6西格玛管理过程中的多种数据类型分析

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六西格玛的统计与分析方法

六西格玛（Six Sigma）是一种以统计分析为基础的管理方法，旨在

通过减少过程中的变异性来提高质量和效率。六西格玛方法通过一系列统

计和数据分析技术，帮助组织找出和解决导致问题的根本原因，从而改进

和精益化其业务流程。

六西格玛方法的核心是将统计学和数据分析应用于实际业务问题中，

以充分了解和改进过程中的变异性。下面将介绍一些常用的统计和数据分

析工具，以及如何应用它们来实施六西格玛方法。

1.流程映射和价值流图：流程映射是一种将工作流程可视化的方法，

通过绘制工作流程图形来识别和理解工作流程中的活动和阶段。价值流图

是一种补充的工具，它通过分析价值流，并识别和消除非价值增加的活动。流程映射和价值流图为改进活动的目标设置了基线，并帮助确定需要关注

的关键问题。

2.直方图和散点图：直方图是一种图表，用于可视化数据的分布情况。通过绘制样本数据的分布，直方图可以帮助确定数据是否服从正态分布，

以及是否存在任何异常值或异常情况。散点图则用来显示两个变量之间的

关系，通过绘制散点图，可以确定两个变量之间是否存在任何相关性。

3. 测量系统分析（MSA）：测量系统分析是一种评估和验证测量系统

的能力和准确性的方法。MSA可以帮助确定测量系统是否稳定和准确，并

确定测量误差的源头。常用的MSA工具包括方差分析、相关性分析和

Gage R&R分析。

4. 接触图（Fishbone Diagram）：接触图是一种将问题和潜在原因

之间的关系可视化的工具。接触图通过绘制鱼骨状图形，将问题放在鱼头

上，然后将潜在原因放在鱼骨的骨架上。接触图帮助团队识别和分析导致

6西格玛知识点

I 精益六西格玛概述

A. 六西格玛的基本原理和基本概念

描述六西格玛核心理念、方法论及其发展过程。描述六西格玛对整个组织的价值。描述六西格玛方法论及其主要模式（DMAIC和DFSS）（理解）

B. 六西格玛与精益管理的融合

描述精益管理的核心理念、基本原则、常用工具及其发展过程。描述六西格玛与精益管理的结合及其管理特点。（理解）

C. 精益六西格玛管理的组织和实施

1. 精益六西格玛管理的组织结构：掌握实施精益六西格玛管理需要建立的基础架构。（理解）

2. 精益六西格玛管理实施的角色和职责：定义和描述精益六西格玛管理实施的角色和职责（如黄带、绿带、黑带、资深黑带、流程负责人、倡导者和财务人员）。（理解）

D. 项目团队

1. 团队作用：识别项目团队在组织中是如何运行的，及他们的价值。（应用）

2. 团队发展的不同阶段：描述团队发展的不同阶段：形成期、震荡期、规范期、执行期。（理解）

3. 团队工具：定义头脑风暴法、多轮投票法和名义小组技术，描述如何在团队管理中运用这些工具。（应用）

4. 团队沟通：解释团队如何沟通，及其如何通过沟通支持项目取得成功。（理解）

E.项目管理常用工具

掌握精益六西格玛实施过程中常用的项目管理工具，如：亲和图、矩阵图、关联图和树型图、PDPC等。（应用）

II界定阶段

A. 改进机会的识别

1. 顾客需求：定义顾客类型和顾客需求，描述如何将顾客需求转化为可量化的关键质量特性。（应用）

2. 项目选择：描述如何识别改进机会，并选择精益六西格玛项目。（应用）

B. 过程的基本概念

1. 过程及其输入输出：掌握过程的基本概念，使用SIPOC（供应商、输入、过程、输

六西格玛案例分析

❖1.定义阶段
1问题阐述节能灯装配生产线需要经过插件和整灯两个主要
环节由许多工序组成运用六西格玛改进方式对其进行分析研究可以根据当前状况设计出能够提高节能灯装配一次性合格率的方案并进行有效地实施
另外提高了节能灯装配生产线的一次性合格率不仅可以使生产过程中出现的缺陷数减少而且可以减少资源的浪费降低成本
2.度量阶段
