品质管理品质知识教育统计与测量测量质量分析
教育统计与测量-测量质量分析
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教育统计与测量-测量质量分析引言测量质量分析是教育统计与测量领域中的重要概念,它帮助我们理解教育中的测量结果的可靠性和有效性。
教育测量质量分析通过使用各种统计工具和方法来评估测试和评估工具的质量,以及对学生能力和知识的测量的精确性进行分析。
本文将介绍教育统计与测量中测量质量分析的概念、方法和应用。
概念测量质量测量质量是指测量工具的可靠性、效度和公正性。
可靠性是指测量工具在不同时间和不同样本中得到相似结果的程度。
效度是指测量工具是否真正测量到所要测量的概念或属性。
公正性是指测量工具是否对不同个体或群体都公平地评估。
测量误差是指由于测量过程中的随机因素或系统性偏差引起的测量结果与被测量对象真实值之间的差异。
测量误差影响了测量的可信度和准确性。
减小测量误差可以提高测量的质量。
方法可靠性分析可靠性分析是评估测量工具的稳定性和一致性的方法。
常用的可靠性分析方法有内部一致性分析、测试再测法、并行测试法等。
内部一致性分析通过计算测量工具内部项目之间的相关性来评估测量工具的一致性。
测试再测法通过对同一样本进行两次测试,并比较两次测试的结果来评估测量工具的稳定性。
并行测试法通过同时使用两个或多个测量工具对同一样本进行测试,并比较结果来评估测量工具的一致性。
效度分析是评估测量工具与所要测量的概念或属性之间关系的方法。
常用的效度分析方法有内容效度分析、构造效度分析、准则效度分析等。
内容效度分析通过专家评估测量工具项的合理性和代表性来评估测量工具的内容效度。
构造效度分析通过分析测量工具的因素结构和因素载荷来评估测量工具的构造效度。
准则效度分析通过将测量工具的结果与已有准则进行比较来评估测量工具的准则效度。
应用教育统计与测量中的测量质量分析在教育评估、教学评估和学生评估等方面具有广泛的应用。
教育评估在教育评估中,测量质量分析可以评估各种测验和问卷调查工具的质量,以确定其是否适用于评估学生的学习成果和教学效果。
通过可靠性分析和效度分析,可以确定测量工具的可靠性和效度,并根据分析结果来调整和改进测量工具,提高评估的准确性和可信度。
全面质量管理的质量数据与统计分析
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全面质量管理的质量数据与统计分析全面质量管理(Total Quality Management,简称TQM)是一种以质量为中心的管理理念和方法,通过全员参与和持续改进,旨在提高产品或服务的质量,满足客户需求,并实现组织的长期成功。
质量数据与统计分析在全面质量管理中起着至关重要的作用。
本文将探讨质量数据的收集和分析技术,并介绍其在全面质量管理中的应用。
一、质量数据的收集质量数据的收集是全面质量管理的基础,通过有效地收集质量数据,可以对产品或服务的质量状况有全面的了解,为问题的发现和改进提供根据。
1. 定义关键质量指标在质量数据收集之前,首先需要明确关键的质量指标。
这些指标应该与产品或服务的质量目标相一致,并能够客观地反映出质量状况。
例如,在制造业中,常用的质量指标包括产品的不合格率、退货率等;在服务业中,可以考虑客户投诉率、服务满意度等。
2. 设计数据收集方法根据定义好的关键质量指标,需要设计合适的数据收集方法。
数据可以通过检测、观察、问卷调查等方式进行收集。
同时,应该确定数据收集的时间点和频率,以便及时发现问题并采取措施。
3. 实施质量数据收集在实施数据收集过程中,需要确保数据的准确性和可靠性。
采用标准化的数据收集表或系统,可以使数据的收集更加规范和易于分析。
此外,还需要培训相关人员,确保数据的正确收集和记录。
二、质量数据的分析质量数据的分析是全面质量管理中重要的环节,通过对数据的分析,可以从中找出问题的根源,并采取相应的改进措施。
1. 统计图表的运用统计图表是质量数据分析中常用的工具,可以将大量的数据整理成图形形式,更直观地展示数据间的关系。
常见的统计图表包括直方图、饼图、线图等。
通过对统计图表的分析,可以发现数据的规律和异常情况。
2. 质量问题分析在质量数据分析中,需要将数据和质量问题联系起来,找出问题的原因。
可以通过各种质量工具,如鱼骨图(因果图)、帕累托图、散点图等,对数据进行进一步的分析和解释。
质量管理统计分析方法
![质量管理统计分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/23ef655e5acfa1c7aa00ccc7.png)
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• (4)编制数据频数统计表。统计各组频数,可采用唱票形式进 行,频数总和应等于全部数据个数。本例频数统计结果见表 10—7。 • 频 数 统 计 表 表10-7
组号 组限(N/㎟) 频数统计 频数 组号 组限(N/㎟) 频数统计 1 2 3 4 30.5~32.5 32.5~34.5 34.5~36.5 36.5~38.5 ᅮ 正一 正正 正正正 合 2 6 10 15 计 5 6 7 8 38.5~40.5 40.5~42.5 42.5~44.5 44.5~46.5 正 正 ᅮ 一 频数 9 5 2 1 50
质量管理统计分析方法
• • 一、质量管理常用的统计分析方法 质量管理中常用的统计方法有七种:它们是:分层法、排 列图法、因果分析图法、频数分布直方图法、控制图法、相 关图法和统计调查表法。这七种方法通常又称为质量管理的
七种工具。
