工程质量控制的统计分析方法
工程质量控制统计分析方法PPT课件
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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工程质量统计与分析
工程质量统计与分析一、质量数据利用质量数据和统计分析方法进行项目质量控制是控制工程质量的重要手段。
通常，收集和整理质量数据，进行统计分析比较，找出生产过程中的质量规律，判断工程产品质量状况，发现存在的质量问题，找出引起质量问题的原因，并及时采取措施，预防和处理质量事故，可使工程质量始终处于受控状态。
质量数据是用以描述工程质量特征性能的数据。
它是进行质量控制的基础，没有质量数据，就不可能有现代化的科学的质量控制。
1.质量数据的类型质量数据按其自身特征，可分为计量值数据和计数值数据。
(1)计量值数据。
计量值数据是可以连续取值的连续型数据。
如长度、重量、面积、标高等质量特征，一般可以用量测工具或仪器等量测，且带有小数。
(2)计数值数据。
计数值数据是不连续的离散型数据。
如不合格品数、不合格的构件数等，这些反映质量状况的数据是不能用量测器具来度量的，采用计数的办法，只能出现0、1、2等非负数的整数。
质量数据按其收集目的，可分为控制性数据和验收性数据。
(1)控制性数据。
控制性数据一般是以工序作为研究对象，是为分析、预测施工过程是否处于稳定状态而定期随机地抽样检验获得的质量数据。
(2)验收性数据。
验收性数据是以工程的最终实体内容为研究对象，为分析、判断其质量是否达到技术标准或用户的要求，而采取随机抽样检验获取的质量数据。
2.质量数据的波动及其原因在工程施工过程中常可看到，在相同的设备、原材料、工艺及操作人员条件下，生产的同一种产品的质量不同，反映在质量数据上，即质量数据具有波动性，其影响因素有偶然性因素和系统性因素两大类。
偶然性因素引起的质量数据波动属于正常波动。
偶然性因素是无法或难以控制的因素，所造成的质量数据的波动量不大，没有倾向性，作用是随机的，工程质量只受偶然性因素影响时，生产才处于稳定状态。
由系统性因素造成的质量数据波动属于异常波动。
系统性因素是可控制、易消除的因素，这类因素不经常发生，但具有明显的倾向性，对工程质量的影响较大。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析方法是建筑安装工程质量管理的重要手段。
数据是进行质量管理的基础，一切用数据说话，采用数理统计的方法，才能做出科学的判断。
用数理统计方法，通过收集、整理质量数据，可以帮助我们分析、发现质量问题，以便及时采取对应措施，纠正和预防质量事故，促进质量管理的持续改进。
一、数理统计的基本概念1.母体母体又称总体、检查批或批，指研究对象全体元素的集合。
母体分有限母体和无限母体两种。
有限母体有一定数量表现，如一批同牌号、同规格的钢材或管材等；无限母体则没有一定数量表现，如一道工序，它源源不断地生产出某一产品，本身是无限的。
2.子样子样是从母体中取出来的部分个体，也叫试样或样本。
子样分随机取样和系统抽样，前者多用于产品验收，即母体内各个体都有相同的机会或有被抽取的可能性；后者多用于工序的控制，即每经一定的时间间隔，每次连续抽取若干产品作为子样，以代表当时的生产情况。
3.母体与子样、数据的关系子样的各种属性都是母体特性的反映。
在产品生产过程中，子样所属的一批产品（有限母体）或工序（无限母体）的质量状态和特性值，可从子样取得的数据来推测、判断。
4.随机现象在质量检验中，某一产品的检验结果可能合格、优良、不合格，这种事先不能确定结果的现象称为随机现象（或偶然现象）。
随机现象并不是不可认识的，人们通过大量重复的试验，可以认识它的规律性。
5.随机事件随机事件（或偶然事件）是每一种随机现象的表现或结果，如某产品检验为合格，某产品检验为不合格。
6.随机事件的频率频率是衡量随机事件发生可能性大小的一种数量标志。
在试验数据中，偶然事件发生的次数叫频数，它与数据总数的比值叫频率。
7.随机事件的概率频率的稳定值叫概率。
二、数理统计方法控制质量的步骤1）收集质量数据。
2）数据整理。
3）进行统计分析，找出质量波动的规律。
4）判断质量状况，找出质量问题。
5）分析影响质量的原因。
6）拟定改进质量的对策、措施，防止质量事故再次发生。
2022监理工程师《质量控制》试题：工程质量统计分析方法
知识点：工程质量统计分析方法1.工程质量统计分析方法中，根据不同的目的和要求将调查采集的原始数据，按某一性质进行分组、整理，分析产品存在的质量问题和影响因素的方法是( )。
A.调查表法B.分层法C.罗列图法D.控制图法『正确答案』B『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。
根据不同的目的和要求将调查采集的原始数据，按某一性质进行分组、整理，分析产品存在的质量问题和影响因素的方法是分层法。
参见教材P63。
2.在质量控制的统计分析方法中，最能形象、直观、定量反映影响质量的主次因素的是( )。
A.罗列图B. 因果分析图C.直方图D.控制图『正确答案』A『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。