用minitab进行双因子方差分析从上可以得到： ①从P=O．968>0．05得出该测量系统误差主要来自测量人员、部件的差异 ②X Bar图形中90％的点落于控制限以外R图中90％的点在控制限以内这符合GageR&R的要求； ③该测量系统的方差分量贡献率为7．67％<lo％研究变异为 27．69％<30％； ④由于部件间的差异比较大所以均值变化明显；部件问的方差贡献率为92．33％也证明了不同部件间的差异很大综上分析根据测量系统能力判别准则该测量系统满足要求所得数据科学合理可以信任
DMAIC各个阶段中数据分析的需求使得Minitab软件在六西格玛管理中占据着重要的位置它为使用者提供了准确、实用的实现工具帮助使用者进行质量控制、实验设计以及常用统计分析等在六西格玛管理中不可缺少的分析它已经成为六西格玛管理技术进行实施的主要工具下面就结合Minitab运用六西格玛改进分析提高质量水平达到改进目的对节能灯装配过程进行研究

六西格玛数据分析技术

σσ

SSMC

中国人民大学出版社

中国人民大学音像出版社

σσ

中国人民大学六西格玛质量管理研究中心σ

SSMC

六西格玛管理培训丛书

何晓群主编

中国人民大学出版社

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六西格玛管理培训丛书（5）σσ

SSMC

何晓群主编

六西格玛数据分析技术何晓群编著

光盘作者：陶沙苏晨辉

中国人民大学出版社

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SSMC

课程概要

第1章基本统计概念

第2章概率及其应用

第3章管理中常见的几个概率分布

第4章参数估计

第5章假设检验

第6章离散数据的卡方检验

第7章方差分析

第8章相关分析与一元回归

第9章多元回归分析

退出放映

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课程概要σ

SSMC

●课程要点

●培养对象

●欲达目的

●课时安排

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课程要点

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SSMC

1.数据收集与整理描述

2.概率及其在质量管理中的应用

3.质量管理中常见的几个概率分布

4.参数估计及其应用

5.假设检验及其应用

6.离散数据的卡方检验

7.方差分析及其应用

8.相关分析与一元回归

9.多元回归及其应用

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培养对象

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SSMC

开展六西格玛管理项目的黑带及黑带大

师候选人和掌握统计

技术与方法应用的人。

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欲达目的

SSMC

通过本课程的学习你将达到：

1.理解统计数据分析主要方法的基本理论

2.树立起六西格玛管理的统计思想

3.掌握了基本统计方法在管理中的应用

4.能熟练运用Minitab软件实现数据分析

5.建立起运用统计方法解决管理问题的能力

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SSMC

课时安排（36课时）

第1章基本统计概念 4课时第2章概率及其应用 4课时第3章管理中常见的几个概率分布 4课时第4章参数估计 4课时第5章假设检验 4课时第6章离散数据的卡方检验 4课时第7章方差分析 4课时第8章相关分析与一元回归 4课时第9章多元回归分析 4课时

