遲交貨= 140

· 供應商B:總交貨數= 1169，延遲交貨數= 115

基于這些數據點——沒有Minitab的幫助——我們可能會假設替代假設是正確的。事實上，我們甚至可以說供應商A延遲交付率為12%，而供應商B延遲交付率為9.8%。

在我們做出可能影響我們與供應商或客戶關系的商業決策之前，讓我們對數據進行測試。

在MINITAB中執行雙比率檢驗

第一步:打開Minitab并點擊“統計”>“基本統計”>“雙比率…”啟動雙比率檢驗對話框。

第二步:在對話框中輸入數據:

· 供應商A的“事件數”(延遲交貨)= 140

· 供應商A的“試驗次數”(總交貨量)= 1160

· 對供應商B重復同樣的步驟

第三步:選擇你的顯著性水平，并指定你的替代假設。最常見的(也是可接受的)置信水平是95%——這意味著你出錯的可能性只有5%。

第四步:點擊“確定”生成結果。

解讀結果

Minitab為我們提供了重要的見解，包括測試統計、p值和置信區間。我們的重點在于p值——這是一個關鍵指標，用來衡量在假設零假設有效的情況下獲得與觀察到的結果一樣極端的結果的可能性。

得出結論

將p值與我們選擇的顯著性水平(0.05)進行比較，我們得出如下結論:

· 如果p值< 0.05:拒絕零假設。延遲交貨率存在顯著差異。

· 如果p值≥ 0.05:未能拒絕零假設。延遲交貨率沒有顯著差異。

結論

在Minitab中執行雙比率檢驗時，我們發現p值超過0.05。這導致我們“無法拒絕零假設。”簡而言之，沒有統計證據支持供應商A的延遲交貨率與供應商B的延遲交貨率有顯著差異的說法。因此，得出這些供應商中有一家延遲交貨率較高的結論可能是錯誤的。

增強知情選擇的能力

通過利用Minitab的雙比率檢驗，我們開啟了對供應商表現的公正評估。這種基于證據的見解指導我們在供應商選擇和管理方面做出明智的決策。Minitab的分析能力有助于在供應鏈管理的復雜水域中航行，推動我們走向數據驅動的效率和卓越。

審核編輯 黃宇