工程质量控制的统计分析方法基本知识
工程质量的统计方法
1.1控制图法 1.2频数直方图法 1.3调查列表法 1.4排列图法 1.5分组分析法 1.6 因果分析图法
1.1控制图法
控制图又称管理图，是一种动态分析 法。采用这种方法，可根据数据随时间的 变化，随时了解生产过程中质量的变化情 况，判断生产过程是否稳定，从而实现对 工序质量的动态控制，及时发现问题，并 采取措施，使生产处于稳定状态。
1.2频数直方图法
频数直方图也叫直方图，是表示质量数 据离散程度的一种图形。用来整理质量统计 数据，找出规律，判断和预测施工过程中工 程质量的好坏，估算工序的不合格率，反映 工序能力。直方图主要是研究质量数据的分 布规律，从而掌握工程质量分布状态，以便 控制质量界限。
1.3调查列表法
在质量管理中，调查表是一种数据收 集、整理，并给其他数理统计方式提供依 据和粗略原因分析的工具。其格式有各种 各样，一般按照调查的目的与对象不同有 如下几种：工序内质量分布调查表；不良 项目调查表；不良原因调查表；缺陷位置 调查表；检查评定工程质量情况调查表等 也可以根据需要自行制作。
1.4排列图法
➢ 排列图的定义
排列图法又叫主次因素分析图或巴雷特 图，是用来寻找影响工程(产品)质量的主要 因素的一种有效工具。
➢ 排列图的绘制步骤
①确定调查对象
②收集统计数据，将统计数据进行汇总， 确定不合格点的频数
③整理数据，将不合格点频数由大到小顺 序排列并计算出累计频数
④绘制排列图，并画出累计频率曲线
⑤找出A类、B类和C类问题，提出解决措 施
1.5分组分析法
分组分析法就是把在实践中收集来的 数据，按不同的情况进行分组，进而分析产 生质量问题的原因，也可以叫分类法、分层 法。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
五工程质量控制的统计分析方法
收集数据并分组，计算各组频数，绘制直方图，添加标题 、坐标轴标签等。
注意事项
分组过少或过多都可能影响直方图的形状和解释，应选择 合适的分组数；同时，应注意异常值对直方图的影响。
排列图法
用途
排列图法主要用于找出影响质量 的主要因素，按照因素对质量影 响程度的大小进行排序，以便优 先解决主要问题。
合设计要求和安全标准，防止事故发生。
提高经济效益
02
优质的工程可以减少维修和返工的费用，降低工程成本，提高
投资效益。
增强企业竞争力
03
高质量的工程可以提高企业的声誉和形象，增强企业在市场中
的竞争力，为企业的可持续发展奠定基础。
02
质量控制统计分析方法概述
统计分析方法的概念
01
统计分析方法是一种基于数据收 集、整理、分析、解释和推断的 科学方法，旨在揭示数据背后的 规律、趋势和特征。
促进工程管理现代化
适应市场需求
随着市场竞争的加剧，业主对工程质 量的要求越来越高，采用统计分析方 法进行质量控制是适应市场需求的必 要手段。
运用先进的统计分析方法，推动工程 管理向科学化、规范化、现代化方向 发展。
质量控制的重要性
保证工程安全
01
质量是工程安全的生命线，通过质量控制可以确保工程施工符
五工程质量控制的统计分析方法
汇报人：XX 2024-01-24
目录
• 引言 • 质量控制统计分析方法概述 • 常用的质量控制统计分析方法 • 质量控制统计分析方法的实施步骤 • 质量控制统计分析方法的应用案例 • 质量控制统计分析方法的优缺点及改进措
施
01
引言
目的和背景
提高工程质量
工程质量统计与分析
工程质量统计与分析一、质量数据利用质量数据和统计分析方法进行项目质量控制是控制工程质量的重要手段。
通常，收集和整理质量数据，进行统计分析比较，找出生产过程中的质量规律，判断工程产品质量状况，发现存在的质量问题，找出引起质量问题的原因，并及时采取措施，预防和处理质量事故，可使工程质量始终处于受控状态。
质量数据是用以描述工程质量特征性能的数据。
它是进行质量控制的基础，没有质量数据，就不可能有现代化的科学的质量控制。
1.质量数据的类型质量数据按其自身特征，可分为计量值数据和计数值数据。
(1)计量值数据。
计量值数据是可以连续取值的连续型数据。
如长度、重量、面积、标高等质量特征，一般可以用量测工具或仪器等量测，且带有小数。
(2)计数值数据。
计数值数据是不连续的离散型数据。
如不合格品数、不合格的构件数等，这些反映质量状况的数据是不能用量测器具来度量的，采用计数的办法，只能出现0、1、2等非负数的整数。
质量数据按其收集目的，可分为控制性数据和验收性数据。
(1)控制性数据。
