第三章質(zhì)量管理常用統(tǒng)計(jì)方法(已修改)
2025-02-16 21:01 本頁(yè)面
【正文】 第三章 質(zhì)量管理常用方法ToolsofTQM排列圖因果圖調(diào)查表分層法直方圖控制圖散布圖 關(guān)聯(lián)圖系統(tǒng)圖 （樹圖）親和圖 （ KJ法、 A型圖解）PDPC法 （過(guò)程決策圖法）矩陣圖矩陣數(shù)據(jù)分析法矢線圖 老 七 種 工 具 新 七 種 工 具其他工具菜單餅分圖折線圖柱形圖水平對(duì)比推移圖流程圖雷達(dá)圖 正交實(shí)驗(yàn)法 抽樣檢驗(yàn) 方差分析 假設(shè)檢驗(yàn) 價(jià)值工程 簡(jiǎn) 易 圖 表 專 用 工 具 類 一、質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn) 現(xiàn)代質(zhì)量管理的基本觀點(diǎn)之一167。 認(rèn)識(shí)到產(chǎn)品質(zhì)量的變異性167。 可以掌握產(chǎn)品質(zhì)量變異的統(tǒng)計(jì)規(guī)律性產(chǎn)品質(zhì)量受一系列因素的影響，并遵循一定的統(tǒng)計(jì)規(guī)律在不停地變化著。第一節(jié) 質(zhì)量變異及其統(tǒng)計(jì)特征量描述 按不同的來(lái)源分為：人、機(jī)、料、法、環(huán)（ 4M1E） +測(cè)量二、質(zhì)量因素的分類正常波動(dòng)167。 由偶然原因引起167。 正常波動(dòng) —— 穩(wěn)態(tài)異常波動(dòng)167。 由系統(tǒng)原因引起167。 異常波動(dòng) —— 非穩(wěn)態(tài) 偶然因素 —— 始終存在；對(duì)質(zhì)量影響微??；逐件不同；難以消除系統(tǒng)因素 —— 有時(shí)存在，對(duì)質(zhì)量影響很大，一系列產(chǎn)品受到同一方向的影響；不難消除質(zhì)量波動(dòng)的原因 = 偶然因素 +異常因素按影響大小與作用性質(zhì)分為：統(tǒng)計(jì)學(xué)是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)研究來(lái)改進(jìn)決策制定過(guò)程的科學(xué)。統(tǒng)計(jì)方法：收集、整理、分析和解釋統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)并對(duì)其所反映的問題做出一定結(jié)論的方法。 三、質(zhì)量變異的統(tǒng)計(jì)特征量描述統(tǒng)計(jì)方法的性質(zhì)：描述性：為展示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的規(guī)律對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和描述。推斷性：通過(guò)詳細(xì)研究樣本，達(dá)到了解、推斷總體狀況的目的，及有由局部推斷整體的性質(zhì)。風(fēng)險(xiǎn)性：由于用局部去推斷整體，這種結(jié)論就不能 100% 準(zhǔn)確，即可能有錯(cuò)誤、有風(fēng)險(xiǎn)。統(tǒng)計(jì)方法的用途： 提供表示事物特征的數(shù)據(jù)。 比較兩事物的差異。 分析影響事物變化的因素。 分析事物之間的相關(guān)關(guān)系。 研究取樣和試驗(yàn)方法，確定合理的試驗(yàn)方案。 發(fā)現(xiàn)質(zhì)量問題，分析和掌握質(zhì)量數(shù)據(jù)的分布 狀況和動(dòng)態(tài)變化。描述質(zhì)量形成過(guò)程。 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)及分類： 計(jì)量數(shù)據(jù) 凡是可以連續(xù)取值的，或可以用測(cè)量工具測(cè)量出小數(shù)點(diǎn)以下數(shù)值的數(shù)據(jù)。 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) 凡是不能連續(xù)取值的或用測(cè)量工具也得不到小數(shù)點(diǎn)以下的數(shù)據(jù)，而只能自然數(shù)的數(shù)據(jù)稱計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)。 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)又分為計(jì)件值數(shù)據(jù) 計(jì)點(diǎn)值數(shù)據(jù) 167。 用于控制現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)167。 用于分析的數(shù)據(jù)167。 用于調(diào)節(jié)的數(shù)據(jù)167。 用于檢查的數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)的目的收集數(shù)據(jù)的方法 隨機(jī)抽樣 總體與樣本： 總體：是指在某次統(tǒng)計(jì)分析中研究對(duì)象的全體又稱母體。 樣本：是從總體中隨機(jī)抽取出來(lái)要對(duì)其進(jìn)行分析的一部 分個(gè)體，也稱為子體。 抽樣：從總體中隨機(jī)抽取樣品組成樣本的活動(dòng)過(guò)程。 隨機(jī)抽樣：使總體中的每一個(gè)個(gè)體都有同等的機(jī)會(huì)被抽 取出來(lái)組成樣本的活動(dòng)過(guò)程。 