统计基础知识培训资料课件
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基础统计培训课件
基础统计培训课件xx年xx月xx日CATALOGUE目录•引言•统计学基础知识•描述性统计学•概率论与推断统计学•统计实验设计•数据分析与展示•常用统计分析软件介绍•实践案例分析01引言理解统计学的基本概念和原理掌握常用的统计方法和工具能够运用统计学知识进行数据分析和解决实际问题课程目标课程大纲•统计学的基本概念和原理•数据分布特征的描述•概率和概率分布•抽样分布和中心极限定理•参数估计•假设检验•方差分析•相关分析和回归分析学习方法通过实例和实际数据进行理解和应用系统学习和理解统计学的基本概念和原理使用教学视频和资料进行辅助学习注重实践和案例分析02统计学基础知识统计学的定义统计学是一门收集、整理、分析和解释数据的科学。
统计学的起源与发展统计学最早起源于政治和军事，用来分析和预测人口、资源、贸易等方面的情况。
现代统计学得到了更广泛的应用和发展。
统计学的定义1 2 3社会科学中的许多研究领域都需要用到统计学，如社会学、心理学、经济学、政治学等。
社会科学生物医学研究中的许多方面都需要用到统计学，如临床试验、流行病学、病因学等。
生物医学工程和技术中的许多领域都需要用到统计学，如质量控制、可靠性工程、机器学习等。
工程和技术数据数据是统计学的基础，包括定量数据和定性数据。
定量数据可以用数字表示，如年龄、身高、体重等；定性数据则可以用文字表示，如性别、血型、职业等。
总体和样本总体是所要研究对象的全体，样本则是从总体中抽取的一部分数据。
通过对样本的研究，可以对总体进行推断和估计。
概率概率是描述事件发生可能性大小的数值，通常用小数表示。
事件发生的可能性越大，概率就越大。
03描述性统计学分别表示每个数据值出现的次数和所占比例。
数据分布频数与频率用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和代表频数的总和。
直方图用一组数据的最大值、最小值、中位数和四分位数来描述数据的分散程度。
箱线图中位数将数据按大小排序后，处于中间位置的数值。
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实时分析
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
随着数据处理速度的提升，统 计学将更加注重实时数据分析 ，以满足快速变化的数据需求
。
提高统计素养的意义与途径
2. 实践应用
1. 教育培养
加强统计学教育，提高大众对统 计学的认知和理解。
通过实际项目和案例，培养统计 思维和技能，提高解决实际问题 的能力。
3. 持续学习
关注统计学的新发展、新方法和 新技术，不断更新知识体系。
时间序列分析
总结词
研究时间序列数据的内在规律和特点。
详细描述
通过分析时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特点，揭示数据的变 化规律和预测未来的发展趋势。
聚类分析
总结词
将相似的对象归为同一类，不同类的对象尽量保持差异。
详细描述
通过计算对象之间的相似性或距离，将相似的对象归为同一 类，不同类的对象尽量保持差异，从而将数据划分为若干个 有意义的群组。
描述性统计
数据收集与整理
描述性统计是通过对数据进行整理、分类和总结，以描述 数据的基本特征和分布情况。
均值、中位数和众数
均值是所有数据之和除以数据量的结果，中位数是将数据 按大小排序后位于中间位置的数值，众数则是出现次数最 多的数值。
方差、标准差和变异系数
方差是描述数据离散程度的指标，标准差是方差的平方根 ，变异系数则是标准差与均值的比值。
03
统计分析方法
方差分析
总结词
用于比较不同组数据的均值是否 存在显著差异。
详细描述
通过比较不同组的变异来源，确 定组间差异和组内差异对总变异 的贡献，从而判断各组的均值是 否存在显著差异。
相关与回归分析
总结词
研究两个或多个变量之间的相关关系。
详细描述
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目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
