统计基础与品质统计
品质统计
时 间 项目
A
星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 合计
80 75 100 78 89 78 500
B 50 48 68 56 56 35 313 C 30 33 10 23 20 19 135 D 20 19 5 14 18 14 90 E 5 8 0 7 6 9 35
柏拉图作法（步骤二）
决定影响问题点之原因顺序
特性要因图例
人
机
料
特性
法
环
其它
绘图注意事项
集合全员的知识与经验 把要因层别 把重点放在解决问题上 原因解析越细越好
应将重要问题整理出来，重新绘制 另一要因图
特性要因图的特点
是一种教育过程 是讨论问题的捷径 可以显示出水平 展现现场问题的因果关系、工作层
次
控制图
是工厂品质管理中不可少的工重要 工具
将统计数据分组并设定组数 ---统计数据的分组、确定组数是直 方图分析中的重要步骤
合理的组数与总样本数关系如下：
关系表：
N（样本总数） 50以下 50—100
100—200 200—400 400以上
组数 4—6组 7—10组 11—14组 15—19组
20组
计算全距、组距、组界、中心值
全距： ---代号为R，是数据中最大值（L）与最 小值（S）,即R=L-S
查检表：
查检表是以表格的形式，将要进行 的检查项目分类整理出来，然后按 检查表的内容定期进行检查
其作用是比较简便、直观地反映问 题
查检表的制作：
确定检查项目、检查人员、检查时 间等
将要检查的项目按顺序列在表上 将相关的结果记录在表上
XX公司（IPQC）查检表（例）
《统计学基础》品质数据的的教案
《统计学基础》品质数据的整理的教案一、教学目标1. 了解品质数据的概念及其分类；2. 掌握品质数据的整理方法，包括频数分布、频数分布表、图示法等；3. 能够运用整理后的品质数据进行进一步的统计分析；4. 培养学生的数据分析能力和解决问题的能力。
二、教学内容1. 品质数据的概念及其分类2. 品质数据的整理方法a. 频数分布b. 频数分布表c. 图示法3. 品质数据分析的应用三、教学重点与难点1. 教学重点：品质数据的整理方法，包括频数分布、频数分布表、图示法。
2. 教学难点：如何运用整理后的品质数据进行进一步的统计分析。
四、教学方法1. 讲授法：讲解品质数据的概念、分类和整理方法；2. 案例分析法：分析实际案例，引导学生掌握品质数据的整理和分析方法；3. 小组讨论法：分组讨论，培养学生的团队合作能力和解决问题的能力。
五、教学准备1. 教学PPT：包含品质数据的概念、分类、整理方法等知识点；2. 案例材料：选取具有代表性的品质数据案例；3. 统计软件：如Excel、SPSS等，用于数据的整理和分析。
六、教学过程1. 导入：通过一个实际案例，引发学生对品质数据整理的兴趣，导入新课；2. 讲解：讲解品质数据的概念、分类和整理方法，包括频数分布、频数分布表、图示法等；3. 案例分析：分析实际案例，引导学生掌握品质数据的整理和分析方法；4. 小组讨论：分组讨论，培养学生团队合作能力和解决问题的能力；5. 练习：学生自主完成一些练习题，巩固所学知识；七、课堂互动1. 提问：在讲解过程中，适时向学生提问，了解学生对知识的掌握情况；2. 回答：学生回答问题，教师给予评价和反馈；3. 讨论：在小组讨论环节，学生积极参与，提出自己的观点和看法；4. 分享：每个小组分享自己的讨论成果，其他小组进行评价和反馈。
八、教学评价1. 课堂表现：评价学生在课堂上的参与程度、提问和回答问题的表现；2. 练习题：评价学生完成练习题的正确率和解决问题的能力；3. 小组讨论：评价学生在小组讨论中的表现，包括观点提出、合作能力和问题解决能力。
《统计学基础》品质数据的的教案
《统计学基础》品质数据的整理的教案一、教学目标：1. 让学生了解品质数据的概念和特点；2. 掌握品质数据的整理方法，包括分类、排序、频数分布、图表展示等；3. 能够运用整理后的品质数据进行初步的分析和解读。
二、教学内容：1. 品质数据的概念和特点；2. 品质数据的整理方法；3. 品质数据的分析与应用。