• • (一)排列图法 排列图又称主次因素分析图或称巴列特图,它是由两个 纵坐标、一个横坐标、几个直方图形和一条曲线所组成。利 用排列图寻找影响质量主次因素的方法叫排列图法。
图10-6
砌砖工程质量排列图
5
• 2)画纵坐标。左端的纵坐标表示频数,右端的纵坐标表
示频率,要求总频数应对应于频率坐标的100%。如该列
中150应与100%在一条水平线上。 • 3)画频数直方形。以频数为高画出各项目的直方形,见 图10—6。
6
• 4)画累计频率折线。从横坐标右端点开始,依次连接各项目
31.5※ 33.1 31.8 33.2 34.4 35.5 35.9 37.6 36.4 37.9
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(2)计算极差R。极差R是数据中最大值和最小值之差,本例中;
质量管理中的质量统计分析方法有哪些
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质量管理中的质量统计分析方法有哪些在当今竞争激烈的市场环境中,产品和服务的质量成为企业立足和发展的关键。
质量管理作为确保质量的重要手段,其中的质量统计分析方法起着至关重要的作用。
通过科学合理地运用这些方法,企业能够准确识别质量问题、追溯根源,并采取有效的改进措施,从而不断提升产品和服务的质量水平,满足客户的需求和期望。
质量统计分析方法众多,以下为您介绍几种常见且实用的方法:一、分层法分层法是将数据按照不同的特征或因素进行分类,以便更清晰地了解数据的分布和规律。
例如,按照产品的型号、生产批次、操作人员、原材料供应商等因素进行分层。
通过分层,可以发现不同层次之间的质量差异,从而有针对性地采取措施。
比如,在一家汽车制造企业中,如果发现某一批次的汽车出现较多的质量问题,通过分层法分析可能发现是该批次所使用的特定零部件供应商存在质量不稳定的情况。
这样就能够迅速锁定问题的根源,并与供应商合作解决问题,避免类似问题在未来的生产中再次出现。
二、因果图因果图,也称为鱼骨图,是用于寻找质量问题产生原因的一种图形工具。
它将问题的结果放在鱼头位置,然后将可能导致该结果的因素沿着鱼骨的大骨和小骨逐步展开。
这些因素通常包括人员、机器、材料、方法、环境和测量等方面。
以一家电子厂生产的电路板出现短路问题为例,通过绘制因果图,可以分析出可能是操作人员操作不当、生产设备老化、原材料质量不佳、生产工艺不合理、工作环境湿度大或者检测手段不准确等原因导致的。
在找出可能的原因后,进一步收集数据和证据,确定主要原因,从而采取有效的改进措施。
三、排列图排列图又称为帕累托图,它是根据“关键的少数和次要的多数”的原理制作而成。
通过对质量问题的各类原因进行统计分析,计算出每种原因所导致的问题数量占总问题数量的百分比,并按照百分比的大小进行排列,从而找出影响质量的主要因素。
例如,在一家服装厂,对一段时间内出现的质量问题进行统计分析,发现“缝线不牢固”占总质量问题的 30%,“尺寸偏差”占 25%,“布料瑕疵”占20%,“色差”占15%,“其他”占 10%。
品质管理的监测与测量方法
![品质管理的监测与测量方法](https://img.taocdn.com/s3/m/12497942591b6bd97f192279168884868762b8be.png)
品质管理的监测与测量方法品质管理是企业追求产品和服务质量的一项重要活动。
为确保产品和服务符合客户的要求,企业需要监测和测量各个环节的品质表现。
本文将介绍品质管理的监测与测量方法,帮助企业提升品质管理水平。
监测与测量是品质管理的核心步骤之一,它确保企业能准确地了解产品和服务的品质状况,及时发现问题并采取适当的措施进行纠正。
以下是几种常用的品质监测与测量方法:1.统计抽样方法:统计抽样是通过对一部分产品或服务进行抽查评估,代表整个批次或过程的品质状况。
常见的统计抽样方法包括随机抽样和分层抽样。
通过统计抽样,可以快速获得关于品质的信息,并作出相应决策。
2.检测设备和工具:使用适当的检测设备和工具可以帮助企业对产品和服务进行准确的测量。
这些设备和工具可能包括测量仪器、试验设备、外观检查设备等。
通过定期校准和维护这些设备和工具,可以确保测量结果的准确性和可靠性。
3.过程控制图:过程控制图是一种用于监测和评估过程稳定性的工具。
通过收集和分析过程数据,可以绘制出过程控制图,显示过程的中心线和控制限。
当过程表现超出控制限时,即表示过程出现异常,需要及时纠正。
4.客户反馈:客户反馈是一种宝贵的品质监测和测量方法。
通过收集和分析客户反馈,企业可以了解客户对产品和服务的满意度,发现和解决问题,改进品质管理。
常见的客户反馈渠道包括调查问卷、客户投诉和市场调研等。
5.流程审核:流程审核是一种有效的品质监测和测量方法,用于评估组织内部的工作流程是否符合规定要求。
通过对流程执行情况进行审查,可以发现存在的问题和改进的机会,确保流程符合标准,并能持续提供高品质的产品和服务。
6.持续改进方法:品质管理不仅仅是对现有品质水平的监测和测量,还包括持续改进。
通过使用持续改进方法,如六西格玛、PDCA循环等,可以持续提高产品和服务的品质水平。
这些方法帮助企业识别和消除潜在问题,并通过各种改进措施提高生产流程的效率和品质表现。
综上所述,品质管理的监测与测量方法多种多样,选择合适的方法取决于所处行业、产品特性和组织需求。
产品质量检测中的统计与分析方法
![产品质量检测中的统计与分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/653b572126d3240c844769eae009581b6bd9bdc2.png)