罗列图是寻觅影响主次因素的一种有效方法。
因果分析图能寻觅影响质量的主要因素，但是不能定量;直方图、控制图虽能定量分析，但不能反映影响质量的主次因素。
参见教材P65。
3.在质量管理罗列图中，对应于累计频率曲线0%~80%部份的，属于( )影响因素。
A.普通B.主要C.次要D.其它『正确答案』B『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。
对应于累计频率曲线 A 类(0%~80%)为主要因素， B 类(80%~90%)为次要因素，C 类(90%~100%)为普通因素。
参见教材P65。
4.某混凝土预制厂生产的预制构件中存在着蜂窝麻面、局部露筋、表面裂缝和强度不足等质量问题，为了提高产品的合格率，需进行质量分析。
经分析计算，上述质量问题的累计频率分别为41.5%、73.5% 、90.5%和100%，则该预制构件的主要问题是( )。
A.强度不足B.表面裂缝C.强度不足和表露裂缝D.蜂窝麻面和局部露筋『正确答案』D『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。
累计频率是将各种问题的累加，就单个问题而言，蜂窝麻面和局部露筋浮现的频率最高。
参见教材P65。
5.罗列图是一种常见的质量控制统计分析方法，它可用于( )。
A.分析造成质量问题的薄弱环节B.评价生产过程的能力C.掌握质量数据的分布规律D.分析质量控制措施的有效性E.找出生产不合格品最多的关键过程『正确答案』ADE『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。
工程质量控制的统计分析方法(二)_真题-无答案
工程质量控制的统计分析方法(二)(总分55,考试时间90分钟)一、单项选择题1. 在质量控制中，系统整理分析某个质量问题与其产生原因之间的关系可采用( )。
A．调查表法B．因果分析图法C．分层法D．排列图法2. 在直方图中，横坐标表示( )。
A．影响产品质量的各因素B．产品质量特性值C．不合格产品的频数D．质量特性值出现的频数3. 在工程质量统计分析方法中，寻找影响质量主次因素的方法一般采用( )。
A．排列图法B．因果分析图法C．直方图法D．控制图法4. 在工程质量控制中，描述质量分布状态的一种分析方法是( )。
A．直方图法B．排列图法C．因果图法D．控制图法5. 极差是数据离散趋势的特征值之一，是数据中最大值与最小值之差，它的作用为( )。
A．用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值B．反映数据变异程度的特征性C．表示数据的相对离散波动程度D．表示数据的代表性6. 对排列图的观察与分析，通常把累计百分数在80%～90%之间划为B类因素，B类因素是指( )。
A．系统因素B．次要因素C．一般因素D．偶然因素7. 施工过程中由偶然性因素引起的质量波动，一般属于( )。
A．系统波动B．偶然波动C．正常波动D．非正常波动8. 直方图中出现了绝壁型直方图，说明( )。
A．由于分组不当或组距确定不当而造成B．由于操作中对上限(下限)控制太严而造成C．由于两种不同方法或两台设备进行生产而造成D．由于数据收集不正常，有意识地去掉了下限以下的数据而造成9. 在质量数据特征值中，可以用来描述离散趋势的特征值是( )。
A．总体平均值B．样本平均值C．中位数D．变异系数10. 质量控制采用的控制图法的主要作用是( )。
A．找出影响质量的主要问题B．分析质量问题产生的原因，以便采取有效措施加以改正C．检测质量是否合格D．判明生产过程是否处于稳定状态11. 对生产连续性和生产稳定性的检验批质量抽样方案可选用( )。
A．分层抽样B．全数检验C．免检D．调整型抽样12. ( )能确切地说明数据分布的离散程度和波动规律，是最常用的反映数据变异程度的特征值。
【品质管理资料】工程质量控制的统计分析方法(doc15)精品版
工程质量控制的统计分析方法1.简述质量统计推断工作过程。
质量统计推断工作是运用质量统计方法在生产过程中或一批产品中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论基础，对总体的质量状况作出分析和判断。
质量统计推断工作过程见图4-5。
图4-5 质量统计推断工作过程2.简述质量数据的收集方法。
(1)全数检验全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。
(2)随机抽样检验抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。
1)简单随机抽样；2)分层抽样；3)等距抽样；4)整群抽样；5)多阶段抽样。
3.描述质量数据集中趋势、离散趋势的特征值有哪些?如何计算?(1)描述数据集中趋势的特征值有：1)算术平均数①总体算术平均数②样本算术平均数2)样本中位数当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
(2)描述数据离散趋势的特征值有：1)极差R其计算公式为：2)标准偏差①总体的标准偏差σ`②样本的标准偏差S3)变异系数4.质量数据有何特性?质量数据具有个体数值的波动性和总体(样本)分布的规律性。
