质量管理常用 的统计方法
质量管理统计分析方法
右端点所对应的累计频率值，所得折线称为累计频率折线或
叫巴列特曲线，见图10—6。 • 5)记录必要事项。如标题、搜集数据的方法和时间等。
• 图10—6为上例砌筑工程质量排列图。 • 2．排列图的观察与分析 • (1)观察直方形。排列图中的每个直方形都表示一个质量问 题或影响因素。影响程度与各直方形高度成正比。
7
• (2)确定主次因素。利用ABC分类法确定主次因素，具体做
法是将累计频率值分(o％—80％)、(80％ — 90％)、(90 ％ — 100％)三部分，与其对应的影响因素分别为A、B、C 三类，即图10—6中虚线所示的三条线。A类所含因素为主 要因素，B类所含因素为次要因素，C类所含因素为一般因
2
• 然后对原始资料进行整理，将频数较少的轴线位移、标高 和游丁走缝三项合并为“其它”项。按频数由大到小顺序 排列各检查项目，“其它”项排列最后，计算各项相应的 频率和累计频率：结果见表10-3。
• •
序 1 2 3 4 5 6 7 8 合
不合格点数统计表
号 检查项目 轴线位移 基础和楼面标高 垂直度 表面平整度 水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 游丁走缝 门窗洞口宽度 计
表10-2
不合格点数 1 1 24 18 54 39 4 9 150
3
不合格点项目频数统计表
序 号 1 2 3 4 5 6 合 计 项 目 频 数 54 39 24 18 9 6 150
水平灰缝厚度 水平灰缝平直度 垂直度 表面平整度 门窗洞口宽度
表10-3
频 率% 36 26 16 12 6 4 100 累计频率% 36 36+26=62 62+16=78 78+12=90 90+6=96 96+4=100 —
质量管理数据统计方法
质量管理数据统计方法
1. 嘿，你知道质量管理中常用的分层法吗？就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候，我们把不同批次的零件质量数据区分开来，这样就能更清楚地看出各批次的差异啦，好不好用？
2. 哇哦，排列图可真是个厉害的方法呀！这就像是给质量问题排个队，把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候，用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出，这不是很牛吗？
3. 还有直方图呀！它就像是给数据拍个照片，一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸，通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内，这多直观啊，是不是呀？
4. 亲和图呢，就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见，用亲和图就能把这些意见有条理地归类，这多妙啊！
5. 散布图也是超有用的呀！就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系，通过散布图就能看出它们到底有没有关联，多神奇呀！
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐！一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中，控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现，这很重要吧！
我的观点结论：这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用，在质量管理中可不能小瞧它们，得好好利用起来呀！。
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。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
质量管理项目产品合格率统计
质量管理项目产品合格率统计在任何制造业或生产领域，质量管理是非常重要的一环。
无论是生产制造的产品还是提供的服务，都需要经过严格的质量控制，以确保产品的合格率。
本文将从质量管理项目的角度，探讨如何进行合格率统计，并介绍一些常见的统计方法和工具。
一、引言质量管理项目是指针对特定产品或生产过程的一系列质量控制活动。
在质量管理项目中，合格率统计是一项至关重要的任务，通过收集和分析合格和不合格的产品数据，可以评估生产过程的稳定性和产品质量的一致性。
二、合格率统计方法1. 抽样调查法抽样调查法是常用的统计方法之一，它通过从总体中随机选择一定数量的样本进行检验，进而推断总体的合格率。
抽样调查法适用于大规模生产并且成本较高的情况，可以有效地节约时间和资源。
2. 全面检测法全面检测法是指对每个产品进行100%的检测，以确定其是否合格。
