统计技术应用概述

统计技术应用概述目录一统计技术及其用途1二统计方法的分类及应用的基本程序2三如何应用好统计方法3四产品质量的波动4五随机抽样及其方法4六统计数据的分类及统计特征值4七两类错误和两种风险性5第一节统计技术应用概述在许多活动过程和结果中，甚至是在明显的稳定状态下，均可观察到变异。这种变异可通过产品和过程可测量的特性观察到，并且在产品的整个寿命周期的各个阶段，均可看到其存在。统计技术有助于应用者对这些变异进行测量、描述、分析、解释和建立模式，更好地了解变异的性质、程度和原因，有助于利用可获得的数据进行决策，从而有助于解决、甚至防止由变异引起的问题，提高发现、解决问题的有效性和效率。因此著名质量管理专家菲根堡姆指出在全面质量管理中“无论何时、何处都会用到数理统计方法”，“这些统计方法所表达的观点对于全面质量管理的整个领域都有深刻的影响”。一、统计技术及其用途1统计技术的含义统计技术是指以概率论为基础，研究随机现象中确定数学规律并能预示其发展的一门学科。以此为基础又在实践基础上形成了固定的模式化的统计方法及工具。统计方法其全称为数理统计方法。是指以数理统计原理为基础，有关收集、整理、计算、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。统计工具是指经过简化、模式化证明是行之有效的具体统计方法的总称。2统计方法的性质描述性。可用于对数据进行整理和描述以展示其规律。推断性。通过研究样本达到了解推测总体的目的。风险性。由于统计方法是以部分推断总体的，因此就可能产生错误，存在风险。3统计方法的用途提供表示事物特征的数据，如样本的均值、标准差S、变异系数CU等；X比较两个事物的差异，如水平对比、假设检验、方差分析等；发现、分析影响事物变化的因素，如因果图、树图、关联图等；分析事物两种性质之间的相互关系，如散布图、相关分析等；研究抽样和试验方案，如统计抽样检验、优选法、正交试验设计法等；分析和掌握质量数据的分布状况，如直方图、控制图等；描述事物的过程，如流程图等。4统计技术和专业技术的关系由于我国质量管理发展跨越了统计质量管理阶段,广大技术人员及员工未受过统计技术的系统培训，因此重专业技术轻管理技术的意识由来已久。统计技术的作用是显示事物的规律，为改进质量提供信息或途径，而不是解决具体问题的方法；专业技术是解决具体问题所必需要的。因此两者缺一不可。二、统计方法的分类及应用的基本程序1质量活动与常用方法分类及选用常用的统计方法有20余种，主要分为统计型方法和非统计型方法两类。质量活动中，在选用这些方法时可参照表111。本章将逐一介绍这些方法。表111质量活动与常用方法分类及选用参考表老QM七种工具新QM七种工具其他方法程序方法步骤分层法调查表排列图因果图直方图控制图散布图树图关联图亲合图矩阵图网络图法PDPC法矩阵数据分析法简易图表对策表优选法正交试验设计水平对比法头脑风暴法流程图价值工程假设检验选题现状调查设定目标值分析原因确定主要原因P制定对策D按实施对策C效果检查制定巩固措施A总结和下一步打算统计型方法类型非统计型方法注1表示经常选用、很有效，表示不经常选用、一般有效；2简易图表包括折线图、柱状图、饼分图、甘特图、雷达图。2统计型方法的基本特点及应用程序基本特点适用对象数字数据；处理方式用统计公式计算反映事物规律的数据,找出规律采取措施；主要功能根据样本的数据（质量特征值）推断总体；应用程序注意点抽取的样本要适量，并具有代表性。3情理型方法的基本特点及应用程序基本特点适用对象语言资料；处理方式将收集的语言资料进行整理、归纳、分析,确定措施；主要功能取得决策的依据；应用程序注意点语言应简短明了、表述应有唯一性理解并分清语性。三、如何应用好统计方法1注意统计方法的应用条件生产工序或工作过程已基本稳定并已标准化（5M1E已处于受控状态）；生产工序或工作过程具有较强的重复性；数据资料来源真实、可靠、准确、有代表性。2掌握统计方法应用的基本原则适宜性。所选用的方法应该适合选用方法所要解决问题的性质、条件和用途；适合所要解决问题的特点、工艺特点和生产规模、批量大小；适应于行业特点、企业客观条件。简便可行性。