QualityManagement質量管理學QualityManagement質量管理學任務一收集質量特性數據3任務二整理與顯示數據任務三統計分析方法的應用21質量管理方法任務一收集質量特性數據3任務二整理與顯示數據任務三質量管理方法學習目標：1.了解質量特性數據的含義、類型與收集方法；2.掌握數據排序、數據分組的方法；3.熟知數據特征的描述；4.掌握參數估計、假設檢驗、相關分析、回歸分析等統計分析方法。質量管理方法學習目標：1.了解質量特性數據的含義、類型與

任務情境任務一收集質量特性數據快速收集數據，搶占市場先機

作為廣東省佛山市某大型陶瓷公司的市場總監，李總這段時間特別忙：一系列新產品已經研發成功，準備在最短時間內推向市場，搶占市場份額。為了對系列新品進行準確的價格定位、制定差異化的推廣策略，李總要求銷售助理聯系五個大區的銷售經理，盡可能全面地收集競品的市場價格、銷售情況以及推廣活動等信息。兩天后，銷售助理小張戰戰兢兢地向他報告，僅僅收集到四個大區的部分市場數據，另外一個大區經理因為出差無法及時提供數據。李總并不著急，遞給小張一疊報表：“這是全國各銷售網點的銷售人員針對新品收集的市場調研材料，以及同類產品的價格、銷量、定位、市場占有率等市場數據，你把這些整理出來就行。”小張非常詫異，無法理解李總如何在兩天時間內完成這么煩瑣的數據收集工作！李總解釋道：“昨天下班前我用信息機通知全國各區銷售總監、區域經理，要求他們今天早上九點前把同類產品的價格、銷量、定位、市場占有率等市場數據發給我。”任務情境任務一收集質量特性數據快速收集數據，搶占市場先

數據信息是企業重要的戰略資源，合理有效地使用正確的數據能指導企業領導作出正確的決策，提高企業的競爭力。不合理地使用不正確的數據（差的數據質量）可導致決策的失敗，正可謂差之毫厘、謬以千里。任務分析任務一收集質量特性數據數據信息是企業重要的戰略資源，任務分析任務一收集質量特一、質量特性數據的含義與特征任務一收集質量特性數據

質量數據是指某質量指標的質量特性值，由于質量一詞含義豐富，既包括狹義的產品質量，也包括廣義的工作質量，因而質量指標在企業中就多種多樣，質量數據在企業中幾乎無處不在。一、質量特性數據的含義與特征任務一收集質量特性數據質1.波動性2.規律性質量特性數據的特征任務一收集質量特性數據1.波動性2.

波動性是指在相同的生產技術條件下生產出來的一批產品，其質量特性數據由于受到操作者、設備、材料、方法、環境等多種因素的影響而總存在著一定的差異。1.波動性任務一收集質量特性數據波動性是指在相同的生產技術條件下生產出來的一批產品，其質

規律性是指當生產過程處于正常狀態時，其質量數據的波動是有一定規律的。2.規律性任務一收集質量特性數據規律性是指當生產過程處于正常狀態時，其質量數據的波動是有二、質量特性數據的類型1.計數值數據2.計量值數據任務一收集質量特性數據（一）定量數據二、質量特性數據的類型1.計數值數據2.計量值數據任務計數值數據是指在有限的區間內只能取有限個整數值的數據，其取值只能是大于或等于零的整數，否則將失去其實際意義，如鑄件內的氣孔個數、一批產品中不合格品的件數等。1.計數值數據任務一收集質量特性數據計數值數據是指在有限的區間內只能取有限個整數值的數據，其取值計數值數據又可分為計件值數據和計點值數據。（1）計件值數據，表示具有某一質量標準的產品個數，如總體中合格品數、一級品數。（2）計點值數據，表示個體(單件產品、單位長度、單位面積、單位體積等)上的缺陷數、質量問題點數等，如檢驗鋼結構構件涂料涂裝質量時，構件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺數量等。任務一收集質量特性數據計數值數據又可分為計件值數據和計點值數據。任務一收集質計量值數據是指在某個區間上的可能取值具有連續性的數據，即在該區間內可以取無窮多個實數值。常見的計量值數據有質量、面積、長度和體積等。此外，一些屬于定性的質量特性，可由專家主觀評分、劃分等級而使之數量化，得到的數據也屬于計量值數據。2.計量值數據任務一收集質量特性數據計量值數據是指在某個區間上的可能取值具有連續性的數據，即在該

定性數據是用來描述質量的定性特征的數據。任務一收集質量特性數據（二）定性數據定性數據是用來描述質量的定性特征的數據。任務一收集三、質量特性數據的收集任務一收集質量特性數據（一）全數檢驗全數檢驗是對總體中的全部個體逐一觀察、測量、計數、登記，從而獲得對總體質量水平評價結論的方法。三、質量特性數據的收集任務一收集質量特性數據（一）全數檢小案例外國公司怎樣才能更加穩妥地進入中國市場？哈根達斯是一個國際著名的冰淇淋品牌。在進入中國冷飲市場前曾經做了大量細致的市場調查工作。公司認為首先要確定進入中國市場的“登陸灘”。公司從居民的收入水平、消費習慣、對外來產品的接受能力等方面對中國幾個大城市作了調查，結果表明上海是最理想的首選地。同時調查結果還表明，上海對中國其他地方消費觀念的影響作用也十分明顯。接下來哈根達斯著手研究的是通過什么渠道將產品推進上海的千家萬戶。調查結果顯示上海市民選購冷飲的基本地方是：食品商場、大賣場、超市和便利店。但是對具體的品牌選擇上有明顯的“購買場所與品牌”的傾向。一些早期進入上海冷飲市場的國際品牌有自己的專賣店（與著名零售商業合作）。而中外合資的便利店中顧客都是較高收入者和追求新奇的年輕人，這部分人是國際品牌在上海的領先采用者。所以，哈根達斯選擇在特定便利店與顧客“見面”的銷售方式。最早可以選擇那些開設在高中、大學校園附近的和高檔住宅區鄰近的便利店，穩定一段時間使顧客形成購買習慣。任務一收集質量特性數據小案例外國公司怎樣才能更加穩妥地進入中國市場？任務一收小案例

產品包裝設計的調查結果表明，哈根達斯若像可口可樂那樣“中國化”可能會影響它的品牌形象，所以公司決定在包裝設計上盡量維持原有特征。最后的調查目標是“上海消費者會接受的價格水平”。“和路雪”也是外來者，它已經成為上海消費者最熟悉的食品商品品牌，價格已經作了幾次調整，成為大眾化冷飲，而哈根達斯要獨樹一幟，就必須差異化營銷。由于哈根達斯的產品定位是高檔冰淇淋，價格不能低，這樣才能避免陷入原定目標顧客的“價廉無好貨”的思維定勢。近年來的實踐證明，哈根達斯制定的營銷策略實現了既定目標。在年輕人中的普及率、忠誠度都達到并穩定在一定的水平。

