Variable Data 计量型数据4
质量控制-7种工具
使用
柱形图表
10万
5万
2万
数量比较
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
对比目标与实绩，适合与生产数量，不良率的管理。
特征
表现时间经过的连续变化或 趋向。
制定每日或每月数量大小及 累计，进行目标管理。
说 明
通过线的高低来比较。
形态
Z形图表
使用
曲线图表
变化状态
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
1.质量
质量是决定产品或服务的有效性的性质或为履行使用目的而必备的性质，取决于多种质量特性的集合
一组固有特性满足要求的程度。-ISO9001:2000
要求：明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望
特性：可区分的特征
注1：术语“质量”可使用形容词如差、好或优秀来修饰。 注2：“固有的”（其相反是“外来的”）就是指在某物中本来就有的，尤其是那种永久的特性
选定及收集
1
1.按数量的大小整理并在各项目上记录。 “其他”排在最后。 2.计算累计数量及占有率。
整理及计算
2
1.在横轴上从左到右按数据量排列。 “其他”排在最后
画横，竖轴 及柱形
3
6.柏拉图
6.2 制定方法
内 容
名 称
顺序
1.在各柱形的右上端打点并用直线连接。
记录累计曲线
直观表现各部分的比率。
特征
可直观表现各部分的比率。
按占有率画在长方形带中。
说 明
按占有率区分整个圆。
形态
带状图表
使用
圆形图表
占有率
1月 56%
2月 20%
4月 10%
stata初级入门2-数据篇解析
菜单操作：file>import
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式
（1）用StatTransfer 软件转换
可以用statTranser 9软件将各种格式的数据转换成 dta格式数据
前提是你安装了这个软件
（2）安装外挂命令程序包，如usespss.ado程 序包就是一个用于读取spss生成的格式数据的 程序包。
(2)观测值：Data > Create or change data > Keep or drop observations Clear命令 list命令： 格式：list varlist [if] [in] [,options]
调用数据窗口方式：(a)在command窗口中 输入edit命令；(b)点工具栏上的
（2）在excel中录入后，直接复制到 stata数据编辑窗口中。
（3）键盘直接输入：在command窗口， 用input命令。划线部分输入
. drop _all . input x y
xy 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
18
菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
value label
variable label
foreign
SPC
什么叫SPC
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具，他对生 产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施 消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目 的。 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当 过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。 由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随 机分布；而失控时，过程分布将发生变化。SPC正是利用过程波动的统计规律性对 过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产 品和服务稳定地满足顾客的要求。
Individual Chart 个体图看上去像一个运行图，但现在它们为数据提供 了一些工程控制限
选择数据
3.2-14
Data的GRAPH化 I Chart
I C h a r t o f 不良数
10 UCL=10.06
8
Individual Value
6
_ X=5.57
4
2 LCL=1.07 0 1 4 7 10 13 16 19 Observation 22 25 28
3.2-15
Data 种类别管理图制作
Types of Data
计数值 (Attribute Data) – 是/不是 – 良好/不良 – 营业所1,2,3 – 交代组 1,2,3组 – 能数 (文件里的错别字, 选定的商品数等)
计量值 (Variable Data) – 连续数据(小数点也用意义) • 时间 (秒) • 速度 (ft/min) • 长度 (inches) • 等等
(1) 公司生产的每台洗衣机的RPM (2) 一个班次生产的部品的平均RPM (3) 拖板标签上的打印缺陷数 (4) 每份销售合同的打字错误数 (5) 月生产中脱离规格的部品数
六西格玛考试试卷(5份)
六西格玛培训考试姓名：__________________ 部门/ 职务：__________________说本试卷共26道题，其中前20题每题3分（有可能多选），其他6题共计40分，总分100分。
