质量管理课件5.ppt

第四章统计质量管理理论和方法，2000版ISO9000族标准是在质量管理体系的基础上提高统计技术，突出统计技术本身而不是“统计技术的作用”，分析和解决统计技术，提高质量管理体系的有效性，促进持续改革的工具。 全面质量管理采用数理统计方法，大体按照以下工作步骤进行： (1)对待解决的质量问题采用科学方法收集数据。 (二)汇总收集的数据，形成能够说明问题的图、表，计算平均值、百分比、标准偏差等特征值。 (3)观察、分析这些整理后的数据、图、表，找出其中的统计规律。 (四)在启发统计规则的基础上，发现影响质量的主要问题。 (五)对发现的问题采取措施，达到提高质量的目的。 另外，质量管理活动中使用数学统计方法的作业步骤如图：第一节质量管理的统计学基础，一般将质量特性值(数据的分类)、对质量指示符进行测量或测量而得到的数值表现为数据注意： 1，质量特性值通常表现为各种数值指示符，即质量指示符。 2、一个具体产品必须以多项指标反映其质量。 3 .根据质量指标的性质，质量特性值可分为计数值和计量值两类。 另外，如果质量特性值仅能为一组特定值，而计数值3:不能为这些值之间的值，则计数值3360将这样的特性值称为计数值。 计数值数据是只能在0、1、2、数列中取得值的数据(不是负的整数)，是离散型变量。 其一般由计数值(计数)得到的计数值进而分为计数值和计数值。 分别检查产品时发生的属性(合格和不合格的产品件数合计等)的数据称为计量值。 每个产品的质量缺陷个数称为点值。 棉织物的伤口数量、铸件的砂眼数量等。、计量值：计量值和计量值在质量特性值可以采取规定范围内的任意可能的数值时，将这种特性值称为计量值。 用各种测量工具测量的数据(长度、重量、时间、温度等)为测量值。 测量值数据是可以连续取值的数据，属于连续型变量。 二、整体、个体和样本，整体和个体一般把研究对象整体称为整体(或母体)，个别研究对象称为个体。 例如，在研究某个灯泡工厂生产的灯泡质量时，该工厂生产的灯泡整体构成一个整体，其中的各个灯泡是个体我们总是关心某个整体的某个(或量化的属性特征)，通常是要调查的数量指标(灯泡的寿命、部件的尺寸、孩子的身高等) 例如，为了考察某个灯泡的质量，可以考察灯泡的寿命，在不考虑其形状、大小的情况下，我们将该灯泡的全部寿命视为一个整体，其中各灯泡的寿命是一个个体。 总体分布情况下，每个数量指标的指标值可能因个体而异。 也就是说，数量指标x是随机变量。 例如，灯泡的寿命可以是随机变量并且灯泡的寿命x可以表示整个灯泡是具有特定分布的随机变量并且分布在不同的灯泡之间。 因此，总体研究可以总结为随机变量x的分布及其主要数字特征的研究。 总体和样本的总体研究，当然最好是对所有个体进行研究，这往往是不必要的，有时也是不可能的。 例如，整体所包含的个体数量相当多的情况下，研究各个个体会浪费很多人力、财力。 整体研究具有破坏性，考察某些子弹的杀伤力，对个体进行实验，不可能从整体中只抽取一部分个体进行观察或实验，根据对该部分个体的观察结果推测整体的分布情况。样本的提取是随机的，在执行特定采样之前提取哪些个体还没有被预先确定，并且提取各个个体的概率是相等的。 样品与整体代表相反，但抽取样品后，不能立即利用样品进行推定，必须对样品实施“加工”和“抽取”。 描述样本资料的数量特征及其分布规律的常用统计数据包括离散随机变量常见的概率分布：0-1分布，二元分布，泊松分布，如公数、中值、算术平均、调和平均、几何平均、极差、四分位差、标准偏差、方差和标准偏差系数。 超几何分布连续型随机变量中最常见的是正态分布正态分布是概率统计中最重要的分布，三是数理统计中常用的一些特征量和常见分布，统计中常用的特征量有两类。 一个是表示集中倾向的特征数，例如平均数、最大数、中央数，表示离散度的特征数，例如方差、标准偏差、变动系数、1，单纯算术平均值(arithmeticmean ) :表示平均等级的数值的车列是合计10辆车，这一天的行驶距离如下表所示： 数学统计中常用的几个特征值，=，10，247，235，245，281213213219240，=236.5 (公斤)，2，加权算术平均值： weightedarithmeticmean用于群资料的计算：=， 某汽车公司当天总线行驶距离组如下：f表示各组变量值的出现频率，3、中值(Median):按大小顺序排列数据，形成一个数列，位于数列中间的数据。 首先按大小对数据进行排序，中间值可以决定如下： 2、3、4、5、6、7中的位数：4/2=4. 5，1、2、3、6、7中的位数为3、3，中间值(Median):按大小顺序排列数据，形成一个数列，位于数列中间的数据。 首先按大小对数据进行排序，第二，数学统计中常用的一些特征值可以按如下方式确定： 2、3、4、5、6、7中的位数：4 5/2=4.5， 1、1、2、3、6、7中位数为3、4、模式：一组数据中出现次数最多的数值例如： 1、2、3、3、4-模式为31、2、3、4、5-模式为1、2、2、3、3、4-众数为2和3的众数表示组数据的可靠性差其中平均值的应用最广。 平均值的大小与组的所有数据有关，其中，任何数据的变动都会引起平均值的变动。 着眼于各数据的出现频率的考察，其大小只与组数据的一部分数据有关。 组数据中多次反复出现数据时，其人数往往是我们感兴趣的统计量。 因为中央值仅与数据的排列位置有关，所以某个数据的变动不影响其中央值。 在组数据中个别数据的变动较大的情况下，可以用它来记述其倾向。 4、极差(Range )极差表示一组数据分布的范围，数据中的最大值和最小值之差：R=Xmax-Xmin1213141621组的奇数极差为21-12=9，极差也称为全距离，反映变量分布的变异范围和离散宽度，它表示s的是一组数据5、标准偏差数据偏离平均值的平均值反映了一个数据集的偏差程度： 4个孩子的身高分别为110厘米、100厘米、120厘米和150厘米。 计算4个孩子身高数据的标准偏差的第1步：计算数据的平均值的第2步：计算各数据和平均值的方差平方后，求出=(110-120 )2(120-120 )2(150-120 )2=1400步：标准偏差S:S=，大的标准偏差列表计算标准偏差、归纳、极端差、方差、标准偏差主要用于反映一组数据的偏差程度。 也就是说，一组数据的偏差大小的极端差仅表示测定值的最大偏差范围，无法利用所有的测定值的信息，无法极细地反映测定值一致的程度。 同时，容易受极端值影响的标准偏差也是表示一组数据的偏差大小的量。 方差虽然计算复杂，但由于能够比较