产品质量检测中的统计与分析方法在如今高度竞争的市场中,产品质量是一个企业成功的关键因素。
为了确保产品的质量,我们需要进行有效的质量检测。
而在质量检测过程中,统计与分析方法起着至关重要的作用,它们能够帮助我们更准确地评估产品的质量水平并指导改进措施。
一、统计与分析的基本概念统计学是一门应用广泛的学科,它通过收集、整理和分析数据来揭示实际问题的本质。
在产品质量检测中,我们需要采集大量的数据,比如样本数量、产品尺寸、重量等。
然后,我们可以通过统计学方法来揭示这些数据背后的规律性,进而为质量控制提供依据。
二、抽样技术对于大批量产品的质量检测,我们通常采用抽样技术。
抽样是从总体中选择一部分样本进行检测,以此来推断总体的情况。
合理的抽样方法能够保证样本的代表性和可信度。
常见的抽样方法包括随机抽样、分层抽样和系统抽样。
随机抽样能够保证样本的随机性,增加抽样的公正性;分层抽样则是将总体分为若干层,按照比例从各层中获取样本,保证不同层次的产品都能被充分检测;而系统抽样则是按照一定的规律从总体中抽取样本。
不同的抽样方法可以根据实际情况选择,以保证抽样的准确性和效率。
三、数据分析方法在抽样后,我们获得了一系列的数据。
接下来,我们可以使用不同的统计与分析方法来对这些数据进行处理。
1. 描述性统计分析我们可以通过描述性统计分析来了解样本的基本情况。
比如,可以计算产品尺寸的平均值、标准差、最大值和最小值等。
这些指标能够帮助我们快速了解产品质量的整体状况,并发现异常情况。
2. 统计假设检验统计假设检验是用来判断样本与总体之间是否存在显著差异的方法。
我们可以根据样本数据来推断总体参数,比如产品质量的平均值是否符合要求。
根据不同的问题,我们可以选择合适的假设,比如单样本T检验、双样本T检验和方差分析等。
3. 控制图分析控制图是一种用来监控过程变异的工具,其核心思想是将样本数据与上下限进行比较,以判断过程是否处于统计控制之内。
通过绘制控制图,我们可以及时发现过程中的异常,以便采取相应的纠正措施。
质量控制的数据分析和统计方法
![质量控制的数据分析和统计方法](https://img.taocdn.com/s3/m/3a68b463cdbff121dd36a32d7375a417876fc144.png)
详细描述
实验设计通过合理安排实验因素和水平,全面评估各种 因素对实验结果的影响。在制药行业,实验设计用于优 化药物合成工艺、质量检测和临床试验设计等方面。通 过实验设计,企业可以更快速地确定关键工艺参数,降 低研发成本,提高产品质量和生产效率。
THANKS
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SPC的常用工具和技术
控制图
用于监控生产过程中的关键变量,通过图形 方式展示数据,以便发现异常波动。
过程能力分析
评估生产过程的能力,确定过程是否能够满 足产品规格和质量要求。
实验设计
通过合理安排实验来研究生产过程的影响因 素,优化生产参数。
抽样检验
从生产过程中抽取样本进行检测,以评估整 体产品质量。
描述性统计分析是对数据进行初步处理和描述的方法,主要包括数据的收 集、整理、描述和呈现。
描述性统计分析可以帮助我们了解数据的分布情况、集中趋势和离散程度 等,为后续的推论性统计分析提供基础。
常见的描述性统计分析方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
推论性统计分析
01
推论性统计分析是根据样本数 据推断总体特征的方法,主要 包括参数估计和假设检验。
BIG DATA EMPOWERS TO CREATE A NEW
ERA
因子设计
因子设计是一种统计方法, 用于研究多个变量对实验结 果的影响。通过控制其他变 量的影响,单独研究一个或
多个变量的效应。
因子设计可以通过完全随机 、随机区组、拉丁方、正交 等设计方法实现,每种方法 都有其适用的场景和限制。
详细描述
因果图通过绘制原因和结果之间的逻辑关系 ,帮助识别可能影响质量的因素。通过分析 因果关系,可以确定关键因素并制定相应的 解决措施。
教育测量与评价——测量指标
![教育测量与评价——测量指标](https://img.taocdn.com/s3/m/f03c51fa51e79b89680226ab.png)
•7
1111 01
•8
1101 10
•9
0110 01
• 10
1111 11
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(三)提高信度的方法
1、影响测量信度的主要因素 (1)被试方面 (2)主试方面 (3)施测情境方面 (4)测量工具方面 (5)两次施测的间隔时间方面
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2、提高测量信度的常用方法
(1)适当增加测验的长度 (2)测验的难度要适中 (3)测验的内容应尽量同质 (4)测验的程序应统一 (5)测验的时间要充分 (6)测验的评分要尽量做到客观化,减少
• 2、两个复本测验有可能在某种程度上测量了 不同的性质,这就会低估测验的信度;
• 3、被试同时接受性质相似的两个测验,可能 减少完成测验的积极性;
• 4、虽然两个复本测验的题目材料不同,但被 试一旦掌握了解题的某一模式,就能触类旁通, 有可能失去复本的意义。
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3、折半信度(分半信度)
3、重测法适用于速度测验而不适用于难度 测验;
4、应注意提高被试者的积极性。