全面检测法适用于小规模生产或对产品质量要求非常严格的情况，能够确保每个产品都符合质量标准。
然而，全面检测法的成本和时间消耗较大。
3. 控制图法控制图是一种常见的质量管理工具，用于监控和分析质量数据的变化趋势。
通过绘制控制图，可以及时发现生产过程中的变异和异常，并采取相应的措施进行调整。
控制图法能够直观地展示合格率的变化情况，对于质量管理项目非常有帮助。
三、合格率统计工具1. ExcelExcel是一种常用的电子表格软件，可以用来记录和计算产品的合格率。
通过建立合格和不合格的数据表格，并使用相关的公式和函数，可以轻松地计算出合格率的统计数据，并进行图表展示。
2. 特殊统计软件除了Excel，还有许多专业的统计软件可供选择，如SPSS、Minitab 等。
这些软件提供了更多的统计方法和分析工具，可以帮助质量管理团队更好地进行数据处理和决策。
四、案例分析假设一个生产企业生产了1000个产品，其中有50个产品不合格。
我们可以利用上述统计方法和工具来计算合格率并进行分析。
- 使用抽样调查法，从1000个产品中随机选择100个样本进行检验。
质量管理的统计方法
质量管理的统计方法早期，最常采用的统计技术是抽样检验。
它是以小批量的抽样为基准进行检验，以确定大量或批量产品质量的最常使用的方法。
现在，在质量控制方面已转为以预防为重点了。
人们正努力研究一种消除不合格品根源的方法。
基于这一目的，近年来，推出了七种重要的方法，这些方法不需要做大量的统计计算，因此容易被工厂基层职员所掌握。
1 分层法2 排列图法3 因果分析图法4 直方图法5 散布图法6 控制图法7 调查表法1 分层法分层法又称分类法，就是将零乱的质量数据按某一属性进行分类，找出影响产品质量问题的主要原因。
如某班某日生产中出现了40件次品，按生产时间（班次）、操作者进行分层，得到表8-1所示的资料。
从表8-1可以看出，次品数量与时间（班次）没有多大关系，但受设备的影响较为明显，甲设备生产的次品总比乙设备要多。
由此可见，甲设备是导致产品不合格的主要原因。
表8-1 某班日生产分层运用分层法时，常用的分层标志有：1. 操作者：包括操作者的姓名、年龄、工种、性别、技术级别等。
2. 生产手段：如机器、输入设备、输出设备、工艺装备等。
3. 操作方法：指操作规程、工序名称等。
4. 原材料：包括供应厂家、批次、成分等。
5. 检查条件：指检查人员、测试仪器、测试方法等。
6. 时间：如日期、班次等。
7. 环境条件：包括地区、温度、清洁度、湿度、震动等。
运用分层法进行数据分层时往往可以按几个不同的层别分层而分别得到某一方面的结论，但是不同层别的数据之间存在着有机联系时，即因素之间存在着交互作用时，孤立分层进行分析将会导致错误的结论，这时应将不同层中有关联的因素放在一起进行综合考虑。
2 排列图法排列图又称主次因素排列图，是质量管理工作中常用的一种统计工具，是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
排列图是由意大利经济学家帕累特（Pareot）最先提出和应用的，故又称为帕累特图。
1906年，帕累特在研究社会财富分布问题时，首先运用了排列图，借助于排列图这一工具，他发现占人口极少数的富人占有社会财富的大部分，而占人口总数绝大多数的穷人却处于贫苦的边缘，即发现了关键的少数和次要的多数的规律。
常用质量管理统计方法1
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。
6、应用实例二、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。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
质量管理常用七种方法
线硬
缆线
不宜
责任心不强 漆
技术水平低
不执行工艺 包 表
刮线
一次除漆多
炉口
炉口温度高
不及时更 换毛毡硬
设备
工. 艺
环境
注意：图中用方框框起来的原因为“要因”
质尘 温度低
面 疙 瘩
12
⑵工序分类型
工序分类型的作法是，首先按工艺流程把各工序作为影响产品质
量的平行的主次原因找出来，然后把各工序中影响工序质量的原因查
都差不多，有必要考虑重新确定分层原则，再进行分层。也可以考虑改变
计量单位，以便更好的反映“关键的少数”，如将按“件数”计算变成按
“损
失金额”计算。
⑸ 不太主要的项目很多时，可以把最次要的几个项目合并为“其他”项，排
列
在柱形条最右边。
⑹ 收集数据的时间不宜太长，一般以1~3个月为好。时间太长，情况变化
一、定义（七大统计手法）
1、排列法
将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术。
2、层别法
把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分
析的一种方法。
3、因果分析图