选用的方法要力求简便易行，不求高、深、新。应用正确。统计方法应用应遵循以下要求，方能保证应用的正确性按所选用方法要求的程序进行应用；计算正确无误；结论分析全面；采用有针对性的专业技术和组织管理措施。应用有效。统计方法应用应遵循以下要求方能保证应用的有效性明确目的确定对象收集资料绘制图表找出规律决策措施确定分析推断归纳分类方法选择明确目的确定对象确定抽样方案母体特征值绘制图表样本数据规律母体采取措施确定抽样选择方法推断析算试测随机计分充分挖掘和利用了应用该方法所应得到的一切信息；根据得出的信息采取了相应的措施；措施实施后达到了预期目标及有据可查的实际效果。四、产品质量的波动产品质量波动是永恒的，其波动规律分为两类1正常波动。正常波动是由随机原因所引起的波动，由于正常波动的特点是影响微小、始终存在、方向不定、难以控制，故对其只能是随其存在。2异常波动。异常波动是由偶然原因所引起的波动，由于异常波动的特点是影响很大、时有时无、方向明确、能够控制，故对其应严加管理。五、随机抽样及其方法1定义所谓随机抽样，就是从总体中任意抽取一些个体构成用于推断总体的样本时，每个个体被抽取的可能性相同。因此随机抽样要求每个个体要具有独立性和代表性，即被抽取的所有个体应是在基本相同的条件下形成。总体又叫“母体”，它是指在某次统计分析中研究对象的全体；样本又叫子样，它是从总体中随机抽取并且详细研究分析的部分个体。2随机抽样方法单纯随机抽样法。此方法如抽签法、掷骰子法、随机抽样表（见附表4）法等。该方法最具代表性，但不适用于连续生产中的批量检验、场地狭小的场合。机械随机抽样法。此方法先确定抽样的时间（数量）间隔，然后用单纯随机确定第一个子样，再按规定间隔抽其它子样。该方法简便易行、代表性较强，适用于连续生产中的批量检验、但不适用于生产工序有周期性变化的场合。分层随机抽样。此法先用单纯随机法定被抽取的类别，然后再分别从类别中进行单纯随机抽样，组成样本。该法代表性较强，适用于大批量抽样，但程序较烦琐。整群随机抽样。此法先用单纯随机法定被抽取的类别，然后再分别对被抽取的类别进行全部检验。该法适用于大批量的抽样，便于组织、抽取容易，但代表性差、风险大。六、统计数据的分类及统计特征值1统计数据的分类计量值数据。可连续取值或可用计量器具测量出小数点以下位的数据。计数值数据。不可连续取值或不可用计量器具测量出小数点以下位数的数据。计数值数据又分计件数据。按件数进行计数的数据，如不合格品数、设备台数等；计点数据。按缺陷点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、单位产品的缺陷数等。当数据以百分率表示时，需以其采用的单位判断是计量数据还是计数数据。2数据的统计特征值。它是表征数据的样本经统计计算后的特征数据。例如，有4，3，2，7，6，5六个样本数据，其数据的统计特征数分为表示样本数据集中位置的统计特征值。用于比较每个数据在本组数据中所处位置样本平均值（）。表示样本的算术平均数。X上述6个数据的平均值XI/N（432765）/645。样本中位数（）。将数据由大到小或由小到大排列处于中间位置的数。数据是奇个时，中位数为中间位置的数；偶个时，为中间两个数的平均值。上述6个数按大小排列2，3，4，5，6，7，其中位数（45）X/245。表示样本数据离散程度的统计特征。用于比较几组数据的离散程度。样本标准差（S）。，上述6个数的标准差1XNSI187。2222225475454316S样本极差（R）。即最大数据与最小数据的差，上述6个数的极差R725。样本变异系数（CU）即样本标准差与样本平均值的比，用于比较两组数据的波动情况；CUS/100187/4510042。X例11某产品技术要求100005，比较三个加工者的加工质量。第一组第二组加工者特征值甲乙丙甲乙丙X100031000410003100031000110004S005005006004005004CU005005006004005004比较结果最好最好七、两类错误和两种风险性1两类错误第类错误（弃真错误）统计推断中将正确判为错误的情况；第类错误（取伪错误）统计推断中将错误判为正确的情况