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2、复本信度
• 指的是两个平等的测验测量同一批被试 所得结果的一致性程度。
• 其大小等于同一批被试在两个复本测验 上所得分数的相关系数。
• 所谓复本测验是指在性质、内容、题型、 题数、难度等方面都一致(或相等)的 两份或多份测验。
• 2、两个复本在同时使用时,可以避免再测信 息的一些缺点,如首测时再测在记忆、练习、 效果的影响,间隔期间获得新知识的影响,两 次施测的环境不同和被试主观状态不同的影响, 以及为了应付测验所作训练的影响等。
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缺点:
质量管理工程中的质量数据分析方法
![质量管理工程中的质量数据分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/efa5c570366baf1ffc4ffe4733687e21af45ffe0.png)
质量管理工程中的质量数据分析方法引言:质量管理工程是一门关于如何提高产品和服务质量的学科。
在质量管理过程中,质量数据分析是一个重要的环节,它可以帮助企业了解产品和服务的质量状况,找出潜在的问题,并采取相应的措施进行改进。
本文将介绍几种常用的质量数据分析方法,以帮助读者更好地理解和运用这些方法。
一、统计过程控制(SPC)统计过程控制是一种通过收集和分析质量数据来监控和控制生产过程的方法。
它通过图表和统计方法,帮助企业实时监测生产过程中的变异性,并及时采取纠正措施,以保证产品和服务的稳定性和一致性。
统计过程控制常用的图表有控制图和直方图。
控制图可以显示过程的中心线和控制限,当数据点超出控制限时,表示过程出现了异常,需要进行调整。
直方图可以帮助我们了解数据的分布情况,从而判断过程是否稳定。
二、六西格玛(Six Sigma)六西格玛是一种通过减少过程的变异性来提高质量的管理方法。
它将统计学和质量管理方法相结合,通过收集和分析数据,找出导致产品和服务质量问题的根本原因,并采取相应的改进措施。
六西格玛的核心是DMAIC(Define、Measure、Analyze、Improve、Control)方法,它提供了一个系统的框架,帮助企业从问题定义到问题解决的全过程。
通过六西格玛的应用,企业可以实现质量的持续改进,提高客户满意度和市场竞争力。
三、因果关系图(Cause and Effect Diagram)因果关系图,也称鱼骨图或石川图,是一种用于分析问题原因的工具。
它通过将问题作为中心节点,将可能导致问题的各种因素作为分支,帮助我们理清问题的复杂性,并找出主要的影响因素。
因果关系图通常包括人员、方法、材料、机器、测量和环境等六个主要因素。
通过对这些因素的分析,我们可以找出导致问题的根本原因,并采取相应的措施进行改进。
四、散点图(Scatter Plot)散点图是一种用于分析两个变量之间关系的图表。
它通过将两个变量的取值绘制在坐标系中,帮助我们观察它们之间是否存在相关性。
{品质管理品质知识}单元质量分析
![{品质管理品质知识}单元质量分析](https://img.taocdn.com/s3/m/c73c66ada417866fb84a8eec.png)
情 生活的密切联系。
况 不足的方面:
分
1、由于学生对整数数量的认识在先,所以当遇到“分
析 数数量”的时候,有个别学生始终主观地把它当作“分率”
来理解。
2、对分率对应得“单位 1”理解不透彻。
3、少数学生对非具体数据的文字或者字母的理解有
一定障碍。
4、部分学生粗心大意,造成过失性失分:
1、继续培养学生良好的学习习惯。如:带单位、认
卜用菜刀切成两段,被刀切开的平平的那个面,就是横截
面。
3、空间观念还需要培养发展。比如 8 个小立方体拼
成一个大立方体,27 个小立方体拼成一个大立方体,10
个小立方体拼成一个长方体等等,如果头脑中显现不出拼
成的图形,那么这个单元的学习困难重重。建议同学们用
魔方、自制小立方体多拼拼,然后观察,积累经验。
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好的方面有:
1、学生能借助操作活动,探索并理解分数除法的意
义。
2、能掌握分数除法的计算方法,并且能进行有关分
数除法的计算。
3、了解倒数的含义,会按要求求出一个数的倒数。
情
4、会利用方程解决有关分数除法的实际问题。
况 不足的方面:
分
1、对“倒数”的理解,个别同学比较肤浅,只知道
析 从形式上看,就是分子与分母交换位置。不能从本质上理
道该如何求效率,这也是对数量关系的掌握不够所导致的。 析
复习时候一些常用的、基本的数量关系的复习还得加强。
5、学生出现了两极的分化,好的同学一般计算题都
不会出现什么问题,有的仅仅是因为检查习惯不够好,没
能养成细心检验的习惯。而差的也有一部分的学生,但很
多同学并不是因为单纯的因为不懂得计算的法则而不懂
质量控制中的质量测量与分析
![质量控制中的质量测量与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/601bfa9db8f3f90f76c66137ee06eff9aef84932.png)
质量控制中的质量测量与分析质量测量与分析是质量控制过程中至关重要的一环。
它能够帮助企业了解产品或服务的具体情况,从而及时地纠正和优化流程。
本文将从什么是质量测量、为什么要进行质量测量和如何进行质量分析三个方面,系统地介绍质量测量与分析。
一、什么是质量测量质量测量是指通过一些量化的方法,对产品或服务进行评估的过程。