在实际质量检测中，我们发现即使在生产过程是稳定正常的情况下，同一总体(样本)的个体产品的质量特性值也是互不相同的。
这种个体间表现形式上的差异性，反映在质量数据上即为个体数值的波动性、随机性，然而当运用统计方法对这些大量丰富的个体质量数值进行加工、整理和分析后，我们又会发现这些产品质量特性值(以计量值数据为例)大多都分布在数值变动范围的中部区域，即有向分布中心靠拢的倾向，表现为数值的集中趋势；还有一部分质量特性值在中心的两侧分布，随着逐渐远离中心，数值的个数变少，表现为数值的离中趋势。
质量数据的集中趋势和离中趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。
工程质量控制的统计分析方法：控制图法（1）
(⼀)控制图的基本形式及其⽤途 控制图⼜称管理图。
它是在直⾓坐标系内画有控制界限，描述⽣产过程中产品质量波动状态的图形。
利⽤控制图区分质量波动原因，判明⽣产过程是否处于稳定状态的⽅法称为控制图法。
1.控制图的基本形式 控制图的基本形式如教材149页图7—10所⽰。
★15插图表(图7—10) 横坐标为样本(⼦样)序号或抽样时间，纵坐标为被控制对象，即被控制的质量特性值。
控制图上⼀般有三条线：在上⾯的⼀条虚线称为上控制界限,⽤符号UCL表⽰;在下⾯的⼀条虚线称为下控制界限，⽤符号LCL表⽰;中间的⼀条实线称为中⼼线，⽤符号CL表⽰。
中⼼线标志着质量特性值分布的中⼼位置，上下控制界限标志着质量特性值允许波动范围。
在⽣产过程中通过抽样取得数据，把样本统计量描在图上来分析判断⽣产过程状态。
如果点⼦随机地落在上、下控制界限内，则表明⽣产过程正常处于稳定状态，不会产⽣不合格品;如果点⼦超出控制界限，或点⼦排列有缺陷，则表明⽣产条件发⽣了异常变化，⽣产过程处于失控状态。
2.控制图的⽤途 控制图是⽤样本数据来分析判断⽣产过程是否处于稳定状态的有效⼯具。
它的⽤途主要有两个： (1)过程分析，即分析⽣产过程是否稳定。
为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定⽣产过程状态。
(2)过程控制，即控制⽣产过程质量状态。
为此，要定时抽样取得数据，将其变为点⼦描在图上，发现并及时消除⽣产过程中的失调现象，预防不合格品的产⽣。
前⾯讲述的排列图、直⽅图法是质量控制的静态分析法，反映的是质量在某⼀段时间⾥的静⽌状态。
然⽽产品都是在动态的⽣产过程中形成的，因此，在质量控制中单⽤静态分析法显然是不够的，还必须有动态分析法。
只有动态分析法，才能随时了解⽣产过程中质量的变化情况，及时采取措施，使⽣产处于稳定状态，起到预防出现废品的作⽤。
控制图就是典型的动态分析法。
[例题] 控制图是⽤样本数据来分析判断⽣产过程是否处于稳定状态的有效⼯具。
工程质量控制的统计分析方法
作业工人
A B C 合计
抽检点数
20 20 20 60
不合格点数
1 4 10 15
个体不合格率
5% 20% 50% —
占不合格点总数 百分率 6.7%
26.7%
66．6% 100%
C工作的不合格率占66.7%，因此得出结论：主要是作业工人C的焊接质量 影响了总体的质量水平。
3 排列图法
• 排列图法具有直观、主次分明的特点，步骤： 1）做好统计数据 2）计算出累计频数和累计频率 3）绘制排列图 A类：累计频率在0％～80％范围的定为A类，是主要问题，
不合格点数 1 8 4 45 15 75 1 1
构件尺寸不合格点顺序排列表
序号
1
2 3 4 5 6 合计
项目
频数
表面平整度 75
截面尺寸
45
平面水平度 15
垂直度
8
标高
4
其它
3
150
频率（%）
50.0
30.0 10.0 5.3 2.7 2.0 100
累计频率（%）
50.0 80.0 90.0 95.3 98.0 100.0
Pareto Diagram of car problems
40
Number of
defective
cause缺陷 事件数量
30
20
Cumulative percentage
100
Percentage
of
75
defective cause缺陷
事件百分
50 比
Frequency by Cause
10
需要进行重点管理； B类：累计频率在80％～90％范围的定为B类，是次要问题，
常见工程质量统计分析方法
常见工程质量统计分析方法引言工程质量的统计分析是为了帮助工程师和决策者了解工程项目的质量水平，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文将介绍几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
1. 质量控制图质量控制图是一种常用的工程质量统计方法，它能够对工程项目的质量数据进行监控和分析。
质量控制图主要有控制图和直方图两种类型。
1.1 控制图控制图是用来监控过程中质量特性的变化情况，通过绘制样本数据的点和控制限来判断过程是否处于统计控制状态。
常见的控制图有： -均值控制图：用于监控样本均值的变化情况； - 范围控制图：用于监控样本范围的变化情况。
1.2 直方图直方图是用来分析质量特性分布的一种方法，通过将数据分组并绘制柱状图来展示质量特性的分布情况。
2. 假设检验假设检验是一种以统计学为基础的工程质量统计方法，用于检验关于总体参数的假设。
