企业质量管理常用统计方法
质量管理小组活动常用统计方法的做用
质量管理小组活动常用统计方法的做用
质量管理小组活动常用统计方法的作用
在质量管理中，为了提升产品或服务的质量，常常需要对各种数据进行统计分析。而在质量管理小组的活动中，统计方法更是不可或缺。以下是常用的几种统计方法及其作用。
1. 直方图
直方图是将数据按照一定的区间分成若干组，然后对组数进行统计，绘制成柱状图展示。在质量管理小组活动中，直方图可用于探究数据的分布情况，帮助寻找问题，如在生产线上，统计每个工人所生产的产品数量，然后绘制成直方图，可以发现生产产品数量存在明显的波动和缺陷率在某个时间点上升，从而可以调整生产过程，提高产品质量。
2. 管制图
管制图可以对产生自然波动的过程进行可视化分析。它能够及时反映出生产过程中的变异性，帮助人们及时发现潜在问题。在质量管理小组活动中，管制图可用于监控质量指标，如缺陷率、产品尺寸等，若管制图表明质量指标存在异常变异，就需要及时去找原因，改进生产过程，以提高产品质量。
3. 散点图
散点图体现了两个因素之间的相互影响关系，可用于探寻变量之间的
因果关系，并定量分析相关性的强弱程度。在质量管理小组活动中，
散点图可用于分析原因与结果之间的相互关系。如在产品缺陷分析中，可以通过制作散点图分析前后两个时间点缺陷率的变化，以找出可能
引起缺陷率上升的原因，为改进生产过程提供依据。
4. 帕累托图
帕累托图反映了问题发生频度的大小顺序及其累计百分比。它有助于
聚焦于产生最多问题的因素，从而在资源有限的情况下，使改进工作
更加高效。在质量管理小组活动中，帕累托图可用于分析问题发生的
生产质量管理统计方法
生产质量管理统计方法
引言
生产质量管理是企业在生产过程中对产品质量进行管理和控制的重要环节。而统计方法在生产质量管理中起着至关重要的作用，可以帮助企业定量分析和评估产品质量，发现潜在问题，并采取相应措施进行改进。本文将介绍几种常用的生产质量管理统计方法，并详细阐述它们的原理和应用。
1. 均值控制图
均值控制图是一种用来监测生产过程中均值变化的统计方法。它基于样本平均值的分布来判断生产过程是否处于可控状态。其原理是通过不断收集样本数据并计算平均值，然后将平均值与控制限进行比较，以判断是否存在异常情况。当样本平均值超出控制限时，表明生产过程存在问题，需要采取相应措施进行调整。
应用均值控制图的过程包括以下几个步骤：
1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生
产过程中随机抽取样本。
2.计算样本平均值：将每个样本的观测值加总，并除
以样本的大小，得到平均值。
3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算
出控制限，通常包括上限、下限和中心线。
4.绘制均值控制图：将样本平均值与控制限绘制在同
一图表上，以便于直观地观察生产过程的状态。
5.分析结果：观察均值控制图上的数据点是否超出控
制限，并针对异常情况进行分析和改进。
2. 范围控制图
范围控制图是一种用来监测生产过程中变异性的统计方法。它基于样本范围的变化来判断生产过程是否稳定。范围是指每个样本的最大和最小观测值之间的差异。通过监测范围的变化，可以判断生产过程是否存在特殊因素，以及是否需要进行调整和改进。
应用范围控制图的过程与均值控制图类似，具体步骤如下：
质量管理常用统计工具
质量管理常用统计工具
质量管理常用的统计工具有：
1. 控制图：用于监控过程稳定性和控制产品质量。
2. 直方图：用于展示数据分布的情况，帮助理解数据的特征。
3. 散点图：用于分析两个变量之间的关系以及是否存在相关性。
4. 箱线图：用于显示数据的中位数、四分位数和异常值等统计指标。
5. 整体品质抽样：用于评估产品批次的合格率。
6. 抽样平均图：用于评估过程的长期稳定性和准确性。
7. 回归分析：用于分析两个或多个变量之间的关系，预测未来的趋势。
8. 信度分析：用于评估测量工具的可靠性和准确性。
9. 效果图：用于比较不同处理方法或策略的效果。
1
10. 公差分析：用于评估产品设计规范和制造过程的一致性和合格率。
这些统计工具在质量管理中被广泛应用，能够帮助企业分析和解决质量问题，提高产品和过程的质量。
2
质量控制统计方法
质量控制统计方法
质量控制统计方法是一种统计学方法，用于监测和评估产品或服务的质量。这些方法可以帮助识别质量问题，确定原因，制定纠正措施，并监测改进的效果。
以下是一些常用的质量控制统计方法：
1. 流程控制图：使用流程控制图可以监测和控制过程中的各种测量结果。常见的流程控制图包括均值图、极差图、标准差图等。
2. 抽样调查：通过对抽样数据的分析，可以对整个批次或过程的质量进行评估。抽样调查常用的方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