三、教学重点与难点：1. 教学重点：品质数据的整理方法，包括分类、排序、频数分布、图表展示等；2. 教学难点：如何运用整理后的品质数据进行初步的分析和解读。
四、教学方法：1. 讲授法：讲解品质数据的概念、特点和整理方法；2. 案例分析法：分析实际案例，让学生了解品质数据的整理和分析过程；3. 互动教学法：引导学生参与课堂讨论，提高学生的思考和分析能力。
五、教学准备：1. 教材：《统计学基础》；2. 教学PPT；3. 实际案例数据；4. 图表制作工具（如Excel等）。
六、教学过程：1. 引入新课：通过一个实际案例，让学生了解品质数据的概念和特点，引发学生对品质数据整理的兴趣。
2. 讲解品质数据的概念和特点：讲解品质数据的基本概念，如品质数据的类型、来源和表现形式等，并分析品质数据的特点。
3. 讲解品质数据的整理方法：详细讲解品质数据的分类、排序、频数分布和图表展示等整理方法，并通过实际案例进行演示。
4. 应用练习：让学生运用所学的品质数据整理方法，对实际案例进行整理和分析，引导学生掌握整理方法的运用。
5. 总结与拓展：对本节课的内容进行总结，强调品质数据整理的重要性，并引导学生思考如何将整理后的品质数据应用于实际问题中。
七、作业布置：1. 复习本节课所学的品质数据概念和整理方法；八、教学反思：在课后对自己的教学过程进行反思，分析教学效果，看看是否达到了预期的教学目标，学生是否掌握了品质数据的整理方法，并针对存在的问题提出改进措施。
九、课后辅导：对于学生在作业和复习过程中遇到的问题，进行有针对性的辅导，解答学生的疑问，帮助学生巩固所学知识。
品质统计方法基础知识(9个ppt)5
调查人：李× ×
调查数（N）：121 件
频数 1
3
6
调查日期： _____年____月____日
调查方式：根据原始凭证统计
14 26 32 23 10 4
2
40
35
30 25 20 15 10 5
－ 0
－正 正正 正正正 正正正 －正正正正正 正正正正正正
0.5 5.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 40.5
三、应用实例－用户反馈的产品质量项目排列图
频数（个） 累计百分比（％）
10586 8469 6352 4234
●
●
●100
●
●
80
●
60
●
40
2117
20
0●
0
ABCDEF G
从图中可看出，该公司产品的“插头焊接缺陷”应作为“质量改进”
的主要对象，应对它作进一步的调查研究与分析。
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（第14讲）考场作文开拓文路能力•分 解层次 (网友 来稿)
四、矩阵调查表
----矩阵调查表是一种多因素调查表，它要求把产生问题的对应因素分别排 列成行和列，在其交叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。
塑料制品外观质量调查表
缺陷符号： ○ 气孔
△ 成形
● 疵点
× 变形
ɞ 其他
机号
2月5日 上午 下午
2月6日 上午 下午
2月7日 上午 下午
2月8日 上午 下午
2月9日 上午 下午
2月10日 上午 下午
○○ ○○
1
○● ×○
●ɞ
○○
×ɞ ×
品质统计原理——统计检定
品质统计原理——统计检定品质统计原理中的统计检定是其中的一个重要概念，也是品质控制和改进中常用的工具。
统计检定用于判断一个样本是否代表了总体，或者一个观察值是否与已知的参考值相比存在差异。
它基于对样本数据的分析，通过计算假设检验统计量来进行判断。
统计检定中的假设检验分为零假设和备择假设。
零假设通常表示没有效应、差异或关联，而备择假设表示存在效应、差异或关联。
统计检定的目标是通过样本数据来拒绝或接受零假设，从而对总体参数进行推断。
统计检定的步骤如下：1.提出假设：明确零假设和备择假设，例如H0表示样本和总体没有差异，Ha表示样本和总体存在差异。
