常用统计分析方法doc13-质量工具(编辑修改稿)

常用统计分析方法doc13-质量工具(编辑修改稿)内容摘要：

很强时，可以通过对容易控制（操作简单、成本低）的变量的控制达到对难控制（操作复杂、成本高）的变量的间接控制。 (3)可以把质量问题作为因变量，确定各种因素对产品质量的影响程度。 当同时分析各种因素对某一质量指标的作用关系时，或某一质量现状的引发因素包含多种因素时，应尽可能将质量数据按照各种可能因素类型进行分层，如：按操作人员分层、按使用设备分层、按工作时间分层、此资料来自 企业 () , 大量管理资料下载 6 按使用原材料分层 、按工艺方法分层或按工作环境分层等等。 图 4所示为将因素分层之后使原来无关的数据得以进一步细分。 从而提示出更准确的内在联系。 直方图 直方图是适用于对大量计量值数据进行整理加工、找出其统计规律。 即分析数据分布的形态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。 主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。 各矩形底边相等，为数据区间。 矩形的高为数据落入各相应区间的频数。 (1)收集数据。 数据个数一般在 100个左右，至少不少于 50个。 理论上讲数据越多越好，但因收集数据需要耗 费时间和人力、费用，所以收集的数据有限。 (2)找出最大值 L，最小值 S和极差 R。 找出全体数据的最大值 L和最小值 S，计算出极差 R=LS。 (3)确定数据分组数 k及组矩 h。 通常分组数 k取 420。 设数据个数为 n，可近似取。 通常取等组距， h=R/k。 (4)确定各组上、下界 .只需确定第一组下界值即可根据组距 h确定出各组的上、下界取值。 注意一个原则：应使数据的全体落在第一组的下界值与最后一组（第 k组）的上界值所组成的开区间之内。 (5)累计频率画直方图。 累计各组中数据频数 fi，并以组距为底边， fi为高，画出一系列矩形，得到直方图。 见图 5所示。 此资料来自 企业 () , 大量管理资料下载 7 图 5 直方图 (1)计算均值和标准差 S 均值表示样本数据的“质量中心”，可以按下式计算， (3) 式中， n为数据个数。 样本数据的分散或变异程度可用下列样本标准差进行度量： (4) (2)从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断工序是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应处理措施。 至此为止，我们介绍了质量控制中常用的统计分析方法。 这些方法都是现场中经常用到的 ，实现方便、简单有效的统计质量控制方法。 各种方法可以单独使用，也可以综合使用，如何结合生产实际情况，选择一种合适的方法，达到预期的控制效果，仍需要广大工程技术人员在实践中不断摸索并总结经验。 此资料来自 企业 () , 大量管理资料下载 8 控制图 现在将介绍过程控制中常用的控制图方法。 包括控制图的重要性，控制图原理，控制图种类及选用。 控制图的重要性 控制图是对生产 过程或服务过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种图形方法。 图96所示为一控制图图例。 图上有中心线 CL、上控制界限 UCL和下控制界限 LCL，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。 统计过程控制 (SPC)作为统计质量控制 (SQC)的核心技术受到普遍的重视。 目前，工业发达国家都将统计过程控制列为高技术项目，认为 SPC是实现以预测为主的质量控制的有效手。