3. 假设检验：通过比较样本数据与已知数据的差异，判断是否存在显著的差异。常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 六西格玛方法：六西格玛方法是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理方法。它通过统计分析来确定并消除引起质量问题的根本原因。
5. 故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种通过评估和优化设计来预测和排除潜在故障的方法。它通过定量分析来确定产品或过程中的潜在故障模式，并评估其对质量的影响。
这些方法可以在各个行业和领域中应用，用于改进产品和服务的质量，降低质量风险，并提高客户满意度。
质量管理统计分析方法
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• 例如混凝土强度不够的因果分析图。从人、材料、机械、 工艺、环境等几个方面把主要影响因素列出来，可以从这 几个方面采取措施，提高质量，如图l0—8所示。 • 绘制因果分析图不是最终目的。根据图中所反映的主要原 因，制订改进措施和对策，限期解决问题，保证产品质量
• 数据分组参考值 表10-6
数据总数N
50~100 100~250 250以上
分组数K
6~10 7~12 10~20
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• 2)确定组距H。组距是组与组之间的间隔，即一个组的范围。 各组距应相等，于是有： • 极差组距×组数 R H· K 本例中:
H R 14.7 1.8 2( N / mm 2 ) K 8
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• 本例采取第一种方法划分组限，即每组上限不计入该组内。
• 首先确定第一组下限:
H 2.0 xmin 31 .5 30.5 2 2
• 第一组上限:30.5+H=30.5+2=32.5
• 第二组下限=第一组上限＝32.5
• 第二组上限:32.5+H＝32.5+2=34.5
• 以下以此类推，
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•(5)绘制频数分布直方图。在频数分布直方图中，横坐标表 示质量特性值，本例中为混凝土强度，并标出各组的组限值。 根据表l0—7可以画出以组距为底，以频数为高的k个直方形， 便得到频数分布直方图。
质量管理的6个常用的分析方法
质量管理的6个常用的分析方法（一）分层法
分层法是质量管理中常用的整理数据的方法之一。所谓分层法，就是把收集到的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。分层的目的是要把性质相同、在同一条件下收集的数据归在一起，以便展开分析。因此，在分层时，应使一层内的数据波动幅度尽可能小，而各层之间的差别则尽可能大，这是应用分层法进行质量问题及其影响因素分析的关键。
过程控制中进行分层的标志常有：操作者、设备、原材料、操作方法、时间、检测手段、缺陷项目等。
（二）调查表法
调查表也称检查表或核对表，是为了分层收集数据而设计的一类统计图表。调查表法，就是利用这类统计图表进行数据收集、整理和粗略分析的一种方法。操作中，可根据调查目的的不同，采用不同的调查表。常用的调查表有：
1.缺陷位置调查表
这类调查表用来调查产品各部位的缺陷情况，可将其发生缺陷位置标记在调查图表中产品示意图上，不同缺陷采
用不同的符号或颜色标出。
2.不良项目调查表
为了调查产品缺陷的种类及其所占的比重，可对不良项目分门别类地进行调查统计。
3.不良原因调查表
为弄清不良品发生的原因，以操作者、操作设备、操作方法、加工对象、时间等为标志进行分层调查统计，找出
关键的影响因素。
4.过程分布调查表
为掌握过程能力，对过程中加工对象的技术特征进行检测和记录，并进行调查数据的分布分析，掌握过程分布的
特征。
（三）排列图法
排列图又称主次因素分析图或帕累托图。帕累托是意大利经济学家，是有关收入分布的帕累托法则的首创者。这
一法则揭示了“关键的少数和无关紧要的多数”的规律。
质量管理中常用的统计分析方法
质量管理中常用的统计分析方法
下面介绍的这些工具和方法具有很强的实用性，而且较为简单，在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用:
控制图:用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。
直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。
