统计学基础及QC常用工具

我们就会发现产品质量特性的波动会符合一定的规律，并
可以被我们描述出来。这就是产品质量的规律性。
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二、产品质量波动
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（二）质量波动的分类
•
从统计学的角度来看，可以把产品质量波动分为正
常波动和异常波动两类。
•
1、正常波动
•
正常波动时随机原因引起的产品质量波动。这些随
机因素在生产中大量存在，并不容易消除，对产品质量经
•
在质量管理活动中可以应用因果图、调查表、散布
图、分层法、树图、方差分析等来分析影响某一问题的各
种原因。
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一、统计方法及用途
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4、分析事物间的关系
•
在质量管理中往往会遇见两个以上变量之间虽然没
有确定的函数关系，但往往存在着一定的相关关系。运用
统计方法确定这种关系的性质（线性相关、高阶相关等）
统计学基础及QC常用工 具
2020/12/12
统计学基础及QC常用工具
一、统计方法及用途
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（一）统计方法的含义
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统计是指对某一现象有关的数据进行搜集、整理、
计算和分析等的活动。
•
•为某一目的
•搜集
•整理
•计算
•分析
统计学基础及QC常用工具
一、统计方法及用途
•
（二）统计方法的分类
•
统计方法一般分为描述性统计方法和推断性统计
常发生影响，但是它们所造成的质量特性值波动往往比较
小。例如机器的轻微震动；温度、湿度的微小变化等等。
•
一般情况这些质量波动在生产过程中是允许存在的，
而公差概念的存在就说明我们承认并接受这种波动，我们
要做的是将这种波动控制在能承受的范围内，就是公差。
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二、产品质量波动
•
2、异常波动
•
6、发现问题
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我们还会遇见用收集到的数据或以一定的规则获取
数据，通过一定的方法来分析，来发现是否出现异常。例
如直方图、控制图、散布图、排列图等等。
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7、描述质量形成过程
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例如流程图、控制图等等。
•
应当指出的是，统计方法起到的作用是归纳、分析
问题，并客观的显示事物的规律的作用，而并不是具体解
决问题的方法。要解决问题还需要专业技术和组织管理等
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三、统计数据及其分类
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从统计的角度来看，一般把形形色色的统计数据归
成两大类，计量数据和计数数据。
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（一）计量数据
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凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出
小数点以下数值的数据。例如长度、容积、质量、温度、化学成
分、产量等等。计量数据一般服从正态分布。
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（二）计数数据
方法。
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1、描述性统计方法常用曲线、表格、图形和指标
（均值、标准差等）反映统计数据和描述观测的结果，
以使数据更加容易理解。
•
例如：学校中5班的班主任计算本班学生数学科
目考试的平均成绩、最高成绩、最低成绩。
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2、推断性统计方法是在对统计数据描述的基础上，
进一步对其所反映的问题进行分析、解释和做出推断性
一、统计方法及用途
•
（四）统计方法的用途
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1、提供表示事物特征的数据
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例如表示数据分布位置，用极差、标准差等来表示
数据的散布情况。
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2、比较两事物的差异
•
在质量管理活动中，实施质量改进后要判断与改进
前是否有显著改进，就需要用到假设检验、显著性检验、
方差分析和水平对比法等。
•
3、分析影响事物变化的因素
结论的方法。
•
例如：上例中5班的班主任通过本班的学生考试成
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一、统计方法及用途
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（三）统计方法的性质
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统计方法有三种性质：
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1、描述性。利用统计方法对统计数据进行整理和描述，
以便展示出统计数据的规律。
•
例如运用统计指标均值、中位数、众数等来表示数据分
布位置，用极差、标准差等来表示数据的散布情况。再如使用
•
异常波动时由系统原因引起的产品质量波动，这些
系统原因在生产中并不大量存在，一旦发生，对产品质量
影响较为显著。例如机器设备带病运转、操作者违反规程
作业、原材料质量不符合要求等等。
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由于这些因素引起的质量波动大小和作用方向一般
具有一定的周期性或持续的倾向性，往往比较容易发现和
预防，也易于处理和解决。
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二、产品质量波动
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质量管理工作就是要找出产品质量波动的规律，把
正常波动控制在合理范围内，消除系统原因引起的异常波
动。
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从微观角度，引起产品质量波动的原因主要有以下6
项：
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人：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟
练程度和身体素质。
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机器：机器设备、工夹具的精度和维护保养状况。
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材料：材料的化学成分、物理性能和外观质量。
措施。
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二、产品质量波动
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（一）产品质量具有波动性和规律性。
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在生产实践中，生产过程受到操作者、机器、原材
料、加工方法、测试手段、生产环境等因素的干扰，生产
出的产品的质量特性数据都不完全相同，总是存在差异，
这就是产品质量的波动性。这种波动是普遍存在的。
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但是当我们逐渐的减弱这些因素对产品的影响后，
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方法：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程
度以及是否被严格执行。
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测量：测量设备、试验手段和测试方法等。
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环境：工作场地或测量场地的温度统计、学基湿础及度QC常、用工含具 尘度、
二、产品质量波动
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这六大因素涵盖了生产过程的方方面面，是从事生
产过程质量管理工作的基础。我们要自觉的应用它们解决
实际的问题。
直方图、折线图、柱状图等来直观的展示数据。
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2、推断性。统计方法都要通过详细研究样本达到了解、
推测总体状况的目的，因此都具有由局部推断整体的性质。
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3、风险性。统计方法既然要用部分去推断全体，那么
这种由推断而得出的结论就不会百分之百的准确，不准确就要
承担风险。但是统计学可以给出推断存在风险的大小。
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和程度，对于质量活动的有效性就显得十分重要。常用的
比如散布图、回归分析、试验设计等等。
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5、研究取样和试验方法
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为了获得准确的数据来推断整体的情况，或者为了
确定合理的试验防范，我们还需要研究数据取样的方法。
这些方法有抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验
等。
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一、统计方法及用途
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凡是不能连续取值的，或者说即使测量工具也得不到小数
点以下数据，而只能得到自然数的这类数据。例如不合格品数、
瑕疵点、缺陷数等。
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计数数据分为计件数据和计点数据。例如不合格数、电视
机数量、检验项目数量等为计件数据。例如瑕疵点数、沙眼数等
为计点数据。计件数据一般服从二项分布，计点数据一般服从泊