控制性数据一般是以工序作为研究对象，是为分析、预测施工过程是否处于稳定状态而定期随机地抽样检验获得的质量数据。
(2)验收性数据。
验收性数据是以工程的最终实体内容为研究对象，为分析、判断其质量是否达到技术标准或用户的要求，而采取随机抽样检验获取的质量数据。
2.质量数据的波动及其原因在工程施工过程中常可看到，在相同的设备、原材料、工艺及操作人员条件下，生产的同一种产品的质量不同，反映在质量数据上，即质量数据具有波动性，其影响因素有偶然性因素和系统性因素两大类。
偶然性因素引起的质量数据波动属于正常波动。
偶然性因素是无法或难以控制的因素，所造成的质量数据的波动量不大，没有倾向性，作用是随机的，工程质量只受偶然性因素影响时，生产才处于稳定状态。
由系统性因素造成的质量数据波动属于异常波动。
系统性因素是可控制、易消除的因素，这类因素不经常发生，但具有明显的倾向性，对工程质量的影响较大。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析方法是建筑安装工程质量管理的重要手段。
数据是进行质量管理的基础，一切用数据说话，采用数理统计的方法，才能做出科学的判断。
用数理统计方法，通过收集、整理质量数据，可以帮助我们分析、发现质量问题，以便及时采取对应措施，纠正和预防质量事故，促进质量管理的持续改进。
一、数理统计的基本概念1.母体母体又称总体、检查批或批，指研究对象全体元素的集合。
母体分有限母体和无限母体两种。
有限母体有一定数量表现，如一批同牌号、同规格的钢材或管材等；无限母体则没有一定数量表现，如一道工序，它源源不断地生产出某一产品，本身是无限的。
2.子样子样是从母体中取出来的部分个体，也叫试样或样本。
子样分随机取样和系统抽样，前者多用于产品验收，即母体内各个体都有相同的机会或有被抽取的可能性；后者多用于工序的控制，即每经一定的时间间隔，每次连续抽取若干产品作为子样，以代表当时的生产情况。
3.母体与子样、数据的关系子样的各种属性都是母体特性的反映。
在产品生产过程中，子样所属的一批产品（有限母体）或工序（无限母体）的质量状态和特性值，可从子样取得的数据来推测、判断。
4.随机现象在质量检验中，某一产品的检验结果可能合格、优良、不合格，这种事先不能确定结果的现象称为随机现象（或偶然现象）。
随机现象并不是不可认识的，人们通过大量重复的试验，可以认识它的规律性。
5.随机事件随机事件（或偶然事件）是每一种随机现象的表现或结果，如某产品检验为合格，某产品检验为不合格。
6.随机事件的频率频率是衡量随机事件发生可能性大小的一种数量标志。
在试验数据中，偶然事件发生的次数叫频数，它与数据总数的比值叫频率。
7.随机事件的概率频率的稳定值叫概率。
二、数理统计方法控制质量的步骤1）收集质量数据。
2）数据整理。
3）进行统计分析，找出质量波动的规律。
4）判断质量状况，找出质量问题。
5）分析影响质量的原因。
6）拟定改进质量的对策、措施，防止质量事故再次发生。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法
下面是本店铺给大家带来关于工程质量统计分析方法的相关内容，以供参考。
1、工程质量统计分析方法有：分层法，因果分析图法，排列图法，直方图法。
2、分层法的基本思想是准确有效地找出问题及原因。
3、使用因果分析图法（鱼刺图）时，应注意：①一个质特性或一个质量问题使用一张图分析；②通常采用QC补组活动的形成进行；
③广泛听取意见；④分析时层层深入，引出所有可能的原因；⑤在充分分析的基础上选择最主要原因。
4、排列图中：累计频率0-80%为A类问题，80-90%的问题为B 问题。
90-100%的问题为C类问题，其中A类问题重点管理，B类问题次重点管理，C类问题按照常规适当加强管理。
5、直方图的主要用途：①整理统计数据，了解统计数据的分布特性，从中掌握质量能力状态；②观察分析生产过程质量是否处于正常和受控状态以及质量水平是否保持在公差允许范围内。
6、常见的异常直方图有：折齿型，陡坡型，孤岛型，双峰型，峭壁型。
7、质量特性数据分布偏下限，易出现不合格，在管理上必须提高总体能力。
8、质量特性数据分布充满上下限，质量能力处于临界状态，易出现不合格，必须分析原因，采取措施。
9、质量特性数据分布居中且边界与上下限较大距离，说明质量能力偏大，不经济。
10、质量特性数据分布超出上下限，说明生产过程存在质量不合格，需要分析原因，采取措施纠偏。
常见工程质量统计分析方法