排列图:又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。
散布图:以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。
工序能力指数（CPK）：分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。
频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。
描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。
相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。
回归分析：分析变量之间的相互关系。
H0：差值的总体中位数为0；
H1：差值的总体中位数不为0；检验水准为0．05。
子组频数与子组大小
关于子组频数或子组大小，无法制定通用的规则。子组频数可能决定于取样和分析样本的费用，而子组大小则可能决定于一些实际的考虑。
例如，低频率长间隔抽取的大子组，可以更准确地检测出过程平均中的小偏移，而高频率短间隔地抽取的小子组，则能更迅速地检测出大偏移。通常，子组大小取为4或5，而抽样频数，一般在初期时高，一旦达到统计控制状态后就低。
常用质量管理统计方法11.doc
常用质量管理统计方法１1
常用质量管理统计方法
常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下：
一、检查表(调查表、统计分析表）
1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤
(1)确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
(５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表
格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
５、注意事项
（1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号；
（2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类；
(3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來;
（4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字；
（5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
二、数据分层法（分类法、分组法)
1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
质量管理体现如何运用统计方法进行质量管理
质量管理体现如何运用统计方法进行质量管
理
质量管理是企业为了提高产品和服务质量而采取的一系列管理活动。统计方法是质量管理中常用的工具，通过收集和分析数据，可以帮助
企业评估和改进其质量管理体系。本文将探讨质量管理如何运用统计
方法进行质量管理并提升产品和服务质量。
一、统计过程控制
统计过程控制是质量管理中一种常用的方法，通过使用统计技术，
企业可以对生产过程进行实时监测和控制，以确保产品的一致性和稳
定性。这些统计技术包括控制图、流程能力指数和假设检验等。
控制图是一种用于显示过程变化的图表，常用的有均值图和范围图。这些图表可以帮助企业识别过程中的常见变异，并及时采取纠正措施。流程能力指数是评估过程能力的一种方法，通过比较过程的变异范围
与允许的规范范围，可以确定过程是否稳定和可控。假设检验是一种
用于验证过程改进效果的方法，通过收集数据，并对假设进行统计分析，可以判断改进措施是否显著提高了质量。
二、统计抽样与批量检测
统计抽样是质量管理中常用的一种方法，通过从总体中随机抽取一
个样本进行检验，可以对整个批次的质量进行评估。根据样本的特征，可以使用不同的统计方法进行分析。
一种常见的统计方法是接受抽样，通过设定接受质量水平和拒绝质
量水平，确定样本中的不合格品数量，从而判断整个批次是否合格。
另一种常见的统计方法是拒绝抽样，通过设定边界值和判断规则，确
定样本中的不合格品数量，从而判断整个批次是否需要拒绝。这些统
计方法使企业可以通过较小的样本规模对整个批次的质量进行评估，
降低了检测成本。
三、统计分析与质量改进
统计方法在质量改进中起着至关重要的作用。通过对数据进行统计
质量管理中常用的统计方法
• （3）通过直观图形表达复杂的矛盾事物关系，有助于打破固 有成见。
• （4）不仅解决单一目的的质量问题，还能解决各种多目的型 问题