目录
• 统计概述 • 描述性统计方法 • 概率论基础 • 推断性统计方法 • 方差分析与回归分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件应用与实例分析
01
统计概述
统计定义与作用
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据 ，以揭示其数量特征和规律性的科学 。
统计作用
统计在各个领域都有广泛应用，如经 济、社会、医学、环境等。通过统计 ，我们可以更好地了解事物的数量特 征和规律，为决策提供依据。
演示如何对数据进行编码、转换 和标准化等预处理操作，以便进
行后续的统计分析。
基于实例数据的描述性统计结果展示
01
集中趋势度量
计算并展示实例数据的均值、中 位数和众数等集中趋势指标。
03
分布形态描述
通过绘制直方图、箱线图等图形 ，直观展示实例数据的分布形态
。
02
离散程度度量
计算并展示实例数据的标准差、 方差和四分位距等离散程度指标
03
概率论基础
事件与概率概念
事件定义与分类
事件是在一定条件下，所关心的某种 结果或某种现象的发生。根据事件之 间的关系，可以将其分为互斥事件、 对立事件、独立事件等。
概率定义与性质
古典概型与几何概型
古典概型是指具有有限个可能结果的 概率模型，几何概型是指具有无限多 个可能结果，且每个结果发生的可能 性相等的概率模型。
对模型进行检验和评估，确定 模型有效性
利用模型进行长期趋势预测并 输出结果
07
统计软件应用与实例 分析
常用统计软件介绍及功能比较
01
02
03
04
SPSS
适合社会科学领域的数据分析 ，提供丰富的统计方法和图形
统计技术基础知识培训JYSPPT课件
2.整理数据 将数据整理，并找出最大值与最小值。
3.决定组数 分组的组数并没有统一的规定，但太多或太少
组皆会使直方图失真。
四.直方图
直方图的绘制方法 3.决定组数
A.分组组数依据数据之样本大小n决定 B.最大值减最小值的差®，用2，5，10等相关数值 除之。
全距( R )= 最大数(Max)-最小数 （Min）
4.判断决策：针对问题所发生的原因，采取有 效对策，加以处置。工具包括： 特性要因图（Characteristic Diagram） 统计中的管制图（Control Chart）。
一、QC小组常用的工具与方法
类别 项目
一、QC小组常用的工具与方法 Nhomakorabea项目类别
二、统计方法基础知识
㈠ 统计方法的分类
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。
统计方法一般分为两大类： 1.描述性统计方法 2.推断性统计方法
二、统计方法基础知识
㈠ 统计方法的分类
1、描述性统计方法 — 对统计数据进行统计 和描述的方法。
例：一个教师，通过考试，要表达这个班学生 的成绩水平。通过几个数据就可描述的很 清楚：
最高分：Xmax 最低分：Xmin 平均分数： 极差：R=Xmax-Xmin 标准偏差：S——说明分散的程度
㈢产品质量波动
2、规律性： 当过程处于稳定状态时，产品质量特性数据，
其波动服从于一定的分 布规律。 例如：长度尺寸必然形 成右图的分布规律这种 分布，成为正态分布。
正态分布图
二、统计方法基础知识
㈢产品质量波动
2、规律性：
*关于分布：有两种类型 一种是连续型分布，常见的有： ① 正态分布（计量数据） ② X分布 ③ t分布 ④ 指数分布
3.决定组数 分组的组数并没有统一的规定，但太多或太少
组皆会使直方图失真。
四.直方图
直方图的绘制方法 3.决定组数
A.分组组数依据数据之样本大小n决定 B.最大值减最小值的差®，用2，5，10等相关数值 除之。
全距( R )= 最大数(Max)-最小数 （Min）
4.判断决策：针对问题所发生的原因，采取有 效对策，加以处置。工具包括： 特性要因图（Characteristic Diagram） 统计中的管制图（Control Chart）。
一、QC小组常用的工具与方法
类别 项目
一、QC小组常用的工具与方法 Nhomakorabea项目类别
二、统计方法基础知识
㈠ 统计方法的分类
