1、第二章質(zhì)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)處理本章提要 質(zhì)量數(shù)據(jù)的取得與整理 質(zhì)量管理現(xiàn)場(chǎng)的常用圖表 數(shù)理統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)知識(shí)質(zhì)量數(shù)據(jù)的搜集 搜集數(shù)據(jù)的目的 質(zhì)量數(shù)據(jù)的分類 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的取樣搜集數(shù)據(jù)的目的 用于控制現(xiàn)場(chǎng) 用于分析 用于調(diào)節(jié) 用于檢查質(zhì)量數(shù)據(jù)的分類 對(duì)于現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù) 計(jì)量數(shù)據(jù) 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù) 對(duì)于一些特殊場(chǎng)合 順序數(shù)據(jù) 點(diǎn)數(shù)數(shù)據(jù) 優(yōu)劣數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的取樣 樣本必須對(duì)總體具有代表性 隨機(jī)抽樣方法 簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣 系統(tǒng)隨機(jī)抽樣（機(jī)械隨機(jī)抽樣、等距隨機(jī)抽樣） 分層隨機(jī)抽樣（類型隨機(jī)抽樣） 整群隨機(jī)抽樣（集團(tuán)隨機(jī)抽樣）一個(gè)例子 甲乙丙三個(gè)車間都生產(chǎn)同一種產(chǎn)品，共生產(chǎn)了100件，其中甲車間生產(chǎn)的產(chǎn)量占全部的30，乙車間占50，丙車間

2、占30，需要抽取10件作為樣本。 請(qǐng)問(wèn)：分別用簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)隨機(jī)抽樣、分層隨機(jī)抽樣、整群隨機(jī)抽樣的方法抽樣，應(yīng)該怎樣抽取？質(zhì)量數(shù)據(jù)的整理與圖示 計(jì)量數(shù)據(jù)的整理與直方圖 計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的整理與條形圖計(jì)量數(shù)據(jù)的整理與直方圖 直方圖是用一系列寬度相等、高度不等的矩形來(lái)表示數(shù)據(jù)分布的圖。矩形的寬度表示數(shù)據(jù)范圍的間隔，矩形的高度表示在給定間隔內(nèi)數(shù)據(jù)出現(xiàn)的次數(shù)（頻數(shù)）。汽車活塞環(huán)直徑的125個(gè)原始數(shù)據(jù)步驟1 從樣本數(shù)據(jù)中找到xmax與xmin并計(jì)算RR xmax xmin本例：xmax74.030； xmin73.967R= 74.030 73.9670.063步驟2根據(jù)樣本個(gè)數(shù)n決定分組數(shù)k和每一組的組距

3、h分組數(shù)k的經(jīng)驗(yàn)公式：K13.322lg(n)或者分組數(shù)選用表（右圖）數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)n推薦組數(shù)k50-10078101-20089201-500910501-10001011分組數(shù)選用表組距h可相等，也可不相等。若相等，則hR/k本例：n=125，取k9，組距h0.063/90.007步驟3 決定各組組限和組中值 a0,a1),(a1,a2),(ak-1, ak 組中值yi yi （ ak-1 ak）/ 2步驟4 采用計(jì)數(shù)的方法統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)落在各個(gè)組限區(qū)間的個(gè)數(shù)（稱為頻數(shù)），記為ni，并計(jì)算每個(gè)區(qū)間對(duì)應(yīng)的頻率fini/n，列出頻數(shù)（頻率）分布表和累計(jì)頻數(shù)（頻率）分布表。 根據(jù)頻數(shù)分布表作出直方圖 從直方

4、圖中可以很直觀地看出數(shù)據(jù)分布的三種特征： 形狀 位置或中心傾向 分散或變異程度計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)的整理與條形圖 例：某企業(yè)生產(chǎn)某種型號(hào)的三極管，以100個(gè)為一批進(jìn)行質(zhì)量檢查，記錄每批產(chǎn)品中的不合格品數(shù)，共檢查了500批。不合格數(shù)頻數(shù)（批數(shù)）頻率07114.2113927.8213026.039018.04459.05183.6661.2700.0810.2合計(jì)500100不合格品數(shù)條形圖質(zhì)量變異及其統(tǒng)計(jì)特征量描述 質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn) 質(zhì)量因素的分類 質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的描述 質(zhì)量管理中常見(jiàn)的概率分布產(chǎn)品質(zhì)量的統(tǒng)計(jì)觀點(diǎn) 產(chǎn)品質(zhì)量的變異性 產(chǎn)品質(zhì)量在生產(chǎn)過(guò)程中不斷變化著 產(chǎn)品質(zhì)量變異具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性 可以找出產(chǎn)品質(zhì)

5、量的分布 不再把產(chǎn)品質(zhì)量看成僅僅是產(chǎn)品與規(guī)格的對(duì)比。不良不良 ?& 傳統(tǒng)觀點(diǎn)傳統(tǒng)觀點(diǎn)SpecLSLUSL我們合格我們合格Spec-in就合格就合格I am Data(我活著我活著)Spec-out不合格不合格檢出不良檢出不良& 以后以后 ,SpecLSLUSL集中在中心集中在中心才合格才合格散就死散就死Spec-in但沒(méi)有達(dá)到水準(zhǔn)但沒(méi)有達(dá)到水準(zhǔn)就不合格就不合格潛在的不良潛在的不良事前預(yù)測(cè)事前預(yù)測(cè)不良不良 ?呀呀 !有吃的有吃的 (不良不良)質(zhì)量因素的分類 按不同的來(lái)源分類 操作人員（Man） 設(shè)備（machinery） 原材料（Material） 操作方法（Method） 環(huán)境

6、（Environment） 測(cè)量（Measurement） 按影響大小和作用性質(zhì)分類 偶然因素 影響微小 始終存在 逐件不同 難以除去 異常因素 影響較大 有時(shí)存在 方向一致 不難除去質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)特征的描述 反映樣本數(shù)據(jù)集中程度的特征量 樣本均值 樣本中位數(shù) 反映樣本數(shù)據(jù)離散程度的特征量 樣本極差 樣本方差 樣本標(biāo)準(zhǔn)差質(zhì)量管理中常見(jiàn)的概率分布 離散概率分布 超幾何分布 二項(xiàng)分布 泊松分布 連續(xù)概率分布 正態(tài)分布超幾何分布 設(shè)有一批產(chǎn)品，批量大小N為有限數(shù)，假定其中含有D個(gè)不合格品，則該批產(chǎn)品不合格率P為 P=D/N100 從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取容量為n的樣本，則樣本中含有x個(gè)不合格品的概率服從超幾何分布。二項(xiàng)分布 一批產(chǎn)品，批量為無(wú)限大，假定產(chǎn)品總體的不合格率為P。從總體中隨機(jī)抽取容量為n的樣本，則樣本中恰含有x個(gè)不合格品的概率服從二項(xiàng)分布。泊松分布 在質(zhì)量管理中，泊松分布的典型用途是用作單位產(chǎn)品上所發(fā)生的不合格數(shù)的數(shù)學(xué)模型。 用x表示不合格數(shù)，則x為隨機(jī)變量，可取任意一個(gè)自然數(shù)0，1，2， 不合格數(shù)恰好等于x的概率服從泊松分布。幾個(gè)例子 一品產(chǎn)品，批量為100件。已知批不合格率為0.01，從批中隨機(jī)抽取5件，求其中含有一件不合格品的概率和不超過(guò)1件不合格品的概率。 某種產(chǎn)品的日產(chǎn)量很大，批不合格品率為0.01。把日產(chǎn)量看作一批，從