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关系图的基本形式
问题
要素1
问题2
要素2
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流程图
流程图就是将 一个过程的步骤用 图的形式表示出来。
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• 矩阵数据分析法
• 矩阵数据分析法是在矩阵图法的基础上提出来的。矩阵图法 只能定性地明确问题的所在，但不能用数量关系把问题表示 出来，而矩阵数据分析法就是用定量的数据表示质量问题之 间的相关关系。
• 另一类是不能连续取值的。
3
• 3、总体与样本
• 总体有时又叫“母体”，是指在某一 次统计分析中研究对象的全体。
• 样本也叫“子样”，是从总体中随机 抽取出来并且要对它进行详细研究分析的 一部分个体（样品）。
4
• 4、两类错误和风险
•
一种是把正常过程误判为异常过程去判断、
处理，这类错误在统计方法中叫第I类错误，称为
分层的目的在于把杂乱无章和错综复杂的数据 和意见加以归类汇总，使之更能确切地反映客 观事实。
•
常用的数据分层标志有：按数据发生的时
间分、按不同类型的操作人员分、按使用的设
备分、按操作方法分、按原材料不同分、按不
同的测量工具和测量方法分、按不同的加工环 境分，以及按其他标志分类。一般地说，数据 分类的目的不同，所采用的分层标志也就不会 相同。
质量统计七大手法
质量统计七大手法
质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。
一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)
主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断
二.统计控制图(X –R.P.C控制图等)
主要用于监控产品的生产和测量过程。
三.试验设计
主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。
四.建立量化模型进行回归分析
主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。
五.进行变量分析
对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六.抽样计划
工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：
1.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔
2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔
3.验证质量控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法
1.直方图
2.柏拉图
3.因果图法(鱼刺图)
4.层别法
5.控制图
6.检查表
7.推移图
2.统计技朮的应用
一直方图
直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。运用直方图进行分析的步骤为
常用的质量评价统计方法
常用的质量评价统计方法
1.分层法
分层法是质量管理中整理数据的重要方法之一。分层法是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以分析质量问题及其影响因素的一种方法。
2.调查表法
调查表是为收集数据而设计的图表。调查表法就是利用统计表进行整理数据和粗略分析原因的一种工具。其格式多种多样，可根据调查的目的不同，使用不同的调查表。
3.排列图法
排列图法又称主次因素分析图，是把影响质量的因素进行合理分类，并按影响程度从大到小的顺序排列，做出排列图，以直观的方法表明影响质量的主要因素的一种方法。
排列图的基本结构：1个横坐标，2个纵坐标，几个直方形和一条曲线构成。
（1）针对某一问题收集一定时期的资料。
（2）将数据按一定分类标志进行分类整理，从大到小依次排列，并计算出各类项目的频数、累计频率。
（3）按一定的比例画出两个纵坐标和一个横坐标。横坐标表示影响质量的因素，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示累计频率。
（4）按种类影响因素的程度的大小，依次从左到右在横坐标上画出直方块，其高度表示该项目的频数，并写在直方块上方。
（5）按右纵坐标的比例，在直方块中问的上方标出累计频率，从原点开始连接各点，画出的曲线就是巴雷特曲线。
应用排列图的注意事项：