2.选择检验统计量：选择一个适当的检验统计量，它能根据样本数据来对零假设进行检验。
常见的统计量包括t统计量、F统计量、卡方统计量等。
3.确定显著性水平：选择一个适当的显著性水平，表示在接受零假设的情况下，观察到的差异应该是由随机变差引起的概率。
通常使用显著性水平α来表示，常见的值有0.05和0.014.计算检验统计量的观察值：根据样本数据计算出检验统计量的观察值。
5.确定拒绝域：根据显著性水平和统计分布的特点，确定一个拒绝域。
拒绝域是指当检验统计量的观察值落在其中时，拒绝零假设。
6.做出判断：比较检验统计量的观察值与拒绝域的关系，如果观察值在拒绝域内，则拒绝零假设，否则接受零假设。
7.得出结论：根据拒绝或接受零假设的判断，得出对总体参数的推断。
除了统计检定，品质统计原理还涉及到样本的抽样方法、参数估计、置信区间等。
样本的抽样方法是从总体中选择一个样本来进行统计分析，通过对样本数据的分析来推断总体的特征。
参数估计是通过样本数据来估计总体参数的值，常见的方法有点估计和区间估计。
置信区间是用来给出对总体参数的一个区间估计，表示在一定置信水平下，总体参数落在该区间内的概率。
品质统计原理的应用十分广泛，包括工业生产中的品质控制、医学研究中的药效评价、社会科学中的调查分析等。
品质统计方法基础知识
统计方法及其用途 产品质量波动 统计数据及其分类 总体与样本 随即抽样方法 统计特征数 两类错误和风险
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第一节 统计方法及其用途
一、什么是统计方法 二、统计方法的性质 三、统计方法的用途
一、什么是统计方法
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 映的问题作出一定结论的方法。
零件实测值分布调查表
调查人：李× ×
调查数（N）：121 件
频数 1
3
6
调查日期： _____年____月____日
调查方式：根据原始凭证统计
14 26 32 23 10 4
2
40
35
30 25 20 15 10 5
－ 0
－正 正正 正正正 正正正 －正正正正正 正正正正正正
0.5 5.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 40.5
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；
第四节 总体与样本
数据、样本和总体的关系
目的
总体
无
对工序进行分析 限
工序
控制
总 体
样本
一批 半成品
样本
判断
对一批产品质量进 有
统计基础知识点总结
统计基础知识点总结一、统计学基本概念统计学是一门研究数据的科学，它包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计是对数据进行总结和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容；推论统计则是从部分观测数据推断出整体数据的性质。
1.总体与样本总体是指研究对象的全部个体或观察值的集合，样本是从总体中抽取出来的一部分个体或观察值。
通过对样本的研究，可以得出一些对总体的推断。
2.参数与统计量参数是总体的特征值，如总体均值、标准差等；统计量是样本的特征值，如样本均值、标准差等。
通过对统计量的研究，可以对参数进行估计。
3.变量与数据类型变量是研究对象中的一个特征，它可以是定量型变量（如身高、体重）或定性型变量（如性别、学历）；数据类型包括定量数据和定性数据。
定量数据是可以进行数值比较的数据，定性数据是以性质或类别来表示的数据。
4.测量尺度测量尺度包括名义尺度、顺序尺度、间距尺度和比例尺度。
名义尺度是用于分类的尺度，没有顺序或大小关系；顺序尺度是用于分类，但有顺序关系；间距尺度是用于度量距离和大小关系，但没有绝对零点；比例尺度是度量距离和大小关系，并且有绝对零点。
对于不同的测量尺度，需要选择不同的统计方法进行分析。
二、数据的描述性统计描述性统计是统计学中的基础知识，它包括数据的中心趋势、离散程度和分布形态等内容。
