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《质量管理学》第5章常用的收集整理数字资料的方法

第五章 常用的收集整理数字 资料的方法 第一节 预备知识 一、统计数据及其分类 (一) 收集数据的目的 1. 用于调研和分析 2. 用于调节和控制 3. 用于检验和判断;(二) 统计数据的种类 1. 计量值数据 凡是可以连续、任意取值的,或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据,就是计量值数据。如长度、重量、化学成分、产量、温度、容积等。如长度1-2mm之间,还可以连续测出1.1、1.2、1.3mm等数值。 2. 计数值数据 凡是不可以连续取值的,或者说即使用测量工具也得不到小数点以下的数据,而只能得到0、1、2、3、4等自然数的这类数据,就是计数值数据。如不合格品数、疵点数、缺席人数等。测量不合格品数,只能得到1件、2件、3件等;二、总体、个体和样本 总体是指在某一次统计分析中研究对象的全体,也称母体。总体可以是有限的,也可以是无限的。例如,某企业某日生产手机零部件10万个,尽管数量相当大,但总是可以数得清的,因此这批10万个零部件称为有限总体。而该企业过去、现在和将来生产的该零部件总量就称为无限总体。 个体是指组成总体的每一个基本单元(产品或零件的质量特征数据)常用Xi表示。总体中包含的个体数称为总体含量或总体大小,常用符号N表示。 样本是指从总体中随机抽取出来,并对其进行详细研究分析的一部分个体(样品),样本中包括的样品数目称为样本量或样本大小,常用符号n表示。;三、随机抽样的方法 (一) 抽样与随机抽样的概念 1. 抽样:是指从总体中抽取样品组成样本的过程。 2. 随机抽样:是指要使总体中的每一个个体都有同等机会被抽取出来组成样本的过程。 抽取样本的过程只是手段,目的是通过研究局部(样本)来推断全部(总体)从而达到保证和提高产品质量的目的。当然,运用样本估计、推断总体不会是百分之百正确,会存在“存伪”、“弃真”现象。只不过要根据目的不同,采取适当的方法减少错误的发生。;(二)随机抽样方法 1. 一般随机抽样法 2. 顺序随机抽样法 3. 分层抽样法 4. 整群抽样法;四、常用的统计特征数 (一) 样本平均值 这是表??数据集中位置的各种特征数中最基本的一种. (二) 样本中位数 把收集到的统计数据x1,x2,…,xn,按大小顺序重新排列,排在正中间的那个数就叫中 位数,用符号表示 当n为奇数时,正中间的数只有一个;当n为偶数时,正中位置有两个数,此时,中位数为正中两个数的算术平均值。;(二) 样本中位数 把收集到的统计数据x1,x2,…,xn,按大小顺序重新排列,排在正中间的那个数就叫中 位数, 当n为奇数时,正中间的数只有一个;当n为偶数时,正中位置有两个数,此时,中位数为正中两个数的算术平均值。 中位数也是表示数据集中位置的一种特征数,只是较样本平均值所表示的数据集中位置要粗略一些,但可减少计算的工作量。 (三) 样本方差 (四) 样本标准偏差;(五) 收集数据应注意的问题 1. 为了使数据正确地反映客观现状,避免人为因素,要用随机抽样的方法。 2. 在现场收集数据时,要力求准备充分,方法简单,快速快捷。 3. 抽样与测定要尽量标准化,要按照规定的标准进行操纵。 4. 在取得数据后,要尽快进行作图和分析。 5. 计算过程要予以保存,便于复核。;(六) 收集数据应注意的问题 收集数据时,应注意下列问题: 1. 为了使数据正确地反映客观现状,避免人为因素,要用随机抽样的方法。 2. 在现场收集数据时,要力求准备充分,方法简单,快速快捷。 3. 抽样与测定要尽量标准化,要按照规定的标准进行操纵。 4. 在取得数据后,要尽快进行作图和分析。 5. 计算过程要予以保存,便于复核。;二、分层法 (一) 概念 1. 定义 分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志,将收集到的大量质量特征数据按其数据的不同来源进行归类、整理和汇总的一种方法。 2. 分层的标志 (1) 人员。可按操作人员的年龄、工级和性别等分层。 (2) 机器。可按设备的类型、新旧程度、不同生产线等分层。 (3) 材料。可按材料的产地、批号、制造商、成分等分层。 (4) 方法。可按不同的工艺要求、操作参数和方法等分层。 (5) 测量。可按不同的检测设备、测量方法、测量人员等分层。 (6) 时间。可按不同的班次、日期等分层。 (7) 环境。可按温度、湿度、照明度、清洁度等分层。 (8) 其它。可按地区、使用条件、缺陷部位和内容等分层。;(二) 用途 分层法的作用主要是归纳整理所收集到的统计数据。具体可用于: 1. 对生产或工作现场发生的质量问题进行归类分析; 2. 与其它统计方法,如直方图、排列图、控制图、散布图等配合应用; 3. 为寻找较佳的解决问题的方法,实施质量改进提供途径。;三

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