常见工程质量统计分析方法引言工程质量的统计分析是为了帮助工程师和决策者了解工程项目的质量水平，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文将介绍几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
1. 质量控制图质量控制图是一种常用的工程质量统计方法，它能够对工程项目的质量数据进行监控和分析。
质量控制图主要有控制图和直方图两种类型。
1.1 控制图控制图是用来监控过程中质量特性的变化情况，通过绘制样本数据的点和控制限来判断过程是否处于统计控制状态。
常见的控制图有： -均值控制图：用于监控样本均值的变化情况； - 范围控制图：用于监控样本范围的变化情况。
1.2 直方图直方图是用来分析质量特性分布的一种方法，通过将数据分组并绘制柱状图来展示质量特性的分布情况。
2. 假设检验假设检验是一种以统计学为基础的工程质量统计方法，用于检验关于总体参数的假设。
假设检验的步骤包括： 1. 提出原假设和备择假设；2. 根据样本数据计算检验统计量的值；3. 根据检验统计量的分布和显著性水平进行假设判断。
常见的假设检验方法有： - 单样本 t 检验：用于检验一个样本的均值是否等于给定值； - 双样本 t 检验：用于检验两个样本的均值是否相等； - 方差分析：用于检验多个样本的均值是否相等。
3. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
回归分析可以帮助工程师了解影响工程质量的因素，并预测工程质量的变化趋势。
常见的回归分析方法有： - 简单线性回归：用于研究一个自变量与因变量之间的关系； - 多元线性回归：用于研究多个自变量与因变量之间的关系； - Logistic 回归：用于研究因变量为二分类的情况。
结论工程质量的统计分析方法在工程实践中起着重要的作用，它能够帮助工程师和决策者了解工程项目的质量状况，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文介绍了几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
工程质量控制的统计分析方法基本知识
标准偏差简称标准差或均方差，是个体数 据与均值偏差平方和的算术平均数的算术根 ，是大于0的数。
标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体 (样本)的代表性好；
标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能确切说明 数据分布的离散程度和波动规律，是最常用的反映数据变异 程度的特征值。
励志人生 好好学习
（3）统计推断工作过程
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（1）全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、
测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平 评价结论的方法。
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（2）随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从
总体中抽取部分个体组成样本，根据对 样品进行检测的结果，推断总体质量水 平的方法。包括：简单随机抽样、分层 抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽 样。
如有一组数据（已经排序）：10，20， 30，40，50，60，70，80，90，100共 有10个数据，取中间位置的是第5，6位 数据的平均值55，作为中位值，样本中 位数即为：样本中位数=55；
Байду номын сангаас
励志人生 好好学习
（2）描述数据离散趋势的特征值
1）极差R 极差是数据中最大值与最小值之差，是用