1.中心趋势中心趋势是指数据集中的位置，包括均值、中位数和众数。
均值是所有数据值的平均数，中位数是数据值按大小排列后处于中间位置的数，众数是数据中出现次数最多的数。
2.离散程度离散程度反映了数据集合的分散程度，包括极差、方差和标准差。
极差是最大值和最小值之间的差值，方差是各数据值与均值的离差平方和的平均数，标准差是方差的平方根。
3.分布形态分布形态是指数据分布的形状，包括对称分布、偏态分布和峰态分布等。
对称分布是指数据集中的数据值分布呈现出对称形状，偏态分布是指数据集中的数据值分布不是对称的，峰态分布是指数据集中的数据值分布的尖度情况。
质量数据及分析统计基本方法ppt
一、质量数据的基本知识
1、质量数据的分类
质量数据是多种多样的，按其性质和使 用目的不同，可分为两大类：
• 计量值数据
计量值数据是可以连续取值，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、压力、温度等。
b.计数值数据
计数值数据是不能连续取值，只 能以个数计算的数据。
微震动；原材料的微小变化
合格的原材料
普通原因的变差（正常变差）无法从工序中以较 特殊原因的变差（异常变差）能被检测出来，采
少代价消除之
取措施，消灭其原因，所花的代价通常是合算的
如果仅仅只有普通原因的变差出现，则说明工序 如果出现特殊原因的变差，则说明该工序并不是
解 释
是最良好的运行；如果在这种情况下生产出不合 最良好的运行 格品，就说明工序必须进行根本性的改变（改
第二步：计算极差
• R= Xmax-Xmin=30.0-17.4=12.6
第三步：设定组数，计算组距
È·¶¨× é Êý £¨k£© ± í
Êý ¾Ý ¸ö Êý £¨n£©
× é Êý £¨k©£
50ÔÒ ÄÚ
5~7
50-100
6~10
100-250 250ÒÔ ÉÏ
7~12 10~12
有上表，设定组数k=10，测量值最小单位为0.1 则 组距（h）=R/k=12.6/10=1.26≈1.3
方法：先将全部产品编号，用随机抽样 法产生一个抽样起点，每隔相同数据间 隔而抽取的个体样本方法。
优点：操作简便 缺点：偏差性可能会很大
d. 分层抽样法（又称类型抽样法）
方法：总体可分为不同的子总体（也称 层）时，按规定的比例从不同层中随机 抽取样品（子样）来组成样本时的方法。
10第十章统计基础与统计方法自考质量管理学
10第十章统计基础与统计方法自考质量管理学统计基础与统计方法在质量管理学中扮演着重要的角色，可以帮助管理者有效地分析和解读数据，从而做出准确的决策。
本文将从统计基础、统计方法以及在质量管理中的应用三个方面进行探讨，力求达到1200字以上。
第一节：统计基础统计基础是统计学的基础概念和原理，包括数据的类型与属性、数据的整理与处理、概率与概率分布等。
其中，最基础的是数据的类型与属性。
数据可以分为定性数据和定量数据两种类型，定性数据是描述性的，如性别、颜色等；定量数据是有数量性质的，如身高、年龄等。
在统计中，还可以对数据进行概括性描述，如均值、中位数、众数等。
此外，概率与概率分布是统计学的核心概念，通过概率的计算，可以推断出事件的可能性。
第二节：统计方法统计方法是指应用统计学原理和理论对数据进行分析和解释的方法。
常见的统计方法包括描述统计方法和推断统计方法。
描述统计方法主要用来对数据进行概括性描述和分析，包括频数分布、直方图、帕累托图等。
通过这些方法，可以直观地了解数据的分布情况和特征。
推断统计方法是从样本推断总体特征的方法，包括参数估计和假设检验等。
参数估计是通过样本的统计量来估计总体的参数值，如均值、标准差等；假设检验是通过样本对总体的假设进行检验，从而判断总体是否符合其中一种规律。
第三节：在质量管理中的应用统计基础与统计方法在质量管理中有广泛的应用。
在质量控制中，可以通过统计方法对生产数据进行分析，如检验表、品质控制图等，以实现质量的持续稳定。
在质量改进中，可以运用统计方法对现有数据进行分析，找出问题的根源，从而采取相应措施进行改进和优化。