1．选择项目的几种典型的方法不包含哪一种？（）A 业务的声音（Voc Of Business）B 过程的声音（Voc Of Process）C 客户的声音（Voc Of customer）D 供应商的声音（Voice of Supplier）2. 要分析熊的体重与胸围是否存在相关性,应该作以下哪一种图? （）A．控制图B．鱼骨图C．直方图D．散点图3. 在正态分布里, 请找出曲线下, 平均值＝0，标准差＝1；请求出 -1 和 +1之间所涵盖的面积 (概率) ?A 0.2903B 0.7580C 0.2580D 0.6830E 0.90324．Cp与Cpk关系,以下哪个表述正确: （）A．Cp <= Cpk B．Cp >= Cpk C．Cp < Cpk D Cp > Cpk5. 已知一个正态分布,请求出平均值左右各三个标准差所覆盖的概率? （）A. 5%B. 68%C. 95%D. 99.736. 在计算出控制图的上下控制限后，可以比较上下控制限与上下公差限的数值。
这两个限制范围的关系是：A. 上下控制限的范围一定与上下公差限的范围相同B. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围宽C. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围窄D. 上下控制限的范围与上下公差限的范围是相互独立的7．某一产品规格为 40 +/- 20, 平均值是 36 和标准差 10, 请算出超出规格线(上下)的百分比 ?A 9.12 %B 31.69 %C 90.88 %D 67.30%E 16.00 %8. 长度, 时间和电阻通常被描述为（）A计量型的数据 B离散（attribute data）的数据 C连续（variable data）的数据 D属性的数据9. 下面的哪一项最不可能是D阶段做的？（）A 表达选择该项目的理由B Y的定义。
计量型数据
计量型数据：
答案：计量数据是指使用计量器具经检测而出具的数据,也可以叫“量值”、“测量结果”、“测量数据”等。
计数型数据（Attributes Data）与计量型数据（Variables Data ）相对, 可以被分类用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。
其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。
计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析。
凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据，叫计量值数据，如长度、重量、温度、力度等，这类数据服从正态分布。
凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下数据的，而只能以0或1、2、3等整数来描述的这类数据，叫计数值数据，如不合格品数、缺陷数等。
spc统计-SPC基本统计 精品
方差与标准差
若x1, x2, …,xn 是一个具有N个观测值的样本,则样本方
差为：
s2
n (xi x)2
i 1
n 1
样本标准差是样本方差的算术平方根,即:
n (xi x)2
s
i 1
n 1
2021/4/1
方差计算
s2
n (xi x)2
i 1
n 1
练习八： 计算下列观测值的方差和标准差.
2021/4/1
转化计数型数据
如可以,将计数型数据转换为计 量型数据能增加它的功能。
计数型数据
转 换 为
计量型数据
2021/4/1
Variable Data 计量型数据
2021/4/1
计量型数据 – 学习目的
完成此阶段学习后, 学员能够 Ⅰ 利用数据的分布形状,中央趋势和变异大小进行特性化
Ⅱ 如果数据是正态分布的,计算z数值,利用Z数值表确定
超出某一数值的比例
2021/4/1
离散数据与连续数据
连续数据的优点： 离散=稀少的信息 连续=丰富的信息
2021/4/1
统计学基本术语
Population 总体 想要测量对象的全部
Parameter 参数 用总体的所有数据计算出的数值(如均值, 标准差), 称为总体的参数
参数 • 总体平均值 • 总体标准差
用时6900小时。那末每次战斗平均用时多少？
每次战斗平均用时为：
注意所使用的符号
N xi
i1
6900
2.3hours
N 3000
2021/4/1
均值的特性
均值的计算使用了每个观测值；每个 观测值对均值都有影响。
医学统计学的基本内容
四、分析资料(data analysis) ： 按设计的要求，根据研究目的和资料的类型，对整理出的基础数据作进一步的计算和统计学处理，并用适当的统计图表表达出来，最后结合专业做出结论。 1. 描述性统计， 2. 统计学推断和对比分析， 3. 相关分析， 4. 统计模型配合（多因素分析）。 统计分析方法要与研究目的及资料类型匹配。有好的原始资料，才有好的统计分析结果。
*
基本要求：
完整，准确，及时。 质量控制：保证统一性、可重复性
01
02
三、整理资料(data sorting)： 是对收集到的原始资料去伪存真、分类汇总的过程。 要求：正确表述事物的客观概貌。 1. 对原始资料进行检查和核对。 2. 根据研究目的要求，合理分组。 ①质量分组：即将观察单位按其属性或类别(如性别、职业、疾病分类、婚姻状况等)归类分组； ②数量分组：即将观察单位按数值大小(如年龄大小、血压高低等)分组。 两种分组往往结合使用，质量分组基础上数量分组。 3. 整理与汇总：按分组要求设计整理表，进行手工汇总(划记法或分卡法)或用计算机汇总列表(整理表)。