因素对其影响的程度和方向是不同的，也是在不断改变的。众 多因素交织在一起，共同起作用的结果，使各因素引起的差异 大多互相抵消，最终表现出来的误差具有随机性。对于在正常 生产条件下的大量产品，误差接近零的产品数目要多些，具有 较大正负误差的产品要相对少，偏离很大的产品就更少了，同 时正负误差绝对值相等的产品数目非常接近。于是就形成了一 个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质量 数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图 形表示，即一般服从正态分布。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析方法是指通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，以便对工程质量状况进行评价和预测的方法。
在工程领域，质量是至关重要的，它直接关系到工程的安全性、可靠性和持久性。
因此，采用科学的统计分析方法对工程质量进行评估和分析，对于确保工程质量的稳定和提升具有重要意义。
一、数据收集。
工程质量数据的收集是工程质量统计分析的第一步。
数据的来源可以包括工程施工过程中的各类记录表、检测报告、质量评价报告等。
此外，还可以通过实地调查、问卷调查等方式获取相关数据。
在数据收集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免因数据缺失或错误导致分析结果的偏差。
二、数据整理。
数据整理是指对收集到的数据进行分类、整理和清洗。
首先需要对数据进行分类，按照不同的工程质量指标进行整理，以便后续的分析。
其次，对数据进行清洗，排除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的完整性和准确性。
数据整理的目的是为了为后续的统计分析做好准备，确保数据的可靠性和有效性。
三、数据分析。
数据分析是工程质量统计分析的核心环节。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等。
描述统计分析主要是对数据的集中趋势和离散程度进行描述，包括均值、标准差、频数分布等；假设检验用于验证某种假设是否成立，如工程质量是否符合某一标准；方差分析可以用于比较不同工程质量指标之间的差异；回归分析则可以用于分析工程质量与影响因素之间的关系。
通过数据分析，可以对工程质量的现状进行客观评价，找出存在的问题和改进的方向。
四、数据解释。
数据解释是指根据数据分析的结果，对工程质量状况进行解释和评价。
在数据解释过程中，需要客观地分析数据分析结果的意义和价值，指出工程质量存在的问题和改进的方向，为工程质量的提升提供科学依据。
同时，还需要将数据分析结果向相关人员进行解释和沟通，使其理解数据分析的意义和结论，为工程质量管理提供支持。
五、质量改进。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法引言工程质量是指一个工程项目在设计、施工和竣工阶段，符合相关标准和法规的能力。
为了确保工程质量，必须进行统计分析来评估工程的质量水平以及各个阶段的问题。
本文将介绍几种常用的工程质量统计分析方法，包括质量指标、质量控制图和敏感性分析。
1. 质量指标质量指标是评估工程质量的重要工具。
通过收集和分析工程数据，可以识别出一些关键的质量指标，用以评估工程质量的表现。
常见的工程质量指标包括：合格率、一次通过率、损失率等。
合格率是指在工程项目中，满足质量标准的项目数量与总项目数量的比例。
一次通过率是指在工程审查或检查中，通过的项目数量与总项目数量的比例。
损失率是指在工程过程中出现问题或损失的项目数量与总项目数量的比例。
在统计分析中，我们可以使用质量指标来评估工程质量的稳定性和改进的潜力。
通过分析质量指标的变化趋势和波动性，可以识别出存在的问题，并采取相应的措施来提高工程质量。
2. 质量控制图质量控制图是一种常用的质量统计分析工具，用于监控工程质量的变化，并及时发现和解决问题。
它通过绘制工程质量数据的变化曲线，以便查看和分析数据的异常变化。
常见的质量控制图包括：过程能力图、P控制图、C控制图和S控制图等。
其中，过程能力图用于评估工程过程的稳定性和一致性；P控制图用于监控工程质量的合格率变化；C控制图用于监控工程质量的损失率变化；S控制图用于监控工程质量的一次通过率变化。
通过观察质量控制图上的数据变化趋势和异常点，可以及时发现并解决工程质量问题，从而提高工程质量水平。
3. 敏感性分析敏感性分析是一种通过模拟和分析不同因素对工程质量的影响程度的方法。
通过这种方法，可以确定最能影响工程质量的因素，并制定相应的措施来降低其负面影响。
在敏感性分析中，需要首先确定需要分析的因素，例如材料性能、施工工艺等。