假设检验的步骤包括： 1. 提出原假设和备择假设；2. 根据样本数据计算检验统计量的值；3. 根据检验统计量的分布和显著性水平进行假设判断。
常见的假设检验方法有： - 单样本 t 检验：用于检验一个样本的均值是否等于给定值； - 双样本 t 检验：用于检验两个样本的均值是否相等； - 方差分析：用于检验多个样本的均值是否相等。
3. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。
回归分析可以帮助工程师了解影响工程质量的因素，并预测工程质量的变化趋势。
常见的回归分析方法有： - 简单线性回归：用于研究一个自变量与因变量之间的关系； - 多元线性回归：用于研究多个自变量与因变量之间的关系； - Logistic 回归：用于研究因变量为二分类的情况。
结论工程质量的统计分析方法在工程实践中起着重要的作用，它能够帮助工程师和决策者了解工程项目的质量状况，从而采取相应的措施来提高工程质量。
本文介绍了几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。
第七章工程质量控制的统计分析方法
第七章工程质量控制的统计分析方法（1)［例题]对总体中的全部个体进行编号，然后抽签、摇号确定中选号码，相应的个体即为样品。
这种抽样方法称为( A ）。
（2009考题）A 完全随机抽样B 分层抽样C 等距抽样D 整群抽样答案：A[例题]施工过程中,使用控制图分析生产过程是否处于受控状态时,常采用（ )的方法收集数据。
（2007考题）A. 单纯随机抽样B. 等距抽样C. 多次抽样D。
整群抽样答案:B。
解析：控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。
它的用途主要有两个:（1)过程分析，即随机连续收集数据,绘制控制图，观察数据点分布情况并判定生产过程状态。
(2)过程控制，为此,要定时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。
控制图常采用等距抽样方法。
[例题]质量检验时，将总体按某一特性分为若干组，从每组中随机抽取样品组成样本的抽样方法称为( B ）.（2010考题)A.简单随机抽样B.分层抽样C.等距抽样D.多阶段抽样[例题］根据质量数据的特点，可以将其分为（）。
A。
计量值数据B。
计数值数据C。
计件值数据D. 计点值数据E. 计价值数据答案：AB解析：根据质量数据的特点，可以将其分为计量值数据和计数值数据两大类。
计件值数据和计点值数据包含在计数值数据中。
E.计价值数据是干扰项。
［例题］数据中最大值与最小值之差是（），它是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。
A.极差B。
标准偏差C.变异系数D.算术平均数答案:A解析：本题考核点是极差概念，应注意识别两类特征值的含义.［例题］描述质量特性数据离散趋势的特征值是( )。
（2009考题)A．算术平均数B．中位数C．极差D．期望值答案：C解析：本题考核点也是与极差相关的概念，描述数据离散（或称分散／离中）趋势的特征值有极差、标准偏差、变异系数等，描述数据集中趋势的特征值有算术平均数、中位数、期望值等，应注意识别两类不同含义的特征值。
五工程质量控制的统计分析方法
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2．标准偏差 用极差只反映数据分散程度，虽然计算简便，但不够精确。
因此，对计算精度要求较高时，需要用标准偏差来表征数据的 分散程度。标准偏差简称标准差或均方差。总体的标准差用σ表 示，样本的标准差用S表示。
标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体 的代表性好；标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能 确切说明数据分布的离散程度和波动规律，是最常采用的反映数 据变异程度的特征值。
第五章 工程质量控制的统计分析方法
第一节 质量控制统计分析的基本知识 第二节 常用的质量分析工具
第1页，共48页。
第一节 质量控制统计分析的基本知识
一、质量数据的分类
二、质量数据的特征值 三、质量数据的分布规律
第2页，共48页。
一、质量数据的分类
(一) 按质量数据的特征分类
按质量数据的本身特征分类可分为计量值数据和计数值数据 两种。
力指数一般用符号Cp表示，则将正常型直方图与质量标准进行 比较，即可判断实际生产施工能力。
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l．T表示质量标准要求的界限，B代表实际质量特性值分布范 围。比较结果一般有以下几种情况：
（1）B在T中间，两边各有一定余地， 这是理想的控制状态。
（2）B虽在T之内，但偏向一侧，有可能 出现超上限或超下限不合格品，要采取纠正 措施，提高工序能力。
（3）B与T重合，实际分布太宽，极易产生 超上限与超下限的不合格品，要采取措施， 提高工序能力。
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（4）B过分小于T，说明工序能力过 大，不经济。