任務一收集質量特性數據小案例產品包裝設計的調查結果表明，哈根達斯若像可任務一收集質量特性數據（二）隨機抽樣檢驗

抽樣檢驗是按照隨機抽樣的原則，從總體中抽取部分個體組成樣本，根據對樣品進行檢測的結果，推斷總體質量水平的方法。抽樣檢驗抽取樣品不受檢驗人員主觀意愿的支配，每一個體被抽中的概率都相同，從而保證了樣本在總體中的分布比較均勻，有充分的代表性；同時它還具有節省人力、物力、財力、時間和準確性高的優點；它又可用于破壞性檢驗和生產過程的質量監控，完成全數檢測無法進行的檢測項目，具有廣泛的應用空間。任務一收集質量特性數據（二）隨機抽樣檢驗抽樣檢驗是按照1.簡單隨機抽樣2.分層抽樣3.系統抽樣4.整群抽樣5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據隨機抽樣方法分為：1.2.3.4.5.任務一收集質量特性數據隨機抽簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣、完全隨機抽樣，是對總體不進行任何加工，直接進行隨機抽樣，獲取樣本的方法。簡單隨機抽樣是指從含有N個單位的總體中隨機抽取n個單位作為樣本，使得每一個容量為n的樣本都有相同的機會（概率）被抽中，這樣的抽樣方式也稱純隨機抽樣。簡單隨機抽樣是最基本的抽樣方法。1.簡單隨機抽樣任務一收集質量特性數據簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣、完全隨機抽樣，是對總體不進行任何采用簡單隨機抽樣方式抽取樣本，先要將總體各個單位進行編碼，后按隨機原則抽取若干數碼，所有中選數碼所對應的單位即構成樣本。具體做法如下。任務一收集質量特性數據（1）抽簽法。當給總體各單位編號后，把號碼寫在結構無效的簽上，將簽混合均勻后即可以從中抽取。采用這種方法簡便易行，然而對較大的總體來說，編號做簽工作量很大，而且混勻有困難，所以，這種方法的應用具有一定局限性。采用簡單隨機抽樣方式抽取樣本，先要將總體各個單位進行編碼，后任務一收集質量特性數據（2）隨機數字法。隨機數字可以借助于計算機獲得，也可應用隨機數表，其中隨機數表方法應用較為普遍。表中數字是按照完全隨機的方法排列的。利用隨機數表進行抽樣時，首先要給每個總體單位編號，據編號的最大位數確定將要使用隨機數表的列數，然后從表中任意一列、任意一行開始，由縱向或橫向劃線取數，遇到屬于總體單位編號范圍內的數組就確定為樣本單位，然后繼續往下找。如果要求不重復抽樣時，遇到重復出現的數字（組）就棄之，直到取足要求的單位數為止。任務一收集質量特性數據（2）隨機數字法。隨機數字可以借助于2.分層抽樣任務一收集質量特性數據分層抽樣又稱分類或分組抽樣，是指在抽樣之前先將總體劃分為若干層（類），然后從各個層（類）中抽取一定數量的單位組成樣本的抽樣方式。2.分層抽樣任務一收集質量特性數據分層抽樣又稱分類或分組任務一收集質量特性數據例子

某大學的經濟管理學院想對2015年的畢業生進行一次調查，以便了解他們該年度的就業傾向。該大學經濟管理學院共有5個專業：工商管理、經濟貿易、市場營銷、經營管理、物流管理。2015年共有4500名畢業生，其中工商管理專業1050名，經濟貿易專業850名，市場營銷專業1150名，經營管理專業1150名，物流管理專業300名。使用分層抽樣，假定要選取450人作為樣本單位，各專業應抽取的人數分別為：工商管理專業105名，經濟貿易專業85名，市場營銷專業115名，經營管理專業115名，物流管理專業30名。任務一收集質量特性數據例子某大學的經濟管理學任務一收集質量特性數據分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它主要具有以下優點。（1）分層抽樣既可以對總體進行估計，也可以對各層的子總體進行估計。（2）分層抽樣既可以按自然區域分層，也可以按行政區域進行分層，這樣使抽樣的組織和實施都比較方便。（3）分層抽樣的樣本分布在各個層內，從而使樣本在總體中的分布比較均勻。（4）分層抽樣可以提高估計的精度。任務一收集質量特性數據分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它主要任務一收集質量特性數據3.系統抽樣系統抽樣，也稱等距抽樣或機械抽樣，是指先將總體各單位按某種順序排列，并按某種規則確定一個隨機起點，然后，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取n個單位形成一個樣本的抽樣方式。任務一收集質量特性數據3.系統抽樣系統抽樣，也稱等距抽樣任務一收集質量特性數據系統抽樣也是一種常用的抽樣方式，它主要具有以下優點。（1）簡便易行。當樣本容量很大時，簡單隨機抽樣要逐個使用隨機數字表抽選也是非常麻煩的，而系統抽樣有了總體元素的排序，只要確定出抽樣的起點和間隔后，樣本元素也就隨之確定，而且可以利用現有的排列順序。（2）系統抽樣的樣本在總體中的分布一般也比較均勻，由此抽樣誤差通常要小于簡單隨機抽樣。如果掌握了總體的有關信息，將總體各元素按有關標志排列，就可以提高估計的精度。任務一收集質量特性數據系統抽樣也是一種常用的抽樣方式，它主整群抽樣（clustersampling），也稱集團抽樣或分群隨機抽樣，是將總體劃分成若干群，然后以群作為抽樣單位，從中抽取部分群，再對抽中的各個群中所包含的所有單位進行觀察的抽樣方式。4.整群抽樣任務一收集質量特性數據整群抽樣（clustersampling），也稱集團抽樣或整群抽樣具有以下優點。（1）不需要有總體元素的具體名單而只要有群的名單就可以進行抽樣，而群的名單比較容易得到。（2）整群抽樣時群內各元素比較集中，對樣本進行調查比較方便，節約費用。當群內的各元素存在差異時，整群抽樣可以提供較好的結果，理想的情況是每一群都是整個總體的一個縮影。在這種情況下，抽取很少的群就可以提供有關總體特征的信息。但是，如果實際情況不是這樣，那么整群抽樣的誤差會很大，相應地，效果也就很差。任務一收集質量特性數據整群抽樣具有以下優點。任務一收集質量特性數據5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據多階段抽樣又稱多級抽樣。上述抽樣方法的共同特點是整個過程中只有一次隨機抽樣，因而統稱為單階段抽樣。但是當總體很大時，很難一次抽樣完成預定的目標。多階段抽樣是將各種單階段抽樣方法結合使用，通過多次隨機抽樣來實現的抽樣方法。5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據多階段抽樣又稱多級抽

任務情境怎樣稱翡翠的重量

假設有一顆價值很高的翡翠，想用一架天平盡可能準確地稱出它的重量有多少，通常天平總會有些誤差。為得到更準確的結果，可以在天平上重復稱5次，得到數據，這是含有誤差的數據，誤差多大，由種種偶然性的因素（環境因素、人操作不當之類）所決定，其值在各次稱量時都可能不同，無法確知，但遵從一定的概率規律。一般人使用的方法是取5次稱量結果的平均值。一般來講，這比只稱一次要準確，其實這正是統計學中常用的一個重要方法。任務二整理與顯示數據任務情境怎樣稱翡翠的重量任務二整理與顯示數據任務二整理與顯示數據數據整理是根據調查研究的目的，運用科學的方法，對調查所獲得的數據進行審查、檢驗，分類、匯總等初步加工，并以集中、簡明的方式反映調查對象總體情況的過程。數據整理是數據研究的重要基礎，是提高調查數據質量和使用價值的必要步驟，是保存數據的客觀要求。任務分析任務二整理與顯示數據數據整理是根據調查研究的目的，運用任務二整理與顯示數據

數據的檢查是指對所收集的數據的完整性和準確性進行檢查。數據檢查的目的是為了甄別出符合研究要求的有效數據，剔除無效數據的干擾和影響，為進一步的統計整理打好基礎，從而提高統計分析結果的準確性。針對問卷調查而言，數據檢查的主要內容就是問卷的完整性和準確性。一、數據的檢查任務二整理與顯示數據數據的檢查是指對所收集的數據的完整二、數據的校訂所謂數據的校訂，是指根據研究目的和研究設計，對數據做進一步的補充和修正，以滿足統計研究的要求。任務二整理與顯示數據二、數據的校訂所謂數據的校訂，是指根據研究目的和研究設三、數據的排序數據排序就是將數據按照數值大小、類別等級等規則進行重新排列。特別是當數據類型是定量數據，且數據的數量較為龐大時，通過數據排序更有助于突出一些明顯的特征和趨勢，并且可以為后面的分組、眾數、中位數等統計計算提供便利。任務二整理與顯示數據三、數據的排序數四、數據的分組