6西格玛过程能力分析

六西格玛过程能力分析是一种用于衡量和改进过程质量和效率的方法。它基于六西格玛质量管理体系，旨在降低过程的变异性，提高过程的稳定

性和能力。

过程能力表示一个过程在一定的条件下能够达到的最大状态，即过程

在实际操作中实现目标的能力。而过程能力分析则是通过对过程进行量化

分析，以确定过程的能力水平，从而为改进和优化过程提供指导。

六西格玛过程能力分析通常包括以下几个步骤：

1.确定关键因素：通过对过程的分析和理解，确定影响过程性能的关

键因素。这些因素可以是人力、设备、材料、方法等各个方面。

2.收集数据：收集与关键因素相关的数据，并进行准确和全面的记录。数据可以包括产品质量指标、过程时间、过程成本等。

3.数据分析：对收集到的数据进行统计分析，探索数据的分布特征、

关系和趋势。常用的数据分析方法包括直方图、散点图、箱线图等。

4. 过程能力计算：根据统计分析的结果，计算过程的能力指标。常

用的过程能力指标有过程能力指数(Cpk)、过程稳定性指标(Pp/Ppk)等。Cpk衡量了过程实际产出与规格要求的允许范围之间的关系，而Pp/Ppk

衡量了过程的分布性能和稳定性。

5.过程改进和控制：根据过程能力分析的结果，确定过程改进和控制

的措施。可以使用各种质量工具和方法，如因果图、5W1H分析、PDCA循

环等，来改进和优化过程，提高过程能力。

六西格玛过程能力分析的核心是准确收集和分析数据，并通过数据分

析结果来评估过程的能力水平。通过这种方法，可以合理评估现有过程的

能力，找出存在的问题和不足之处，并采取相应的改进措施，以提高过程

六西格玛基础与统计数据分析1

六西wenku.baidu.com玛基础
1
什么是六西格玛
Sigma (s) 是一个希腊字母 Sigma (s) 在数学上代表数列的标准差，用来衡量数据的离
散程度 6s是流程质量的一个衡量指标
2
均值与标准差概念的直观理解
设有两组样本数据分别为： 2、4、6、8、10 4、5、6、7、8
把这两组数据分别标在下面的直线轴上
5 s (4 6)2 (5 6)2 (6 6)2 (7 6)2 (8 6)2 1.58
4
由这两组数据的均值和标准差，结合上面的图形，我们可以直观地看到这两组数据均以6为中心，但前面5个数的离散程度要大于后面5个数的离散程度。第一组数的标准差是3.16，第二组数的标准差1.58。这个例子让我们更直观地体会到标准差以及均值的意义。
6σ是一个目标
99.99966% 合格率(6 Sigma)
每小时遗失邮件7 封每7个月供应1分钟不健康饮用水每周发生1.7 起医疗事故每5年1起超长或超短着陆每年开错处方 68次每34年停电1小时
10
什么是六西格玛
六西格玛是一种理念，它将顾客作为关注的焦点。六西格玛是一种方法论，一种系统的解决问题的方法，一种基于事实和数据进行决策的方法。六西格玛是一种文化，一种注重持续改进、团队合作和学习的文化。

6西格玛模型分析

六西格玛

出自 MBA智库百科()

六西格玛(Six Sigma)

六西格玛管理法简介

六西格玛(6σ)概念于1986年由摩托罗拉公司的比尔·史密斯提出,此概念属于品质管理范畴,西格玛(Σ,σ)是希腊字母,这是统计学里的一个单位,表示与平均值的标准偏差。旨在生产过程中降低产品及流程的缺陷次数,防止产品变异,提升品质。

六西格玛的由来

六西格玛（Six Sigma）是在九十年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界上追求管理卓越性的企业最为重要的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。

20世纪90年代发展起来的6σ(西格玛)管理是在总结了全面质量管理的成功经验,提炼了其中流程管理技巧的精华和最行之有效的方法,成为一种提高企业业绩与竞争力的管理模式。该管理法在摩托罗拉、通用、戴尔、惠普、西门子、索尼、东芝行众多跨国企业的实践证明是卓有成效的。为此,国内一些部门和机构在国内企业大力推6σ管理工作,引导企业开展6σ管理。

源于摩托罗拉的6 sigma系统成为质量管理学发展的里程碑之一。6 sigma

系统由针对制造环节的改进逐步扩大到对几乎所有商业流程的再造，从家电Whirlpool, GE, LG，电脑Dell，物流DHL，化工Dow Chemical, DuPont，制药

6西格玛质量控制数据处理与分析

院：理学院课程名称：《试验设计与质量控制》实验日期：2013年12月11日姓名XXX

组

号

学号XXXX 实验室统计实验室专业统计学班号2011.1

老师签名

成绩评定

实验器材三台计算机

一、实验目的

（1）熟悉6西格玛过程；

（2）学会运用Statistical软件；

（3）学会Statistical环境下进行数据处理与分析，绘制质量控制图。

二、预备知识

计算机操作基础，Statistical软件操作基础。

三、实验内容与操作结果

（一）描述统计：

1、均值、中位数、标准差、最小值、最大值和极差。

打开statistical软件→开启→统计→基本统计→描述统计→变量→按

住ctrl选取变量WIDTH和LENGTH→确定→进阶→选择“平均数、中位

数、标准差、最小值和最大值、极差”→摘要，得到如下结果：

2、直方图。

在1的操作步骤后：点击快速→直方图→摘要，得到如下结果：

3、箱线图。

点击统计→六西格玛→测量（M）→盒须图→变量→“1-2为”反应变量，分类变量为none→确定→确定，得到如下结果：

（二）假设检验：

1、单样本t检验。

打开statistical软件→开启例2.2数据→统计→基本统计→单一样本t检验→点击快速→设定均值为8.48→摘要→选择”耗油量”→摘要，得到如下结果：

结论：根据实验操作得到的P值为0.085808，在显著性水平α取0.05时，我们不能拒绝原假设，顾接受原假设。即认为百公里耗油仍然为8.48升，并没有显著性改进。

