2质量管理统计方法.pptx

第二章 统计方法; 一、基 本概念;1.质量特性;（2）质量特性参数：;（3）实际质量特性与代用质量特性;（4）产品质量的形成过程;a、朱兰质量螺旋曲线;b、质量环;说明;（5）质量特性的分类：;2、数据的分类 ;3、几个有关抽样的术语 ;(1)Sample(子样):亦称样本,即以随机方式从总体中抽出来的一部分产品,以n表示。 (2)Stochastic (Random) Sampling (随机抽样)：使总体中的每个产品以相同概率被抽取的抽样方式。 从理论上理解随机抽样是比较容易的，但实际上做起来却并不容易。下面是几种常用的随机抽样方法，这些方法只具有相对的随机性，而不具备完全随机性。 ;a、单纯随机抽样(Simple Sampling):先将抽样的对象（如产品）按顺序编号，然后用抽签法或随机数表决定抽样的先后次序。 b、机械随机抽样（Mechanical Sampling ）：按照固定的(时间)间隔（如每隔十分钟）或按照固定的产品(空间)间隔（如每隔20个产品）抽取一个产品。;c、整群随机抽样(Proportional Sampling )： 该种方法不是每次抽取单个产品，而是按一定的时间间隔，抽取一定比例的产品(例如每隔20小时抽取5%的产品等等)，将这些产品作为一个样本看待，样本的质量特性即为该群产品的质量特性值的平均值。由于机器性能的波动，原材料的差异等原因，质量的分布是不均匀的，因此，该种抽样方法的误差相对来说比较大。但操作较为方便。;d、分层随机抽样(Classified Sampling )在抽样以前，先按产品加工的设备、操作者或其他情况将所有待检产品分成几组，然后按比例从各组中抽取样品，将这些样品放在一起组成一个样本，这种随机抽样的方式可使样本具有较好的代表性。 以上四种抽样方法都不是完全的随机抽样方法，与完全随机抽样相比，都存在误差。;4、几个重要的统计特征值;(1)子样的平均值（ Average of Sample） ;将样本 按大小顺序排列，取中间位置的数为中位数，记为 。 当样本数据个数为奇数时，处于正中位置的那个数即为中位数 ，当样本数据个数为偶数时，取处于正中位置的那两个数的平均值为 。;两个例子;（3）样本的方差(Variance of Sample) ;第二个表达式不是无偏估计，因 ： 上述二个表达式代表样本的方差，它们都可用来估计总体的方差σ2，当样本量比较小时,上述二个表达式得出的结果的差别可能比较大，但实践证明当样本量n30时,上述二个表达式求出的结果的差异是很小的.;（4）极差（Range）以R表示 ;（5）变异系数 ; 二、统计方法（Statistical Methods）;1、排列图（Pareto Diagram）;作图步骤;应用;排列图例;图例说明;例：某厂车床加工曲轴主轴颈的不合格品统计如表： ;图例;注意: ;2、因果分析图（Cause-and-Effect Diagram）;因果分析图示例 ;说明;例;例解：复印不清楚因果分析图;3、分层法(Classified Method);质量特性数据常用的几类分层方法;4、统计表分析(statistical table);例;例：某瓷厂的瓷检报告表;缺陷位置（区位）调查表;图示;5、直方图（Histogram）;（3）作用;22;b、数据分组 ;c、计算组距;d、计算第一组的上下限;d’、计算其他各组的上下限 ;e、计算各组的中心值xi ;f、 频数表 ;零件尺寸;h、计算简化中心值 ui ;i、计算fiui 和fiui2;;j、计算;k、计算标准差s;直方图与相对应的正态分布曲线;(3)直方图的分析;c、; d、孤岛型（Island ）;e、双峰型（Double-peak） ;f、扁平型（Flat-peak ）;（4）直方图的用途;（5）直方图与公差的比较;b、分布在公差范围内，分布宽度B也正常，但因分布中心偏向左边，若工序稍有波动，随时都有超差、出现不合格品的可能。;c、分布在公差范围内，但分布宽度太大，极易出现超差现象,工序能力较差,应设法改进工序,缩小分布范围。;d、;e、分布宽度正常，但分布中心过于偏左，已有部分产品超过公差的范围成了不合格品，应采取措施纠正工序中的异常因素。;f、分布中心无偏移,但分布范围过大以致两面超差,可用改变加工工艺或修改公差标准来纠正。;6、相关分析和回归分析;(1）散布图（相关图 ）;为了研究的方便，人们设法用函数关系来研究上述不完全确定的变量关系，这样就会因选择的函数不同而使求得的理论值有一定的误差，这种研究变量之间函数关系及其误差的方法称回归分析，研究变量之间的相关程度称为相关分析。;散布图的作法：;X（原因）;(2) 相关分析 ;·;e、Stron