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。
统计方法一般分为两大类： 1.描述性统计方法 2.推断性统计方法
二、统计方法基础知识
㈠ 统计方法的分类
1、描述性统计方法 — 对统计数据进行统计 和描述的方法。
例：一个教师，通过考试，要表达这个班学生 的成绩水平。通过几个数据就可描述的很 清楚：
最高分：Xmax 最低分：Xmin 平均分数： 极差：R=Xmax-Xmin 标准偏差：S——说明分散的程度
㈢产品质量波动
2、规律性： 当过程处于稳定状态时，产品质量特性数据，
其波动服从于一定的分 布规律。 例如：长度尺寸必然形 成右图的分布规律这种 分布，成为正态分布。
正态分布图
二、统计方法基础知识
㈢产品质量波动
2、规律性：
*关于分布：有两种类型 一种是连续型分布，常见的有： ① 正态分布（计量数据） ② X分布 ③ t分布 ④ 指数分布
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客观性
避免主观臆断和偏见 ，客观地分析和解读 数据。
可读性
确保报告的清晰易懂 ，避免使用过于专业 或复杂的术语。
及时性
及时更新和发布数据 报告，以便决策者和 相关人员及时了解和 利用。
06
统计误区的识别与避免
常见的统计误区
样本偏差
由于样本选取不当，导致对总体特征的估 计出现偏差。
回归问题
在回归分析中，因变量的预测受到自变量 之外其他因素的影响。
04
数据可视化
通过图表、表格等形式将数据呈现出 来，以便更好地理解和解释数据的特 征和趋势。
06
结果报告
将数据分析结果以书面或口头形式报告出来， 包括数据解读、结论和建议等，以便决策者和 相关人员参考和应用。
解读与报告数据的注意事项
准确性
确保数据的准确性和 可靠性，避免误导和 错误解读。
完整性
全面收集和呈现数据 ，避免遗漏重要信息 。
03
02
了解基本概念
掌握统计学的基本概念和原理，能 够识别常见的误区。
实践检验
将统计结论与实际情况进行对比， 验证其是否符合实际情况。
04
如何避免统计误区
数据全面分析
强化变量控制
在实验或调查中，对变量进行严 格控制，避免混淆因果关系。
对数据进行全面分析，不只关注 部分数据或成功案例。
正确解读数据
对数据进行综合分析和解读，避 免片面或错误的结论。
文献法
通过查阅文献资料获取数据，适用于历史数 据和二手数据的收集。
数据收集的步骤
确定研究目的和问题
设计数据收集方案
明确研究目标和需要解决的问题，为数据 收集提供方向。
根据研究目的和问题，选择合适的数据收 集方法、工具和样本。
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02
统计数据与数据来源
数据类型与数据来源
按数据来源分类
分为一手数据和二手数据。一手数据是指从调查、实验、观 察等活动中收集到的原始数据；二手数据是指已经收集、整 理、分析过的数据，如公开的统计数据、研究报告等。
按数据性质分类
分为定量数据和定性数据。定量数据是指可以测量和用数值 表示的数据，如收入、年龄等；定性数据是指无法用数值表 示的数据，如性别、职业等。
数据的收集与整理
数据收集方法
包括问卷调查、实地访谈、实验设计等。问卷调查是最常用的数据收集方法，可以通过网络、电话、邮件等方式 进行；实地访谈可以深入了解研究对象的情况，但需要较高的访谈技巧和经验；实验设计可以控制实验条件，但 可能存在伦理和道德问题。
数据整理步骤
包括数据清洗、数据转换、数据分组等。数据清洗可以去掉异常值、缺失值和重复值，保证数据质量；数据转换 可以将数据进行标准化处理，便于分析比较；数据分组可以根据研究目的将数据进行分类，便于观察和分析。
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汇报人： 日期:
contents
目录
• 统计概述 • 统计数据与数据来源 • 描述性统计 • 概率论基础 • 参数估计 • 回归分析 • 时间序列分析 • 统计在日常生活中的应用
01
统计概述
统计的定义与意义
统计定义
统计是收集、整理、分析和解释数据的过程，旨在提取有价值的信息，回答特 定问题。
指数平滑预测
