第七章 工程质量控制的统计分析方法
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（三） 质量数据分布的规律性
以质量标准为中心的质量数据分布， 可用一个“中间高、两端低、左右对称” 的几何图形表示，即一般服从正态分布
28
29
（三） 质量数据分布的规律性
正态分布曲线具有以下几个性质： 1．分布曲线对称于X=μ 2．X=μ时，曲线处于最高点；当X向左右 远离时，曲线不断地降低，整个曲线是 中间高两边低的形状； 3．若曲线与横坐标轴所组成的面积等于 1， 则曲线与 X=μ±σ 所围成的面积为 0.6825 ； 与 X=μ±2σ 所 围 的 面 积 为 0.9545 ； 与 X=μ±3σ所围成的面积为0.9973 。
建设工程质量控制
第七章 工程质量控制的 统计分析方法
1
第七章 工程质量控制的统计分析方法 第一节 质量统计基本知识 第二节 调查表法、分层法、排列图法及 因果图法 第三节、直方图法、控制图法与相关图法 第四节 抽样检验方案
2
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
46
1.直方图的用途★★★
即频数分布直方图法，它是将收集到的 质量数据（>50个）进行分组整理，绘制成频 数分布直方图，用以描述质量分布状态的一 种分析方法，所以又称质量分布图法。 通过直方图，可了解产品质量的波动情 况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量 状况进行分析判断。同时可通过质量数据特 征值的计算，估算施工生产过程总体的不合 格品率，评价过程能力等。
31
第二节 调查表法、分层法、排列图 法及因果图法
一、调查表法 二、分层法
三、排列图法
四、因果图法
32
三、排列图法
1. 排列图的用途★★★
2. 排列图的作法
3. 排列图的观察与分析★★★
4. 排列图的应用
33
1. 排列图的用途★★★
排列图是寻找影响质量主次因素的一 种有效方法。排列图又叫帕累托图或主次因 素分析图，它是由两个纵坐标、一个横坐标 、几个连起来的直方形和一条曲线所组成。 实际应用中，通常按累计频率划分为A 类（0%－80%）、 B 类（80％－90％）、 C类（90％－100%）三部分，A类为主要因 素，B类为次要因素，C类为一般因素。
40
四、因果分析图法
1. 因果分析图的用途★★★ 2. 因果分析图的绘制 3. 注意的问题
41
1. 因果分析图的用途★★★
因果分析图是用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。
大原因 中原因 小原因
质 量 问 题
42
2. 因果分析图的绘制
材料 砂石含泥量大 未清洗 机器 人 分工不当 搅拌机 常坏 有情绪 福利差 砂石 级配不当 振捣器 常坏无备用 时间短 拌合不均 模板不严 振捣不实 气温低 环境 和易性差 方法 图省事 责任心差 不按交底办事 砂率不准 配合比不准， 水灰比控制不严 计算有误 未覆盖 养护差 时间不足
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。
37
右侧累计频率；同一水平 线）
频 数 150
n=150
100
135
120 105 90 75 60 45 30
A
B
C
累 计 90 频 80 率 70
60 % 50 40 30
20
10 0
15 0
表面 平整 度
截面 尺寸
平面 水平 度
垂直 标高 度
其他
38
3.排列图的观察与分析★★★
(1) 观察直方形，大致可看出各项目的影响 程度。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 直方形的高度成正比。 (2) 利用ABC分类法，确定主次因素。将累 计频率曲线按（ 0 ％－ 80 ％）、（ 80 ％ － 90 ％）、（ 90 ％－ 100 ％）分为三部 分，各曲线下面所对应的影响因素分别 为A（主）、B（次）、C（一般）三类 因素。
44
第三节、直方图法、控制图法与相关图法
一、直方图法 二、控制图法 三、相关图法
45
一、直方图法
频数 20
17
15
17
1. 直方图的用途 2. 直方图的绘制（P145） 3. 直方图的观察与分析
12
13
10 7 3 1 -6.5 -4.5 -2.5 -0.5
5
6 3 1 1.5 3.5
正常型直方图: 中间高，两侧低，左 右接近对称 横坐标—质量特性 纵坐标—频数(频率)
39
4. 排列图的应用
(1) 按不合格点的内容分类，可以分析出造 成质量问题的薄弱环节。 (2) 按生产作业分类，可以找出生产不合格 品最多的关键过程。 (3) 按生产班组或单位分类，可以分析比较 各单位技术水平和质量管理水平。 (4) 将采取提高质量措施前后的排列图对比 ，可以分析措施是否有效。 (5) 此外还可以用于成本费用分析、安全问 题分析等。
10
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。
11
2. 分层抽样
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。
13
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。
14
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。
34
2. 排列图的作法
1) 收集整理数据 2) 排列图的绘制
35
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。
36
2) 排列图的绘制
1 ）画横坐标（等分；由 大到小自左向右） 2 ）画纵坐标 （左侧频数，
3 ）画频数直方形（以频 数为高） 4）画累计频率曲线（从0 点开始，依次连接直 方形右边线及所对应 的累计频率的交点） 5）记录必要的事项
3
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
4
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。
30
（三） 质量数据分布的规律性
即在正常生产的情况下，质量特性 在区间（μ-σ）~（μ+σ）的产品有 68.25%；在区间（μ-2σ）~（μ+2σ）的 产品有95.45%；在区间（μ-3σ）~ （μ+3σ）的产品有99.73% 。质量特性在 μ±3σ范围以外的产品非常少，不到3‰ （0.3%）。 根据正态分布曲线的性质，可以认 为，凡是在μ±3σ范围内的质量差异都是 正常的，不可避免的，是偶然性因素作 用的结果。
5
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
6
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
7百度文库
二、质量数据的收集方法★
（一）全数检验 （二）随机抽样检验
23
(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
24