（1）通常把因素分为A、B、C三类。在累计频率80％与90％两处画2条横线，把图分成三个区域，累计频率在80％以内的诸因素是主要因素（A类），累计频率在80％～90％的是次要因素（B类），90％以上的为一般因素。
（2）主要因素不能太多，一般找出主要因素一二项为宜，最多不超过三项。若找出主要因素过多，须考虑重新进行因素的分类。
质量管理中的统计方法
质量管理中的统计方法
在质量管理中，统计方法是用于收集、分析和解释数据，从而帮助组织做出更明智的决策。以下是一些在质量管理中常用的统计方法：
1. 控制图: 控制图是一种用于监测过程稳定性和识别突变的方法，例如常见的X-bar和R图。
2. 直方图: 通过将数据分为不同的组并显示其频率分布，直方图可以帮助质量人员了解数据分布情况。
3. 散点图: 用于观察两个变量之间的关系，以便识别可能的相关性或影响。
4. 回归分析: 用于研究一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响。
5. 假设检验: 通过对样本数据进行假设检验，以评估所得结果的可信度。
这些统计方法可以帮助质量管理人员更好地理解过程
和产品的特征，从而做出更明智的决策。这些方法也有助于确定潜在的问题，并提供基于数据的解决方案。
常用的质量统计分析方法
常用的质量统计分析方法
常用的数理统计方法有七种，包括分层法、排列图法、因果分析图法、相关图法、统计分析表法、直方图法和控制图法。
1．分层法（又称分类法)。分层法是将收集来的数据根据不同的目的，按其性质、来源、影响因素等加以分类和分层进行研究的方法。它是分析影响质量原因的一种重要方法。它的作用是,可以使杂乱的数据和错综复杂的因素系统化、条理化，从而找到主要问题,采取相应的措施。
分层的目的主要是为了分清责任找出原因。应用分层法研究影响质量因素时，可先对操作者、机器、材料、方法、测量、环境和时间等方面进行分层，然后在小范围内再分层。
2．排列图法。排列图法又称主次因素分析图法。它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的方法.
图11-4 金笔不合格原因排列图
排列图是根据"关键的少数和次要的多数"的原理而制作的。也就是把影响产品质量的因素或项目，按其对质量影响程度的大小,顺序排列起来，就形成排列图。它的作用是能从多因素中找出关键因素，从而确定从何处人手解决问题。其结构是由两个纵坐标、一个横坐标，几个直方形和一条曲线所组成.左纵坐标表示产品频数（产品出现的次数）,即不合格品体数；右纵坐标表示频率（产品出现的次数和总的次数之比)，即不合格品累计百分数;横坐标表示影响产品质量的各个因素或项目，按影响质量程度的大小从左至右依次排列;每个直方形的高度表示该因素影响的大小;曲线上每点的高度表示该因素累
计百分数的大小，该曲线又称为巴雷特曲线.
为了利用排列图较准确地找到影响产品质量的主要因素，通常把曲线的累计百分数分为三级作为判断标准,与此三级相对应的因素就分为三类：
质量管理中的数据分析与统计方法
质量管理中的数据分析与统计方法
在现代企业中，质量管理是一个至关重要的方面。企业需要不断提高产品和服
务的质量，以满足客户的需求和期望。而数据分析与统计方法在质量管理中发挥着重要的作用。本文将探讨质量管理中的数据分析与统计方法，并介绍它们的应用和意义。
一、质量管理中的数据分析
数据分析是通过收集和分析数据来获取有关产品或过程的信息的过程。在质量
管理中，数据分析可以帮助企业了解产品或过程的性能，并识别潜在的问题和改进机会。以下是一些常用的数据分析方法：
1. 散点图分析：散点图可以用来展示两个变量之间的关系。通过绘制散点图，
我们可以看到数据的分布情况，进而判断是否存在相关性或趋势。例如，在质量管理中，我们可以使用散点图来分析产品的尺寸和重量之间的关系，以确定是否存在尺寸偏差。
2. 直方图分析：直方图是一种用来展示数据分布的图表。通过绘制直方图，我
们可以了解数据的分布情况，包括平均值、标准差和偏度等统计指标。在质量管理中，直方图可以帮助我们判断产品尺寸的偏离程度，以及是否符合规定的质量标准。
3. 箱线图分析：箱线图是一种用来展示数据分布和离群值的图表。通过绘制箱
线图，我们可以看到数据的中位数、四分位数和离群值等统计指标。在质量管理中，箱线图可以帮助我们识别异常值，进而确定是否存在质量问题。
二、质量管理中的统计方法
统计方法是一种通过收集和分析数据来推断总体特征的方法。在质量管理中，
统计方法可以帮助企业评估产品或过程的性能，并进行质量控制和改进。以下是一些常用的统计方法：
1. 抽样方法：抽样是通过从总体中选择一部分样本来推断总体特征的方法。在质量管理中，我们可以使用抽样方法来评估产品的质量水平。通过对抽样样本进行检验和分析，我们可以推断总体的质量水平，并制定相应的质量控制策略。
质量控制统计方法
质量控制统计方法