利用历史数据的指数加权平均值，预测未来 数据。
神经网络预测
利用神经网络的学习和预测能力，对时间序 列数据进行拟合和预测。
08
统计在日常生活中的应 用
在社会科学中的应用
人口统计学
通过统计方法研究人口增长、结构、迁移等方面的问题，为政府制 定社会福利、城市规划等政策提供依据。
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统计学具有广泛的应用性、客观性、量化性和预测性等特点 。它可以帮助我们更好地理解现实世界，预测未来趋势，做 出科学决策。
统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
统计学的发展历程
古典统计学
古典统计学起源于17世纪，主要研究如何收集、整理和描述数据。其代表人物有英国数学 家格朗特和德国数学家莱布尼茨。
近代统计学
近代统计学始于19世纪末，着重于研究数据的分布规律和推断统计。其代表人物有英国数 学家皮尔逊和美国统计学家费雪。
社会调查
统计学在社会调查中不可或缺，如 人口普查、民意调查、社会现象的 调查等。
环境监测
统计学在环境监测中发挥关键作用 ，如空气质量监测、水体质量监测 等。
02
统计方法与技术
描述性统计
总结词
描述性统计是对数据进行基础性描述，包括求平均数、计算标准差、绘制频 数分布表和散点图等。
详细描述
描述性统计是统计学的基础，它通过对数据的初步分析，了解数据的集中趋 势、离散程度以及数据的分布形态，为后续的统计分析和预测提供基础数据 。
定义问题
通过统计学思维，我们可以更好地定义问 题，并确定需要收集和分析的数据类型。
收集和分析数据
通过统计学方法，我们可以收集和分析相 关数据，从而为解决问题提供依据。
检验假设
通过统计学方法，我们可以检验假设是否 成立，从而得出结论。
预测未来
通过统计学方法，我们可以预测未来的趋 势和发展，从而为决策提供依据。
统计学在未来的发展趋势与挑战
• 发展趋势 • 大数据与统计学：随着大数据的兴起，统计学正朝着更高效、更精确的数据分析方向发展。 • 生物统计与医学：随着生物医学的发展，统计学在医学和生物领域的应用越来越广泛。 • 人工智能与机器学习：随着人工智能和机器学习的快速发展，统计学正朝着更智能化、更自动化的方向发
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主要统计量
均值、中位数、众数、方差、 标准差等。
常用统计方法
t检验、方差分析、回归分析、 卡方检验等。
03 统计方法与技术
频数分布与直方图
频数分布
将数据按照一定标准分组，并统计各组数据的数 量。
直方图
用直条矩形面积代表各组频数，各矩形面积总和 代表频数的总和。
制作步骤
确定分组标准、统计频数、绘制直方图。
指数平滑法
指数平滑法是一种简单的时间序列预测方法，它通过赋予近期的数据更大的权重来预测未来值。这种方法适用于具有 季节性和趋势性的时间序列。
ARIMA模型
ARIMA模型是一种基于自回归、差分和移动平均的时间序列预测模型，它通过分析时间序列的自相关和 偏自相关函数来建立模型并进行预测。这种方法适用于具有非线性趋势和季节性的时间序列。
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目录
CONTENTS
• 统计学简介 • 统计学基本概念 • 统计方法与技术 • 回归分析与相关分析 • 时间序列分析与预测 • 统计软件介绍与使用
01 统计学简介
统计学的定义
统计学是一门研究数据收集、整理、分析和推断 的科学，旨在从数据中获取有用的信息和知识。
统计学的方法和工具广泛应用于各个领域，如社 会科学、医学、经济学、生物学等。
标准差
02
方差的平方根，也反映数据的离散程度。
计算公式
03
方差 = (1/N) Σ(xi - x̄)²，标准差 = 方差的平方根。
变异系数
变异系数
标准差与平均数的比值，用于比较不同数据的离散程度。
计算公式
变异系数 = 标准差 / 平均数。
参数估计与假设检验
参数估计
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典型调查：对具有代表性的 单位或个人进行调查，以获 取典型数据
