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1、质量数据及分析、统质量数据及分析、统计基本方法计基本方法一、质量数据的基本知识一、质量数据的基本知识1、质量、数据的分类、质量、数据的分类 质量数据是多种多样的，按其性质和使用目的不同，可分为两大类。计量值数据 计量值数据是可以连续取值，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据。如长度、压力、温度等。b.计数值数据计数值数据c.计数值数据是不能连续取值，只能以个数计算的数据。d.如不合格品数，缺陷数等2、总体和样本、总体和样本a.总体：又叫“母体”是指要分析研究对象的全体。可以是一个过程，也可以是这一过程的结果即产品。组成总体的每个单元（产品）叫做个体。总体中所含的个体数叫做总体
2、含量，也称总体大小。通常用N表示。b.样本样本样本也叫“子样”。它是从总体中随机抽取出来，并且要对它进行详细研究分析的一部分个体。样本中所含的样品数目，一般叫样本容量或样本大小。通常用n表示。3、抽样及抽样方法、抽样及抽样方法a.抽样：抽样：抽样：是指从总体中随机抽取样本的活动。随机性：是指要使总体中的每一个个体（即产品）都有相同机会被抽取出来组成样本的特性。在质量管理过程中，常用抽取样本并通过样本检测所得到数据来预测总体质量状况的这种手段常分为以下几种方法：常分为以下几种方法：一般随机抽样法；顺序抽样法；分层抽样法；整群抽样法。b.一般随机抽样法：一般随机抽样法：抽取样品是随机方法：将全部产
3、品编号后可用抽签、抓阄儿、查随机数表或掷骰子等办法抽取样品。优点：抽样误差小缺点：较复杂c.顺序抽样法顺序抽样法又称等距抽样法、系统抽样法、或机械抽样法。方法：先将全部产品编号，用随机抽样法产生一个抽样起点，每隔相同数据间隔而抽取的个体样本方法。优点：操作简便缺点：偏差性可能会很大d.分层抽样法（又称类型抽样法）分层抽样法（又称类型抽样法）方法：总体可分为不同的子总体（也称层）时，按规定的比例从不同层中随机抽取样品（子样）来组成样本时的方法。常用于产品质量的验收优点：抽样误差较小缺点：较一般随机抽样还要繁锁e.整群抽样法（又称集团抽样法）整群抽样法（又称集团抽样法）方法：将总体分成许多群，每个
4、群由个体按一定方式结合而成，然后进行随机抽取若干群，并由这些群中所有个体组成样本。优点：实施方便缺点：代表性差、误差大4、几个重要的特征数、几个重要的特征数a.平均数：用 表示：b.n：数据个数c.：第i个数据值b.中位数，用中位数，用 表示表示将一组数据按从小到大顺序排列，位于中间位置的数叫中位数。当n为奇数时，则取顺序排列的中间数当n为偶数时，则取顺序排列的中间两个数的平均数。c.极差极差R极差是指一组数据中最大与最小之差，用符号R表示：R=L-SL：数据的最大值S：数据的最小值d.样本方差样本方差样本方差：是衡量统计数据分散程度的特征数字，用符号S2表示e.标准偏差标准偏差国际标准化组织
5、规定：将样本方差的平方根做为国际标准化组织规定：将样本方差的平方根做为标准偏差，用标准偏差，用S S表示：表示：标准偏差标准偏差S S反映了数据的离散程度：反映了数据的离散程度：S S值大，数据密集程度差，离散度大值大，数据密集程度差，离散度大S S值小，数据密集程度高，离散度小值小，数据密集程度高，离散度小同时也反映平均值的代表性同时也反映平均值的代表性若若S S值大，则值大，则 代表性差代表性差若若S S值小，则值小，则 代表性好代表性好二、质量管理七大手法二、质量管理七大手法常用质量管理手法分为：排列图法直方图法控制图法调查表法分层法矩阵图法因果图法a.排列图：将质量改进项目从最重要到最
6、次要进行排列而采用的一种简单图示技术。（见例图）b.直方图：用一系列宽度相等，高度不等的矩形表示数直方图：用一系列宽度相等，高度不等的矩形表示数据分布的图。据分布的图。c.控制图：将一个过程定期收集的样本数据按顺序点控制图：将一个过程定期收集的样本数据按顺序点绘成的一种图形技术，用于判断过程正常或异常的绘成的一种图形技术，用于判断过程正常或异常的一种工具。（见例图）一种工具。（见例图）d.调查表：用来系统地收集资料和积累数据确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。e.分层法：按照一定的标志把搜集到的大量有关某一特点主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。f.矩阵图：是以矩阵的形式分析问题与因素、因素 与因素、现象与因素之间相互关系的图形g.因果图：又称石川图、要因图、鱼刺图等，是以结果为特性，以原因为因素。在它们之间用箭头联系起来。谢谢观看/欢迎下载BY FAITH I MEAN A VISION OF GOOD ONE CHERISHES AND THE ENTHUSIASM THAT PUSHES ONE TO SEEK ITS FULFILLMENT REGARDLESS OF OBSTACLES.BY FAITH I BY FAITH