數據分組是根據統計分析的需要，將數據總體按照一定的分組標志，分成若干個組成部分。分組有助于顯現數據的類別差異、結構情況或數量上的層次性，也有助于簡化后續的一些統計計算，是整理數據時被廣泛采用的一種方法。任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分析的需要，將數據總體按照一定的分組標志，分成若干個組成部分。分組有助于顯現數據的類別差異、結構情況或數量上的層次性，也有助于簡化后續的一些統計計算，是整理數據時被廣泛采用的一種方法。任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分析對于定性數據，可以根據統計分析的需要按照數據的類別或等級對數據進行分組。任務二整理與顯示數據1.定性數據分組方法對于定性數據，可以根據統計分析的需要按照數據的類別或等級任務二整理與顯示數據抽取某種產品100個，通過檢驗，有特等品20個、一等品49個、二等品28個、殘次品3個。例子：任務二整理與顯示數據抽取某種產品100個，通過檢驗，有練習1.某公司有三個部門，第一、二、三個部門分別有員工800名，604名，500名，現在用按部門分層抽樣的方法抽取一個容量為380名員工的樣本，問應該怎樣抽取?2．一批產品中，有一級品100個，二級品60個，三級品40個，分別用系統抽樣法和分層抽樣法從這批產品中抽取一個容量為20的樣本．3．某文藝晚會由樂隊18人，歌舞隊12人，曲藝隊6人組成，需要從這些人中抽取一個容量為n的樣本．如果采用系統抽樣法和分層抽樣法來抽取，都不用剔除個體；如果容量增加一個，則在采用系統抽樣時，需要剔除一個個體，求樣本容量n．練習1.某公司有三個部門，第一、二、三個部門分別有員工80040答案1．解：總體人數為800+604+500=1904．1904÷380的余數為4．∴先剔除4人，并且應該從第二部門隨機剔除4人．再從一、二、三部門分別抽取160名，120名，100名．2．解：采用系統抽樣可將200個產品隨機地分成20個組，每組10個產品，每組用抽簽法抽取一個產品，這樣就得到容量為20的一個樣本．采用分層抽樣可按一、二、三級品的個數之比5：3：2，從一級品中抽取10個，從二級品中抽取6個，從三級品中抽取4個．抽取時，將一級品中100個產品按00，01，02，…，99編號；將二級品中的60個產品按00，01，02，…，59編號，將三級品中的40個產品按01，01，02，…，39編號，用隨機數表分別抽取10個，6個，4個產品，這樣取得一個容量為20的樣本．3．解：由總體個數=18+12+6=36依題意n能整除36，且n+1能整除35，∴n=4或6．又抽樣可采用分層抽取，三部分人數的比為18：12：6=3：2：1∴6能整除n，∴n=6．答案1．解：總體人數為800+604+500=1904．141

分組方案一：將該數據按照表述中的等級分為四組，顯示出具體的產品等級情況。分組方案二：只考慮產品的合格率，也可以采用另一種分組形式，將其直接分為兩組，即合格產品97個、殘次品3個。這兩種分組方案各有其針對性，為更直觀地顯示其類別結構情況，可以采用餅圖將這兩種分組方案分別表示出來，如圖下圖所示。解：任務二整理與顯示數據分組方案一：將該數據按照表述中的等級分為四組

對定量數據進行分組的關鍵是確定組數、組距及組限。任務二整理與顯示數據1.定性數據分組方法對定量數據進行分組的關鍵是確定組數、組距及組限。任務二任務二整理與顯示數據（1）組數。對于定量數據分組的組數不存在嚴格的規定，確定組數主要應參考數據的數量和集中程度。但組數既不宜過多也不宜過少，因為過多或過少都不便于觀察數據的特征和規律。美國學者斯特奇斯（H.A.Sturges）提出了一個關于確定組數的經驗公式：

式中，K為組數；n為數據個數。任務二整理與顯示數據（1）組數。任務二整理與顯示數據（2）組距。組距可以由組數得到，組距用字母h表示：式中，K為組數；R為全距，是n個待分組數據中最大值與最小值的差。任務二整理與顯示數據（2）組距。任務二整理與顯示數據（3）組限。在確定了組距之后，就需要確定具體的組限，并進而確定最終的組數。組限就是各個相鄰組之間的具體分界值，也就是每一個組的兩個端值。一個組取值范圍的下限用字母L表示，上限用字母U表示。組限范圍必須包含所有的數據值，即第一組的下限要小于或等于數據中的最小值，而最末組的上限則應大于或等于數據中的最大值。任務二整理與顯示數據（3）組限。任務二整理與顯示數據（4）組中值。組中值是一個分組的上限和下限的中間值，即：對于開口組的組中值，通常是以其鄰近組的組距來進行計算。即：任務二整理與顯示數據（4）組中值。分組數據頻數柱形圖任務二整理與顯示數據一個組的組中值體現了該組數據的一個平均水平，可以作為一個標志值來近似代表整組數據的數值，可以用柱形圖將每組數據的個數更加直觀地表示出來：分組數據頻數柱形圖任務二整理與顯示數據一個組的組中值體五、數據特征的描述任務二整理與顯示數據（一）集中趨勢常見的計算方法有：1.算術平均數2.幾何平均數3.中位數4.眾數五、數據特征的描述任務二整理與顯示數據（一）集中趨勢常見計算公式是：任務二整理與顯示數據1.算術平均數計算公式是：任務二整理與顯示數據1.算術平均數任務二整理與顯示數據（1）簡單算術平均數。對于未分組的n個數據x1，x2，x3，……，xn，其簡單算術平均數的計算公式為：計算公式是：任務二整理與顯示數據（1）簡單算術平均數。對于未分組的n個任務二整理與顯示數據（2）加權算術平均數。當數據經過分組處理后，設其組數為n，各組的組中值依次為x1，x2，x3，……，xn，各組的頻數依次為f1，f2，f3，……，fn，那么其加權算術平均數為：計算公式是：任務二整理與顯示數據（2）加權算術平均數。當數據經過分組處計算公式是：任務二整理與顯示數據2.幾何平均數計算公式是：任務二整理與顯示數據2.幾何平均數計算公式是：任務二整理與顯示數據3.中位數計算公式是：任務二整理與顯示數據3.中位數計算公式是：任務二整理與顯示數據4.眾數計算公式是：任務二整理與顯示數據4.眾數（1）當數據的分布狀態基本對稱時，算術平均數、眾數和中位數三者的數值非常接近，甚至幾乎相同。數據分布基本對稱時，算術平均數、眾數及中位數的關系任務二整理與顯示數據5.算術平均數、眾數及中位數的關系（1）當數據的分布狀態基本對稱時，算術平均數、眾數和（2）當數據的分布狀態不對稱時，算術平均數、眾數和中位數則取值不同。數據分布呈正偏態時，算術平均數、眾數及中位數的關系數據分布呈負偏態時，算術平均數、眾數及中位數的關系任務二整理與顯示數據（2）當數據的分布狀態不對稱時，算術平均數、眾數和中任務二整理與顯示數據（二）離散趨勢