科学实验：通过科学实验的 方式获取数据，如医学、化 学等领域的数据收集
调查问卷 访谈 观察法 实验法
分类整理：按照不同的分类标准对 数据进行整理，如按照时间、地点、 性质等进行分类。
图表整理：将数据以图表的形式进 行整理，更加直观地展示数据之间 的关系和趋势。
统计实践活动的 目的和意义
统计实践活动的 组织和实施过程
统计实践活动的 成果和收获
统计实践活动的 不足和改进方向
政府统计：用于国 家管理和决策，包 括经济、社会、人 口等方面
企业统计：用于企 业管理和决策，包 括市场、销售、生 产等方面
学术研究：用于学 术研究和探索，包 括社会科学、自然 科学、医学等方面
其他领域：如金融 、保险、咨询等也 需要运用统计学知 识进行分析和决策
统计报表：通过定期填报 的统计报表收集数据
统计是认识社会经济现象数量方面的重要工具 单击此处输入你的正文，请阐述观点
统计是认识社会经济现象的重要手段 单击此处输入你的正文，请阐述观点
统计是监测和预警的重要工具 单击此处输入你的正文，请阐述观点
描述统计学：研究如何收集、整理、分析和解释数据的科学 推断统计学：研究如何根据样本信息推断总体特征的学问 理论统计学：研究统计学的基本理论和方法 应用统计学：将统计方法应用于各个领域的实践
普查：对特定对象进行全 面调查
抽样调查：从总体中抽取 部分样本进行调查
其他来源：如互联网、数 据库等
统计报表：通过定期填报统 计报表的方式收集数据
普查：对全部研究对象进行 调查，以获取全面、准确的 数据
抽样调查：从总体中抽取一 部分样本进行调查，以推断 总体情况
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按收集 资料的 方式分
全
非统
专
经
面
全计
门
常
调 查
面 调
报
查表
调 查
性 调 查
一
直 访报
次
接 问告
性 调
观 察法法源自查法302、统计调查方案
一份完整的调查方案包括：
（1）确定调查任务与目的 注意：抓住当前最迫切需要解决的问题； 把需要与可能相结合
（2）确定调查对象、调查单位、报告单位 调查对象：调查研究的总体或调查范围。 调查单位：所要调查的具体单位。 报告单位：负责向统计调查机关提交调查资料的单位。
特例：人的年龄是连续变量但常用整数统计
23
变量的分类：
❖ 变量按其受影响因素的不同，可分为确定性变量和随机 变量两种。
❖ 受确定性因素影响的变量称为确定性变量，这种影响变 量值变化的因素是明显的、可以解释的，其影响变量值 变化的大小、方向都可以确定。
❖ 如：产品总成本的变化，受产品产量和单价两个因素的 影响。
❖ 不变标志：指某个标志在所有总体单位的具体表现都相同。 ❖ 可变标志：指某个标志在各总体单位的具体表现不相同。
10
2、 统计的基本概念
（3）变异和变量
变异：是有差别的意思，分为质的差异和量的差异。
例如：民营企业职工：性别标志有男女之分；年龄标志有数 量的大小之差，前者是属性变异，后者是数量变异。
省 级： 一等奖 项；二等奖 项；三等奖 项
质量指标
国家：
个； 省：
个
国家：
个； 省：
个
个
个
认证（是、否）
认证（是、否）
采用国际标准认可证书
项；
使用采标标志
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统计在政府决策中的应用
政府决策需要数据支持
统计数据为政府决策提供 客观依据
统计在政策制定和评估中 的作用
统计在公共服务领域的应 用
感谢观看
汇报人：XXX
统计在人力资源管理中的应用：通过员工绩 效、培训和招聘等方面的数据统计，企业可 以更好地了解员工需求和表现，从而制定更 加合理的人力资源管理策略。
添加 标题
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统计在市场营销中的应用：通过市场调查和 数据分析，企业可以了解市场需求、消费者 行为和竞争状况等信息，从而制定更加精准 的市场营销策略。
社会科学统 计：用于社 会学、心理 学、经济学 等领域的研 究，如社会 调查、民意 测验等
自然科学技 术统计：用 于自然科学 领域的研究， 如物理学、 化学、生物 学等
03
统计数据的收集
统计数据的来源