能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向
4、检查表
它是用来系统地收集资料（数字与非数字）、确认事实并对资料进行粗略整理 和分析的图表。
4、因果分析图类型
⑴ 结果分解型（图15）
其特点是沿着“为什么会发生这种结果”这一主题，进行层层解剖。 这种方法的优点是，对问题进行了原因追究，可以系统地掌握纵向之间 的因果关系；其缺点是，容易忽视某些平行问题或横向之间的关系。
图15
粘度 杂质
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。
（3）适当合并一般因素。
不太重要因素可以列出很多项，为简化作图，可把这些因素合并为"其他"项，放在横坐标的末端。
（4）在采取措施之后，为验证效果，要重新画巴雷特图，以便进行比较。
4.因果分析图因果分析图又称特性因素圈、树枝图、鱼刺图。
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。
质量管理常用 的统计方法
1
2
3
标准差相同、均数不同的正态分布曲线
正态分布的参数
均数相同、标准差不同的正态分布曲线
正态曲线下面积的分布规律
正态曲线下面积的意义：正态曲 线下一定区间内的面积代表变量 值落在该区间的概率。整个曲线 下的面积为1，代表总概率为1。 曲线下面积的求法：定积分法和 标准正态分布法
标准正态分布与正态分布的 转换
表4-1
项目 日期 交 验 数 合 格 数 废品数 不 良 品
不良品项目调查表
不良品类型
次 品 数
返修品数
废品类型
次品类型
返修品类 型
良 品 率 （%）
2. 缺陷位置调查表 缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映 缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那 里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷 位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷 位置调查表，图上可以划区，以便进行分层研究 和对比分析。如表4—2。
质量管理常用统计方法目录第一节产品质量的波动及其统计描述第二节产品质量波动的原因第三节产品质量波动性的规律第四节正态分布第五节统计质量控制的实质第六节质量数据统计特征值的计算第七节质量管理常用的统计方法质量管理中常用的工具和技术概述变异性过程的输入活动和输出均存在着变异的这种特性统计技术收集整理和分析数据变异并进行推论的技术用途提供表示事物特征的数据比较两事物的差异分析影响事物变化的因素分析事物之间的相互关系研究取样和试验方法确定合理的试验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第一节产品质量的波动及其统计描述一产品的质量特性值二产品质量特性值的波动性一产品的质量特性值测量质量特性所得的数值叫质量特性数值习惯上称质量特性数据分为
质量管理常用的统计方法
测量（Measure）：测量设备、试验手段和测试方法等； 环境（Environment）：工作场地的温度、湿度、含尘度、 照明、噪声、震动等；
第三节、产品质量波动性的规律
由概率统计理论可知，任何一个随机变 量一般都有一个相应的概率分布。
总体和样本
总体：指在某一次统计分析中研究对
象的全体，又叫母体，用N表示。
个体 个体
个体
个体
组成总体的每 个单元
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、子样，叫样本，用n表示。
抽样和随机抽样
抽样：指从总体中抽取样品组 成样本的过程。 随机抽样：使总体中的每一个 个体（产品）都有同等机会被 抽取出来的组成样本的过程。
准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合
标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称
不合格项目。
如表4—1
表4-1
不良品项目调查表
项目 日期
交合 验格 数数
不良品
废品数
次品 数
返修品数
废品类型
不良品类型
次品类型
返修品类 型
良品率 （%）
2. 缺陷位置调查表
缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映 缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那 里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷 位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷 位置调查表，图上可以划区，以便进行分层研究 和对比分析。如表4—2。