離散趨勢也稱離中趨勢，用以表征數據離散的程度。對應于數據的集中趨勢，用以度量數據離散趨勢的常用方法包括對應于算術平均數的平均差、方差與標準差、離散系數，對應于中位數的四分位差，以及對應于眾數的異眾比率。任務二整理與顯示數據（二）離散趨勢離散趨勢也稱離中趨勢任務二整理與顯示數據2.方差與標準差3.離散系數4.四分位差5.異眾比率1.平均差離散趨勢的常用方法任務二整理與顯示數據2.4.5.1.平均差離散趨勢的任務二整理與顯示數據1.平均差平均差是各個數據與它們算術平均數的離差絕對值的算術平均數，用A.D.表示。其取值越大，也就表示數據的離散程度越大。對于未分組的數據，平均差的計算公式為：對于已分組的數據，可以采用加權平均差的計算公式：任務二整理與顯示數據1.平均差平均差是各個數據與它們算術任務二整理與顯示數據（1）方差與標準差的定義。方差與標準差，是測度定量數據離散程度時最重要、最常用的統計指標。方差是各個數據與它們算術平均數的離差平方的平均數，通常用σ2表示。方差的算術平方根就是標準差，也稱均方差，通常用σ表示。2.方差與標準差任務二整理與顯示數據（1）方差與標準差的定義。2.方差與任務二整理與顯示數據（2）總體方差與標準差。首先對總體數據的方差與標準差進行計算。總體容量記為N，則總體數據可以依次表示為X1，X2，X3，……，Xn，總體平均數記為X。那么，對于已分組及未分組的總體數據，方差和標準差的計算公式分別為（K為組數）：任務二整理與顯示數據（2）總體方差與標準差。任務二整理與顯示數據未分組總體數據的方差：任務二整理與顯示數據未分組總體數據的方差：任務二整理與顯示數據已分組總體數據的方差：任務二整理與顯示數據已分組總體數據的方差：任務二整理與顯示數據未分組總體數據的標準差：任務二整理與顯示數據未分組總體數據的標準差：任務二整理與顯示數據已分組總體數據的標準差：任務二整理與顯示數據已分組總體數據的標準差：任務二整理與顯示數據（3）樣本方差與標準差。樣本方差與總體方差在計算上存在著細微的區別：總體方差是用總體數據的個數去除離差平方和；而樣本方差則是將樣本數據個數先減去1，然后再去除離差平方和。任務二整理與顯示數據（3）樣本方差與標準差。任務二整理與顯示數據為區別于總體方差和標準差，樣本方差用s2表示，樣本標準差用s表示。樣本容量記為n，樣本數據依次為x1，x2，x3，……，xn，樣本平均數用x表示。所以對于已分組及未分組的樣本數據，其方差和標準差的計算公式分別為（k為組數）：任務二整理與顯示數據為區別于總體方差和標準差，樣本方差用s任務二整理與顯示數據未分組樣本數據的方差：任務二整理與顯示數據未分組樣本數據的方差：任務二整理與顯示數據已分組樣本數據的方差：任務二整理與顯示數據已分組樣本數據的方差：任務二整理與顯示數據未分組樣本數據的標準差：任務二整理與顯示數據未分組樣本數據的標準差：任務二整理與顯示數據已分組樣本數據的標準差：任務二整理與顯示數據已分組樣本數據的標準差：任務二整理與顯示數據3.離散系數（1）離散系數的含義。其數值的大小一方面與數據值絕對量的整體水平有關，即當離散程度相當時，數據值絕對量的整體水平越高，其離散趨勢的測度值自然也就越大，反之亦然；另一方面，其測度值的大小也與數據值的計量單位有關，當數據值采用不同的計量單位時，其離散趨勢測度值的絕對量也就相應不同。任務二整理與顯示數據3.離散系數（1）離散系數的含義。任務二整理與顯示數據離散系數，也稱變異系數，就滿足了這種要求，它消除了數據值絕對量水平高低以及計量單位不同對考察離散程度相對水平的影響。離散系數是采用離差值與平均數的比值，通常用百分數表示。任務二整理與顯示數據離散系數，也稱變異系數，就滿足了這種要任務二整理與顯示數據（2）標準差系數及公式。離散系數有多種計算方法，但最常用的是標準差系數。標準差系數就是數據的標準差與其相應的均值之比，公式為：式中，Vσ為總體標準差系數；Vs為樣本標準差系數。任務二整理與顯示數據（2）標準差系數及公式。任務二整理與顯示數據4.四分位差四分位差是對應于中位數對集中趨勢的刻畫，用以描述數據離散程度的一種方法。類似于中位數選取在數列中間位置的數據值的思想，應用四分位差時，可以將數列進行四等分，選取位于四分之一和四分之三位置上的兩個數據值，分別記為Q1和Q3。那么四分位差就等于Q3減去Q1的差值，用QD（quartiledeviation）表示，即：任務二整理與顯示數據4.四分位差四分位差是對應于中位數對任務二整理與顯示數據5.異眾比率對應于眾數對數據集中趨勢的測度，可以在此基礎上用異眾比率度量其數據的離散趨勢。異眾比率是非眾數（組）的頻數占總頻數的比重，通常用Vr表示。其具體的計算公式為：式中，fm為眾數（組）頻數。任務二整理與顯示數據5.異眾比率對應于眾數對數據集中趨勢任務三統計分析方法的應用

醫院的新規定是否有幫助對于新生兒的管理，國外過去傳統的做法是讓嬰兒母親看一眼新生嬰兒后，就將嬰兒放到單獨的嬰兒房間中去喂養，8小時后再放回母親身邊。為了研究新生兒出生后將孩子放在母親身邊是否會增進日后母子的感情，研究人員從臨產的孕婦中隨機地抽出28個孕婦，進而隨機地將其分成兩組，每組14個孕婦。一組按傳統方式，即前8小時單獨喂養；另一組按試驗方式，一直放在母親身邊。但在試驗中要注意有兩個隨機性：一是28個孕婦應隨機抽出，二是在將28個孕婦分出兩組時也應保持隨機，因為只有隨機性才能避免試驗結果的系統偏差并能夠控制隨機誤差。在嬰兒成長的一段時間里，試驗者要將這28個母親每人的有關行為進行記錄，如對于哭叫的嬰兒是否立即抱起來及摟抱的時間長短，對于孩子定期體檢和孩子生病的關心程度等。然后對每個母親按其對孩子感情的由淺到深的程度打分。其中，0分是對孩子毫無感情，12分表示感情最深。經過整理得出，新的試驗方式得分較高，即嬰兒出生后就放在母親身邊能加深母子感情。任務情境任務三統計分析方法的應用要證實這一判斷，可以用假設檢驗方法檢驗兩個總體（兩種方式）的均值是否相等。利用置信區間和假設檢驗的對偶性，即置信區間和假設檢驗是同一問題的兩個方面，計算兩個總體均值之差的95％的置信區間。在試驗中不難得到如下試驗方式的得分數據值X1和對應的頻數f1，如下表所示。X1f1X1f1X1－X1（X1－X1）2f1717-398216-28919-111055000得分數據值X1和對應的頻數f1——任務三統計分析方法的應用要證實這一判斷，可以用假設檢驗方法檢驗兩個總體（兩種

傳統方式的得分數據值X2和相應的頻數f2，如下表所示。X1f1X1f1X1－X1（X1－X1）2f111333131222428∑14--29——任務三統計分析方法的應用X1f1X1f1X1－X1（X1－X1）2f1113

X2f2X2f2X2－X2（X2－X2）2f2224-4.2936.81326-3.2921.65414-2.295.24515-1.291.66616-0.290.087000.71083241.718.779192.717.34103303.7141.29∑14122.84——任務三統計分析方法的應用X2f2X2f2X2－X2（X2－X2）2f2224