例如，在质量控制中，可以利用控制图来监控生产过程的稳定性和一致性，及时发现和纠正异常情况。
控制图通常包括均值控制图和范围控制图，通过对数据的持续监控，可以及时找出过程的变异性，从而采取措施进行调整和改进。
此外，在质量改进中，可以运用统计方法（如回归分析、方差分析等）对影响产品质量的因素进行分析和控制，找出主要影响因素，并制定相应的策略和措施。
品质管理常用的数据基础统计方法
品质管理常用的工作方法和分析方法
二、5W2H Why： 为何—为什么要如此做？ What： 何事—做什么？准备什么？ Where： 何处—在何处进行最好？ When： 何时—什么时候开始？什么时候完成？ Who： 何人—谁去做？ How： 如何—如何做？ How much：成本如何？
品质管理常用的工作方法和分析方法
考试题
PDCA循环中哪一阶段分成4步，描述这4部 内容； 5W2H指什么？ 现场分析问题的6个切入点是什么？ 品管七大手法指哪7种？ 什么是5S管理？
品质管理常用的工作 方法和分析方法
品质管理常用的工作方法和分析方法
一、PDCA管理循环 管理循环 PDCA管理循环是品质管理的基本工作方法（程序），把品质管理的全过程划分 为P（Plan计划）、D（Do实施）、C（Check检查）、A（Action总结处理）四个阶 段。 第一为P（计划）阶段，其中分为四个步骤： 1、分析现状，找出存在的主要品质问题 2、分析产生品质问题的各种影响因素 3、找出影响品质的主要因素 4、针对பைடு நூலகம்响品质的主要因素制订措施，提出改进计划，定出目标 第二为D（实施）阶段：按照制订计划目标加以执行 第三为C（检查）阶段：检查实际执行结果看是否达到计划的预期效果 第四为A（总结处理）阶段，其中分两步： 1、总结成熟的经验，纳入标准制度和规定，以巩固成绩，防止失误 2、把本轮PDCA循环尚未解决的问题，纳入下一轮PDCA循环中去解决。
品质管理常用的工作方法和分析方法
七、QCC手法 手法 QCC是指在生产现场或工作岗位上的职工自愿组织起来，运用品质管理的基本理论和 方法，开展群众性的品质管理活动的小组，解决工作场所存在的问题，以达到品质改善的 目的。 QC小组活动步骤 1、活动课题的选择：选题范围：提高改善产品品质的课题；降低损耗的课 题；优化环境的课题；改善管理的课题；提高职工素质的课题。 2、现状的调查：通过调查表或其他形式，运用数据说话的方式明确所要解决 的问题，并确定解决问题的主攻方向，为设定目标提供依据。 3、设定目标：制定的目标应是经过大家的努力可以达到的。 4、原因分析：运用恰当的工具，把现状调查的主要问题按人、机、料、法、 环五大因素分析。 5、制定对策：一般以对策表的形式列出具体项目，在制定对策表是，应采用5W2H法 6、实施对策：按制定的对策或计划执行。 7、效果检查验证。 8、巩固措施：根据检查的结果进行总结，并纳入有关的标准、作业指导书、制度和规定之 中，以巩固已取得的成绩，同时防止类似问题再发生。
品质统计基础理论共48页文档
56、极端的法规，就是极端的不公。 ——西 塞罗 57、法律一旦成为人们的需要，人们 就不再 配享受 自由了 。—— 毕达哥 拉斯 58、法律规定的惩罚不是为了私人的 利益， 而是为 了公共 的利益 ；一部 分靠有 害的强 制，一 部分靠 榜样的 效力。 ——格 老秀斯 59、假如没有法律他们会更快乐的话 ，那么 法律作 为一件 无用之 物自己 就会消 灭。— —洛克
60、人民的幸福是至高无个的法。— —西塞 罗
16、业余生活要有意义，不要越轨。——华盛顿 17、一个人即使已登上顶峰，也仍要自强不息。——罗素·贝克 18、最大的挑战和突破在于用人，而用人最大的突破在于信任人。——马云 19、自己活着，就是为了使别人过得更美好。——雷锋 20、要掌握书，莫被书掌握；要为生而读，莫为读而生。——布尔沃
END
ห้องสมุดไป่ตู้
《统计学基础》品质数据的整理的教案