（5）B过分偏离了的中心，己经产生超 上限或超下限的不合格品，需要调整。
（6）B大干T，己经产生大量超上 限与超下限的不合格品，说明工序能 力不能满足技术要求。
建设工程质量控制-质量统计分析
控制图又称管理图。它是在直角坐标系内画 有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态 的图形。利用控制图区分质量波动原因，判明生 产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。 （动态控制）
第一节 质量统计分析
（1）控制图的基本形式
被 控 制 对 象
样本序号或抽样时间 控制图基本形式
稳定状态——当控制图同时满足： （1）点子几乎全部落在控制界限之内； （2）控制界限内的点子排列没有缺陷。 如果点子的分布不满足其中任何一条，都应判断生产 过程为异常。
第一节 质量统计分析
（1）点子几乎全部落在控制界线内，是指应符合 下述三个要求：
1）连续25点以上处于控制界限内。 2）连续35点中仅有1点超出控制界限。 3）连续100点中不多于2点超出控制界限。 （2）点子排列没有缺陷，是指点子的排列是随机 的，而没有出现异常现象。这里的异常现象是指点子排 列出现了“链”、“多次同侧”、“趋势或倾向”、 “周期性变动”、“接近控制界限”等情况。
第一节 质量统计分析
二、工程质量统计分析方法 包括：调查表法、分层法、排列图法、因果分
析图法、直方图法、控制图法、相关图法。 （一）调查表法
利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、 整理和粗略分析质量状态的一种方法。
预制混凝土构件（混凝土空心板）外观质量问 题调查表 表3-2
第一节 质量统计分析
预制混凝土构件外观质量问题调查表 表3-2
种不同方法或两台设备或两组工人生产，两方面
数据混一起造成的。
第一节 质量统计分析
【例题】将两种不同方法或两台设备或两
组工人进行生产的质量特性统计数据混在
一起整理，将形成（ ）直方图。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析方法是指通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，以便对工程质量状况进行评价和预测的方法。
在工程领域，质量是至关重要的，它直接关系到工程的安全性、可靠性和持久性。
因此，采用科学的统计分析方法对工程质量进行评估和分析，对于确保工程质量的稳定和提升具有重要意义。
一、数据收集。
工程质量数据的收集是工程质量统计分析的第一步。
数据的来源可以包括工程施工过程中的各类记录表、检测报告、质量评价报告等。
此外，还可以通过实地调查、问卷调查等方式获取相关数据。
在数据收集过程中，需要确保数据的准确性和完整性，避免因数据缺失或错误导致分析结果的偏差。
二、数据整理。
数据整理是指对收集到的数据进行分类、整理和清洗。
首先需要对数据进行分类，按照不同的工程质量指标进行整理，以便后续的分析。
其次，对数据进行清洗，排除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的完整性和准确性。
数据整理的目的是为了为后续的统计分析做好准备，确保数据的可靠性和有效性。
三、数据分析。
数据分析是工程质量统计分析的核心环节。
常用的数据分析方法包括描述统计分析、假设检验、方差分析、回归分析等。
描述统计分析主要是对数据的集中趋势和离散程度进行描述，包括均值、标准差、频数分布等；假设检验用于验证某种假设是否成立，如工程质量是否符合某一标准；方差分析可以用于比较不同工程质量指标之间的差异；回归分析则可以用于分析工程质量与影响因素之间的关系。
通过数据分析，可以对工程质量的现状进行客观评价，找出存在的问题和改进的方向。
四、数据解释。
数据解释是指根据数据分析的结果，对工程质量状况进行解释和评价。
在数据解释过程中，需要客观地分析数据分析结果的意义和价值，指出工程质量存在的问题和改进的方向，为工程质量的提升提供科学依据。
同时，还需要将数据分析结果向相关人员进行解释和沟通，使其理解数据分析的意义和结论，为工程质量管理提供支持。
五、质量改进。
建设工程质量控制-质量统计分析
2）计数值控制图。通常用于控制质量数 据中的计数值，如不合格品数、疵点数、不合 格品率、单位面积上的疵点数等离散型变量。
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第一节 质量统计分析
4．控制图的观察与分析 绘制控制图的目的是分析判断生产过程是否处于稳定
（a）
第一节 质量统计分析
图3-11 实际质量分析与标准比较
第一节 质量统计分析
【例题】由于分组组数不当或者组距确定不当，
将形成（ ）直方图。【2013年真题】P71
A．折齿型
B．缓坡型
C．孤岛型
D．双峰型
【233网校答案】A
【233网校解析】B操作中对上下线控制太严，C
原材料发生变化、临时他人顶班作业，D由于两
第一节 质量统计分析
（1）控制图的基本形式
被 控 制 对 象
样本序号或抽样时间 控制图基本形式
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第一节 质量统计分析