这里的量化方法可以是一些统计分析,也可以是一些实验数据。
质量测量可以帮助企业确定产品或服务的质量水平,从而及时调整。
质量测量可以分为两种类型,即过程测量和结果测量。
过程测量是指对制造过程中的数据进行跟踪和分析;而结果测量是指对成品或服务进行检验,以检查其是否符合规格。
过程测量的优势在于可以提早发现潜在问题,从而及时调整和优化流程。
结果测量则是在质量控制的后期进行的,目的在于检验成品或服务是否达到规格。
二、为什么要进行质量测量进行质量测量有以下几个重要的原因:1.帮助企业及时发现问题质量测量可以帮助企业及时发现问题。
只有通过及时地测量和分析,才能够发现制造过程中的潜在问题。
如果企业不能及时地发现问题,这些问题就可能会恶化,导致更严重的后果。
2.优化生产过程通过质量测量,企业可以了解生产过程中的具体问题,进而调整生产流程。
这样就可以提高产品或服务的质量水平,提高客户满意度。
3.减少浪费质量测量可以帮助企业确定哪些产品或服务不符合规格。
这样企业就可以及时处理不合格品,减少浪费。
三、如何进行质量分析在进行质量分析之前,必须先进行质量测量。
以下是质量分析中的三个主要步骤:1.采集数据在进行质量分析之前,需要先采集数据。
数据可以通过许多渠道采集,包括实验室测试、过程控制图、人员评估、客户反馈等。
数据的准确性和可靠性至关重要,因此需要确保数据的获取过程可重复且可验证。
2.分析数据一旦收集了足够的数据,就可以进行数据分析。
这包括统计分析和其他类型的分析。
这些分析可以帮助企业确定产品或服务的质量水平,以及生产过程中的具体问题点。
质量策划书的质量测量与分析
![质量策划书的质量测量与分析](https://img.taocdn.com/s3/m/53ef9001a9956bec0975f46527d3240c8447a10b.png)
质量策划书的质量测量与分析质量策划书是项目管理中必不可少的文档之一,它用于规划实施项目质量管理的各项工作。
其中,质量测量与分析是质量策划的重要环节。
本文将就质量测量与分析在质量策划书中的应用进行探讨,旨在为项目管理人员提供一种有效的质量管理方法。
一、质量测量的目的与方法1.1 目的质量测量的主要目的是通过收集项目过程中的各类数据,以客观、准确的方式评估项目的质量状况,为质量管理决策提供依据。
1.2 方法质量测量主要采用以下方法进行:(1)取样调查:通过抽取样本,收集数据并进行分析,以了解整体的质量状况。
(2)检验测试:对关键节点、重要工作进行检验测试,以验证项目是否符合规定要求。
(3)统计分析:通过数学、统计的方法对数据进行整理和分析,以得出客观的结果。
(4)问卷调查:通过发放问卷,收集项目参与者对项目质量的评价和反馈信息。
二、质量测量的指标与评估2.1 指标的选择在进行质量测量时,需要选择合适的指标进行评估。
常见的质量指标包括但不限于项目交付物的准确性、及时性、成本控制情况、客户满意度等。
2.2 评估方法(1)定性评估:根据项目管理人员的经验和直觉,对项目质量进行整体评估,形成评估报告。
(2)定量评估:根据相关数据进行统计分析,得出客观的质量评估结果。
三、质量分析的过程与实施3.1 过程质量分析是在质量测量的基础上,对数据进行进一步分析和整理,以找出影响项目质量的主要因素,并制定相应的改进措施。
3.2 实施步骤(1)收集数据:根据质量测量的结果,收集项目过程中的各类数据。
(2)整理数据:对收集到的数据进行整理和分类,以便进行分析。
(3)分析数据:运用统计学和质量管理工具对数据进行分析,寻找问题的根本原因。
(4)制定改进措施:根据分析结果,制定相应的改进措施,并明确责任人和实施时间。
四、质量测量与分析的工具与技术4.1 工具(1)直方图:用于展示数据的分布情况和频率。
(2)散点图:用于分析两个变量之间的相关性。
质量管理手册中的测量、分析和改进
![质量管理手册中的测量、分析和改进](https://img.taocdn.com/s3/m/adad29ecb04e852458fb770bf78a6529647d35e6.png)
质量管理手册中的测量、分析和改进第一节总则一.公司策划了监控、测量、分析和改进过程,以证实进出口贸易服务符合要求、保证质量管理体系的符合性以及实现质量管理体系有效性的改进。
二.公司的总体测量、分析和改进过程描述如下:1.测量:包括清洁用品的进货检验、进出口贸易服务的过程检验、质量管理体系过程评定、进出口贸易服务的最终检验和顾客评定。
2.分析:使用统计技术对进出口贸易服务、过程参数等进行分析和评价。
3.改进:通过使用质量方针、质量目标、审核结果、数据分析、纠正和预防措施以及管理评审,促进质量管理体系有效性的持续改进。
为防止不合格的再次发生或潜在不合格的发生,公司对纠正措施和预防措施进行控制。
责任部门:业务发展部负责、各专业公司配合产品实现过程的测量、分析和改进;业务发展部负责质量体系运行过程的测量分析和改进。
第二节监控和测量一.顾客满意度1.测量的目的和适用范围:确保公司提供的进出口贸易服务满足顾客的要求和进出口贸易服务的有效性。
适用于公司所有进出口贸易服务项目的顾客满意度评定。
2.职责:由财会部负责统筹并归口管理,专业公司负责实施。
3.控制要求和方法⑴ 建立并保持信息交流控制程序(包括顾客满意度评定);⑵ 评定的内容包括:贸易服务的及时性,提供商品的符合性等。
⑶ 评定的方式:A、顾客调查表;B、交易会或走访客户、客户来访调查;C、业务分析。
二.内部审核1.内部审核的目的和适用范围验证质量活动和有关结果是否符合文件规定的要求;确定质量管理体系有效性和适合性,不断完善改进质量管理体系。