统计学基础教案（详案）教学设计(环节、内容、教法、学法)举例：民族、行业类别、移动客服满意度调查、身高、体重分别属于哪些类型2、三个数据类型中，哪些成为品质数据3、在整理数据时首先应列出所分的类别；然后，计算出每一类别的频数、频率或比例、比率，形成一张数据频数分布表；最后，根据需要选择适当的图形进行展示，以便对数据及其特征有一个初步的了解。
4、频数：(1). 每个对象出现的次数为频数(2). 频数也称“次数”，对总数据按某种标准进行分组，统计出各个组内含个体的个数。
(3). 而频率则是每个小组的频数与数据总数的比值。
5、统计数据的收集回忆数据收集的方式6统计数据的整理(1)频数与频数分布的操作(2)图形描述(条形图或柱形图)SM■ KB■■券:■巧备注(设想、提示思考：调查100，清明节回家方式，自驾回家有60人，占60%那个是频数，哪个是频率品质顺序数据的整理概念15'rvS*计算机完成匚手工绘制PPT列示《宋词中词语出现的频率》的分布数列，吸引学生注意力。
讲解该统计工作的大概过程，增进学生对分类数据整理的理解PPT展示条形图和柱形图实例，使学生有个理性认识SOW■午:貝■AS■西凤anms教学设计（环节、内容、教法、学法）7.课堂练习——练习册P15-16（二）品质顺序数据的整理1.统计数据的收集2.统计数据的整理（1）频数与频数分布对于品质顺序数据，除了可使用上面介绍的分类数据的整理和表示方法外，还可以计算累积频数和累积频率（百分比）。
向上累计频数分布由标志值低的组向标志值高的组依次累计频数。
向下累计频数分布是由标志值高的组向标志值低的组依次累计频数3.统计数据的分析（1）确定众数一组数据中出现次数最多的数值，叫众数（Mode ，用M表示根据分组资料确定备注（设想、提示等）让学生区分哪个是柱形图，哪个是条形图讲解统计数据的分析35'学生独立完成让学生带着问题边思考边听课，思考：为什么要进行累计频数？原因：向上累计频数能够表示上限以下的频数和例如：某制鞋厂要了解消费者最需要哪种型号的男皮鞋，调查例2:根据图表找出众数频率总共多少向上累计频数能够表示下限以上的频数和频率总共多少举例：课本P22和P23了某百货商场某季度男皮鞋的销售情况，得到资料如下表:根据柱形图确定众数时间分教学设计(环节、内容、教法、学法)(2)寻找中位数(Median)中位数是是指将数据按大小顺序排列起来，形成一个数列，居于数列中间位置的那个数据。
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Joe W.
Diane A.
Fred W. Bill S. John D. Sam C.
7
順序型衡量工具
順序尺規根據特性給名義型資料排序(合格或不合 格)。
順序尺規示例中包括相對高度 、Pareto 表、顧客 滿意度調查，等等。
例 1: Pareto 表—— 油漆粘附性檢驗
例 2: 顧客調查
14
變異(Variation)
描述分佈(Distribution)
Spread散佈
Shape形狀
Center中心
中心Center: 數據最集中在何處? 散佈Spread:數據變異程度及分散狀況如何? 形狀Shape:分佈是否對稱?扁平?凹凸?
是否有異常區
15
變異(Variation)
變異可以是穩定(Stable)或不穩定(Unstable)的.
统计基础与品 质统计
2
3
4
5
衡量工具分類
衡量工具分類
名義型:不相關類, 只代表符合 條件或不符合條件個體數.
順序型:順序類,但沒有各類間隔 的資訊.
間距型:順序類,兩類之間間隔相 等,但沒有絕對零點.
說明
• 離散型資料 (通常) • 分組 / 分類 • 是 /否, 合格 / 不合格 • 不能計算
保持穩定並維持高制程能力 • 持續監視及控制過程的變異源
18
Statistics 分佈的數學描述與定義
中心Center: 數據最集中在何處? 散佈Spread:數據變異程度及分散狀況如何? 形狀Shape:分佈是否對稱?扁平?凹凸?
• 離散型資料 • 分級 • 很少用 • 很難加以計算 • 連續型資料 • 最常見的尺規 • 計算時要很小心
比例型:順序類,兩 類之間間隔 相等, 同時存在絕對零點. .