2、两独立样本t检验。

打开statistical软件→开启例2.3数据→统计→基本统计→独立样本

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具

六西格玛中分析阶段的作用及常用工具六西格玛是一种流程改进方法，旨在通过识别和消除流程中的缺陷和

变异，提高业务质量，提高效率和降低成本。六西格玛方法包括几个主要

阶段，分析阶段是其中之一，也是整个过程中非常重要的一个阶段。本文

将详细介绍六西格玛中分析阶段的作用以及常用工具。

分析阶段的作用：

1.了解当前流程：分析阶段的主要任务是收集关于当前流程的数据和

信息，以全面了解其运行情况和问题。通过对当前流程的详细分析，可以

帮助团队识别和理解流程中的瓶颈、浪费和缺陷，为后续的改进提供基础。

2.测量和分析数据：分析阶段还涉及测量和分析数据，以确定流程的

表现和稳定性。通过使用统计工具和技术，可以对流程数据进行深入分析，了解其变异性和特征，为后续的改进提供依据。

3.识别关键问题：通过对当前流程的分析，可以识别并确定关键问题

和瓶颈，以确定改进的重点和优先级。分析阶段帮助团队找到影响业务绩

效的主要问题，并制定改进计划。

4.确定原因和影响：分析阶段的另一个重要任务是确定导致问题的根

本原因和影响。通过使用工具如因果图、鱼骨图等，可以帮助团队系统性

地分析问题并找出潜在的原因，为改进措施的设计和实施提供指导。

常用工具：

1.流程图：流程图是一种图形化的表示流程的工具，可帮助团队清晰

地描述和展示流程中的各个步骤、活动和决策点。流程图的使用可以帮助

团队理解业务流程，并发现潜在的问题和改进机会。

2.直方图和散点图：直方图和散点图是测量和分析数据的常用工具。

直方图可以展示数据的分布情况，帮助团队了解流程的表现和稳定性。散

点图可以帮助团队分析数据的相关性，识别可能存在的因果关系。

【全面】六西格玛(6σ)管理工具梳理,知识点全部到位

【全面】六西格玛（6σ）管理工具梳理，知识点全部到位

写在前面

作为经典的质量管理手段，六西格玛备受质量人追捧。下面把六西格玛管理中20种常用工具分享给大家。

FMEA和FTA分析

故障模式与影响分析(FMEA)和故障树分析(FTA)均是在可靠性工程中已广泛应用的分析技术，国外已将这些技术成功地应用来解决各种质量问题。在ISO 9004：2000版标准中，已将FMEA和FTA分析作为对设计和开发以及产品和过程的确认和更改进行风险评估的方法。

我国目前基本上仅将FMEA与FTA技术应用于可靠性设计分析，根据国外文献资料和我国部分企业技术人员的实践，FMEA和FTA可以应用于过程(工艺)分析和质量问题的分析。质量是一个内涵很广的概念，可靠性是其中一个方面。

通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。

根据文献报道，某世界级的汽车公司大约50%的质量改进是通过FMEA和FTA/ETA来实现的。

Kano模型

日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。

A：理所当然质量：当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。

B：期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。

六西格玛(6Sigma)详解及实际案例分析

53
顾客的观点
0
25
50
75
100
125
Min = 17
Max = 118
我们的观点
把握顾客所理解的吧 - Y 价值的全面的分配
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53
6Sigma 概要 - 18
顾客价值
Benefit to Customer（顾客利益）
品质好，那么再次购买的概率会高，也会推荐给其他人购买。
σ 水准 PPM
6
3.4
5
233
4
6,210
3
66,807
2
308,537
6Sigma
最好吃的果实
5Sigma壁垒、设计改善
好吃的果实考虑到生产性的设计
4Sigma壁垒、工程改善
大部分的果实 Process特性化及最优化
3σ壁垒、加强企业管理
挂在下面的果实 QC7种基本工具
2σ
掉下来的果实依赖逻辑及直观
70年代 90年代试图革新 30% 70% 成功概率 70% 30%
·在革新的初期，一半会失败。 - 6σ已被验证过，但比其他革新活动更难
·初期需要很多投入、数据和统计方法
<革新的成果（Kotter,哈佛大学）>
10 分 8
8 7

