统计技术和法律法规
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• 目的：指导和帮助一个组织考虑和选择适合该组 织需 求的统计技术；
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1.3 GB/Z19027idt ISO/TR10017:2003 《GB/T19001-2000 统计技术指南》
• 介绍了12类最常用的统计技术（见下页 ），对每类介绍 概念、应用领域、益处、局限性和注意事项以及应用示例；
• 是应用统计技术的路线图：既不全面也不详尽，既不试 图规定哪些统计技术，也不试图建议统计技术如何实施”；
• 本技术文件不拟用于合同、法规或认证注册目的，也不 拟用作是GB/T19001-2000要求的强制性检查清单。
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• 12种统计技术
• 描述性统计 • 试验设计 • 假设检验 • 测量系统分析 • 过程能力分析 • 回归分析
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– 可靠性分析 – 抽样 – 模拟 – 统计过程控制
(SPC)图 – 统计容差法 – 时间序列分析
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1.4.8 用图示技术描述数据分布
1.4.8.1 什么是直方图
• 直方图是用一系列等宽不等高的长方形不间断地 排列在一起的图形,其宽度表示数据间隔范围,高度 表示在此范围内数据出现的频数,高低不同的变化
形态描述了数据的分布情况。 • 描绘所关心的特性值的分布。 • 了解直方图的画法及类型
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1.4 描述性统计（续） • 直方图的分析:
13
1.4.7.3 总体和样本：
• 总体被研究的对象的全体。总体所关心的内容不仅是所指 的对象，还要看具体的质量特性值及其分布。总体所包含 的个体的数目可以是无限的，也可以是有限的，在许多情 况下，我们只能通过抽取总体的小部分进行考查来了解总 体的情况。
• 从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多 少叫样本量。
14
1.4.7.4 从质量数据的特点来看，一组数据有两个重要 的特征值：分布的中心位置和分布的离散程度。 （1）描述分布中心位置的： • 平均值 x ：一组数据的平均值 • 中位数 ~x ：一组数据按大小顺序排列，其中间的数叫中 位数。若这组数据的数目为偶数，则取位于中间的两个数 值的平均值为中位数。
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1.4.5 描述性统计的用途
用于汇总和表征数据 • 它通常是对定量数据进行分析的初始步骤； • 它是使用其他统计方法的第一步； • 可作为推断所抽取样本的总体特性的基础。
10
1.4.6 常见的描述性统计：
描述性统计适用于能够收集到定量数据的所有领域 • 常见的描述性统计方法有三类：
• 用数据的统计量来描述,如:均值、标准差等； • 用图示技术来描述，如：直方图、散布图、趋势图、
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1.4.3 描述性统计
定义：是指以揭示数据分布特性的方式汇总并表达定量数 据的方法。
特征： • 概括并表示定量数据是其主要作用。 • 揭示数据分布的特征是其主要功能。 • 描述性统计是一类统计方法的汇总。
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1.4.4 描述性统计益处：
提供了一种高效和相对简单地汇总和表征数据的方式，同 时也提供了一种表达信息的便利方式。 可适用于包含数据使用的所有场合，它有助于数据的分析 和解释，并可为决策提供有价值的帮助。
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（2）描述分布离散程度的： • 标准差 s：标准差的值越小，表示数据的离散程度小，反
之，标准差的值越大，表示数据的离散程度大。 • 极差 R：一组数据中最大值与最小值的差。 一般n小于或等于10时，可用极差来描述数据的分散程度， 极差越小，表示数据的离散程度小，反之，极差越大 表示数据的离散程度大。
• 类型:正常型/锯齿型/偏峰型/陡壁型/平顶型/双峰型/ 孤岛型
• 稳定状态下:正态分布曲线 • 总体均值 μ 表示数据分布的中心位置 • 总体标准差 σ 表示数据分布的离散程度
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1.4 描述性统计
1.4.8.2 什么是散布图及其作用
• 散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技
术。通过将一个变量绘制在x轴上，另一个变量的相应 值绘制在y轴上，帮助分析两个变量之间的关系。 • 可发现两组数据之间是相关或不相关的 • 如相关可分析其相关的程度 • 如相关可进一步用回归分析法找出两者之间的近似函 数关系
1.4 描述性统计
1.4.1 统计技术的定义