散点图（scatter diagram）：用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋势。
直方图（histogram）：是用各矩形的面积表示各组段的频数，各矩形面积的总和为总频数，用以表示连续型资料的频数分布。
纵坐标从0开始
实例数据1
练习
202X
实例数据2
汇报人姓名
二、资料收集 (data collection)： 通过合理可靠的手段或渠道获得研究所需的原始数据。是统计分析的基础。 主要来自三方面： 统计报表和报告卡： 例如，疫情报表、医院工作报表等是根据国家规定的报告制度，由医疗卫生机构定期逐级上报的统计报表。传染病和职业病发病报告卡、肿瘤发病及死亡报告卡、出生及死亡报告单等。防止漏报。 2. 日常医疗卫生工作记录 例如，门诊病历、住院病历、健康检查记录、卫生监测记录等。要做到登记完整、准确。 3. 专题调查或实验研究： 一般统计报表和医院病历资料的内容都有局限性，不能完全满足研究的要求。为了进行深入的分析，通常需要采用专题调查或实验研究。
variable metric 变量度量法
标题：探讨变量度量法在数据分析中的应用1. 引言在数据分析领域，变量度量法(variable metric)是一种重要的技术方法，它在数据处理过程中起到至关重要的作用。
本文将深入探讨变量度量法在数据分析中的应用，以及其对数据分析的意义和影响。
2. 变量度量法的基本概念在数据分析中，变量度量法是指通过测量和记录一组变量的值，以便进行数据分析和模式识别的一种方法。
它通过对变量进行度量和评估，来帮助我们更好地理解数据的特征和规律。
变量度量法的核心在于如何有效地度量和评估变量，以便进行准确的数据分析和预测。
3. 变量度量法的应用领域变量度量法在数据分析领域有着广泛的应用，包括但不限于市场调研、金融风险评估、医疗诊断、信用评分等。
在市场调研中，我们可以使用变量度量法来度量消费者的偏好和购买意向，从而为企业制定营销策略提供依据；在金融风险评估中，我们可以利用变量度量法来评估借款人的信用风险，从而为风险控制提供数据支持。
4. 变量度量法的技术方法在实际应用中，变量度量法有多种技术方法，包括主成分分析、因子分析、判别分析等。
这些方法可以帮助我们对变量进行降维和提取主要信息，从而更好地进行数据分析和模式识别。
在主成分分析中，我们可以通过线性变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，从而减少数据维度，提取主要信息。
5. 变量度量法的意义和影响变量度量法在数据分析中的应用意义重大。
它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，发现隐藏在数据背后的信息，提高数据分析的精度和准确性。
变量度量法也对企业决策和政策制定产生重要影响，为各行各业的发展提供科学依据。
6. 个人观点和理解对我个人而言，变量度量法作为数据分析的重要技术方法，具有不可替代的意义。
它可以帮助我们更好地理解和应用数据，提高数据分析的效率和准确性，为我们的工作和生活带来更多可能性。
我认为深入理解和应用变量度量法是非常必要的。
7. 结语变量度量法作为一种重要的数据分析技术方法，在实际应用中具有广泛的意义和影响。
SPC统计过程控制及minitab应用
29/129
平均值&极差控制图
步骤: 2.先计算各组的平均值 及 极差
4/25 4/26 4/27 4/28 4/29 4/30 5/1 5/2 5/3
– 中心线(centerline，简称CL ) :
• 用来代表制程质量数据的平均值
– 描绘的点:
• 由制程收集质量数据经加以计算获得
15/129
控制图
22
21
20
6s
19
Sam ple M ean
X barChartof 銅厚
控制上限
X 3s
U CL=21.775
__ X =19.824
中心线
18
Ø X bar控制图控制界限
UCL X X A 2 R CL X X
LCL X X A 2 R
A2 3 d2 n
Ø R bar控制图控制界限 : UCL R D 4 R
CL R R LCL R D 3 R
D3 1 3 d3 d2
D4 1 3 d3 d2
备注:控制图系数A2、D3 、D4 为由样本大小n决定之系数
常的变化，其变化是不可避免的，如要予以减少或去除是非常不经济的 6/129
制程变动的原因分析
Ø 非机遇原因(Random cause):
– 又可称为不正常原因或异常原因，乃由下列各项所引起: (一)使用不合格的原料或材料 (二)未按SOP作业，或本身SOP不合理 (三)机械故障或工具损坏 (四)未经考试合格人员作业
特性 ü平均值、标准偏差…
SPC统计过程控制及minitab应用
制程能力分析-Cp
制程精密度Cp (Capability of precision)：单边规格
[1].上限规格(USL)的场合
Cpu USL X 3s
[2].下限规格(LSL)的场合
x ˆ
USL
Cpl X LSL 3s
LSL
x ˆ
105/129
制程能力分析-Cpk
Cpk，制程能力指数： Cpk 是总合Ca和Cp二值之指数，其计算式为；
(2)样本数要大,才能准确地估计制程参数与制程能力指标 数据需要至少25 组样本, 达到125 个数据, 如果数据不足, 则依照绩 效指标公式计算。
(3)质量特性値服从or近似常态分配;非常态则使用百分位法计算
百分位法
99/129
制程能力分析
例:打靶靶图
试述那一个“精” ? 那一个“准 ” ?