六西格玛法在质量管理中的应用实例与分析解读

六西格玛法在质量管理中的应用实例与分析
工一、六西格玛法
(一)、什么是六西格玛？
σ是一个希腊字母，在统计学里用来描述正态数据的离散程度。目前,在质量治理领域,用来表示质量控制水平，若控制在3σ水平，表示产品合格率不低于99.73；若控制在6σ水平，表示产品不合格率不超过0.002ppm ,也就是每生产100万个产品，不合格品不超过0。002个，考虑1.5倍漂移，不合格率也只有3.4ppm ,接近于零缺陷水平。
（五)、武钢成功推行六西格玛治理的实践体会
1、在实施六西格玛治理中应避免的熟悉上的误区
（1误区之一：只有优秀的组织才能成功地实施六西格玛治理（2误区之二：实施六西格玛治理要害在于统计技术的应用(3误区这三：实施六西格玛治理就是选项目做项目2、组织推行六西格玛治理成功的必要因素（1提高组织高层治理者的执行力（2实施六西格玛治理是一场组织文化变革，需要变革治理（3建立激励和认可系统(4建设一支以黑带为核心的骨干队伍（5与组织ISO9000标准质量治理体系相结合武钢推行六西格玛治理最深刻的感受是：企业推行六西格玛治理可以给企业带来显著的经济效益，可以给企业带来持续改进，这是六西格玛治理给企业带来的最直接的功效,从深层次上讲，企业推行六西格玛治理意味着在企业中不断贯彻一种追求完善的理念,意味着培育一种质量文化.总之，六西格玛治理作为一种时尚而又实用的持续改进方法，已被许多组织作为在新经济环境下获得并保持竞争力的重要手段.科学地推行必将给组织带来提高产品质量。降低成本。增强顾客满足度的经营绩效。

六西格玛的统计与分析方法

What is 城市轨道交通 urban rail transport
精品ppt模板
用FTY或RTY度量过程可以揭示由于不能一次达到顾客要求而造成的报废和返工返修以及由此而产生的质量、成本和生产周期的损失。这与我们通所采用的产出率的度量方法是不尽相同的。在很多企业中，只要产品没有报废，在产出率上就不计损失。因此掩盖了由于过程输出没有一次达到要求而造成的返修成本的增加和生产周期的延误
精品ppt模板
是将测量值中可能发生的变异納入考量，偏离規格中心 ±1.5 sigma后允許缺点为3.4PPM（Part Per Million），也就是良品率达到99.99966%。(如下图示及数据)
What is 城市轨道交通 urban rail transport
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六标准差（6 Sigma）是一种逻辑理念及改善手法，运用策略、
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百万机会缺陷数的计算
例1
职能：财务
产品：财务报表
缺陷：记录不准确
百万机会缺陷数(DPMO)的公式为
缺陷数： 56个
单位缺陷数×1,000,000
单位：每个条目
每单位中出错机会
单位数： 50,000
出错机会：2
DPMO=(0.001×1,000,000)/2=500
What is 城市轨道交通 urban rail transport

运用6sigma过程中的多种数据类型分析

在六西格玛管理项目实施的过程中，需要不断地与数据打交道，需要不断地依据数据进行决策，需要处理各种数据，是利用数据来量化流程的表现，即利用数据来测量流程能力。但是从统计的角度来说，这些测量数据可以分为两种基本类型，即连续型数据和非连续或离散型数据。六西格玛咨询公司运用6sigma过程中的多种数据类型分析：

