数据分析法.ppt

數據統計分析方法 QC舊七種工具 排列圖，因果圖，散布圖，直方圖，控制圖，檢查表与分層法 QC新七種工具(略) 關聯圖，KJ法，系統圖法，矩陣圖法，矩陣數據解析法，過程決策程序圖法（PDPC)和箭頭圖法。 數據統計分析方法-排列圖 數據統計分析方法-排列圖 排列圖是由兩個縱坐標，一個橫坐標，若干個按高低順序依次排列的長方形和一條累計百分比折線所組成的，為尋找主要問題或主要原因所使用的圖。 例 1： 排列圖的優點 排列圖有以下優點： 直觀，明了－－全世界品質管理界通用 用數據說明問題－－說服力強 用途廣泛： 品質管理 / 人員管理 / 治安管理 排列圖的作圖步驟 收集數據(某時間) 作缺陷項目統計表 繪製排列圖 畫橫坐標(標出項目的等分刻度) 畫左縱坐標(表示頻數) 畫直方圖形(按每項的頻數畫) 畫右縱坐標(表示累計百分比) 定點表數，寫字 數據統計分析方法-因果圖 何谓因果图： 对于结果（特性）与原因（要因）间或所期望之效果（特性）与对策的关系，以箭头连接，详细分析原因或对策的一种图形称为因果图。 因果图为日本品管权威学者石川馨博士于1952年所发明，故又称为石川图，又因其形状似鱼骨，故也可称其为鱼骨图，或特性要因图 作因果圖的原則 采取由原因到結果的格式 通常從‘人，機，料，法，環’這五方面找原因 ‘4M1E’, Man, Machine, Material, Method, Environment 通常分三個層次：主幹線、支幹線、分支線 盡可能把所有的原因全部找出來列上 對少數的主要原因標上特殊的標誌 寫上繪製的日期、作者、有關說明等 作因果圖應注意的事項 問題(結果)應單一、具體，表述規範 最後細分出來的原因應是具體的，以便采取措施； 在尋找和分析原因時，要集思廣益，力求準確和無遺漏 可召開諸葛亮會，采用頭腦風暴法 層次要清，因果關係不可顛倒 原因歸類正確 作因果圖應注意的事項 畫法按從左至右的貫例執行－－規範化 在作因果圖前，可先從排列圖中找出主要問題，然後針對主要問題，召集相關人員進行討論，力求盡可能找出產生問題的原因，通過分析，確立主要原因。因果圖在今後可不斷進行修改，逐漸完善，反復使用。 什麼是直方圖？ 直方圖是通過對數據的加工整理，從而分析和掌握品質數據的分布狀況和估算工序不合格率的一種方法。 直方圖的作法 作直方圖的三大步驟 作頻數表 畫直方圖 進行有關計算 作直方圖的步驟(例3) 1.搜集數據 作直方圖的步驟 計算極差(Range),上表中最大值Xmax=48;最小值Xmin=1; R＝Xmax-Xmin=48-1=47 適當分組(k) 在本例中，取k=10 確定組距(h) 組距用字母 h 表示： h=R/k=47/10=4.7, Y約等于5。 確定各組界限－－組的邊界值單位取最小測量單位的一半。 作直方圖的步驟 本例第一組的下限為： 第一組的上限值為下界限值加上組距 第二組的下界值為上界限值，第一組的上界值加上組距就是第二組上界限值，照此類推，定出各組的邊界。 編制頻數分布表 畫直方圖 數據統計分析方法-直方圖(Histogram) B图所示的直方图旁有孤立的小岛出现，称为孤岛形，这种直方图通常是由于工艺条件，如人、机、料、法、环、测等条件发生突变造成的。 數據統計分析方法-直方圖(Histogram) C图为偏向型，通常是由于习惯性加工、返修或剔除废品后造成的。 數據統計分析方法-直方圖(Histogram) D图为陡壁型，它的产生原因与偏向型相同。 數據統計分析方法-直方圖(Histogram) E图为双峰型，是由于将来自两种不同生产条件的数据混在一起整理而造成的，若用分层法将数据预先处理后，可避免出现这种形状。 數據統計分析方法-直方圖(Histogram) F图为平顶形，它可能是将来自两种不同生产条件的数据混在一起造成的，此外如果生产条件发生缓慢变化，如夹具的磨损，跳线损耗增大，测试板电流变化，操作者疲劳等都可能造成这种形状。 什麼是散布圖? 散布圖也叫相關圖。它是用來研究和判斷兩個變量之間關係的圖。 兩種不同的關係 確定性的函數關係－－這種關係是兩個變量存在著完全確定的函數關係。如圓周長和圓的直徑D之間存在著C＝π*D的關係。 非確定性的相關關係－－這種關係是非確定性的依賴或制約關係。如兒童的年齡和體重； 散布圖的基本形式 散布圖是由一個縱坐標，一個橫坐標及很多散布點組成； 打點－－X為橫坐標(自變量)，Y為縱坐標(應變量),把數據表中的各組對應數據一一按坐標位置表示出來。如果碰上兩組完全相同，則在點上加圈表示，三組相同，則加上雙重圈表示；從散布圖上的點子分布狀況，可以觀察分析出兩個變量(X,Y)之間是否有相關關係，以及