统计报表：定期收集数据，包括定期普查、调查表等 数据库：已有的数据存储在数据库中，可以通过查询获取 互联网：通过搜索引擎、社交媒体等途径获取数据 其他来源：包括公开出版物、研究报告等
统计数据的整理方法
分类整理：按照不同的分类标准对数据进 行整理，如按照性质、来源、表现形态等 进行分类。
汇总整理：将分类后的数据进行汇总，计 算出各类数据的总数、平均数、众数等统 计指标。
图表整理：将数据以图表的形式进行整理， 如柱状图、折线图、饼图等，以便更直观 地展示数据。
数据分析：对整理后的数据进行进一步 的分析，如相关性分析、回归分析、聚 类分析等，以发现数据中的规律和趋势。
据。
统计在债券投资 中的应用：通过 统计方法评估债 券信用风险、利 率风险和市场风 险，为投资者提 供债券投资策略。
统计在基金投资 中的应用：通过 统计手段分析基 金业绩、基金经 理和市场趋势， 为投资者选择合 适的基金产品提
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1.柏拉图的制作顺序
（1）.确定资料的分类项目（以产品或制程订定检
验项
目或不良原因)
结果的分类项目(例：不良内容，场所）
原因的分类项目（例：人，机，料，法，环
境…）
（2）.决定期限、收集资料
收集资料时应采分类项目，并给与仔细记下各项
的条
件。（以某一时间收集特定问题的检验记录）
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9
(3).按项目别统计数据 资料分门别类后，计算出各项的累积不良数，比率，
累计比率，再求其总和。（如下图）
項目 衝傷 脫落 溢膠 壓傷 雜質 合計
不良數 累積不良數
81
81
27
108
22
130
6
136
13
149
149
比率% 累積比率%
54.4%
54.4%
18.1%
72.5%
14.8%
87.2%
4.0%
91.3%
8.7% 100.0%
100.0%
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10
4.柏拉图制作程序
稳定的工序。
计算R值的工作量小。
常用，判断工序是否正常的效果最 适用于产品批量大且生产正常、
好，但计算s的工作量大。
稳定的工序。
计算简便，宜在现场采用；提供信 适用于产品批量大且生产正常、
息少；但检出能力差。
稳定的工序。
计数型 控 制 图
单值－移动极 差控制 图
不合格品数控 制图
不合格品率控 制图
缺陷数控制图
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3
什么是SPC
SPC即统计过程控制（Statistical Process Control）。
SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控， 科学的区分出生产过程中产品质量±的随机波动与异常波动， 从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及 时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和 控制质量的目的。
7.改善与提高客户满意度。
8.较为可靠地测量出实际的过程能力。
9.改善预测结果的准确度。
10.改善产品质量。
11.减少出货周期时间。
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6
SPC技术原理
• 统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程 控制工具。它的基本控制原理是3Sigma原则，即以过程 平均值3Sigma作为过程控制上下界限。
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4
SPC的特点
1)SPC是全系统的、全过程的、要求全员参加，人人有责。这与全面 质量管理的精神完全一致。
2)SPC强调用科学的方法(主要是数理统计技术，尤其是控制图理论) 来保证全过程的预防。
