《QC小组教材》PPT课件.ppt

向参加培训班的质量工作者学习！,张守真2010.3,QC小组基础知识（6）,2010.3于油田,自我介绍,姓名：张守真1、山东大学研究生导师、山东大学质量研究中心研究员2、国家注册审核员面试考官3、全国质量经理推进委员会专家委员会委员4、中国质量协会学术和培训委员会委员5、全国6SIGMA推进委员会专家委员会委员（6SIGMA黑带）6、国家注册质量工程师培训教师7、国家注册质量管理体系高级审核员、验证审核员8、国家注册工业产品生产许可证审查员培训教师9、国家注册工业产品生产许可证高级审查员10、上海质量研究院、天津质量研究院研究员11、国家注册环境管理体系审核员12、国家注册职业安全卫生管理体系审核员Zszjingwe第六章,统计方法基础知识,本章内容,1、统计方法及其用途2、产品质量波动3、统计数据及其分类4、总体与样本5、随机抽样方法6、统计特征数7、两类错误和风险,第一节统计方法及其用途,什么是统计方法：所谓统计方法，是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。统计方法一般分成描述性统计方法和推断性统计方法两类。,描述性统计方法,描述性统计方法是对统计数据整理和描述的方法。描述性统计方法常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数据更加容易理解。,推断性统计方法,推断性统计方法是在对统计数据描述的基础上，进一步对其所反映的问题进行分析、解释和作出推断性结论的方法。,统计方法的性质,1、描述性；2、推断性；3、风险性。,统计方法的用途,1、提供表示事物特征的数据；2、比较两事物的差异；3、分析影响事物变化的因素；4、分析事物之间的相关关系；5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案；6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化；7、描述质量形成过程。,第二节产品质量波动,产品质量具有波动性和规律性。在生产实践中，即使操作者、机器、原材料、加工方法、测试手段、生产环境等条件相同，但生产出来一批产品的质量特性数据却并不完全相同，总是存在着差异，这就是产品质量的波动性。,产品质量波动,产品质量波动具有普遍性和永恒性。当生产过程处于统计控制状态时，生产出来的产品的质量特性数据，其波动又服从一定的分布规律，这就是产品质量的规律性。从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分成正常波动和异常波动两类。,1、正常波动,正常波动是由随机原因引起的产品质量波动，又称一般波动或偶然波动。这些随机因素在生产过程中大量存在，对产品质量经常发生影响，但它所造成的质量特性值波动往往比较小。,正常波动,这些质量波动在生产过程中是允许存在的，所以称为正常波动。公差就是承认这种波动的产物。我们把仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。,2、异常波动,异常波动是由系统原因引起的产品质量波动，又称特殊波动。这些系统因素在生产过程中并不大量存在，对产品质量也不经常发生影响，一旦存在，它对产品质量的影响就比较显著。,异常波动,我们把有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称失控状态或不稳定状态。,3、控制波动的意义,质量管理的一项重要工作，就是要找出产品质量波动规律，把正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波动。,引起波动的原因,波动,人,料,测,环,法,机,5M1E,第三节统计数据及其分类,从统计的角度看，一般把统计数据分成两大类：计量值数据和计数值数据。,数据,计量数据,计数数据,计件数据,计点数据,统计数据及其分类,计量数据,凡是可以连续取值的，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，就叫做计量数据。,计数数据,凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，而只能得到0或者l，2，3.等自然数的这类数据，就叫做计数数据。计数数据还可以细分为计件数据和计点数据。,计件数据,计件数据是指按件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等。计点数据是指按缺陷点(项)计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位(产品)缺陷数等。,计点数据,当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据，应取决于给出数据的计算公式的分子。当分子是计量数据时，则求得的百分率数据为计量数据；当分子是计数数据时，即使得到的百分率不是整数，它也应属于计数数据。,百分比的特性,应当注意，当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据，应取决于给出数据的计算公式的分子。