（2）控制图的用途 控制图是用样本数据来分析判断生产过程是否
处于稳定状态的有效工具。用途： 1）过程分析，即分析生产过程是否稳定。 2）过程控制，控制生产过程质量状态。 静态分析法：排列图、直方图、因果分析图、
【例题】 在常用的工程质量控制的统计方法中，可
以用来系统整理分析某个质量问题及其产生原因之
间关系的方法是（ ）。【2007年真题】P66
A．相关图法
B．树枝图法
答案】B
【233网校解析】因果分析图法是利用因果分析图来
系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因
之间关系的有效工具。A显示两种数据之间的关系；
第六章质量控制的统计分析方法
第六章 质量控制的统计分析方法第一节 质量统计数据及其波动一、质量统计数据质量控制工作的一个主要内容就是进行质量定量分析。
这就需要大量的质量统计数据，因此质量统计数据是质量控制的基础。
质量数据的收集通常有两种方法。
一种是随机取样，即质量控制对象各个部分都有相同机会或可能性被抽取；另一种是系统抽样，就是每间隔一定时间连续抽取若干件产品，以代表当时的生产或施工状况。
这些质量统计数据，在正常生产条件下一般呈正态分布。
质量控制工作中，常用的质量统计数据主要有以下几种。
1．子样平均值X子样平均值又称为算术平均值，是用来反映质量数据集中的位置。
其计算式为（6-1） 式中 X ——子样平均值；i X ——抽样数据 ()n i ,...3,2,1=;n ——样本容量。
2．中位数X ~将收集到的质量数据按大小次序排列后，处在中间位置的数据称为中位数（或叫中值）。
当样本容量n 为奇数时，取中间一个数为中位数；当n 为偶数时，则取中间两个数的平均值作为中位数。
3．极植与极差在一组质量数据中，按由大到小顺序排列后，处于首位和末位的最大和最小值叫极值，常用L 表示。
首位数和末位数之差叫极差，常用R 表示。
4．子样均方差S （或σ）和离差系数v C子样均方差反映质量统计数据的分散程度，常用S （或σ）表示，其计算式如下：()∑=-=n i i X X n S 121 （6-2） 或 ()∑=--=n i i X X n S 1211 （6-3） 当子样数n 较大时，上两式的计算结果相近；当子样数较小时，则须采用式（6-3）进行计算。
离差系数用来反映质量相对波动的大小，常用v C 表示，其计算式为∑==ni i X nX 11%100⨯=XSC v （6-4） 式中各符号意义同上。
二、质量波动如前所述工程产品质量具有波动性。
形成质量波动的原因可归纳为两大类：随机性因素和系统性因素。
随机性因素对产品质量的影响并不很大，但它却是引起工程产品质量波动的经常性因素。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法引言工程质量是指一个工程项目在设计、施工和竣工阶段，符合相关标准和法规的能力。
为了确保工程质量，必须进行统计分析来评估工程的质量水平以及各个阶段的问题。
本文将介绍几种常用的工程质量统计分析方法，包括质量指标、质量控制图和敏感性分析。
1. 质量指标质量指标是评估工程质量的重要工具。
通过收集和分析工程数据，可以识别出一些关键的质量指标，用以评估工程质量的表现。
常见的工程质量指标包括：合格率、一次通过率、损失率等。
合格率是指在工程项目中，满足质量标准的项目数量与总项目数量的比例。
一次通过率是指在工程审查或检查中，通过的项目数量与总项目数量的比例。
损失率是指在工程过程中出现问题或损失的项目数量与总项目数量的比例。
在统计分析中，我们可以使用质量指标来评估工程质量的稳定性和改进的潜力。
通过分析质量指标的变化趋势和波动性，可以识别出存在的问题，并采取相应的措施来提高工程质量。
2. 质量控制图质量控制图是一种常用的质量统计分析工具，用于监控工程质量的变化，并及时发现和解决问题。
它通过绘制工程质量数据的变化曲线，以便查看和分析数据的异常变化。
常见的质量控制图包括：过程能力图、P控制图、C控制图和S控制图等。
其中，过程能力图用于评估工程过程的稳定性和一致性；P控制图用于监控工程质量的合格率变化；C控制图用于监控工程质量的损失率变化；S控制图用于监控工程质量的一次通过率变化。
通过观察质量控制图上的数据变化趋势和异常点，可以及时发现并解决工程质量问题，从而提高工程质量水平。
3. 敏感性分析敏感性分析是一种通过模拟和分析不同因素对工程质量的影响程度的方法。
通过这种方法，可以确定最能影响工程质量的因素，并制定相应的措施来降低其负面影响。
在敏感性分析中，需要首先确定需要分析的因素，例如材料性能、施工工艺等。
然后，通过对这些因素进行变动和模拟，观察工程质量的变化。
最后，根据结果，调整和优化工程设计和施工过程，以提高工程质量。
工程质量统计分析方法
工程质量统计分析方法工程质量统计分析是指通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，以便于对工程质量进行评价和改进的一种方法。
在工程领域，质量是关乎工程安全和可持续发展的重要因素，因此对工程质量进行统计分析具有重要意义。
首先，工程质量统计分析方法需要收集大量的工程质量数据。
这些数据可以包括工程施工过程中的各种检测数据、质量抽样数据、工程质量评价报告等。