二、产品质量特性值的波动性
同一个人用同一批原材料在同一台 机器设备上所生产出来的同一种零件， 其质量特性值不会完全一样。这就是 我们常说的产品质量特性值有波动 （或称分散、差异）的现象。这种现 象反映了产品质量具有“波动性”这 个特点。
常用的几种质量管理统计方法(QC7手法实例)
常用的几种质量管理统计方法统计方法是一种科学的方法，其理论基础是数理统计学，它是以概率论为基础的一门数分支。
广泛应用于各个领域，包括质量管理领域。
人们为了解决实践中出现的各种质量问题，往往先搜集各种数据，然后，对数据归纳加工整理，对比分析，由表及里，去粗取精，去伪存真，找出其中的统计规律，对症下药问题才能迎刃而解。
这一切都须运用科学的统计方法。
全面质量管理的基础要求之一，是尊重客观事实，一切凭数据说话。
因此，统计方法是质量管理不可缺少的得力工具，通过对产品质量形成全过程数据的收集、分析和使用，有助于预防质量缺陷、维持合格质量、达到质量的不断改进所以，对所有企业而言，统计方法的应用都是需要的，只是应用的程度不同而已。
这里有两点必须加为说明：第一，统计方法对所有企业虽然都是需要的，但并不是不分企业类型、产品性质，强求使用某些统一的统计方法。
各企业应根据自身的实际需要，规定适用的统计技术的选定程序。
第二，统计方法是一种帮助企业搞好质量管理的工具，可借助它揭示质量形成的客观规律，找出质量问题的症结所在，至于能否实现质量突破，尚有待于进一步采取有效的改进措施。
因此不能误认为应用了几种质量管理统计方法就是全面质量管理。
本章对企业生产过程中最常用的几种统计方法介绍如下：第一节排列图一、什么是排列图排列图是寻找主要质量问题或寻找影响质量的主要原因的一种有效的统计方法。
排列图由两个纵坐标（项目、因素）、几个从左到右，由高向低，按顺序依次排列的长方块（问题项目）和一条累计百分比曲线（帕累托曲线）所组成，它的基本图形见图7-1。
在生产中即使是同一批次的产品，其质量也不可能是完全一致的，由于受多种原因的影响，会出现不同的质量问题为了辨别质量问题的主次要性及影响这些问题的主次原因，排列图应用“关键的少数，次要的多数”的原理，可抓住主要矛盾，集中加以解决，取得事半功倍的效果。
二、排列图的绘制1．采集数据采集一段时期内的质量问题数据，并按问题的不同项目进行分类。
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。
这一法则后来被广泛应用于各个领域，并被称为ABC分析法。
这一法则被引入质量管理领域后，成为寻找影响产品质量主要因素的一种有效工具。
（四）因果分析图法因果分析图又称特性要因图、树枝图和鱼刺图，在质量管理中主要用于整理和分析产生质量问题的因素及各因素与质量问题之间的因果关系。
质量管理工具和常用统计方法
质量管理工具和常用统计方法质量管理是指为了实现质量目标，而进行的所有管理性质的活动。
下面店铺为你介绍现质量管理工具和常用统计方法。
质量管理工具质量管理工具是指在进行全面质量管理时，对关联图法、KJ法、系统图法、矩阵图法、数据矩阵分析法、PDPC法以及箭条图法的统称，这“新七种工具”是相对分层法、排列图法、因果分析图法、统计调查表法、直方图法、控制图法和散布图法等“老七种工具”而言的。
这七种新工具是日本科学技术联盟于1972年组织一些专家运用运筹学或系统工程的原理和方法，经过多年的研究和现场实践后于1979年正式提出用于质量管理的。
这新七种工具的提出不是对“老七种工具”的替代而是对它的补充和丰富。
“老七种工具”的特点是强调用数据说话，重视对制造过程的质量控制;而“新七种工具”则基本是整理、分析语言文字资料(非数据)的方法，着重用来解决全面质量管理中PDCA循环的P(计划)阶段的有关问题。
因此，“新七种工具”有助于管理人员整理问题，展开方针目标和安排时间进度。
整理问题，可以用关联图法和KJ法;展开方针目标，可用系统图法、矩阵图法和矩阵数据分析法;安排时间进度，可用PDPC法和箭条图法。
质量管理常用统计方法1.常用的统计管理方法又称为初级统计管理方法。
它主要包括分层法、调查表、控制图、因果图、相关图、排列图、直方图，即所谓的“qc7种工具”。
运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品质量有关的各种数据，并用统计方法对数据进行整理、加工和分析，进而画出各种图表，计算某些数据指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。
日本著名的质量管理专家石川馨曾说过，企业内95%的质量管理问题，可通过企业全体人员活用这7种工具而得到解决。
全面质量管理的推行，也离不开企业各级、各部门人员对这些工具的掌握。
2.中级统计管理方法包括抽样调查方法、抽样检验方法、功能检查方法、试验计划法等。
这些方法不一定要企业全体人员都掌握，主要是有关技术人员和质量管理部门的人使用。
质量管理常用的七种统计方法1