然后，通过对这些因素进行变动和模拟，观察工程质量的变化。
最后，根据结果，调整和优化工程设计和施工过程，以提高工程质量。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析是指通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，以便于对工程质量进行评价和改进的一种方法。
在工程领域，质量是关乎工程安全和可持续发展的重要因素，因此对工程质量进行统计分析具有重要意义。
首先，工程质量统计分析方法需要收集大量的工程质量数据。
这些数据可以包括工程施工过程中的各种检测数据、质量抽样数据、工程质量评价报告等。
通过收集这些数据，可以全面了解工程质量的实际情况，为后续的统计分析提供充分的依据。
其次，对收集到的工程质量数据进行整理和分类是工程质量统计分析的重要环节。
通过对数据进行分类整理，可以清晰地了解各项工程质量指标的分布情况和变化趋势，为后续的分析提供清晰的数据基础。
在进行工程质量统计分析时，需要运用一些统计方法和工具，如均值、标准差、频数分布、质量控制图等。
这些方法和工具可以帮助我们对工程质量数据进行深入分析，找出其中的规律和特点，为工程质量改进提供科学依据。
在进行工程质量统计分析时，需要注意数据的可靠性和准确性。
只有确保数据的真实性和准确性，才能得出准确的分析结论，为工程质量改进提供有力支持。
除了对工程质量数据进行统计分析外，还需要进行对比分析和趋势分析。
通过与历史数据或其他工程数据进行对比分析，可以找出工程质量存在的问题和改进的方向；通过对工程质量数据的趋势进行分析，可以预测工程质量的发展趋势，为未来的工程质量管理提供参考。
总之，工程质量统计分析方法是一种重要的工程质量管理手段，通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，可以全面了解工程质量的实际情况，找出问题所在，并为工程质量的改进提供科学依据。
希望工程质量统计分析方法可以在工程领域得到更广泛的应用，为工程质量的提升和工程安全的保障做出更大的贡献。
工程质量控制的统计分析方法
2020/11/12
工程质量控制的统计分析方法
•第一节 质量统计基本知识 一、总体、样本及统计推断工作过程 二、质量数据的收集方法 三、质量数据的分类 四、质量数据的特征值 五、质量数据的分布特征
工程质量控制的统计分析方法
•一、总体、样本及统计推断工作过程
•1.总体
➢总体也称母体，是所研究对象的全体。 ➢个体，是组成总体的基本元素。 ➢总体中含有个体的数目通常用N表示。
✓ （2）样本的标准偏差S
➢ 3．变异系数Cv
工程质量控制的统计分析方法
•五、质量数据的分布特征
•（一）质量数据的特性
• 质量数据具有个体数值的波动性和总体（样本）分布的规律性。
•（二）质量数据波动的原因
•1．偶然性原因 •2．系统性原因
•（三）质量数据分布的规律性
• 一个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质 量数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图 形表示，即一般服从正态分布。正态分布最重要、最常见、应用最 广泛。
工程质量控制的统计分析方法
•三、排列图法
•2.排列图的作法..\工程质量控制教案\第七章工程质量 控制的统计分析方法.doc
工程质量控制的统计分析方法
•四、因果分析图法
•1.什么是因果分析法
• 因果分析图(鱼刺图)是一种逐步深入研究和讨论影响主 要因素质量问题原因的图示方法。 • 在工程实践中，质量问题产生是多种原因造成的，这 些原因有大有小、有主有次。通过因果分析图，从影响产品 质量主要因素出发，分析原因，逐步深入直到找出具体根源。 • 因果分析图法最终目的是查出并确定主要原因，以便 制定对策，解决工程质量问题，从而达到控制质量的目的。。
五工程质量控制的统计分析方法
第7页，共48页。
2．标准偏差 用极差只反映数据分散程度，虽然计算简便，但不够精确。
因此，对计算精度要求较高时，需要用标准偏差来表征数据的 分散程度。标准偏差简称标准差或均方差。总体的标准差用σ表 示，样本的标准差用S表示。
标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体 的代表性好；标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能 确切说明数据分布的离散程度和波动规律，是最常采用的反映数 据变异程度的特征值。