• 统计技术是以概率论为理论基础的应用数学的一 个分支,统计技术是研究随机现象中确定的统计 规律的学科
1.4.2 统计技术的分类 • 统计技术一般分为：描述性统计
推断性统计
注: 描述性统计: 在GB/T19001-2008的统计技术指南中指出: 描述性统计是指以 揭示 数据分布特性的方式汇总并表达定量 数据的方法
• 计数值：用计数的方法得到的非连续性的数据，一般表现为正整数。 如不合格数，疵点数,合格品数，用户投诉次数等。
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• 计数值又分计件值/计点值：
• 计件值：例：不合格品数或不合格品率： 如：100件产品有3件不合格品，不合格品率为3%。
• 计点值：例：不合格数或单位产品不合格数： 如：一块地里发生病害植物数，或在一亩地里 发生病 害植物数。
第三部分 质量管理工具和法律法规
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第一节 质量管理工具和相关知识
1 统计技术 1.1 质量管理发展的三个阶段
TQEM
进度（阶段）
质量检验阶段
检验员 检验 工长检验
TQM 全面质量管理阶段
统计质量 控制阶段
操作者 自检
1900
1920
1940
1960 1980
2000
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1.2 掌握统计技术的目的
• 已有越来越多的组织开始应用统计技术；
• 顾客对组织运用统计技术的要求趋于严格； • 越来越多的组织不再满足于一般性的认证审核,而是希
望认证审核成为一种增值的活动。
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1.3 GB/Z19027-2005idt ISO/TR10017:2003 《GB/T19001-2000 统计技术指南》
• 范围： 这些统计技术用于组织建立、实施、保持和改进符合 GB/T19001要求的质量管理体系； 通过查找GB/T19001涉及使用定量数据的要求，然后识 别并表述适用于这些数据的统计技术；
排列图、条形图和饼分图； • 用文字语言分析和描述，如统计分析表、分层图、因
果图（鱼刺图）、亲和图和流程图等。
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1.4.7 用数据的统计量来描述
1.4.7.1 数据：指能够客观反映事实的数字和资料。 1.4.7.2 分类：
• 计量值：可以用测量器具进行测量而得出的连续性的数据。 如长度，重量，温度，电流，强度，化学成分等。
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1.3 GB/Z19027idt ISO/TR10017:2003 《GB/T19001-2000 统计技术指南》
• 介绍了12类最常用的统计技术（见下页 ），对每类介绍 概念、应用领域、益处、局限性和注意事项以及应用示例；
• 是应用统计技术的路线图：既不全面也不详尽，既不试 图规定哪些统计技术，也不试图建议统计技术如何实施”；
• 本技术文件不拟用于合同、法规或认证注册目的，也不 拟用作是GB/T19001-2000要求的强制性检查清单。
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• 12种统计技术
• 描述性统计 • 试验设计 • 假设检验 • 测量系统分析 • 过程能力分析 • 回归分析
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– 可靠性分析 – 抽样 – 模拟 – 统计过程控制
(SPC)图 – 统计容差法 – 时间序列分析
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1.4.8 用图示技术描述数据分布
1.4.8.1 什么是直方图
• 直方图是用一系列等宽不等高的长方形不间断地 排列在一起的图形,其宽度表示数据间隔范围,高度 表示在此范围内数据出现的频数,高低不同的变化
形态描述了数据的分布情况。 • 描绘所关心的特性值的分布。 • 了解直方图的画法及类型
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1.4 描述性统计（续） • 直方图的分析:
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1.4.7.3 总体和样本：
• 总体被研究的对象的全体。总体所关心的内容不仅是所指 的对象，还要看具体的质量特性值及其分布。总体所包含 的个体的数目可以是无限的，也可以是有限的，在许多情 况下，我们只能通过抽取总体的小部分进行考查来了解总 体的情况。
• 从总体抽取的一部分个体叫样本。样本中所含个体的多 少叫样本量。
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1.4.7.4 从质量数据的特点来看，一组数据有两个重要 的特征值：分布的中心位置和分布的离散程度。 （1）描述分布中心位置的： • 平均值 x ：一组数据的平均值 • 中位数 ~x ：一组数据按大小顺序排列，其中间的数叫中 位数。若这组数据的数目为偶数，则取位于中间的两个数 值的平均值为中位数。