适用于集团公司内部质量审核。
2.内部审核的责任部门管理者代表领导, 业务发展部负责组织实施,并跟踪纠正措施的实施。
3.控制要求和方法⑴ 建立并执行内部质量审核控制程序。
⑵ 由具有资格的、与受审核区域无直接责任的审核人员,依据标准和质量体系文件对集团公司质量管理体系运行的情况进行审核。
⑶业务发展部制定年度内部审核计划报管理者代表审批,每年至少对所有部门和全部质量管理体系要求审核一次。
品质管理品质知识期中教学质量监测分析
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一年级 10
1
11
二年级
0
三年级 1
1
13
四年级 2
1
1
4
五年级
1
1
2
六年级
0
数学一至六年级不及格学生数
一年级 二年级 三年级 四年级 五年级 六年级
50 59 1 3
8
3
40 49
1 1
30 39 1
20 - 10 - 0 总计 29 19 -10 24人
2
1
5
12
2
10
1
12
3
英语三至六年级不及格学生数
语文 87.8 92.1 93
英语 89.51
92
C
D
88、2 82.7
92、4 90.6
92.3 82.1
一、成绩分析:五年级平均分比较
本校 A 数学 88.6 87.5 语文 89.17 88.3 英语 90.56
B 82 88.3 82
C
D
75 81.4
87.32 90.8
87.2 84.9
89.94
英语 92.46
91.8 91.06
一、成绩分析:三年级平均分比较
本校
A
B
数学 90.08 90.98 89.5
语文 93.66 91.7 90.1
92.27
英语 89.51
92.6
C
91.3 93.6
92
D
88.8 91.8
81.7
一、成绩分析:四年级平均分比较
本校
A
B
数学 83.6 89.2 90
品质管理品质知识教育教学质量分析
![品质管理品质知识教育教学质量分析](https://img.taocdn.com/s3/m/95762921700abb68a882fb57.png)
最新卓越管理方案您可自由编辑原村中学2009—2010学年度教育教学质量分析在新一轮课程改革的推动下,通过全校教职工的共同努力。
我校面貌发生了深刻变化,教育教育教学质量明显提高,进入先进校行列。
在2009--2010学年度中,我校取得了优异的成绩。
继续位列全市乡镇中学前茅。
为了总结经验,寻找差距,促使我校教学质量持续稳定提升。
下面对我校2009—2010学年度的教育教学质量做一简要分析。
品质管理品质知识教育教学质量分析中考1、概况2010年中考我校参考人数为303。
人均总分为448.2,比去年提高了14.9分。
及格率57.7%,优生率20.8%。
在全市教办排名中以144.1分排名第四。
在全市B类中学排名第四。
2、单科情况:在参加中考的8个科目中,我校有3科成绩优异,排名前列。
语文225.2分,数学183.6分,外语189.3分,这三科均排在全市前五名,其中语文成绩与去年相比进步较大。
物理、化学、思品、历史处于中游水平,其中思品成绩进步较大,摆脱了倒数的位置。
但是一直原村中学2010年中考成绩表科目及格数及格率优生数优生率均分成绩名次总分19157.76920.8448.2 144.14语文28786.77823.691.3225.24数学18756.58525.775.7183.64外语18255.09829.675.1189.32物理19659.26018.154.4149.86化学12236.95015.135.2102.36政治24072.55215.752.5156.46历史11233.85316.038.4104.27体育29789.74313.025.6141.39和英语、数学同样是我校优势学科的物理、化学成绩呈下滑趋势。
体育成绩还是起色不大,名列全市第九,位于下游水平,前景堪忧。
3.一、二中录取情况:2010年中考我校有28名同学被高平一中录取,有31名同学被高平二中录取。
在教学质量提升的同时,创造了良好的社会效益。
品质常用的统计分析方法
![品质常用的统计分析方法](https://img.taocdn.com/s3/m/9bbcd108ae45b307e87101f69e3143323968f5af.png)
品质常用的统计分析方法质量管理中常用的统计分析方法在西方,“统计”(statistics)一词是由“国家”(state)一词演化而来的。
它的意思是指收集和整理国情资料、信息的一种活动。
随着现代科学技术的飞速发展,统计方法得到了日益广泛和深入的应用,对人类认识和改造世界产生重大影响。
质量管理中,无论何时、何处都会用到数理统计方法,而且这些统计方法所表达的观点对于质量管理的整个领域都有深刻的影响。
那么统计方法是什么呢?——所谓统计方法,是指有关收集、整理、分析和解释统计数据,并对其所反映的问题做出一定的结论的方法。
它的用途有以下几个方面:提供表示事物特征的数据(如平均值、方差、极差等);比较两事物的差异;分析影响事物变化的因素(如因果图、分层法等);分析事物之间的相关关系;研究取样和试验方法,确定合理的试验方案,发现质量问题,分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化(如排列图、控制图等);描述质量形成过程(如控制图等)。
在这里应当指出,统计方法是在质量管理中起到的是归纳、分析问题,显示事物的客观规律的作用,而不是具体解决质量问题的方法。
就像医生为病人诊断一样,体温表、血压计、X光透视机、心电图仪、B超仪、核磁共搌仪等仪表器具,只是帮助医生作出正确诊断的工具,其诊断并不等于治疗。