质量控制是指通过与设定的质量标准进行比较，以确定所生产的产品或提供的服务是否符合预期要求的一系列活动。质量控制统计方法是一种利用统计学原理和方法对质量进行测量和控制的手段。它通过收集、分析和解释生产过程或产品的数据，以提高产品质量和生产效率。
质量控制统计方法包括以下主要内容：
1. 抽样技术：抽样技术是指从总体中选取样本进行检验和测试的方法。常用的抽样技术有随机抽样、方便抽样、系统抽样等。通过合理选择样本，并对样本进行检验，可以从统计学的角度对总体的质量水平进行推断。
2. 测量系统分析：测量系统分析是用来评估和改善测量系统的准确性和稳定性的方法。包括测量系统误差分析、数据收集和分析、测量系统能力评估等。通过分析测量系统的误差来源，可以确定测量系统是否稳定和准确，从而保证所得数据的有效性。
3. 控制图：控制图是一种利用统计技术来监控过程稳定性和预测过程性能的工具。常用的控制图有：X-控制图、R-控制图、P-控制图、C-控制图等。通过绘制控制图，可以对过程进行实时监控，发现异常情况，并采取必要的纠正措施，从而保证过程的稳定性和可控性。
4. 假设检验：假设检验是通过对样本数据进行分析，从而对总体的某个参数或某个关系提出并验证假设的方法。常用的假设检验有：单样本均值检验、两样本均值检验、方差分析、相关分析等。通过假设检验，可以判断产品质量是否达到预期要求，从而采取相应的措施。
5. 六西格玛：六西格玛是一种基于数据分析的质量管理方法。它以减少变异性和缺陷为目标，通过收集大量数据，进行统计分析，并采取相应的改进措施，以提高质量水平和降低成本。六西格玛通过量化数据和过程分析，使质量控制从主观决策转变为基于实际数据的科学决策。
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内涵
❖ 持续改进； ❖ 树立榜样； ❖ 授权给职员； ❖ 发扬团队协作精神； ❖ 依据事实作出决策； ❖ 掌握质量管理工具； ❖ 供应商的质量保证；
全面质量管理方法
Hale Waihona Puke Baidu
确定问题并明确改进目标 收集数据 分析问题 获得可能的解决方案
选择一个解决方案 解决质量问题 检查解决方案并说明是否 实现了目标
解决质量问题的基本步骤
总体、样本、数据间的关系
2000.6.1
抽样的目的是通过样本来反映总体。 在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们的 特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。 一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示，表 示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、标 准偏差、极差等。
管理
全面质量管理
全面质量管理是指对公司每一个人所提出的关注 质量的要求。
全面质量管理
❖ 明确用户的需要； ❖ 开发新产品或提供新服务以便满足或超出用户的需要； ❖ 设计生产过程，确保一次成功。 ❖ 跟踪记录生产结果，并利用这些结果指导系统的改善； ❖ 把这些概念扩展到供应商和经销环节；
方法
全面质量管理
质量特性值
2000.6.1
计数值:
a.计数值。当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取这些数值之间的 数值时，这样的特性值称为计数值。 计数值可进一步区分为计件值和计点值。 对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格与不合格)数据称为计件值。 每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布上的疵点数、铸件上的砂眼 数等。
描述总体数据离散程度的参数为方差σ2 ，描述总体数据中心倾向的 数为均值μ 。若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方 差S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值X近似代替总体均值p。
随机抽样
分层抽样
系统抽样
抽样方法
2000.6.1
随机抽样
指总体中每一个个体都有同等可能的机会被抽到。这种抽样方法 事先不能考虑抽取哪一个样品，完全用偶然方法抽样，常用抽签 或利用随机数表来抽取样品以保证样品代表性。
抽样
当总体容量不大时，随机抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
2000.6.1
分层抽样
分层抽样是先将总体按照研究内容密切有关的主要因素分类或分 层，然后在各层中按照随机原则抽取样本。分层抽样可以减少层 内差异，增加样本的代表性。