利用兩個總體均值之差置信區間公式得到：由于兩種方式得分均值之差的95％置信區間是（3.64－1.88，3.64+1.88）即（1.76，5.52），試驗方式比起傳統方式的得分要明顯地多2~6分，說明兩種方式的差異是明顯的。另外，我們也可將（1.76，5.52）看成一個假設檢驗的區間，由于這個區間沒有能夠覆蓋原假設H0：μ1－μ2＝0（兩種方式無差別）的數值，因而不能接受原假設μ1－μ2＝0，可以認為μ1－μ2≠0。在該例子中μ1＞μ2是明顯的。——任務三統計分析方法的應用——任務三統計分析方法的應用任務三統計分析方法的應用任務分析上述這個試驗是M.H.Klaus教授等在1972年發表的著名論文《母愛》（MaternalAttachment）中所做的。這個結論的可靠性取決于樣本的隨機性和代表性。顯然，這個試驗的樣本（28個母親）是不大可能從美國這一國家的全部孕婦中抽出的，而是從某一地區的孕婦中抽出的，那么這一地區的教育水平、生活收入等特點就會對試驗結果產生影響。事實上，樣本抽取地區的老百姓生活水平較低，許多家庭是依靠社會保障和社會救濟生活的。由于這一樣本的特殊性，那么是否對所有的美國婦女來說這一試驗的結果都有效呢？即對于所有的婦女當新生嬰兒出生后母子在一起能有益于母子感情的加深呢？其他的科學家也做過相似的試驗，回答是肯定的。但研究又發現，越是生活貧困的母親，越希望新生嬰兒能留在自己身邊，所產生的母子感情越深厚，影響的時間越深遠。這一研究成果的發表在20世紀70年代產生了較大的轟動和影響，許多醫院的婦科病房都改進了嬰兒喂養方式，從出生后就將孩子留在母親身邊，并一直延續至今，而證明這一試驗的方法就是上述討論的假設檢驗的統計方法。任務三統計分析方法的應用任務分析上述這個試驗是M.H.一、參數估計任務三統計分析方法的應用（一）點估計

點估計也稱定值估計，是指通過計算樣本的參數值，估計對應整體參數的一個具體數值。例如，用袋裝食品質量的樣本平均數作為其總體平均質量的估計值。在點估計的各種方法中，最常見的有矩估計法和最大似然估計法。一、參數估計任務三統計分析方法的應用（一）點估計點估任務三統計分析方法的應用（二）區間估計

區間估計是依據抽取的樣本，根據一定的正確度與精確度的要求，構造出適當的區間，作為總體分布的未知參數或參數的函數的真值所在范圍的估計。例如，人們常說的有百分之多少的把握保證某值在某個范圍內，即是區間估計的最簡單的應用。區間估計的基本思想就是依照一定的概率保證程度，用樣本統計量估計總體參數的取值范圍。任務三統計分析方法的應用（二）區間估計區間估計是依據任務三統計分析方法的應用

在區間估計中，一個重要的概念是置信度，也稱置信水平或置信概率。置信度用1-α表示，其中α(0<α<1)代表一個較小的概率。將需要估計的總體參數記為θ，而θL和θU是由樣本確定的兩個統計量，如果對于給定的α，滿足：

就稱(θL，θU)是參數θ的置信度為1－α的置信區間。該區間的兩個端點θL、θU分別稱為置信下限和置信上限。任務三統計分析方法的應用在區間估計中，一個重要的概念是商店選址張先生是臺灣某集團的企劃部經理，在今年的規劃中，集團準備在某地新建一家零售商店。張先生目前正在做這方面的準備工作。其中有一個項目便是進行市場調查。在眾多信息中，經過該地的行人數量是要考慮的一個很重要的方面。張先生委托他人進行了兩個星期的觀察，得到每天經過該地人數如下：544，468，399，759，526，212，256，456，553，259，469，366，197，178。如果設立商店要求的最低行人數為520人，那么，根據觀察到的上述數據，能否支持設店的決策呢？把14天經過該地的人數作為樣本，商店開張后經過該地的人數作為總體。顯然，這是參數估計問題。根據樣本數據，可計算得出樣本均值為403人，樣本標準差為168.48人。設置信度為95％，則可估計出平均每天經過此地的人數，如下表所示。小案例任務三統計分析方法的應用商店選址張先生是臺灣某集團的企劃部經理，在今年的規結果表明，在95％的置信度下，行人數為306～500人。這個結論意味著，如果要觀察100天，則有95天的行人數位于這一區間內。那么如果設立商店要求行人數最低不低于520人，顯然在這一地點建立商店是不明智的。小案例任務三統計分析方法的應用行人數單位數n14＝COUNT（AA）544均值403＝AVERAGE（AA）468標準差168.46＝STDEV（AA）399標準誤差45.02＝D3/SQRT（D1）759置信度95%526t值2.16＝TINV（1－D5，D1－1）212極限誤差97.26＝D6＊D4256256估計下限305.74＝D2－D7456估計上線500.26＝D2＋D7區間估計的結果結果表明，在95％的置信度下，行人數為306～500人。1.無偏性2.一致性

3.有效性任務三統計分析方法的應用（三）評價估計量的標準1.2.3.任務三統計分析方法的應用（三）1.無偏性任務三統計分析方法的應用無偏性的直觀意義是沒有系統性誤差。雖然每個可能樣本的估計值不一定恰好等于未知總體參數，但如果多次抽樣，應該要求各個估計值的均值等于總體參數的均值，即從平均意義上看，估計量的估計是沒有偏差的。這一要求稱為無偏性，如下圖所示。一般來說，這是一個優良的估計量必須具備的性質。例如，樣本均值x和樣本比例p分別滿足：1.無偏性任務三統計分析方法的應用無偏性的直觀意義是沒有任務三統計分析方法的應用有偏和無偏估計量示例任務三統計分析方法的應用有偏和無偏估計量示例任務三統計分析方法的應用按照無偏性的要求，樣本標準差是不能作為總體標準差σ的估計量的，因為它不滿足無偏性的要求（證明從略）。可以證明，樣本修正標準差

是總體標準差σ的無偏估計量。

任務三統計分析方法的應用2.一致性任務三統計分析方法的應用一致性要求用樣本估計量估計和推斷總體參數時要達到：樣本容量n充分大時，樣本估計量充分靠近總體參數，即隨著n的無限增大，樣本估計量與未知的總體參數之間的絕對離差任意小的可能性趨于實際的必然性。根據概率論中的大數定律可知，當樣本容量越來越大時，樣本均值與總體均值的偏差小于任意給定的正數的可能性趨近于1的概率，即幾乎是一定發生的。因此，樣本估計量是總體參數的一致估計量，如下圖所示。2.一致性任務三統計分析方法的應用一致性要求用樣本估計量任務三統計分析方法的應用兩個不同容量樣本的樣本統計量的抽樣分布任務三統計分析方法的應用兩個不同容量樣本的樣本統計量的抽樣3.有效性任務三統計分析方法的應用有效性要求樣本估計量估計和推斷總體參數時，作為估計量的標準差比其他估計量的標準差小。如果一個無偏估計量在所有無偏估計量中標準差最小，即：式中，為任意一個無偏估計量，則是有效估計量，或稱該估計量具有有效性。顯然，如果某總體參數具有兩個不同的無偏估計量，希望確定哪一個是更有效的估計量，應該選擇標準差小的那個。估計量的標準差越小，推導出接近于總體參數估計的值的機會越大，如下圖所示。3.有效性任務三統計分析方法的應用有效性要求樣本估計量估任務三統計分析方法的應用兩個無偏點估計量的抽樣分布任務三統計分析方法的應用兩個無偏點估計量的抽樣分布二、假設檢驗

1.2.3.4.5.建立假設選取適當的檢驗統計量確定顯著性水平對檢驗統計量進行計算判斷假設是否成立任務三統計分析方法的應用（一）假設檢驗的步驟二、假設檢驗1.2.3.4.5.建立假設選取適當的檢驗統任務三統計分析方法的應用（二）雙側檢驗與單側檢驗