目的 母體 樣本 數(shù)據(jù)對(duì)于工序控制對(duì)一批產(chǎn)品質(zhì)量判斷工序 一批半 成品 樣本 數(shù)據(jù)抽樣判斷一批半成品 樣本 數(shù)據(jù)抽樣判斷167。 常用的隨機(jī)抽樣方法：◇ 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣法 ◇ 系統(tǒng)抽樣法 ◇ 分層抽樣法 ◇ 整群抽樣法 假設(shè)某機(jī)械加工廠加工軸承，隨機(jī)抽取100件軸承測(cè)量其直徑，獲得數(shù)據(jù)如下（單位： mm，計(jì)量最小單位： ）。統(tǒng)計(jì)特征數(shù)： 統(tǒng)計(jì)特征數(shù)是對(duì)樣本說(shuō)的。 統(tǒng)計(jì)方法中常用的 統(tǒng)計(jì)特征數(shù) 可分為兩類： 一類：表示數(shù)據(jù)的集中位置 例 樣本平均值、樣本中位數(shù)。 另一類：表示數(shù)據(jù)的離散程度 例 樣本極差、樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差。 不僅研究 “平均 ”，同時(shí)更關(guān)注 “波動(dòng)（散布） ”！數(shù)據(jù)分析中，平均值的分析比較重要，但如果不能正確應(yīng)用，僅僅應(yīng)用平均值會(huì)讓我們犯錯(cuò) 樣本平均值 x_樣本中位數(shù) x～樣本方差 s2樣本方差是衡量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分散程度的一種特征數(shù)。 樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差 s 樣本方差的正平方根為樣本標(biāo)準(zhǔn)偏差。 樣本極差 R一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差。 平均發(fā)生偏移波動(dòng)（散布）大平均發(fā)生偏移波動(dòng)（散布）小平均沒有偏移波動(dòng)（散布）大平均沒有偏移波動(dòng)（散布）小??? ?? ?? ?Bad!Good!質(zhì)量管理中常見的概率分布：167。 超幾何分布167。 二項(xiàng)分布167。 泊松分布167。 正態(tài)分布抽樣分布 樣本統(tǒng)計(jì)量的分布例如：正態(tài)總體的樣本均值與樣本方差的分布超幾何分布167。 設(shè)有一批產(chǎn)品，批量大小為 N為有限數(shù)，假設(shè)其中含有 D個(gè)不合格品，從中抽取 n個(gè)樣品，令 X為取出 n件產(chǎn)品中的不合格品數(shù)．則 X的概率為隨機(jī)變量 X的分布？二項(xiàng)分布考慮只有兩種可能結(jié)果的隨機(jī)試驗(yàn)，當(dāng)成功的概率是恒定的，且各次試驗(yàn)相互獨(dú)立，這種試驗(yàn)在統(tǒng)計(jì)學(xué)上稱為貝努里試驗(yàn)（ Bernoullitrial）。如果進(jìn)行 n次貝努里試驗(yàn)，取得成功次數(shù)為 X（ X=0,1,…,n ）的概率可用二項(xiàng)分布概率公式來(lái)描述 .167。 若隨機(jī)變量 X的概率分布為167。 則稱 X服從參數(shù)為 n,p的二項(xiàng)分布，記作X~B(n,p)。其中， 0p1,q=1p167。 已知 100個(gè)產(chǎn)品中有 5個(gè)次品，現(xiàn)從中 有放回 地取 3次，每次任取 1個(gè)，求在所取的3個(gè)中恰有 2個(gè)次品的概率 .泊松分布167。 若隨機(jī)變量 X的概率分布為 : (x=0,1,2,…,)167。 (其中 λ＞ 0為常數(shù) ),則稱 X 服從參數(shù)為 λ的 泊松分布 ,記為 X～ P(λ).167。 當(dāng) n充分大而 p很小時(shí) (一般 n＞ 10, p＜ )，二項(xiàng)分布 B(n, p)的概率函數(shù)近似等于泊松分布 P(λ)的概率函數(shù)即 (λ=np)正態(tài)分布正態(tài)概率密度函數(shù)的幾何特征正態(tài)分布密度函數(shù)圖形 演示(8) 事件的概論積分：曲線下面的總面積＝ 100％ 均值 拐點(diǎn) 正態(tài)分布是最常見最重要的一種分布 ,例如測(cè)量誤差 。 人的生理特征尺寸如身高、體重等 。正常情況下生產(chǎn)的產(chǎn)品尺寸 :直徑、長(zhǎng)度、重量高度等都近似服從正態(tài)分布 .正態(tài)分布的應(yīng)用 統(tǒng)計(jì)圖示TargetUSLLSLLSL USLTargetLSL USL目標(biāo)流程偏離目標(biāo) 多余的誤差趨中的流程 減少誤差正態(tài)分布是二項(xiàng)分布的極限分布 , 當(dāng) n充分大時(shí) , 可以用來(lái)計(jì)算二項(xiàng)分布的概率 .下面的圖形表明 :正態(tài)分布是二項(xiàng)分布的逼近 .第二節(jié) 質(zhì)量管理常用統(tǒng)計(jì)方法因果圖排列圖散布圖老 七 種 工 具直方圖控制圖檢查表分層法 檢查表原理 原理：實(shí)事求是的原則，一切用事實(shí)和數(shù)據(jù)說(shuō)話的原理。用來(lái)系統(tǒng)的收集資料、積累數(shù)據(jù)、確認(rèn)事實(shí)并對(duì)數(shù)據(jù)
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