第五章 工程质量控制的统计分析方法
第一节 质量控制统计分析的基本知识 第二节 常用的质量分析工具
第1页，共48页。
第一节 质量控制统计分析的基本知识
一、质量数据的分类
二、质量数据的特征值 三、质量数据的分布规律
第2页，共48页。
一、质量数据的分类
(一) 按质量数据的特征分类
按质量数据的本身特征分类可分为计量值数据和计数值数据 两种。
力指数一般用符号Cp表示，则将正常型直方图与质量标准进行 比较，即可判断实际生产施工能力。
第22页，共48页。
l．T表示质量标准要求的界限，B代表实际质量特性值分布范 围。比较结果一般有以下几种情况：
（1）B在T中间，两边各有一定余地， 这是理想的控制状态。
（2）B虽在T之内，但偏向一侧，有可能 出现超上限或超下限不合格品，要采取纠正 措施，提高工序能力。
（3）B与T重合，实际分布太宽，极易产生 超上限与超下限的不合格品，要采取措施， 提高工序能力。
第23页，共48页。
（4）B过分小于T，说明工序能力过 大，不经济。
（5）B过分偏离了的中心，己经产生超 上限或超下限的不合格品，需要调整。
（6）B大干T，己经产生大量超上 限与超下限的不合格品，说明工序能 力不能满足技术要求。
工程质量控制的统计分析方法3
工程质量控制的统计阐发要领1.简述质量统计推断事情历程。
质量统计推断事情是运用质量统计要领在生产历程中或一批产物中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中得到样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论底子，对总体的质量状况作出阐发和判断。
质量统计推断事情历程见图4-5。
图4-5 质量统计推断事情历程2.简述质量数据的收集要领。
(1)全数查验全数查验是对总体中的全部个别逐一视察、丈量、计数、登记，从而得到对总体质量水平评价结论的要领。
(2)随机抽样查验抽样查验是凭据随机抽样的原则，从总体中抽取部分个别组成样本，凭据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的要领。
1)简单随机抽样；2)分层抽样；3)等距抽样；4)整群抽样；5)多阶段抽样。
3.描述质量数据会合趋势、离散趋势的特征值有哪些?如何盘算?(1)描述数据会合趋势的特征值有：1)算术平均数①总体算术平均数②样本算术平均数2)样本中位数当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
(2)描述数据离散趋势的特征值有：1)极差R其盘算公式为：2)标准偏差①总体的标准偏差σ`②样本的标准偏差S3)变异系数4.质量数据有何特性?质量数据具有个别数值的颠簸性和总体(样本)漫衍的规律性。
在实际质量检测中，我们发明纵然在生产历程是稳定正常的情况下，同一总体(样本)的个别产物的质量特性值也是互不相同的。
这种个别间体现形式上的差别性，反应在质量数据上即为个别数值的颠簸性、随机性，然而当运用统计要领对这些大量富厚的个别质量数值进行加工、整理和阐发后，我们又会发明这些产物质量特性值(以计量值数据为例)大多都漫衍在数值变动范畴的中部区域，即有向漫衍中心靠拢的倾向，体现为数值的会合趋势；另有一部分质量特性值在中心的两侧漫衍，随着逐渐远离中心，数值的个数变少，体现为数值的离中趋势。
质量数据的会合趋势和离中趋势反应了总体(样本)质量变革的内在规律性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
如有一组数据（已经排序）：10，20， 30，40，50，60，70，80，90，100共 有10个数据，取中间位置的是第5，6位 数据的平均值55，作为中位值，样本中 位数即为：样本中位数=55；
（2）描述数据离散趋势的特征值
1）极差R 极差是数据中最大值与最小值之差，是用
数据变动的幅度来反映其分散状况的特征 值。
R＝xmax—xmin
特点：极差是数据中最大值与最小值之差，是用数据变动
的幅度来反映其分散状况的特征值。 极差计算简单、使用方便，但粗略，数值仅受两个极 端值的影响，损失的质量信息多，不能反映中间数据的分 布和波动规律，仅适用于小样本。
连续型变量。 特点：任意两个数值之间都可以取精度
较高一级的数值，
1、质量数据的分类
（2）计数值数据 计数值数据是只能按0.1.2…..