(二)、质量数据波动的原因★
1、 偶然性原因 2、 系统性原因
25
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。
18
（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
19
(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
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。
22
五、质量数据的分布特征
（一） 质量数据的特征 （二） 质量数据波动的原因★ （三） 质量数据分布的规律性
8
（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。
9
（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
43
水泥 重量不足 水泥过期
新人多 基本知识差 工长水平低
场地太乱
混 凝 土 强 度 不 足
3. 注意的问题
(1) 集思广益。绘制者应熟悉专业施工方法技 术，调查、了解施工现场实际条件和操作 的具体情况。广泛收集现场工人、班组长 、质量检查员、工程技术人员的意见，相 互补充，使因果分析更符合实际。 (2) 制订对策。绘制因果分析图不是目的，而 是要根据图中所反映的主要原因，制订改 进的措施和对策，限期解决问题，保证产 品质量。具体实施时，一般应编制一个对 策计划表。
15
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
16
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
17
（一）描述数据集中趋势的特征值
(1) 算术平均数（均值）
26
2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。 由于异常波动特征明显，容易识别和避 免，特别是对质量的负面影响不可忽视，生 产中应该随时监控，及时识别和处理。
2
（n<50）
S
xi
i 1
(n≥50)
n
20
(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。
21
(3) 变异系数(离散系数）
12
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。
（三） 质量数据分布的规律性
以质量标准为中心的质量数据分布， 可用一个“中间高、两端低、左右对称” 的几何图形表示，即一般服从正态分布
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（三） 质量数据分布的规律性
正态分布曲线具有以下几个性质： 1．分布曲线对称于X=μ 2．X=μ时，曲线处于最高点；当X向左右 远离时，曲线不断地降低，整个曲线是 中间高两边低的形状； 3．若曲线与横坐标轴所组成的面积等于 1， 则曲线与 X=μ±σ 所围成的面积为 0.6825 ； 与 X=μ±2σ 所 围 的 面 积 为 0.9545 ； 与 X=μ±3σ所围成的面积为0.9973 。
建设工程质量控制
第七章 工程质量控制的 统计分析方法
1
第七章 工程质量控制的统计分析方法 第一节 质量统计基本知识 第二节 调查表法、分层法、排列图法及 因果图法 第三节、直方图法、控制图法与相关图法 第四节 抽样检验方案
2
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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1.直方图的用途★★★
即频数分布直方图法，它是将收集到的 质量数据（>50个）进行分组整理，绘制成频 数分布直方图，用以描述质量分布状态的一 种分析方法，所以又称质量分布图法。 通过直方图，可了解产品质量的波动情 况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量 状况进行分析判断。同时可通过质量数据特 征值的计算，估算施工生产过程总体的不合 格品率，评价过程能力等。
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第二节 调查表法、分层法、排列图 法及因果图法
一、调查表法 二、分层法
三、排列图法
四、因果图法
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三、排列图法
1. 排列图的用途★★★
2. 排列图的作法
3. 排列图的观察与分析★★★
4. 排列图的应用
33
1. 排列图的用途★★★
排列图是寻找影响质量主次因素的一 种有效方法。排列图又叫帕累托图或主次因 素分析图，它是由两个纵坐标、一个横坐标 、几个连起来的直方形和一条曲线所组成。 实际应用中，通常按累计频率划分为A 类（0%－80%）、 B 类（80％－90％）、 C类（90％－100%）三部分，A类为主要因 素，B类为次要因素，C类为一般因素。
40
四、因果分析图法
1. 因果分析图的用途★★★ 2. 因果分析图的绘制 3. 注意的问题
41
1. 因果分析图的用途★★★
因果分析图是用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。
大原因 中原因 小原因
质 量 问 题
42
2. 因果分析图的绘制
材料 砂石含泥量大 未清洗 机器 人 分工不当 搅拌机 常坏 有情绪 福利差 砂石 级配不当 振捣器 常坏无备用 时间短 拌合不均 模板不严 振捣不实 气温低 环境 和易性差 方法 图省事 责任心差 不按交底办事 砂率不准 配合比不准， 水灰比控制不严 计算有误 未覆盖 养护差 时间不足
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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右侧累计频率；同一水平 线）
频 数 150
n=150
100
135
120 105 90 75 60 45 30
A
B
C
累 计 90 频 80 率 70
60 % 50 40 30
20
10 0
15 0
表面 平整 度
截面 尺寸
平面 水平 度
垂直 标高 度
其他
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3.排列图的观察与分析★★★
(1) 观察直方形，大致可看出各项目的影响 程度。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 直方形的高度成正比。 (2) 利用ABC分类法，确定主次因素。将累 计频率曲线按（ 0 ％－ 80 ％）、（ 80 ％ － 90 ％）、（ 90 ％－ 100 ％）分为三部 分，各曲线下面所对应的影响因素分别 为A（主）、B（次）、C（一般）三类 因素。
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第三节、直方图法、控制图法与相关图法