精而不准
X 3s
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28
Sample
控制下限
15/129
控制图种类
➢控制图依收集的数据型态可分为：
– 计量值控制图(Variable Control Chart)
计量
– 计数值控制图(Attribute Control Chart)
计数
➢依用途目的可分为：
1.解析用控制图–目的在于研究制程能力同时解析制程 以进行制程控制之准备
• 未正确实施设备维护 • 不正确之操作方法
7/129
制程变动的原因分析
➢ 制程变动比较
机遇原因 • 种类很多 特 • 随时存在 性 • 每类影响性小 • 不易消除
非机遇原因 • 种类少 • 偶而发生 • 每类影响性皆很大 • 可经济的消除
质量管理体系五大手册 MSA
39
简单测量系统分析的实践
评价测量系统需要确定的三个基本问题:
• 是否有足够的分辨力？ • 是否统计稳定？ • 统计特性在整个预期范围内是否一致,且用于 过程控制和分析是否可接受？
40
计量型测量系统的分析
一、偏倚的分析 • 分析程序 ⑴获取一个样本并确定相对于可溯源标准的基 准值。 如果得不到，选择一个落在生产测量的中程 数的生产零件，指定其为偏倚分析的标准样 本。在工具室测量这个零件n10次，并计算 这n个读数的均值。把均值作为“基准值”。
35
测量系统分析的准备
• 如同任何研究或分析一样，实施测量系统分析之前 应先进行充分的策划和准备。实施分析之前的主要 准备如下： ⑴先策划将要使用的方法。例如，有些测量系统的再 现性影响可以忽略，例如按按钮，打印出一个数字。 ⑵评价人的数量，样品数量及重复读数次数应预先确 定。在此选择中应考虑的因素如下： 尺寸的关键性 — 关键尺寸需要更多的零件和/ 或试 验，以便结论的置信度更高； 零件结构 — 大或重的零件可规定较少样品和较多 试验（测量）。
观 测 的 CP 值
测量系统变差占观 测变差的百分比
实际的CP值
29
测量系统分析的基础
进行测量系统分析时应具备的条件 ⑴ 测量系统必须有足够的分辨率 • 可接受的分辨率应小于公差或制造过程变差（6σ） 的十分之一（究竟按那个来确定分辨率，根据数据 是用来进行产品控制还是进行过程控制），否则会 做出很多错误的判断。图5显示的是用两个不同分 辨率的测量系统测量同一过程的控制图。 • 左面的控制图没有超限的点，而右图严重失控，这 是因为对数据4舍5入而对数据进行错误分级的结果。
重复性
14
术语
再现性（Reproducibility） • 测量过程中由于正常条件改变所产生 的测量均值的变差。 • 一般来说，它被定义为在一个稳定环 境下，应用相同的测量仪器和方法， 相同零件（被测体）不同评价人（操 作者）之间测量值均值的变差。 • 这种情况对受操作者技能影响的手动 仪器常常是正确的，然而，对于操作 者不是主要变差源的测量过程（如自 动系统）则是不正确的。 • 由于这个原因，再现性指的是测量系 统之间和测量条件之间的均值变差。
IATF基础统计概念知识
可以用来记录和分析的定性数据 。
❖理解：
計數值數据就是不可以連續取值的﹐或者說即使使用測量工具也得不到 小數點以下的數值﹐而只能用計數得到。如﹕0﹑1﹑2﹑3......等整數 的數据﹒如磁頭﹑合格品件數﹑品質檢測的項目數﹑故障次數等。
計數值數据又可細分為計件值數据和計點值數据﹕
*計件值數据是按件﹑按個或按項計數的數据﹒如合格品件數﹐電冰箱 台數、品質檢測項目數等﹔
Process
❖含義：
一組將輸入轉化爲輸出的相互關聯或相互作用的活動 。
❖理解：
*過程是一組有輸入和輸出的活動。 *過程是指以下兩者的集合：
1>共同工作以產生輸出的供方、生產者、人、設備、輸入 材料、方法和環境
2>使用輸出的顧客
*一個過程控制系統可以稱為一個反饋系統。
整理课件
4
接上頁
过程的呼声
统计方法
整理课件
8
接上頁
❖特殊原因 Special Cause
通常也叫可查明原因，指一種間斷性的，不可預計的，不穩 定的變差根源。
理解：
*当特殊原因出现时将造成（整个）过程的分布改变。
*除非所有的特殊原因都被查出来并且采取了措施，否则 它们将继续用不可预测的方式来影响过程的输出。如果系 统内存在变差的特殊原因，随着时间的推移，过程的输出 将不稳定。
数据种类
长度 / 时间 / 温度
例子 产品长度 / 工序时间 / 钢化温度
ATTRIBUTE 计数值
檢測----容忍浪費：
在輸出後進行檢測，就是允許將時間和材料投入到生 產不一定有用的產品或服務中。
預防----避免浪費：