质量管理常用的七种统计方法日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。
日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。
由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。
一、排列图排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。
它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。
故称排列法。
由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。
因此这一方法称为帕累特图法。
后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。
根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。
由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。
所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。
其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。
质量管理常用的统计方法
4）双峰型：两组机器、或材料、或操作工人施工； 然后把这两方面数据混在一起整理产生的。
双峰型
5）陡壁型：有意将不合格的产品剔除；
陡壁型
对于正常型直方图，将其分布范围B=[S，L](S 为一批数据中的最小值，L为一批数据中的最大 值)与标准范围T=[SL，Su]， SL为标准下界限， Su为标准上界限)进行比较，就可以看出产品质 量特性值的分布是否在标准范围内，从而可以 了解生产过程或工序加工能力是否处于所希望 的状态。为了方便，可在直方图上标出标准下 界限值和标准上界限值。
i 1
加权算数平均数
k
X
x1
f1
x2
f2
k
xk
fk
xi fi
i1 k
fi
fi
i1
i1
xi 第i组组中值 fi 第i组的频数
列表计算例6-4中50个混凝土试块的平均强度
k
xi fi
X
i1 k
fi
i1
18880 37.76 50
②计算中位数 X~
中位数是全部数据由小到大顺次排列中位置居
中的那个数据，其确定方法有两种。
当出现非正常型直方图时，表明生产过程或 者数据的收集、整理方法存在问题，需要进一步分 析判断，找出原因，采取相应措施加以纠正。
折齿型、缓坡型、孤岛型、双峰型、绝壁型
1）折齿型：是由于分组不当或组距确定不当 出现的分布状态
折齿型
2）缓坡型：主要是由于操作中上限或下限控 制太严造成的。
缓坡型
3）孤岛型：原材料一时发生变化，工人一时变换；
（3）数据分组。包括确定组数、组距和划分组限。 ①确定组数k。原则是使分组的结果能正确反映数 据的分布规律，参考表6-7.例6-4中，取k=9
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
用途 提供表示事物特征的数据
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
分析影响事物变化的因素 分析事物之间的相互关系 研究取样和试验方法，确定合理的试验
第一节 产品质量的波动及其统计描述
一、产品的质量特性值
二、产品质量特性值的波动性
一、产品的质量特性值
测量质量特性所得的数值，叫质量特性数值， 习惯上称质量特性数据
样本
数据
判断
根据数理统计中的贝努利大数定律，当样本数 n足够大时，样本的分布函数将近似地等于总 体的分布函数，这就是利用样本推断总体的理 论依据。
—— 有异常波动的生产过程称为处于非 统计控制状态，简称为失控状态或不稳定 状态。
产品质量波动
引起产品质量波动的因素
人、机、料、法、环、测
第二节 产品质量波动性的原因
引起产品波动的原因主要来自六个方面（5 M1E ）：
人（Man） ：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、 熟练程度、身体素质等 ； 机器（Machine）：机器设备、工夹具的精度、维护保养 状况等； 材料（ Material ）：材料的化学成分、物理性能和外观质 量等； 方法（ Method ）：加工工艺、操作规程和作业指导书的 正确程度等； 测量（Measure）：测量设备、试验手段和测试方法等； 环境（Environment）：工作场地的温度、湿度、含尘度、 照明、噪声、震动等；
产品质量波动
产品质量波动性
正 常 波 动
普遍性和永恒性
是由随机原 因引起的质 量波动。 允许存在 的，如公差
异 常 波 动
由系统原因 引起的产品 质量波动。 不允许存在 的，是要设 法消除的