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1.4.5 描述性统计的用途
用于汇总和表征数据 • 它通常是对定量数据进行分析的初始步骤； • 它是使用其他统计方法的第一步； • 可作为推断所抽取样本的总体特性的基础。
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1.4.6 常见的描述性统计：
描述性统计适用于能够收集到定量数据的所有领域 • 常见的描述性统计方法有三类：
• 用数据的统计量来描述,如:均值、标准差等； • 用图示技术来描述，如：直方图、散布图、趋势图、
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1.4.3 描述性统计
定义：是指以揭示数据分布特性的方式汇总并表达定量数 据的方法。
特征： • 概括并表示定量数据是其主要作用。 • 揭示数据分布的特征是其主要功能。 • 描述性统计是一类统计方法的汇总。
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1.4.4 描述性统计益处：
提供了一种高效和相对简单地汇总和表征数据的方式，同 时也提供了一种表达信息的便利方式。 可适用于包含数据使用的所有场合，它有助于数据的分析 和解释，并可为决策提供有价值的帮助。
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（2）描述分布离散程度的： • 标准差 s：标准差的值越小，表示数据的离散程度小，反
之，标准差的值越大，表示数据的离散程度大。 • 极差 R：一组数据中最大值与最小值的差。 一般n小于或等于10时，可用极差来描述数据的分散程度， 极差越小，表示数据的离散程度小，反之，极差越大 表示数据的离散程度大。
• 类型:正常型/锯齿型/偏峰型/陡壁型/平顶型/双峰型/ 孤岛型
• 稳定状态下:正态分布曲线 • 总体均值 μ 表示数据分布的中心位置 • 总体标准差 σ 表示数据分布的离散程度
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1.4 描述性统计
1.4.8.2 什么是散布图及其作用
• 散布图是研究成对出现的两组数据之间关系的图示技
术。通过将一个变量绘制在x轴上，另一个变量的相应 值绘制在y轴上，帮助分析两个变量之间的关系。 • 可发现两组数据之间是相关或不相关的 • 如相关可分析其相关的程度 • 如相关可进一步用回归分析法找出两者之间的近似函 数关系
1.4 描述性统计
1.4.1 统计技术的定义
• 统计技术是以概率论为理论基础的应用数学的一 个分支,统计技术是研究随机现象中确定的统计 规律的学科
1.4.2 统计技术的分类 • 统计技术一般分为：描述性统计
推断性统计
注: 描述性统计: 在GB/T19001-2008的统计技术指南中指出: 描述性统计是指以 揭示 数据分布特性的方式汇总并表达定量 数据的方法
• 计数值：用计数的方法得到的非连续性的数据，一般表现为正整数。 如不合格数，疵点数,合格品数，用户投诉次数等。
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• 计数值又分计件值/计点值：
• 计件值：例：不合格品数或不合格品率： 如：100件产品有3件不合格品，不合格品率为3%。
• 计点值：例：不合格数或单位产品不合格数： 如：一块地里发生病害植物数，或在一亩地里 发生病 害植物数。
第三部分 质量管理工具和法律法规
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第一节 质量管理工具和相关知识
1 统计技术 1.1 质量管理发展的三个阶段
TQEM
进度（阶段）
质量检验阶段
检验员 检验 工长检验
TQM 全面质量管理阶段
统计质量 控制阶段
操作者 自检
1900
1920
1940
1960 1980
2000
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1.2 掌握统计技术的目的
• 已有越来越多的组织开始应用统计技术；
• 顾客对组织运用统计技术的要求趋于严格； • 越来越多的组织不再满足于一般性的认证审核,而是希
望认证审核成为一种增值的活动。
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1.3 GB/Z19027-2005idt ISO/TR10017:2003 《GB/T19001-2000 统计技术指南》
• 范围： 这些统计技术用于组织建立、实施、保持和改进符合 GB/T19001要求的质量管理体系； 通过查找GB/T19001涉及使用定量数据的要求，然后识 别并表述适用于这些数据的统计技术；
排列图、条形图和饼分图； • 用文字语言分析和描述，如统计分析表、分层图、因
果图（鱼刺图）、亲和图和流程图等。
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1.4.7 用数据的统计量来描述
1.4.7.1 数据：指能够客观反映事实的数字和资料。 1.4.7.2 分类：
• 计量值：可以用测量器具进行测量而得出的连续性的数据。 如长度，重量，温度，电流，强度，化学成分等。