在輸出之前就採取措施，以避免輸出無用的產品或服 務的方法就是預防。統計過程Βιβλιοθήκη 制(SPC)是管理過程的一個有力工具。
测量系统分析(MSA)培训
度量样本的线性度。如果偏移在整个量程范围内不变，则具有 很好的线性度。
21
一 测量系统分析基础知识
9.线性（Linearity） ：
22
二 测量系统分析基本要求
23
二 测量系统分析基本要求
(一).测量系统的分析
• 测量系统的变差类型：
偏倚、重复性、再现性、稳定性、线性
• 测量系统特性可用下列方式来描述 ： 位 置：稳定性、偏倚、线性。
从而确定测量系统的质量，以满足测量的需要。 ➢ 满足QS9000、ISO/TS16949标准的要求：
ISO/TS16949:2009标准7.6.1规定：为分析出现在各 种测量和试验设备系统测量结果的变差，必须进行适当的统 计研究。此要求必须适用于在控制计划中提及的测量系统。 这些分析方法以及接收准则的使用必须符合顾客的测量系统 分析参考手册。采用其他的分析方法和接受准则必须获得顾 客的批准。
(3)总平均极差
R＝（Ra + Rb + ... + Rm ) / M ;
(4)计算控制限 UCLR =RD4 LCLR =RD3
D3，D4 可根据试验次数r查表， 当r <7时，D3 =0。
35
三 计量型测量系统分析
3）数据处理-均值计算
SPC3 控制图教材
控制图的统计意义
任意变化区域
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
UCL + 3σ
观测值
均值 LCL - 3σ
0 5 10 15 20
观测序号 99.73% 非任意变化区域
过程控制限
控制限是：
统计控制限均值 +/- 3 标准偏差 它是在过程受控时进行设定的 固定在基准值 过程改变了就要做调整 不应变宽
控制图的关键要素
A、适当的比例 比例应该合理，以使过程本来的变化状况能清晰的反映出来；
控制图的关键要素
B、上、下控制限， 下控制限，中心线 上面三个指标都是根据过程采集到样本计算出来的。
10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
上控制限
观测值
均值
下控制限
0 5 10 15 20
观测序号
控制图的关键要素
Nelson 特殊原因测试规则
在控制限之外的任何点
UCL A B 6s 4s 2s C C B A LCL
9 个连续的点在中心线的同一边 6 个连续的点连续上升或下降 14 个连续的点交互上升和下降 3 个点中有2个都在A区或之外 5 个点中有4个都在B区或之外 15 个连续的点在任一个C区
Lloyd Nelson (劳埃德 (劳埃德·纳尔逊 1984) 提议的测试方法并在 Minitab中用于运行和趋势分析 Minitab中用于运行和趋势分析
Cause & Effect Diagrams
控制图的作用
为过程性能表现的沟通提供一种通用的语言 以图形化的方式展示过程的声音，展示过程是否 处于统计受控状态 区分特殊原因和普通原因引起的变差 提供可靠的信息用于判断何时需要(或不需要)对 过程采取系统或局部措施 展示过程持续改进成果
测量系统分析MSA第四版培训教程98页
观测次数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
外径观测值 (英寸) 0.72660 0.72440 0.72535 0.72630 0.72710 0.72745 0.72630 0.72515 0.72525 0.72570
45
量具偏倚不合格的原因
标准值有误 测量设备：
磨损 错误的尺寸 测量错误的特性 校准不当 作业员使用不当
12
评价测量系统的基本问题
是否有足够的分辨力？ 是否具备时间意义的统计稳定？ 统计特性是否在期望的范围内具备一致性，用于 过程控制和分析是否可接受？ 所有的变差总和是否在一个可接受的量测不确定 度的水平？
13
测量系统变差
测量过程的构成因子及其相互作用，产生了测 量结果或数值的变差。
强调要有证据证明上述要求已达到。 PPAP手册中规定：对新的或改进的量具、测量和试验设备应参考 MSA手册进行变差研究。 APQP手册，MSA为“产品/过程确认”阶段的输出之一。 SPC手册指出MSA是控制图必需的准备工作。
测量系统分析简介
什么是测量系统
是对测量单元进行量化或对被测的特性进行评估， 其所使用的仪器或量具、标准、操作、方法、夹 具、软件、人员、环境及假设的集合，也就是说， 用来获得测量结果的整个过程。
测量系统分析
（MSA) 第四版
2019年1月15日
内容提要