在相同条件 下生产出来 的产品质量 特性值不完 全相同，存 在差异的这 种特性称为 产品质量的 波动性
——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制 状态，简称为控制状态或稳定状态。
质量管理常用统计方法
目录
第一节 第二节 第三节 第四节 第五节 第六节 第七节 产品质量的波动及其统计描述 产品质量波动的原因 产品质量波动性的规律 正态分布 统计质量控制的实质 质量数据统计特征值的计算 质量管理常用的统计方法
质量管理中常用的工具和技术概述
变异性
统计技术
过程的输入、活动和输出均存在着变 异的这种特性 收集、整理和分析数据变异并进行 推论的技术 比较两事物的差异
——当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据， 应取决于给出数据的计算公式的分子。
二、产品质量特性值的波动性 同一个人用同一批原材料在同一台 机器设备上所生产出来的同一种零件， 其质量特性值不会完全一样。这就是 我们常说的产品质量特性值有波动 （或称分散、差异）的现象。这种现 象反映了产品质量具有“波动性”这 个特点。
正态分布的应用
正态分布的判断和检验：经验法和正态性 检验 描述正态分布资料的频数（频率）分布范 围 质量控制
第五节
统计质量控制的实质
数据、样本和总体的关系
目的
无 限 总 体
总体
样本
一批 半成品 判断
数据
对工序进行分析 控制
工序
样本
数据
对一批产品质量进 行判断，确定是否 合格
有 限 总 体
一批 产品
第四节
正态分布的概念和特征
正态分布
概念：指变量的频数或频率呈中间最多，两 端 逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概 率分布。从理论上说，若随机变量x的概率 密度函数为：
1 ( x ) 2 / 2 2 f ( x) e 2
则称x服从均数为μ、标准差为σ2的正态分布。
正态分布的特征
标准正态分布：指均数为0，标准差为1的正 态分布。常称z 分布或u分布。 标准正态分布与正态分布的转换公式：
z
X
即若x服从正态分布N（μ，σ2），则z就服 从均数为0，标准差为1的正态分布。
标准正态分布
Φ(u)
u
正态分布曲线下的面积
• μ±σ范围内的面积为68.27% • μ±1.96σ范围内的面积为95% • μ±2.58σ范围内的面积占99%
分为：
计数值数据（计件值：如合格品数 计点值：如疵点数）
计量值数据
统计数据及其分类
统计数据的分类
计量数据
凡是可以连续取值的、 或者说可用测量工具 测出小数据点以下数值
注意：百分数的表达情况
计数数据
凡是不能连续取值的、 或者说用测量工具不能 测出小数据点以下数值
(一) 计量数据
——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。如：长度、容积、质 量、化学成分、温度、产量、职工工资总额等。 ——计量数据一般服从正态分布。
(二) 计数数据
——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小 数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。 ——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按 件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记 点数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单 位（产品）缺陷数等。 ——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。
1
2
3
标准差相同、均数不同的正的正态分布曲线
正态曲线下面积的分布规律
正态曲线下面积的意义：正态曲 线下一定区间内的面积代表变量 值落在该区间的概率。整个曲线 下的面积为1，代表总概率为1。 曲线下面积的求法：定积分法和 标准正态分布法
标准正态分布与正态分布的 转换
Frequency
40
30
20
10
0 1.2290
1.2410
1.2530
1.2650
1.2770
正态分布的特征
均数处最高
以均数为中心，两端对称
永远不与x轴相交的钟型曲线
有两个参数：均数——位置参数，
标准差——形状（变异度）参数。
正态曲线下的面积分布有一定规律
正态分布具有可加性
正态分布的参数
第三节、产品质量波动性的规律
由概率统计理论可知，任何一个随机变 量一般都有一个相应的概率分布。
每一个产品的质量特性都不可能完全相同，产品质量的
特性质实质上是一个随机变量，其总体也显然遵循一定的
概率分布。
如果对一批产品波动性进行描述，便可以发现它 们遵循着一定的统计规律。这个集体规律性，完全 可以用概率统计的方法作定量描述，并且能估算出 波动性的大小范围，并作为判断加工质量的范围。