oe_-质量数据及分析、统计基本方法(ppt20).ppt

1、质量数据以及分析和统计的基本方法。首先，质量数据的基本知识。首先，质量和数据的分类。质量数据多种多样，根据其性质和目的可分为两类。测量值数据测量值数据是可以连续获取的数据，或者小数点以下的值可以用测量工具测量。如长度、压力、温度等。计数数据计数数据是不能连续获取的数据，只能用数字计算。如不合格品的数量、缺陷等。2。整体与样本，整体：也称“矩阵”，是指被分析的整个研究对象。它可以是一个过程或这个过程的结果，也就是说，一个产品。构成整体的每一个单位(产品)都被称为个体。人口中的个体数量称为人口含量，也称为人口规模。通常用n表示.样本，样本也称为“子样本”。它是从整个群体中随机选择的个体的一部分，需

2、要进行详细的研究和分析。样本中包含的样本数量通常称为样本大小。通常用n表示.抽样和抽样方法抽样：抽样是指从整个人群中随机选择样本的活动。随机性：指群体中的每个个体(即产品)都有相同的机会被提取出来形成样本的特性。在质量管理过程中，经常使用抽取样本，通过样本测试获得的数据预测整体质量状况，通常分为以下几种方法：(1)一般随机抽样法；顺序抽样法；分层抽样方法；聚类抽样方法。一般随机抽样方法：抽样是一种随机方法：对所有产品编号后，我们可以抽签、抽签、查随机数或掷骰子。优点：采样误差小缺点：复杂的顺序采样法，也称为等距采样法、系统采样法或机械采样法。方法：首先对所有产品进行编号，通过随机抽样的方法产生

3、一个抽样起点。以相同的数据间隔采集单个样本。优点：易于操作缺点：偏差可能很大。分层抽样法(也称类型抽样法)，方法：当整个种群可以分为不同的子种群(也称层次)时，从不同的层次中按规定的比例随机选取样本(子样本)形成样本。产品质量验收的优点：抽样误差小缺点：比一般随机抽样更复杂。整群抽样法(也称分组抽样法)，方法：将整个种群分成许多组，每组由个体以某种方式组合而成，然后随机选择几组，这些组中的所有个体形成样本。优点：易于实施缺点：代表性差，误差大；4.几个重要的特征数，平均值：表示为：n:数据数：第I个数据值，中值，表示为：一组数据按从小到大的顺序排列，中间位置的数称为中值。当n是奇数时，按顺序取

4、中间的数。当n是偶数时，取序列中中间两个数的平均值。范围R Range是指一组数据中最大值和最小值之间的差值，用符号R表示：R=L-S L:数据的最大值S:数据的最小值，样本方差，样本方差：它是衡量统计数据分散度的一个特征数，用符号S2表示，标准差。国际标准化组织规定，样本方差的平方根应视为标准差，用S表示：标准差S反映数据的离差程度：S值数据密度差，离差大，S值小，数据密度高，离差小也反映平均值的代表性。如果S值大，则代表性差；如果S值小，则代表性好。第二，有七种质量管理技术。常见的质量管理技术分为：帕累托图、直方图、控制图、问卷、层次矩阵图、因果图、帕累托图：一种简单的图形技术，用于将质量改进项目从最重要的项目排列到最不重要的项目。(见图)，直方图：显示一系列等宽不等高矩形的数据分布图。控制图：绘制sam的图形技术(见图)，问卷：一种用于系统地收集数据和积累数据以证实事实并粗略地整理和分析数据的统计图表。分级方法：根据一定的标志，对收集到的大量关于某一特定主题的统计数据进行分类、排序和汇总的方法。矩阵图：它是以矩阵的形式