通过收集这些数据，可以全面了解工程质量的实际情况，为后续的统计分析提供充分的依据。
其次，对收集到的工程质量数据进行整理和分类是工程质量统计分析的重要环节。
通过对数据进行分类整理，可以清晰地了解各项工程质量指标的分布情况和变化趋势，为后续的分析提供清晰的数据基础。
在进行工程质量统计分析时，需要运用一些统计方法和工具，如均值、标准差、频数分布、质量控制图等。
这些方法和工具可以帮助我们对工程质量数据进行深入分析，找出其中的规律和特点，为工程质量改进提供科学依据。
在进行工程质量统计分析时，需要注意数据的可靠性和准确性。
只有确保数据的真实性和准确性，才能得出准确的分析结论，为工程质量改进提供有力支持。
除了对工程质量数据进行统计分析外，还需要进行对比分析和趋势分析。
通过与历史数据或其他工程数据进行对比分析，可以找出工程质量存在的问题和改进的方向；通过对工程质量数据的趋势进行分析，可以预测工程质量的发展趋势，为未来的工程质量管理提供参考。
总之，工程质量统计分析方法是一种重要的工程质量管理手段，通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，可以全面了解工程质量的实际情况，找出问题所在，并为工程质量的改进提供科学依据。
希望工程质量统计分析方法可以在工程领域得到更广泛的应用，为工程质量的提升和工程安全的保障做出更大的贡献。
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1
第一节 质量统计基本知识
一、总体、样本及统计推断工作过程 二、质量数据的收集方法★ 三、质量数据的分类 四、质量数据的特征值★ 五、质量数据的分布特征
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4. 整群抽样
整群抽样一般是将总体按自然存在的 状态分为若干群，并从中抽取样品群，组 成样本，然后在中选群内进行全数检验的 方法。 如对原材料质量进行检测，可按原包 装的箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒 做全数检验；每隔一定时间抽出一批产品 进行全数检验等。
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5. 多阶段抽样
多阶段抽样又称多级抽样，是将各种 单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机 抽样来实现的抽样方法。 1 ～ 4 的抽样方法的共同特点是整个过 程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶 段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽 样完成预定的目标。
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3. 等距抽样
等距抽样又称机械抽样、系统抽样， 是将个体按某一特性排队编号后均分为n组 ，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第 一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一 定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方 法。如在流水作业线上每生产100件产品抽 出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成 样本。
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(一)、质量数据的特征
个体数值的波动性
总体（样本）分布的规律性
质量数据的集中趋势
质量数据的离中趋势
反映了总体（样本）质量变化的内
在规律性
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(二)、质量数据波动的原因★
1、 偶然性原因 2、 系统性原因
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1、偶然性原因
偶然性因素：具有随机发生的；是不 可避免、难以测量和控制的；或者是在经 济上不值得消除。 它们大量存在，但对质量的影响很小 ，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的 是正常波动，一般不会因此造成废品，生 产过程正常稳定。 通常把4M1E因素的这类微小变化归 为影响质量的偶然性原因、不可避免原因 或正常原因。
2
一、总体、样本及统计推断工作过程
1、总体、个体 2、样本 3、统计推断工作过程
3
1、总体、个体
总体也称母体，是所研究对象的全体。N 个体，是组成总体的基本元素。 有限总体，无限总体。 一般把每件产品检测得到的某一质量数据
（强度、几何尺寸、重量等）即质量特性 值视为个体，产品的全部质量数据的集合 即为总体。
1) 总体的变异系数 C v
2) 样本的变异系数
S Cv x