一、直方图法 二、控制图法 三、相关图法
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一、直方图法
频数 20
17
15
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1. 直方图的用途 2. 直方图的绘制（P145） 3. 直方图的观察与分析
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10 7 3 1 -6.5 -4.5 -2.5 -0.5
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6 3 1 1.5 3.5
正常型直方图: 中间高，两侧低，左 右接近对称 横坐标—质量特性 纵坐标—频数(频率)
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4. 排列图的应用
(1) 按不合格点的内容分类，可以分析出造 成质量问题的薄弱环节。 (2) 按生产作业分类，可以找出生产不合格 品最多的关键过程。 (3) 按生产班组或单位分类，可以分析比较 各单位技术水平和质量管理水平。 (4) 将采取提高质量措施前后的排列图对比 ，可以分析措施是否有效。 (5) 此外还可以用于成本费用分析、安全问 题分析等。
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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
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。
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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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2. 排列图的作法
1) 收集整理数据 2) 排列图的绘制
35
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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2) 排列图的绘制
1 ）画横坐标（等分；由 大到小自左向右） 2 ）画纵坐标 （左侧频数，
3 ）画频数直方形（以频 数为高） 4）画累计频率曲线（从0 点开始，依次连接直 方形右边线及所对应 的累计频率的交点） 5）记录必要的事项
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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
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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。
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（三） 质量数据分布的规律性
即在正常生产的情况下，质量特性 在区间（μ-σ）~（μ+σ）的产品有 68.25%；在区间（μ-2σ）~（μ+2σ）的 产品有95.45%；在区间（μ-3σ）~ （μ+3σ）的产品有99.73% 。质量特性在 μ±3σ范围以外的产品非常少，不到3‰ （0.3%）。 根据正态分布曲线的性质，可以认 为，凡是在μ±3σ范围内的质量差异都是 正常的，不可避免的，是偶然性因素作 用的结果。
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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。
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
7百度文库
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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(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。
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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
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、质量数据的分布特征
（一） 质量数据的特征 （二） 质量数据波动的原因★ （三） 质量数据分布的规律性
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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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水泥 重量不足 水泥过期
新人多 基本知识差 工长水平低
场地太乱
混 凝 土 强 度 不 足
3. 注意的问题
(1) 集思广益。绘制者应熟悉专业施工方法技 术，调查、了解施工现场实际条件和操作 的具体情况。广泛收集现场工人、班组长 、质量检查员、工程技术人员的意见，相 互补充，使因果分析更符合实际。 (2) 制订对策。绘制因果分析图不是目的，而 是要根据图中所反映的主要原因，制订改 进的措施和对策，限期解决问题，保证产 品质量。具体实施时，一般应编制一个对 策计划表。
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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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2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。 由于异常波动特征明显，容易识别和避 免，特别是对质量的负面影响不可忽视，生 产中应该随时监控，及时识别和处理。
2
（n<50）
S
xi
i 1
(n≥50)
n
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(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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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。