MSA与IATF16949：2016的关系 MSA 介绍 测量系统的统计特性 分辨率 测量系统的量化 进行量具的重复性和再现性分析(GR&R) 属性测量 MSA 技术总结
MSA与IATF16949的关系
资料类型医学统计学
福建中医药大学医学统计学第二章资料收集与整理主要内容资料类型资料收集与整理第一节第二节第一节资料类型•统计学中需要处理的数据统称为资料（data）。
•资料由变量及其变量值组成。
•变量（variable）表示随机现象的某种特征或属性，即研究的项目或指标。
•变量值（value of variable）又称观察值（observed value），是指变量的测定结果。
一、变量类型●变量类型的划分方法有多种●不同的划分方法产生不同的变量类型一、变量类型按取值结果分连续型变量（continuous variable）离散型变量（discrete variable）该变量的可取值为某个区间的任何数值。
数字的特点：可取小数该变量的可取值为有限个或可列无穷个。
数字的特点：正整数一、变量类型----连续型变量正常人血清铜含量（pg/L）20.216.519.923.420.021.315.516.818.917.016.119.218.116.818.414.721.917.413.018.317.422.815.617.119.918.519.523.023.217.4 19.122.421.019.516.517.817.212.415.021.1 17.718.414.915.914.916.014.221.014.218.5身高、体重、血常规、肝功能、肾功能等，各种生理生化检测指标一、变量类型----离散型变量某年甲、乙两县人口资料（人）细胞数、人口数、治疗有效例数等一、变量类型按在统计分析中所起的作用分标识变量分析变量自变量因变量协变量如编号、住院号，用于对数据进行管理一、变量类型按观察指标的性质分类定量变量分类变量无序变量，名义变量数值变量，尺度变量需用一定的仪器或尺度测量的变量有序变量，名义变量二、资料类型对应于变量按观察指标性质的分类。
计量资料（定量资料）计数资料等级资料由定量变量及其观测值组成由无序变量及其观测值组成由有序变量及其观测值组成分类资料二、资料类型资料类型特点变量类型实例计量资料(定量资料) 每个个体都能观察到一个观察指标的数值，有度量衡单位连续型或离散型，数值变量身高(cm),体重(kg),细胞数(个),人口数(人)分类资料（定性资料）无序分类资料(计数资料) 每个个体观察结果的属性或分类间无大小顺序之分。
统计学依据数据的计量标准[最新]
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统计学依据数据的计量尺度将数据划分为三类：定距型数据（Scale）、定序型数据（Ordinal）、定类型数据（Nominal）。
定距型数据通常是指诸如身高、体重、血压等的连续型数据，也包括诸如人数、商品件数等离散型数据；定序型数据具有内在固有大小或高低顺序，但它又不同于定距型数据，一般可以数值或字符表示。
如职称变量可以有低级、中级、高级三个取值，可以分别用1、2、3等表示，年龄段变量可以有老、中、青三个取值，分别用A B C表示等。
这里，无论是数值型的1、2 、3 还是字符型的A B C ，都是有大小或高低顺序的，但数据之间却是不等距的。
因为，低级和中级职称之间的差距与中级和高级职称之间的差距是不相等的；定类型数据是指没有内在固有大小或高低顺序，一般以数值或字符表示的分类数据。
如性别变量中的男、女取值，可以分别用1、2表示，民族变量中的各个民族，可以用‘汉’‘回’‘满’等字符表示等。
这里，无论是数值型的1、2 还是字符型的‘汉’‘回’‘满’，都不存在内部固有的大小或高低顺序，而只是一种名义上的指代。
我觉得教育年限应该设置成定距型数据（Scale）吧。
因为，教育年限应该是一个连续的变量，它不存在内在的大小或高低顺序问题。
将可变的数量标志抽象化就称其为变量，其取值称为变量值或标志值。
变量分为确定性变量和随机变量。
确定性变量是指受必然性因素的作用，各变量值呈现出上升或下降惟一方向性变动的变量；随机变量是指受偶然性因素的作用，变量值呈现出随机的混沌状态变动的变量。
根据变量的取值是否连续划分，有连续型变量和离散型变量。
连续型变量是指在一个取值区间内可取无穷多个值。
连续型变量值要用测量或计算的方法取得；离散型变量是指在一个取值区间内变量仅可取有限个可列值。
离散型变量值只能用计数的方法取得。