根據顯著性水平α可以得到臨界值，也就是將檢驗統計量的取值范圍劃分為接受區域和拒絕區域。拒絕區域表示檢驗統計量小概率在其中取值的區域。根據實際問題不同，拒絕區域可能是在檢驗統計量分布的兩端，也可能是在其分布的某一側，這兩種情形分別稱為雙側檢驗和單側檢驗。單側檢驗依據拒絕區域是在左側還是在右側，可以分為左單側檢驗和右單側檢驗。當需要分析的問題是總體平均數等參數是否發生了變化，而不必關心或區分它是變大或者變小時，就應該采用雙側檢驗。此時，原假設表述為等式，而備擇假設是用“≠”符號表示的不等式。任務三統計分析方法的應用（二）雙側檢驗與單側檢驗（1）做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可比性。（2）當差別有統計學意義時，應注意這樣的差別在實際應用中有無意義。（3）根據資料類型和特點選用正確的假設檢驗方法。（4）根據專業及經驗確定是選用單側檢驗還是雙側檢驗。任務三統計分析方法的應用（三）假設檢驗的注意事項（1）做假設檢驗之前，應注意資料本身是否有可任務三統計分析方法的應用（6）判斷結論時不能絕對化，應注意無論接受或拒絕檢驗假設，都有判斷錯誤的可能性。（7）報告結論時應注意說明所用的統計量，檢驗的單雙側及P值的確切范圍。（5）當檢驗結果為拒絕無效假設時，應注意有發生Ⅰ類錯誤的可能性，即錯誤地拒絕了本身成立的，發生這種錯誤的可能性預先是知道的，即檢驗水準多么大；當檢驗結果為不拒絕無效假設時，應注意有發生Ⅱ類錯誤的可能性，即仍有可能錯誤地接受了本身就不成立的，發生這種錯誤的可能性預先是不知道的，但與樣本含量和Ⅰ類錯誤的大小有關系。任務三統計分析方法的應用（6）判斷結論時不能三、相關分析任務三統計分析方法的應用（一）相關關系的類別

（1）

1.函數關系函數關系是指變量之間存在一種嚴格的確定性的依存關系，即某一變量發生變化則另一變量也隨之發生變化，而且有確定的值與之相對應。三、相關分析任務三統計分析方法的應用（一）相關關系的類別任務三統計分析方法的應用

（2）

2.相關關系

相關關系也是變量之間確實存在的一種依存關系，但這種依存關系在數量上并不是嚴格對應的。所以，在相關關系中，對于某一變量的每一個數值，可以有另一個變量的若干數值與之相對應。因而在實際問題中，很多具有相關關系的變量或現象，都可以表現出一定程度上的因果關系。任務三統計分析方法的應用（2）2.相關關系

對于線性相關關系，可以通過計算協方差等，得到用以表征兩個變量間線性相關程度的定量指標——相關系數r：式中，相關系數r的取值介于－1與1之間，即－1≤r≤1。任務三統計分析方法的應用（二）線性相關關系對于線性相關關系，可以通過計算協方差等，得到用以表征兩個

當r＞0時，表示兩個變量為正相關；當r＜0時，兩個變量則為負相關；當r＝0時，表明兩個變量間沒有線性相關關系；而當|r|＝1時，則表示兩個變量是完全線性相關關系，即為嚴格的直線函數關系。對于r的其他取值，代表的線性相關程度依次為：0＜|r|≤0.3——微弱相關；0.3＜|r|≤0.5——低度相關；0.5＜|r|≤0.8——中度相關；0.8＜|r|＜1——高度相關。任務三統計分析方法的應用當r＞0時，表示兩個變量為正相關；當r＜0時四、回歸分析一元回歸分析按照涉及的自變量的多少多元回歸分析任務三統計分析方法的應用（一）回歸分析的分類四、回歸分析一元回歸分析按照涉及的多元回歸分析任務三統計線性回歸分析按照自變量和因變量之間的關系類型非線性回歸分析任務三統計分析方法的應用線性回歸分析按照自變量和因變量之間的關系類型非線性回歸分析任任務三統計分析方法的應用如果在回歸分析中，只包括一個自變量和一個因變量，且二者的關系可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。如果回歸分析中包括兩個或兩個以上的自變量，且因變量和自變量之間是線性關系，則稱為多元線性回歸分析。任務三統計分析方法的應用如果在回歸分析中，只包括一個自變量相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深入和繼續。具體來說，回歸分析需要依靠相關分析來表現變量之間數量變化的相關程度，而相關分析也需要通過回歸分析來表達變量之間數量相關的具體形式。任務三統計分析方法的應用（二）回歸分析與相關分析的關系相關分析是回歸分析的基礎和前提，回歸分析則是相關分析的深回歸分析的主要目的是通過一個變量或一些變量的變化來解釋另一個變量的變化。其主要內容和步驟為：首先，依據對問題的具體判斷，將變量分為自變量和因變量；其次，確定適合的數學方程式作為回歸模型，描述變量間的相關關系；再次，針對變量的不確定性，對回歸模型進行統計檢驗；最后，應用回歸模型，根據自變量來估計、預測因變量，得到最終的分析結論。任務三統計分析方法的應用回歸分析的主要目的是通過一個變量或一些變量的變化來解釋另

X、Y是具有線性相關關系的兩個變量，對于某個確定的x值，其對應的y值雖有波動，但隨機誤差的期望值應該為零，由此得一元線性回歸方程的表達式為：任務三統計分析方法的應用（三）一元線性回歸分析X、Y是具有線性相關關系的兩個變量，對于某個確12345確定變量建立預測模型進行相關分析計算預測誤差確定預測值任務三統計分析方法的應用（四）回歸分析的步驟12345任務三統計分析方法的應用（四）回歸分析的步驟五、方差分析任務三統計分析方法的應用

方差分析也是質量管理中常用的統計技術之一，主要針對多個總體的均值是否有顯著性差異的檢驗問題。方差分析事實上就是對觀測數據影響因素的數量分析。五、方差分析任務三統計分析方法的應用方差分析也是質謝謝觀看！Thanks！謝謝觀看！Thanks！QualityManagement質量管理學QualityManagement質量管理學任務一收集質量特性數據3任務二整理與顯示數據任務三統計分析方法的應用21質量管理方法任務一收集質量特性數據3任務二整理與顯示數據任務三質量管理方法學習目標：1.了解質量特性數據的含義、類型與收集方法；2.掌握數據排序、數據分組的方法；3.熟知數據特征的描述；4.掌握參數估計、假設檢驗、相關分析、回歸分析等統計分析方法。質量管理方法學習目標：1.了解質量特性數據的含義、類型與

任務情境任務一收集質量特性數據快速收集數據，搶占市場先機

作為廣東省佛山市某大型陶瓷公司的市場總監，李總這段時間特別忙：一系列新產品已經研發成功，準備在最短時間內推向市場，搶占市場份額。為了對系列新品進行準確的價格定位、制定差異化的推廣策略，李總要求銷售助理聯系五個大區的銷售經理，盡可能全面地收集競品的市場價格、銷售情況以及推廣活動等信息。兩天后，銷售助理小張戰戰兢兢地向他報告，僅僅收集到四個大區的部分市場數據，另外一個大區經理因為出差無法及時提供數據。李總并不著急，遞給小張一疊報表：“這是全國各銷售網點的銷售人員針對新品收集的市場調研材料，以及同類產品的價格、銷量、定位、市場占有率等市場數據，你把這些整理出來就行。”小張非常詫異，無法理解李總如何在兩天時間內完成這么煩瑣的數據收集工作！李總解釋道：“昨天下班前我用信息機通知全國各區銷售總監、區域經理，要求他們今天早上九點前把同類產品的價格、銷量、定位、市場占有率等市場數據發給我。”任務情境任務一收集質量特性數據快速收集數據，搶占市場先

數據信息是企業重要的戰略資源，合理有效地使用正確的數據能指導企業領導作出正確的決策，提高企業的競爭力。不合理地使用不正確的數據（差的數據質量）可導致決策的失敗，正可謂差之毫厘、謬以千里。任務分析任務一收集質量特性數據數據信息是企業重要的戰略資源，任務分析任務一收集質量特一、質量特性數據的含義與特征任務一收集質量特性數據

質量數據是指某質量指標的質量特性值，由于質量一詞含義豐富，既包括狹義的產品質量，也包括廣義的工作質量，因而質量指標在企業中就多種多樣，質量數據在企業中幾乎無處不在。一、質量特性數據的含義與特征任務一收集質量特性數據質1.波動性2.規律性質量特性數據的特征任務一收集質量特性數據1.波動性2.