要想治病,还应当吃药打针等。
因此,统计方法也是在质量管理中探索质量症结所在,分析产生质量问题的原因,但要解决质量问题和提高产品质量还需依靠各专业技术和组织管理措施。
一、分层法分层(stratification)法又叫分类法、分组法。
它是按照一定的标志,把搜集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。
但在使用中,分层法常与其他统计方法结合起来应用,如分层直方图法、分层排列法、分层控制图法、分层散布图法和分层因果图法等等。
1、应用分层法的步骤:1.0收集数据;1.1 将采集到的数据根据不同的选择分层标志;1.2 分层;1.3 按层分类;1.4 画分层归类图。
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此处是大标题样稿字样十五字以内☐为了使测验得到的分数准确可靠,我们要求使用的测验是高质量的,因此必须对分析测验的质量,而测验又是由一个个题目或者说测试项目所组成,整个测验质量要高,必然要求各个题目的质量要高。
☐因此分析一个测验的质量,一般就要从两个方面来进行:一是考察整测验项目的难度☐测验项目的难度,就是被试完成项目作答任务时所遇到的困难程度。
⏹有的项目很容易,几乎所有初试都能正确完成作答任务;有的项目却很难,只有少数高水平被试能正确完成任务。
⏹困难的项目,被试在其上得分的可能性就小,失分的可能性就大;容易的项目,被试在其上得分的可能性就大,失分的可能性就小。
⏹总之,每一个测验项目都有自己的难度;不同项目间其难度常常是不同的。
☐定量刻画一个测验项目的被试作答困难程度的量数就叫项目的难度指数或难度系数。
难度系数的求法 最通用的项目难度系数的求法就是计算被试在项目上的得分率或者说通过率。
1.像选择题这种测验项目,评分采取“全或无”的方式,答对给满分,答错给零分,难度指数就可以求通过人数比例或称通过率。
2.对于不采用“全或无”的方式给分的测验项目,难度系数的求取方法是先求所有被试在该项目上的平均得分值,可记为;再用它去对测验项目总分(满分),可记为K,求比值,这个比值就是全体被试在该测验项目上的得分率即难度指数p了。
R通过人数n 接受测试的总人数P难度指数☐例如,有一满分值K=5的试题,测试10名被试,实得成绩为5,3,4.5,2,5, 0, 3.5, 1,3, 4 要求其难度指数p。
☐先求平均得分☐然后用平均得分值对满分值求比整体试卷的难度,就是全体被试测验的总分平均值与全卷满分的比值。
☐有人觉得用得分率p来表示难度别扭,主张用失分率q来作为难度指数。
☐得分率p是可以与失分率q相互转换的,q=1-p。
我们一般用得分率p来表示难度,但也有人用失分率q来表示难度,所以当我们听取人家报告难度系数时,一定要弄清是指p还是q值☐不同目的的测试,测验难度系数要☐如果一个测验对某一被试团体来说,难度相对显得大,那么,被试团体中大多数人就会得低分,被试总分分布就会形成正偏态分布;☐如果相反,难度相对显得小,被试团体中就会有很多人得高分,总分分布就会形成负偏态。
区分度☐项目区分度就是项目区别被试水平高低的能力的量度。
☐项目是用来测试被试水平高低的;在所测特质上,被试水平也不会人人相等,总是会有高低水平差异的。
倘若,高水平被试,在测验项目上能利市中分,而低水平被试则只能得低分,测验项目区分被试高低的能力就强;如果高水平被试和低水平被试在测验项目上所得分数并无差别,项目提供不出被试水平差异的信息,它的区分能力就弱,更糟糕的是,高水平被试在测验项目上反而得低分,低水平被试在测验项目上所得分数却不低,这种项目的性能就跟测验目的相违背,只会起破坏作用。
☐所以,项目区分度是测验性能的一个重要指标,说明的正是项目对测验目的来说的有效性程度区分度指数的求法☐计算被试在该项目上的得分与其测验总分的相关系数。
如相关一致性高就认定该项目区分力强;如果相关低,甚至负相关,就认定为区分力弱整形无效的项目。
☐这里,确定项目区分度的标准就是测验总分,要考察总分高的被试在该项目上是否也得高分,总分低的假定有30名被试在两个项目上的题分以及全卷总分情况如下表,请计算项目①与项目②的区分度项目①☐计算项目①的区分度指数,也就是计算被试在该项目上的得分与总分的相关系数。
☐项目①为二分称名变量,总分为连续变量,该用哪种相关法?需要用点双列相关,点双列相关公式为:☐答对被试的比率为:p=18/30=0.6☐答错被试的比率为:q=0.4☐答对被试的总分平均成绩:(100+100+98+…+) ÷18=69.94☐答错被试的总分平均成绩:(90+79+89+…+0) ÷12=59.42☐所有被试总分标准差:29.23项目②☐项目2与总分都为连续变量,应该采用哪种相关方法呢?☐积差相关的公式为:采用软件分析,得到结果为高低分组法☐求取项目区分度指数的主要办法,是求题分与总分的相关系数。
但是,还有一种“高低分组求得分率差”的办法。
☐方法:将全体被试按总分寡加以排队,然后取得分最多的27%的被试作为“高分组”,得分最少的27%的被试作为“低分组”,最后求这以上面的30名被试为例☐先将30名被试的总分从高至低排序☐30人的27%:30*27%=8.1=8(人)☐计算高分组8人的得分率P H:P H1=0.63;P H2 =4.44/5=0.89☐计算低分组8人的得分率P L:P L1=0.50;P l2 =2.06/5=0.41☐D1=P H1 –P L1 =0.13; D2=P H2 –P L2 =0.48☐用高低分组法丢弃了中部的数据,因此只能是较为粗糙的估计值,当被试总人数够多,高分组与低分组容量都相当大时,这种估计值还是可以满足实用要求的。