• 連續型資料 • 比例關係 • 可應用演算法的多數公式
例子
• 分類 • 標簽
• 第一、第二、第三 • 相對高度 • 字母順序 • 1<2<3<4 • 溫度計 • 刻度盤
間距尺規舉例: (沒有絕對零點)
1. 移動距離
50 40 30 20 10
0
3. 相對速度
表座
2. 刻度盤
0.10
0.20
0
比例尺規舉例: (有絕對零點)
1. 直尺
100
90
80
70
60定速度下位置
20
相對於時間的值
10
0
3.將重量作爲以磚塊數量
爲變數的函數值
10
基礎品質統計學
• 比預期的稍差 • 比預期的差得多 • 最好 • 較好 • 中等 • 較差 • 最差
9
間距和比例衡量工具
間距尺規(相對)通常用來表示等距類別的數位資訊，但沒有絕對零點。 刻度盤位於表座的頂端，用來作差異對比等。
比例尺規 通常用來表示等距類別的數位資訊，但在測量範圍內有絕對 零點。
卷尺、直尺、在恒定速度下位置相對於時間的值,等等。
• 速度= 距離/時間 • 直尺
6
名義型衡量工具
• 名義尺規用於不考慮任何特性時，對各元素進行分類。 • 示例中的名義尺規包括魚骨圖上的“原因”, 是/否, 合格/不合格, 等等。
應用表 從每一組中選擇一項 國籍
婚姻狀態
職業
設備 環境
應用 材料
責任人列表
有權使用 無權使用 數位相機 數位相機
油漆粘 附性差 Bob T.
- 穩定變異:變化的分佈較具預測性及一致性,對時間而言具可預測性 - 不穩定變異:對時間而言不具可預測性
PROCESS #1 - Stable Variation穩定
T
h
i
c
k
n
e
s
Part
s
Distribution
PROCESS #2 - Unstable Variation不穩定 Distribution
散佈小
Parameter Distribution 17
控制變異(Variation)
特徵化
1. Characterize
瞭解過程:
•過程由時間來看是否穩? •制程能力是否能滿足目標規格?
改善
2. Improve
控制
3. Control
使制程更好: • 確認並除去不穩定原因 • 確認並降低變異程度使滿足規格
13
變異(Variation)
雖然變異是隨機的,但他們的隨機性通常有模式存在, 這種模式可用統計上的分佈(Distribution)來形容.如 此變異加以統計分析,便可有某種程度的預測性存在 並易於被理解或控制.
量測值
X XX X X XX X X 參數
分佈
Spread散佈 Center均值
多數在此 少數在此
Output of Process
Step
12
變異(Variation) 我們觀察到的變異,是在過程中各種擾動累積起 來的.
變異(Process) =變異(Step 1) +變異(Step 2) +變異(Step 3) + . . .
變異( Process Step) = 變異(Methods) +變異(Materials) +變異(Environment) +變異(People) +變異(Equipment) +變異(Information)
問題:你認爲我們的 服務如何?
相對尺寸
非常好
很好
重要性
好 還好
順序尺規
差 8
順序型衡量工具
調查表問卷類型
比例尺規範圍舉例
學校裏的五分制(A B C D E) 七分制 (1 2 3 4 5 6 7) 口頭評分 (優、好、中、可、差)
• 完全同意 • 有點同意 • 既不同意也不反對 • 有點反對 • 完全反對 • 比預期的好得多 • 比預期的稍好 • 與預期的一樣
T
h
i
c
k
n
e
s
Part
s
16
變異(Variation)
在製造過程中,有變異都是不好.問題是我們能容忍到 何種範圍.我們能容忍的變異是具有以下兩項特徵:
STABLE (i.e., consistent and predictable over time).
P
a r
穩定
a
m
e
t
e
r
Time
CAPABLE (i.e., small variation compared to the product specifications.) Product Specifications
11
變異(Variation)
當我們從一過程中收集數據,會發現數據不會永 遠相同,因為變異(Variation)在過程中隨時存在
製造流程
Step 1
Step 2
Step 3
Process Output
Methods Materials Environment People Equipment Information