波動性是指在相同的生產技術條件下生產出來的一批產品，其質量特性數據由于受到操作者、設備、材料、方法、環境等多種因素的影響而總存在著一定的差異。1.波動性任務一收集質量特性數據波動性是指在相同的生產技術條件下生產出來的一批產品，其質

規律性是指當生產過程處于正常狀態時，其質量數據的波動是有一定規律的。2.規律性任務一收集質量特性數據規律性是指當生產過程處于正常狀態時，其質量數據的波動是有二、質量特性數據的類型1.計數值數據2.計量值數據任務一收集質量特性數據（一）定量數據二、質量特性數據的類型1.計數值數據2.計量值數據任務計數值數據是指在有限的區間內只能取有限個整數值的數據，其取值只能是大于或等于零的整數，否則將失去其實際意義，如鑄件內的氣孔個數、一批產品中不合格品的件數等。1.計數值數據任務一收集質量特性數據計數值數據是指在有限的區間內只能取有限個整數值的數據，其取值計數值數據又可分為計件值數據和計點值數據。（1）計件值數據，表示具有某一質量標準的產品個數，如總體中合格品數、一級品數。（2）計點值數據，表示個體(單件產品、單位長度、單位面積、單位體積等)上的缺陷數、質量問題點數等，如檢驗鋼結構構件涂料涂裝質量時，構件表面的焊渣、焊疤、油污、毛刺數量等。任務一收集質量特性數據計數值數據又可分為計件值數據和計點值數據。任務一收集質計量值數據是指在某個區間上的可能取值具有連續性的數據，即在該區間內可以取無窮多個實數值。常見的計量值數據有質量、面積、長度和體積等。此外，一些屬于定性的質量特性，可由專家主觀評分、劃分等級而使之數量化，得到的數據也屬于計量值數據。2.計量值數據任務一收集質量特性數據計量值數據是指在某個區間上的可能取值具有連續性的數據，即在該

定性數據是用來描述質量的定性特征的數據。任務一收集質量特性數據（二）定性數據定性數據是用來描述質量的定性特征的數據。任務一收集三、質量特性數據的收集任務一收集質量特性數據（一）全數檢驗全數檢驗是對總體中的全部個體逐一觀察、測量、計數、登記，從而獲得對總體質量水平評價結論的方法。三、質量特性數據的收集任務一收集質量特性數據（一）全數檢小案例外國公司怎樣才能更加穩妥地進入中國市場？哈根達斯是一個國際著名的冰淇淋品牌。在進入中國冷飲市場前曾經做了大量細致的市場調查工作。公司認為首先要確定進入中國市場的“登陸灘”。公司從居民的收入水平、消費習慣、對外來產品的接受能力等方面對中國幾個大城市作了調查，結果表明上海是最理想的首選地。同時調查結果還表明，上海對中國其他地方消費觀念的影響作用也十分明顯。接下來哈根達斯著手研究的是通過什么渠道將產品推進上海的千家萬戶。調查結果顯示上海市民選購冷飲的基本地方是：食品商場、大賣場、超市和便利店。但是對具體的品牌選擇上有明顯的“購買場所與品牌”的傾向。一些早期進入上海冷飲市場的國際品牌有自己的專賣店（與著名零售商業合作）。而中外合資的便利店中顧客都是較高收入者和追求新奇的年輕人，這部分人是國際品牌在上海的領先采用者。所以，哈根達斯選擇在特定便利店與顧客“見面”的銷售方式。最早可以選擇那些開設在高中、大學校園附近的和高檔住宅區鄰近的便利店，穩定一段時間使顧客形成購買習慣。任務一收集質量特性數據小案例外國公司怎樣才能更加穩妥地進入中國市場？任務一收小案例

產品包裝設計的調查結果表明，哈根達斯若像可口可樂那樣“中國化”可能會影響它的品牌形象，所以公司決定在包裝設計上盡量維持原有特征。最后的調查目標是“上海消費者會接受的價格水平”。“和路雪”也是外來者，它已經成為上海消費者最熟悉的食品商品品牌，價格已經作了幾次調整，成為大眾化冷飲，而哈根達斯要獨樹一幟，就必須差異化營銷。由于哈根達斯的產品定位是高檔冰淇淋，價格不能低，這樣才能避免陷入原定目標顧客的“價廉無好貨”的思維定勢。近年來的實踐證明，哈根達斯制定的營銷策略實現了既定目標。在年輕人中的普及率、忠誠度都達到并穩定在一定的水平。

任務一收集質量特性數據小案例產品包裝設計的調查結果表明，哈根達斯若像可任務一收集質量特性數據（二）隨機抽樣檢驗

抽樣檢驗是按照隨機抽樣的原則，從總體中抽取部分個體組成樣本，根據對樣品進行檢測的結果，推斷總體質量水平的方法。抽樣檢驗抽取樣品不受檢驗人員主觀意愿的支配，每一個體被抽中的概率都相同，從而保證了樣本在總體中的分布比較均勻，有充分的代表性；同時它還具有節省人力、物力、財力、時間和準確性高的優點；它又可用于破壞性檢驗和生產過程的質量監控，完成全數檢測無法進行的檢測項目，具有廣泛的應用空間。任務一收集質量特性數據（二）隨機抽樣檢驗抽樣檢驗是按照1.簡單隨機抽樣2.分層抽樣3.系統抽樣4.整群抽樣5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據隨機抽樣方法分為：1.2.3.4.5.任務一收集質量特性數據隨機抽簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣、完全隨機抽樣，是對總體不進行任何加工，直接進行隨機抽樣，獲取樣本的方法。簡單隨機抽樣是指從含有N個單位的總體中隨機抽取n個單位作為樣本，使得每一個容量為n的樣本都有相同的機會（概率）被抽中，這樣的抽樣方式也稱純隨機抽樣。簡單隨機抽樣是最基本的抽樣方法。1.簡單隨機抽樣任務一收集質量特性數據簡單隨機抽樣又稱純隨機抽樣、完全隨機抽樣，是對總體不進行任何采用簡單隨機抽樣方式抽取樣本，先要將總體各個單位進行編碼，后按隨機原則抽取若干數碼，所有中選數碼所對應的單位即構成樣本。具體做法如下。任務一收集質量特性數據（1）抽簽法。當給總體各單位編號后，把號碼寫在結構無效的簽上，將簽混合均勻后即可以從中抽取。采用這種方法簡便易行，然而對較大的總體來說，編號做簽工作量很大，而且混勻有困難，所以，這種方法的應用具有一定局限性。采用簡單隨機抽樣方式抽取樣本，先要將總體各個單位進行編碼，后任務一收集質量特性數據（2）隨機數字法。隨機數字可以借助于計算機獲得，也可應用隨機數表，其中隨機數表方法應用較為普遍。表中數字是按照完全隨機的方法排列的。利用隨機數表進行抽樣時，首先要給每個總體單位編號，據編號的最大位數確定將要使用隨機數表的列數，然后從表中任意一列、任意一行開始，由縱向或橫向劃線取數，遇到屬于總體單位編號范圍內的數組就確定為樣本單位，然后繼續往下找。如果要求不重復抽樣時，遇到重復出現的數字（組）就棄之，直到取足要求的單位數為止。任務一收集質量特性數據（2）隨機數字法。隨機數字可以借助于2.分層抽樣任務一收集質量特性數據分層抽樣又稱分類或分組抽樣，是指在抽樣之前先將總體劃分為若干層（類），然后從各個層（類）中抽取一定數量的單位組成樣本的抽樣方式。2.分層抽樣任務一收集質量特性數據分層抽樣又稱分類或分組任務一收集質量特性數據例子