所以高、低分组法,是一种常用的项目区分度指数求取方法。
☐项目区分度指数的取值范围,跟一般的相关系数的取值范围一样,在-1.00至+1.00之间。
☐如果项目区分度指数D≤0.20,项目应该被淘汰☐如果0.2<D <0.3,需要修改☐如果0.3≤D <0.4,合格如果 0.4≤D ,性能优良测验信度☐测验信度,就是测验在测量它所测特质时得到的分数的一致性(稳定性)。
它是反映测验性能的一个重要的质量指标。
☐各种类型的测量,无论是物理测量还是教育与心理测量,先后对同一对象施测,所得测量值都很难做到绝对一致。
☐同一教育与心理测验先后向同一被试对象施测,所得测值会系统地起伏变化,原因是多方面的。
这可以是由于测验项目抽样不妥,或语言表达引起误解,也可以是施测环境影响,施测时指导语、完成时限、主被试关系的影响或者是评分过程的偏向与误差,还可以是被试的动机和情绪等因素所造成的。
☐测验信度,就是指对这种无系统的随机误差的控制。
测验本身抗干扰能力强,测验实施过程各方面误差因素都控制得好,多次施测时所得分数的一致性程度就会好,这就叫测验信度高,人们在使用所得测值时就会感觉可靠。
☐改进测验信度,就是要努力从各个方面控制测量误差,使所得分数(测值)尽量接近被试在所测特质上的真值。
☐如果从测验实施过程中实际得到的被试分数,叫做观察分数,这可记X=T+E为X;被试在所测特质上客观具有的水平值,叫真分数,这可记为T,那信度的测量方法与种类☐重测相关法(重测信度)☐平行相关法(复本信度)☐内部一致性系数法(折半系数,a-系数)重测信度☐同一测验向同一批被试重测两次,将得到的两批独立测值进行相关分析,求出相关系数,就可为测验信度的估计值。
☐这样的相关系数,就叫信度系数,一般记为r xx。
☐例如,编制了一个词汇理解测验,测试一批被试共15人,头一次测验与第二次测验分开独立进行,间隔时间两周。
所获资料如下表:☐计算两次测验的相关系数——积差相关☐R xx=0.94☐由于重测法十分强调特质的稳定性,所以,用这种方法求取的信度系数就叫做稳定性系数大家讨论一下重测信度的局限性复本信度☐复本信度是指通过使用两个平行形式的测验来测查同一批被试,这样也可获得同一批被试的两批独立值,从而通过求相关系数,估出测验的信度。
☐这要求两个测验所测的东西实质完全相同,只是使用的具体测验项目不同。
内部一致性系数☐利用单一测验内的项目之间的一致性关系来估出测验信度。
☐常用的有折半相关系数,a系数折半相关系数☐“折半”是指将一个测验拆成两个半测验,再计算两个半测验的相关系数,通过此相关系数来估计整个测验的信度。
☐拆分测验,可以采用项目序号拆分,奇数项目构成半个测验,偶数项目构成另外半个测验,例如:r xx=0.86由“半测验”得来的相关系数,还需要进行校正,才能得到估计“全测验”的信度系数,校正公式是:r u是经校正后的“全测验”信度系数值r xx是“半测验”上的信度系数值a一致性系数 用折半法求测验信度系数,可以利用单一测验形式作施测所得数据来进行,显得简单有效。
但问题是要把一个现成的测验分拆成真正平行等值的两半,却并不容易。
那能否不作分拆而直接利用单一形式作一a 就是测验信度系数n 是测验所含项目个数是被试在第i个项目上得分的方差是被试总分的方差☐折半法(经校正)求信度系数,可以看成在测验内部求项目间的相关;研究说明,求a-系数,也可看成在测验内部求项目间的相关。
因此,折半相关系数和a-系数都被叫做测验的内部一致性系数。
☐测验的内部一致性系数取值高,说明测验项目同质性好,都在有效测信度系数的应用信度系数取值大,所得测值偏离真分数值的幅度就小,误差就得到了较好控制。
而实际测验中所得测值偏离真分数的程度,被叫做测量标准误差。
可记为SEM,它跟信度系数之间显然存在着必然的联系。
这种关系可定量地表示为:r xx是测验的信度系数;S X是被试在该测验上所得观察分数的标准差。
假设52名被试在拼写测验中,所得分数的标准差S X=9.48,已知拼写测验的信度系数rxx=0.92,按照上述公式,该测验的测量标准误为:也就是说,该拼写测验所测52名被试的真分数,并不恰好就是所测到的观察值。
观察分数与真分数有一定程度的偏离,大约偏离2.68分。
就最高分59分的被试来说,其真分数值应为59+2.68=61.68(分),或59-2.68=56.32(分),或其间的任何一个值。
☐从以上公式可以看出,测量标准误的大小,取决于测验值信度系数r xx取值的高低。
r xx 值越高,则观察分数偏离真分数越小。
☐假设上述例子中测验的信度为0.82,则其SEM=4.02;如果信度为0.98,则其SEM=1.34.☐一个测验其信度系数r xx的取值处在0.00和1.00之间;当然值越高越好。
一般来说,公开大规模使用的标准化测验,其信度系数的取值不应小于0.90;主要用来起预测作用的标准化测验,希望能更大一点,最好能接近或大于0.95;当然,教师自编的课堂测验,对其信度系数值的要求就不能过高测验效度☐测验效度,就是测验实际上测到它打算要测的东西的程度。
☐真正测到了要测的东西,就是有效、效度高;否则,就是无效或不十分有效,就是效度低。
显然,测验只有真正测到了要测的特性、特质、结构,测验结果即测验分数的应用与解释,才能起到它应起的作用,才能发挥出有效性。
☐心理与教育测量具有间接性特点,所测对象是被试的内部心理特性、特质或结构,测量工具是否真正测到了它,绝非一目了然,而且,这种特性、特质、结构本身到底什么样,许多都没有公认的定义,甚至还存在严重的分歧。
☐如语言能力和水平,就是一个不很效度的种类☐根据验证测验效度的角度与方法的差异,可以把效度验证工作大体分为三类,即内容效度、效标关联效度和结构效度。