3)SPC不仅用于生产过程，而且可用于服务过程和一切管理过程。 SPC的上述特点与2000版ISO9000要求的三个强调： 1)强调“把一切看成过程”； 2)强调“预防” 3)强调“统计技术的应用是不可剪裁的”是一致的。因此，企业各
不良率
不良数合计
累积比率
不良项目
项目比率左至右 按比率大小写下
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12
(3).记下资料及图的条件 资料的条件、时间、制作者等
★柏拉图的使用，最主要是用来设定改善的目标。 ★柏拉图的制作依据、步骤及要点：
• A依据：柏拉图每天的输入都是以各个制程所送交的报表为依 据。
• B步骤及要点：
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1
讲义纲要
• 统计的基本涵义 • 什么是SPC?SPC特点、益处。 • SPC技术原理以及控制图的类型 • 柏拉图的制作和说明 • 质量控制、过程控制和统计过程控制的关系 • 质量管理中常用的统计分析方法 • CPK的含义以及计算方法 • SPVR的含义
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13
品质(质量)控制、过程控制和统计过程控制的关系
1)品质(质量)控制为品质(质量)管理的一部分:其目的是”致 力于满足品质(质量)要求”、它包含过程控制、验收检验、 过程改进三方面的内容.
2
一.统计的基本涵义
• 引言
• 一切客观事物都有它的质量和数量两个方面、统计 是着重对数量方面进行调查研究、通过数字资料的 搜集、整理、研究、从数量上认识客观形象总体的 现状和发展过程、研究事物的数量变化规律.
• 涵义 • 统计的这种认识活动、说明了统计的基本涵义是:统
计是一种客观现象总体数量方面进行数据的搜集、 整理、分析的活动. • 同时统计还有三个具体的涵义:统计工作、统计资料、 统计学.
级领导及质量专业人士应该明确：SPC是推行ISO9000的基础。
统计基础知识培SPC从问世以来，一直是品质控制的有力手段。SPC具有以下优点：
1.它可大大节约制造成本。
2.它能使标准趋于准确。
3.它能使过程更加稳定。
4.它能使控制规格更加真实。
5.减少检查频度。
6.减少问题出现的频度。
x-MR图 np图 p图 C图
简便省事，能及时判别工序是否处 于稳定状态。缺点是不易发 现工序分布中心的变化。
较常用，计算简洁，作业人员易于 掌握。样本含量较大。
样本取样量大，且计算量大，控制 线凹凸不平；检出能力与样 本容量n有关。
较常用，计算简洁，作业人员易于 掌握，要求样本量大。
因各种原因（时间或费用）每次 只能得到一个数据或尽快发 现并消除异常因素。
（1）.图表画上纵轴及横轴 横轴填项目、纵轴填不良数、左边长度是不良数的合计，右边则
表示累积的比率，在最上方刻100% ，原因项目由左至右（按比率大小写 下），其它一律记在最右边。
（2）.将所占的比率用曲线表示 不良数用直线表示、累积比率则用曲线表示。如图：
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柏拉图分析
总检验数 不良数
• 这是修化特（WALTERA）博士在1924年提出的。
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7
控制图的类型
类别
名称
均值－极差控 制图
计量型 控 制 图
均值－标准差 控制图
中位数－极差 控制图
符号 xBar-R图 xBar-S图
x-R图
特点
适用场合
最常用，使用范围广；提供信息多； 适用于产品批量大且生产正常、
判断工序是否正常的效果好，
样本含量相等。
样本含量可以不等。
样本含量相等。
单位缺陷图控
计算量大，控制曲线凹凸不平；检 样本含量可以不等。
制图
U图
出能力与样本容量n有关。
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四.柏拉图、管制图简介
（一）柏拉图
所谓柏拉图它是以80：20原理进行重点分析的图表， 不良/缺点项目依据量之大小排列，横座标为不良/缺点项目， 纵坐标为不良/缺点数量或累积百分比.供分析人员以少数的 重点项目为改善之对象。其制作方法如下：