某大學的經濟管理學院想對2015年的畢業生進行一次調查，以便了解他們該年度的就業傾向。該大學經濟管理學院共有5個專業：工商管理、經濟貿易、市場營銷、經營管理、物流管理。2015年共有4500名畢業生，其中工商管理專業1050名，經濟貿易專業850名，市場營銷專業1150名，經營管理專業1150名，物流管理專業300名。使用分層抽樣，假定要選取450人作為樣本單位，各專業應抽取的人數分別為：工商管理專業105名，經濟貿易專業85名，市場營銷專業115名，經營管理專業115名，物流管理專業30名。任務一收集質量特性數據例子某大學的經濟管理學任務一收集質量特性數據分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它主要具有以下優點。（1）分層抽樣既可以對總體進行估計，也可以對各層的子總體進行估計。（2）分層抽樣既可以按自然區域分層，也可以按行政區域進行分層，這樣使抽樣的組織和實施都比較方便。（3）分層抽樣的樣本分布在各個層內，從而使樣本在總體中的分布比較均勻。（4）分層抽樣可以提高估計的精度。任務一收集質量特性數據分層抽樣是一種常用的抽樣方式。它主要任務一收集質量特性數據3.系統抽樣系統抽樣，也稱等距抽樣或機械抽樣，是指先將總體各單位按某種順序排列，并按某種規則確定一個隨機起點，然后，每隔一定的間隔抽取一個單位，直至抽取n個單位形成一個樣本的抽樣方式。任務一收集質量特性數據3.系統抽樣系統抽樣，也稱等距抽樣任務一收集質量特性數據系統抽樣也是一種常用的抽樣方式，它主要具有以下優點。（1）簡便易行。當樣本容量很大時，簡單隨機抽樣要逐個使用隨機數字表抽選也是非常麻煩的，而系統抽樣有了總體元素的排序，只要確定出抽樣的起點和間隔后，樣本元素也就隨之確定，而且可以利用現有的排列順序。（2）系統抽樣的樣本在總體中的分布一般也比較均勻，由此抽樣誤差通常要小于簡單隨機抽樣。如果掌握了總體的有關信息，將總體各元素按有關標志排列，就可以提高估計的精度。任務一收集質量特性數據系統抽樣也是一種常用的抽樣方式，它主整群抽樣（clustersampling），也稱集團抽樣或分群隨機抽樣，是將總體劃分成若干群，然后以群作為抽樣單位，從中抽取部分群，再對抽中的各個群中所包含的所有單位進行觀察的抽樣方式。4.整群抽樣任務一收集質量特性數據整群抽樣（clustersampling），也稱集團抽樣或整群抽樣具有以下優點。（1）不需要有總體元素的具體名單而只要有群的名單就可以進行抽樣，而群的名單比較容易得到。（2）整群抽樣時群內各元素比較集中，對樣本進行調查比較方便，節約費用。當群內的各元素存在差異時，整群抽樣可以提供較好的結果，理想的情況是每一群都是整個總體的一個縮影。在這種情況下，抽取很少的群就可以提供有關總體特征的信息。但是，如果實際情況不是這樣，那么整群抽樣的誤差會很大，相應地，效果也就很差。任務一收集質量特性數據整群抽樣具有以下優點。任務一收集質量特性數據5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據多階段抽樣又稱多級抽樣。上述抽樣方法的共同特點是整個過程中只有一次隨機抽樣，因而統稱為單階段抽樣。但是當總體很大時，很難一次抽樣完成預定的目標。多階段抽樣是將各種單階段抽樣方法結合使用，通過多次隨機抽樣來實現的抽樣方法。5.多階段抽樣任務一收集質量特性數據多階段抽樣又稱多級抽

任務情境怎樣稱翡翠的重量

假設有一顆價值很高的翡翠，想用一架天平盡可能準確地稱出它的重量有多少，通常天平總會有些誤差。為得到更準確的結果，可以在天平上重復稱5次，得到數據，這是含有誤差的數據，誤差多大，由種種偶然性的因素（環境因素、人操作不當之類）所決定，其值在各次稱量時都可能不同，無法確知，但遵從一定的概率規律。一般人使用的方法是取5次稱量結果的平均值。一般來講，這比只稱一次要準確，其實這正是統計學中常用的一個重要方法。任務二整理與顯示數據任務情境怎樣稱翡翠的重量任務二整理與顯示數據任務二整理與顯示數據數據整理是根據調查研究的目的，運用科學的方法，對調查所獲得的數據進行審查、檢驗，分類、匯總等初步加工，并以集中、簡明的方式反映調查對象總體情況的過程。數據整理是數據研究的重要基礎，是提高調查數據質量和使用價值的必要步驟，是保存數據的客觀要求。任務分析任務二整理與顯示數據數據整理是根據調查研究的目的，運用任務二整理與顯示數據

數據的檢查是指對所收集的數據的完整性和準確性進行檢查。數據檢查的目的是為了甄別出符合研究要求的有效數據，剔除無效數據的干擾和影響，為進一步的統計整理打好基礎，從而提高統計分析結果的準確性。針對問卷調查而言，數據檢查的主要內容就是問卷的完整性和準確性。一、數據的檢查任務二整理與顯示數據數據的檢查是指對所收集的數據的完整二、數據的校訂所謂數據的校訂，是指根據研究目的和研究設計，對數據做進一步的補充和修正，以滿足統計研究的要求。任務二整理與顯示數據二、數據的校訂所謂數據的校訂，是指根據研究目的和研究設三、數據的排序數據排序就是將數據按照數值大小、類別等級等規則進行重新排列。特別是當數據類型是定量數據，且數據的數量較為龐大時，通過數據排序更有助于突出一些明顯的特征和趨勢，并且可以為后面的分組、眾數、中位數等統計計算提供便利。任務二整理與顯示數據三、數據的排序數四、數據的分組

數據分組是根據統計分析的需要，將數據總體按照一定的分組標志，分成若干個組成部分。分組有助于顯現數據的類別差異、結構情況或數量上的層次性，也有助于簡化后續的一些統計計算，是整理數據時被廣泛采用的一種方法。任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分析的需要，將數據總體按照一定的分組標志，分成若干個組成部分。分組有助于顯現數據的類別差異、結構情況或數量上的層次性，也有助于簡化后續的一些統計計算，是整理數據時被廣泛采用的一種方法。任務二整理與顯示數據四、數據的分組數據分組是根據統計分析對于定性數據，可以根據統計分析的需要按照數據的類別或等級對數據進行分組。任務二整理與顯示數據1.定性數據分組方法對于定性數據，可以根據統計分析的需要按照數據的類別或等級任務二整理與顯示數據抽取某種產品100個，通過檢驗，有特等品20個、一等品49個、二等品28個、殘次品3個。例子：任務二整理與顯示數據抽取某種產品100個，通過檢驗，有練習1.某公司有三個部門，第一、二、三個部門分別有員工800名，604名，500名，現在用按部門分層抽樣的方法抽取一個容量為380名員工的樣本，問應該怎樣抽取?2．一批產品中，有一級品100個，二級品60個，三級品40個，分別用系統抽樣法和分層抽樣法從這批產品中抽取一個容量為20的樣本．3．某文藝晚會由樂隊18人，歌舞隊12人，曲藝隊6人組成，需要從這些人中抽取一個容量為n的樣本．如果采用系統抽樣法和分層抽樣法來抽取，都不用剔除個體；如果容量增加一個，則在采用系統抽樣時，需要剔除一個個體，求樣本容量n．練習1.某公司有三個部門，第一、二、三個部門分別有員工800153答案1．解：總體人數為800+604+500=1904．1904÷380的余數為4．∴先剔除4人，并且應該從第二部門隨機剔除4人．再從一、二、三部門分別抽取160名，120名，100名．2．解：采用系統抽樣可將200個產品隨機地分成20個組，每組10個產品，每組用抽簽法抽取一個產品，這樣就得到容量為2