抽样
样本
当获得的资料不均匀，或呈偏态分布时，分层抽样是一种有效的抽样方法；
抽样方法
2000.6.1
系统抽样
从总体中每隔K个个体抽取一个个体的抽样方法，比值K是总体容 量N与样本容量n之比；
在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进 行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的 信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对 产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
数据
③质量特性值:
•质量特性值通常表现为各种数值指标，即质量指标。 •一个具体产品常需用多个指标来反映它的质量。 •测量或测定质量指标所得的数值，即质量特性值，一般称为数据。 •根据质量指标性质的不同，质量特性值可分为计数值和计量值两大类。
有一些质量管理工具可供公司用来解决质量问题及实现工序的改进。 它们有助于收集和分析数据以便为决策提供依据。
❖ 对帐单（检查表，checklist）; ❖ 流程图； ❖ 散布图； ❖ 直方图； ❖ 排列图； ❖ 控制图； ❖ 因果分析图；
质量管理工具
“统计（statistics）”一词是由“国家 （state）” 一词演化而来。 它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种 活动。
例，从具有1000个个体的总体中抽取50个个体。
1， 2， ……. K+ 1， K+2， ……..， 2K + 1， 2K+2， ……..， 直到 N为止
K 2K 3K
如果被抽总体足够大，并且易作某种次序的整理时，系统抽样比分层抽样好；
抽样方法
2000.6.1
总体
管 理
结论
抽样 分析
样本 测 试
数据
名词注解
A. V. Feigenbaum 的观点： • 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。
专家观点
一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
数据反映出产品特定数据，称为质量特性。
数据在质量管理中的作用
计数值和计量值
2000.6.1
总体:
总体又叫母体，是研究对象的全体。
一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
个体:
构成总体的基本单位，称为个体。
每个零件、每件产品都是一个个体。
质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体，并测试每
个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后，对总体作出估计和判
计数值和计量值
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计量值:
b.计量值。当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可能的数值时，这样 的特性值称为计量值。如用各种计量工具测量的数据(长度、重量、时间、 温度等)，就是计量值。
计数值和计量值
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总体和样本:
不同类的质量特性值所形成的统计规律是不同的，从而形成了不同的控制方 法。由于工业产品数量很大，我们所要了解和控制的对象产品全体或表示产 品性质的质量特性值的全体，称为总体。通常是从总体中随机抽取部分单位 产品即样本，通过测定组成样本大小的样品的质量特性值，以此来估计和判 断总体的性质。质量管理统计方法的基本思想，就是用样本的质量特性值来 对总体作出科学的推断或预测。
断。
总体、个体
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样本:
样本又叫子样，是从总体中抽出来一部分个体的集合。
样本中每个个体叫样品，样本中所包含样品数目称为样本大小， 又叫样本量，常用n表示。
对样本的质量特性进行测定，所得的数据称为样本值。
当样本个数越多时，分析结果越接近总体的值，样本对总体的代 表性就越好。
样本
2000.6.1
本章主要内容：
1、了解数据、总体、样本的含义及随机抽样的一般方法； 2、掌握排列图、因果分析图的作图方法和应用； 3、掌握分层法、统计图表法的应用； 4、了解直方图的原理、作用、作图方法及应用；
本章主要要求
管理的主要任务是指导一个组织的日常运作以及 在组织的未来发展中保持其生命力。 在保持公司生命力、战略性职责方面质量管理已 成为重要因素。