当分子是计量数据时，则求得的百分率数据为计量数据；当分子是计数数据时，即使得到的百分率不是整数，它也应属于计数数据。例如，生产出的1000台电动机中，有12台为不合格品，其不合格品率为1.2%，从数据1.2来看，它虽然有小数点以下的数值，但因为计算公式中分子12台是计数数据，所以电动机不合格品率1.2应是计数数据。,第四节总体与样本,总体,什么叫总体?它是指在某一次统计分析中研究对象的全体，有时又叫“母体”。总体是提供统计数据的大本营，是源源不断地供给数据的原始数据库。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含量(总体大小)，常用符号N表示。,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(样品)。样本中所含的样品数目，一般叫样本量或样本大小，常用符号n表示。被抽出的样本中的每一个产品叫做样品。样本是由1个或若干个样品组成的。,抽样,抽样，就是指从总体中抽取样品组成样本的过程。随机抽样，就是要使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽取出来组成样本的过程。,总体和样本的关系（1）,如果收集数据的目的是为了对生产过程中的某道工序进行预防控制和管理，就应该以该道工序作为研究对象，在生产加工过程中或从已加工出的一批产品中，随机抽取样本进行测试，将已得到的数据进行整理、分析和判断，用来说明这道工序的状况和加工产品的质量趋势。,总体和样本的关系,如果收集数据的目的是为了对一批产品进行质量评价和验收，判定这批产品是否合格；产品质量达到什么样的水平；应不应该接收，那么就应该以这批产品作为对象，从中随机抽取一部分产品为样本进行测试，把所得的质量数据与规定的判定标准进行比较，从而判定该批产品的质量状况。,目的,总体,工序,无限总体,有限总体,样本,一批半成品,数据,样本,数据,对工序进行分析控制,对产品质量进行判断,工序,样本,数据,判断,判断,第五节随机抽样方法,系统抽样法,一般随机抽样法,分层抽样法,整群抽样法,1、一般随机抽样法,这种方法就是通常所说的随机抽样法。之所以叫一般随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。为实现抽样的随机化，可采用抽签(或抓阄)、查随机数值表，或掷随机数骰子等办法。,2、系统抽样法,系统抽样法又叫等距抽样法或机械抽样法。优缺点：由于顺序抽样法操作简便，实施起来不易出差错，因而在生产现场人们乐于使用它。当总体含有一种周期性的变化，而抽样间隔又同这个周期相吻合时，就会得到一个偏倚很厉害的样本。因此，在总体会发生周期性变化的场合，不宜使用这种抽样的方法。,3、分层抽样法,分层抽样法也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同子总体(或称为层)的总体中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。这种抽样方法的优点是，样本的代表性比较好，抽样误差比较小。缺点是抽样手续较一般随机抽样还要繁些。这个方法常用于产品质量验收。,4、整群抽样法,整群抽样法又叫集团抽样法。就是在总体中，不是抽取个别样品，而是随机抽取整群的产品。这种方法是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机地抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。这种抽样方法的优点是，抽样实施方便。缺点是，由于样本只来自个别几个群体，而不能均匀地分布在总体中，因而代表性差，抽样误差大。这种方法常用在工序控制中。,第六节统计特征数,统计特征数,统计方法中常用的统计特征数可分为两类：一类是表示数据的集中趋势的，如样本平均值、样本中位数等；一类是表示数据的散布或离散程度的，如样本极差、样本标准偏差等。,1、样本平均值,这是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，常用右、左上角的符号表示。,计算公式,样本的算术平均值,n样本量,2、样本中位数,把收集到的统计数据x1,x2,xn，按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数就叫做中位数，用符号来表示。,当n为奇数时，正中间的数只有一个；当n为偶数时，正中位置有两个数，此时，中位数为正中两个数的算术平均值。,3、样本方差,计算公式,某一数据与样本平均值之间的偏差（离差）,样本方差,4、样本标准差,计算公式,国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差，用符号s来表示。标准偏差又称标准差，其计算公式为：,5、样本极差,RXmaxXminXmax一组数据中的最大值Xmin一组数据中的最小值,第七节两类错误和风险,第类错误把质量好的一批成品当做质量坏的一批成品去看待、处理的错误，这类错误在统计方法中叫第类错误，称为“弃真”