离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.如果变量可以在某个区间内取任一实数，即变量的取值可以是连续的，这随机变量就称为连续型随机变量，1）无偏性。
经典六西格玛(6 sigma)培训内部资料D_03_Basic Statistic-13
5) Time used in inputting expenditure 输入支出费用的时间
Introduction to Six Sigma 7
Answers to Exercise答案
Type of Data (V or A)
1) Average expenditure / Phone On hold Time
顾客中 顾客平均消费,电话待机时间： V
2) S/W conflicts raised up because of Zip Drive
Zip drive 中发生 S/W 冲突
A
3) Employee 职员-
Tom, Nancy, Howard.
Introduction to Six Sigma 16
: . :: : : .:..:..:. +---+---+
Discrete Data vs Continuous Data 离散数据与连续数据
The Advantage of Continuous Data 连续数据的优点
Discrete离散= Sparse Information稀少的信息
sample sizes.
能够为使用相对小范围抽样的过程提供详细的信息
2、Can be used at low defect rates.
适用于低缺陷率
3、Can predict trends and future conditions. 能够预估发展趋势和情况
缺点 Disadvantages： 1、Often more difficult to get the data. 2、Analysis is more complex.
计量型数据MSA
2021年8月5日星期四
简单测量分析－ 续
Simple Measurement Study - continued
• 使用描述性统计， 计算Delta 的标准差
Using Descriptive Statistics, calculate the standard deviation of Delta
研究样本的选择
Study Sample Selection
• 样本应从流程正常变差的范围中取得
Samples that span the normal variation of the process should be pulled from the process
• 同时包含了重复性和再现性 Includes both repeatability and
reproducibility
操作者 x 单位x 试验次数
experiment
Operator x Unit x Trial
• 作为一个目标，我们期望%R&R < 30% As a target, look for
GR&R 练习
GR&R Exercise
你将如何处理一下情形
What would you do in this scenario?
A) %P/T = 9 % %RR = 8% _______________ B) %P/T = 43% %RR = 72% _______________ C) %P/T = 43% %RR = 16% _______________ D) %P/T = 13% %RR = 43% _______________
测量误差对能力指数的影响
SPC学习资料
LSL Nom USL
最新 观 点 LSL Nom USL
Cost
SPC-18
Cost
可容纳的水准
3. Data收集及变动的理解 变动的理解 流程散布的特征:
– 所有的流程由因果关系联系的Process构成.
– 散布要生产产品或服务时流程统一 意味着不做出一定的结果. – 所有的流程都存在散布. – Input 变量, Process 变量的异常变动引起 Y 变量的变动. – Data 的散布确认通过Run chart或 I 管理图实现.
35
Individuals
UCL=32.89 MU=20.39
25 15 5
Observation0 10 20 30
LCL=7.887
SPC-3
目 录
1. SPC的概要
2. SPC的必要性 3. Data 收集及理解变动 4. Data 种类别制作管理图 5. SPC 应用的例
6. 管理图的应用方法
SPC-17
3. Data收集及变动的理解 变动的理解 在工程中散布的允许水准:
– 传统观点 : 下列情况可以允许散布.