数列取值计数，属于离散型变量。 分为：
计件値数据：表示具有某一质量标准的产品数量 计点值数据：表示个体上的缺陷数、质量问题点数。
2、质量数据的特征值
样本数据特征值 是由样本数据计算的描述样本质量
更具代表性。
适用于——总体比较复杂的情况。
抽样的具体方法：
等距抽样:是将个体排队编号后均分为n组， 每组有K个个体，然后再第一组内 随机抽取第一件样品，以后每隔一 定距离抽选出其余样品组成样本的 方法。
抽样的具体方法：
整群抽样：将总体按自然存在的状态 分为若干群，并从中抽取 样品群组成样本，然后再 中选群内进行全数检验的 方法。
3、抽样检验的基本概念
（2）检验 检验是对检验项目中的性能进行量
测、检查、试验等，并将结果与标准规 定要求进行比较，以确定每项性能是否 合格所进行的活动。
包括：计数检验 计量检验
3、抽样检验的基本概念
（3）检验批 检验批是按统一生产条件或按规定
的方式汇总起来供检验用的，由一定数 量产品（N）组成的检验体。
N----代表总体中个体数； X----个体中的某个个体特征值
（b）样本算术平均数
x nx1x2xN1 ni n1xi
2）样本中位数
样本中位数是将样本数据按数值大 小有序排列后，位置居中的数值。
当样本数n为奇数时，数列居中的一 位数即为中位数；当中位数n为偶数时， 取居中两个数的平均值作为中位数。
过程平均批不合格率公式
k
p d1 d2 dk n1 n2 nk
di
i1 k
ni
i1
3、抽样检验的基本概念
（6）接受概率 又叫批合格概率，根据规定的抽样
检验方案将检验批判断为合格而接受的 概率。 检验批的不合格品率p越小，接受概率L （p）就越大。
二、质量统计的基本知识
1、质量数据的分类 依据质量数据的特点进行分类： （1）计量值数据 （2）计数值数据
1、质量数据的分类
质量数据： 指由个体产品质量特性值组成的产
品样本的质量数据集，在统计上称为变 量，个体产品质量特性值成为变量值。
1、质量数据的分类
（1）计量值数据： 是可以连续取值的数据，属于
建设工程质量控制的 统计分析方法
第六章 工程质量控制的统计分析方法
第一节 质量抽样、统计基本知识 一、抽样检验基本知识 二、质量统计的基本知识
一、抽样检验基本知识
1、总体、样本及统计推断工作过程 （1）总体与个体
总体：也称母体，是所研究对象的全体。 个体：是组成总体的基本元素。
一、抽样检验基本知识
（2）样本 样本也称子样，是从总体中随机抽取
出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。被抽中的个体称 为样品，样品的数量称样本容量，用n表 示。
一、抽样检验基本知识
(3)统计推断工作过程
统计推断工作过程:运用质量统计方法在生产 过程中或一批产品中，随机抽取样本，通过对 样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量 数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为 理论基础，对总体的质量的质量状况作出分析 和判断。
数据波动规律的指标，由此判断分析在哪 个体的质量状况。
（1）描述数据集中趋势的特征值
1）算术平均数：是消除了个体之间个别偶然的
差异，显示出所有个体共性和数据一般水平的统 计指标，他有所有数据计算得到，是数据的分布 中心，对数据有很好的代表性。
（a）总体算术平均数
X1X2XNN 1iN 1Xi
3、抽样检验的基本概念
（4）批不合格率 指实验批中不合格品数占整个
批量的比重。 样本中不合格件数
批不合格率=———————————— 样品中的产品数量
3、抽样检验的基本概念
（5）过程平均批不合格率 指对若干个批产品首次检验的
到的若干个不合格品率的平均数。
作用：衡量一个基本稳定的生产过程， 在长时间内所提供产品的质量水 平。
缺点：代表性差，产生的抽样误差也大.
抽样的具体方法：
多阶段抽样：将各种单阶段抽样方法 结合使用，通过多次随 即抽样来实现的抽样方 法。
3、抽样检验的基本概念
（1）抽样检验方案 抽样检验方案是根据检验项目特性所
确定的抽样数量、接受标准和方法。 记为方案（n，c）—— 表示n个样本容量 中允许有c件不合格
（3）统计推断工作过程
2、质量数据的检验方法
（1）全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、
测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平 评价结论的方法。
2、质量数据的检验方法
（2）随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从
总体中抽取部分个体组成样本，根据对 样品进行检测的结果，推断总体质量水 平的方法。包括：简单随机抽样、分层 抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽 样。
抽样的具体方法：
简单随机抽样：对总体不进行任何加 工，直接进行随机抽 样，获取样本的方法。
适用于——总体差异不大，或对总 体了解很少的情况。
抽样的具体方法：
分层抽样：将总体按照与研究目的有关的某 一特性分为若干组，然后再每组 内随机抽取样品组成样本的方法。
优点——对每组都有抽取，样品在总体中分布均匀，