连续型数据(continuous data)：也称为计量型数据，指用连续坐标进行测量并得出的数据，或者说用测量仪器或量具测量的可以连续取值的数据。连续型数据记录的是一个输出单位上某一特性的测量结果，如尺寸、重量、时间、温度等。连续型数据的特点是反映产品或流程的特性，是量的问题，可以比较敏感地反映特性过程的变化，包含的信息丰富。连续型数据测量单位可以进行细分，并且有一定的实际意义。在统计分析时，可以利用较少的样本量获得分析结论。但一般来说，连续型数据均使用一种度量单位，如米、千克、小时等，对测量手段要求较高，测量成本较高。

非连续型数据或离散型数据(discrete data)：也可以称为计数数据。离散型数据可分为可区分型数据和可数型数据。可区分型数据记录单位是否满足顾客的需要，即好与坏、合格与不合格的问题，如合格/不合格、通过/失败、是/否、接受/不接受等。可数型数据是记录一个输出单位所包含的缺点数，如裂纹数量、缺陷数量等。离散型数据在反映流程的变化方面不如连续型数据那样敏感，只反映是否满足顾客的需要、反映缺陷发生的次数，所包含的信息少。离散型数据在统计分析过程中，往往需要大量的样本量或较长的测量周期才能得出分析结论。

六西格玛管理测量的计量型数据和计数型数据

六西格玛测量M(Measurement)，是通过测量发现问题出在哪里，对测量系统进行分析，确定评价的标准是否有问题、是合格还是不合格，以确定评价问题的真实性。

数据有两种类型:计量型数据和计数型数据。计量型数据，又叫连续型数据，它们都是有计量单位的量。计数型数据，又叫离散型数据，它们都是非计量单位的量计量型测量系统分析计量型，测量系统分析是对输出结果是连续型数据的分析。

1、偏倚(Bias)

偏倚是指测量结果的观测平均值与基准值的差值。基准值又叫标准值，可通过更高级别的测量设备进行多次测量，取其平均值来确定。

2、稳定性(Stability)

稳定性是指测量系统在某持续时间内测量同一基准或零件的单一特性时获得的测量值总变差，即偏倚随时间的增量。

3、线性(linearity)

线性是指量具在预期的工作量程内偏倚值的差值。

4、重复性(Repeatability)

重复性是指一个评价人，采用同一测量仪器，多次测量同一零件的同一特性时获得的测量值的变差。

5、再现性(Reproducibility)

再现性是指不同的评价人，采用同一个测量仪器，测量同一零件的同一特性时测量平均值的变差。

6、分辨率

测量系统的分辨率是考虑测量系统数据的等级大小，分辨率过低，测量系统的分析不准确。

7、测量系统分析方法选择流程

测量系统分析一般可分为计量型和计数型两种方法，以及破坏型测量系统分析。其中计量型测量系统分析又可分为方差分析法、平均值和极差分析法、零件内偏差分析法、简略法和即时法。

文章来源：/liuxigemaguanli/710.html

六西格玛分析阶段

图形 > 点图
通过对A－01－采购订单例子的分析，做出 A类产品材料采购订单的分布图，利用Dot Plot对订单时间的变动进行分析
点图——Dot plot 图形 > 点图
输出图表:
通过点图,可以看出过程中异常状态的数据.
异常点
这几单发生了什么事情？
通过点图可以看出大部分订单的时间差值集中在-6～8天左右，最低为-18，最高为30，波动较大。有几个订单相对异常，需分析原因。
图表分析的步骤
选定要分析的变量搜集及整理数据进行图表分析结果解释
重点:可靠数据的收集和正确的图表解释
选择要分析的变量
我们要分析的变量来自测量阶段的结果, 在利用图表分析前我们首先要确定变量的类型、分析的目的、选择什么方法等
搜集及整理数据
在运用图表分析时，应该明确以下重要问题: ➢ 由谁收集数据 ➢ 谁运用这些数据 ➢ 收集数据的类型是什么 ➢ 数据怎样收集 ➢ 收集的数据在过程的哪个环节 ➢ 收集数据的频率
-18.0000 -6.0000 4.0000 6.0000 30.0000
95% 平均值置信区间
-2.3554
5.1554
95% 中位数置信区间
-1.3139
5.0000
95% 标准差置信区间
8.0095
13.5199
点图——Dot plot