• 流程位于目标位置 • 总散布比 spec.少 • 流程经过一段时间也会呈现出安定的状态
–
最新观 点 :
• 在管理规格内,离 target越远，从 target的距离平方成比例品质费用会 增大. (Taguchi loss function)
Statistical Process Control
统计工程管理
测定
所有的 X 一次变量 List 选定 List
分析
改善 管理*
SPC-1
重要 X 选定 重要 X 管理
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Applicableto all DMAIC phases
R4A.,l4R4
Characterization
nt#.nt ouerc.*r,l+t
*+'t*11'
04-2
C' C)O O of Comparison DataTypes &+E*4 Db+{'O O O C C OOO O O OO C OOOO
Basic Terms of Statistics
OOO
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o Sample t++
Population,{-4i
oooo ooooo oooo ooooo oooo ooo o o o
^1.,9. *, #r+fs $k+n 4+*fr ^
of Subset datapulledfrom a population
Sergeant: The river depth is 1.6 m but the averageheight of soldiers is only 1.7M. There should haveno problemfor us to crossthe river.. But....
RA +-!' E, 6 # g fJH N +bfi+ B.*h f ..... FfD)&$'tT66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666
The mean pull strengthfor the l0 observations is:
I0+t'tir*Ernil{rtfi fr{tu,
+240 +...262 +230 260
Mean,tlfu
2 Example F'l=
During an Operation in I ggx, pilots made 3000 combatflights for a total of 6900 hours. I{hat was the mean durotion of eachflight mission?.
Variable Data
ntg4&+E
oco ocoo
ccoc
C CCCCC OOCC OCCCO CCCC C
Variable Data - LearningObjective
itg4&+E-+4 H61r
;i,d,l"*Hf E, +nfrV6g #-+4
I.
ooo oooo ooooo oooo - ooooo oooo
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O O
,l' ^ X ti+, ,€.*fr] tf6s00 rf .flF i ggx 4-/H./t7, f , rtl,Lit,/t 7SOoO
/'z 4Xr+,+f *1,q1$9
4Xt*+*#J,EI ftrt:
The mean duration of mission during this operationwas:
ooo oooo ooooo oooo ooo oo oooo oooo o o
Mean,t14fr
Sample Meant++Itl4fr t t+&(t+ ^E h n)#ttfl,$,!4fr X2, hX12
OOO O O OO
O OO O O
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CCOC, OOOC)O
oooo OCOOO oooo
OOC'O C O
I0+rel*4,ht&#l{Ezf:
260 230 240 236 248 248 252 278 265 262 Whatis the meanpull strength?
E I ti &.fE 6tYt'{E,fr. :!' z
. . :
t
l +.- -;- : -.- -1 . I. , . 1 | + +
l
04-1
Variable Data - Learning Obiective
*&e&+E-*E H6t
ooo oooo ooooo oooo ooooo oooo ooo o o o
ru. For normally distributed data,calculate z values and use the ztable to determine the proportion beyond any particular value.
Excellent data definition
Poordatadefinition
fk+ER_y,an&
samplerequired Smaller
jL &*ER. ^snrfr
x#,rx*hr+
Larger samplerequired
Data Data vs Continuous Discrete
,rA.
#J il n &+E ^fr frt+i, + *ft.*fi" fifitli'J' iL4i++'t*4t'
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II.
and histograms, dotplots boxplots. Interpret
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o: Population standarddeviation s: Sample standarddeviation
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Describe Setsof VariableData
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The Advantage of Continuous Data
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InformationfiF4 Discret. ft: Sparse frtH,B S
Continuous€* =Richwith information#H Bt{H,B
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6 Sigma Map -Variable Data
- atftee+E 6 Sigme,*U,El
Breakthrough Strategy
ooo oooo ooooo oooo ooooo oooo
o If theobservations a gnple of sizen arexr,x2,.. . , Xn, in thenthe samplemean( ffi )is:
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04-7
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Meank4fr
ExampleI 6'lThepull strength (in d) of I0 gold bondingwires are
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Parameter .*'**
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04-6
of Measures Location 4l-flil'l€ (CentralTendency) t's€*
o Statistics *,tt& values(e.g.meanor standard Computed deviation)usingall the dataof a sample, arecalledstatisticsof the sample
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Statistics ?tifg. SampleMean ##ffiE . SampleStandardDeviation
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04-4
BasicTerms of Statistics
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Population #ff describedby a characteristicof interest
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