变异系数又称离散系数，是用标准差除以算术 平均数得到的相对数。它表示数据的相对离散波动 程度。变异系数小，说明分布集中程度高，离散程 度小，均值对总体（样本）的代表性好。
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五二） 质量数据波动的原因★ （三） 质量数据分布的规律性
4
2、样本
样本也称子样，是从总体中随机抽取出来， 并根据对其研究结果推断总体质量特征 的那部分个体。
被抽中的个体称为样品，样品的数目称样 本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
推断 分析
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
6
二、质量数据的收集方法★
（一）全数检验 （二）随机抽样检验
1 1 总体算术平均数 ( X1 X 2 X N ) N N
X
i 1
N
i
1 1 n 样本算术平均数 x x1 x2 xn xi n n i 1
(2) 样本中位数
样本中位数是将样本数据按数值大小有序排 列后，位置居中的数值。当样本数n为奇数时， 数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶 数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体 按某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽 取样品，组成样本的方法。 由于对每组都有抽取，样品在总体中分布 均匀，更具代表性，特别适用于总体比较复杂 的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生 产班组分组、或按浇筑时间 ( 白天、黑夜；或 季节 ) 分组或按原材料供应商分组后，再在每 组内随机抽取个体。
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三、质量数据的分类
1．计量值数据 2．计数值数据 （1）计件值数据 （2）计点值数据，表示个体（单件产品、 单位长度、单位面积、单位体积等）上 的缺陷数、质量问题点
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四、质量数据的特征值★
（一）描述数据集中趋势的特征值 （二）描述数据离中趋势的特征值
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（一）描述数据集中趋势的特征值
(1) 算术平均数（均值）
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（一）全数检验
全数检验是对总体中的全部个体逐一 观察、测量、计数、登记，从而获得对总 体质量水平评价结论的方法。
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（二）随机抽样检验★
抽样检验是按照随机抽样的原则，从 总体中抽取部分个体组成样本，根据对样 品进行检测的结果，推断总体质量水平的 方法。 1. 简单随机抽样 2. 分层抽样 3. 等距抽样 4. 整群抽样 5. 多阶段抽样
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（n<50）
S
xi
i 1
(n≥50)
n
19
(2) 标准偏差(标准差或均方差)（续）
标准差小说明数据分布的集中程度高, 离散程度小,均值对总体的代表性好。 标准差的平方是方差,能确切地说明数 据的离散程度和波动规律,是最常用的反映 数据变异程度的特征值。
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(3) 变异系数(离散系数）
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1. 简单随机抽样
简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机 抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随 机抽样，获取样本的方法。 一般的做法是对全部个体编号，然后采用 抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码， 相应的个体即为样品。 这种方法常用于总体差异不大，或对总体 了解甚少的情况。
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2. 分层抽样
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（二）描述数据离中趋势的特征值
(1) 极差R
R xmax xmin
(2) 标准偏差 (3) 变异系数
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(2) 标准偏差(标准差或均方差)
1) 总体的标准偏差
X
i 1
N
i
2
N
2 x x i i 1 n
2) 样本的标准偏差 S
n
n 1
x