第六章　统计分析.pptx

第六章建筑工程质量控制的统计分析方法;二、质量数据的收集方法;4.整群抽样

整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群，并从中抽取样品群组成样本，然后在中选群内进行全数检验的方法。如对原材料质量进行检测，可按原包装的箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒做全数检验；每隔一定时间抽出一批产品进行全数检验等。

5．多阶段抽样

多阶段抽样又称多级抽样。上述抽样方法的共同特点是整个过程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽样完成预定的目标。多阶段抽样是将各种单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机抽样来实现的抽样方法。如检验钢材、水泥等质量时，可以对总体按不同批次分为R群，从中随机抽取r群，而后在中选的r群中的M个个体中随机抽取m个个体，这就是整群抽样与分层抽样相结合的二阶段抽样，它的随机性表现在群间和群内有两次。

;质量数据的分类;四、质量数据的特征值;2．标准偏差。

标准偏差简称标准差或均方差，是个体数据与均值之差平方和的算术平均数的算术根，是大于0的正数。

(1)总体的标准偏差σ

（2)样本的标准偏差S

3.变异系数Cv

变异系数又称离散系数，是用标准差除以算术平均数得到的相对数。它表示数据的相对离散波动程度。变异系数小，说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体(样本)的代表性好。

;五、质量数据的分布特征;1．偶然性原因

在实际生产中，影响因素的微小变化具有随机发生的特点，是不可避免、难以测量和控制的，或者是在经济上不值得消除，它们大量存在但对质量的影响很小，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的是正常波动，一般不会因此造成废品，生产过程正常稳定。通常把4M1E因素的这类微小变化归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。

2．系统性原因

当影响质量的4M1E因素发生了较大变化，如工人未遵守操作规程、机械设备发生故障或过度磨损、原材料质量规格有显著差异等情况发生时，没有及时排除，生产过程则不正常，产品质量数据就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表现为异常波动，次品、废品产生。这就是产生质量问题的系统性原因或异Ｔ颉Ｓ捎谝斐２动特征明显，容易识别和避免，特别是对质量的负面影响不可忽视，生产中应该随时监控，及时识别和处理。

（三）质量数据分布的规律性

以质量标准为中心的质量数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图形表示，即一般服从正态分布。

;第二节?调查表法、分层法、排列图法与因果图法;一、统计调查表法;????二、分层法;排列图法;3．排列图的观察与分析

(1）观察直方形，大致可看出各项目的影响程度。排列图中的每个直方形都表示一个质量问题或影响因素。影响程度与各直方形的高度成正比。

(2）利用ABC分类法，确定主次因素。将累计频率曲线按(0％～80％)、?(80％～90％)、(90％～100％)分为三部分，各曲线下面所对应的影响因素分别为A、B、C三类因素。该例中A类即主要因素是表面平整度(2m长度)、截面尺寸（梁、柱、墙板、其他构件），B类即次要因素是水平度，C类即一般因素有垂直度、标高和其他项目。综上分析结果，下部应重点解决A类质量问题。

4．排列图的应用

排列图可以形象、直观地反映主次因素。其主要应用有：

(1）按不合格点的内容分类，可以分析出造成质量问题的薄弱环节。

(2）按生产作业分类，可以找出生产不合格品最多的关键过程。

(3）按生产班组或单位分类，可以分析比较各单位技术水平和质量管理水平。

(4）将采取提高质量措施前后的排列图对比，可以分析措施是否有效。

(5）此外还可以用于成本费用分析、安全问题分析等。;四、因果分析图法;第三节?直方图法、控制图法与相关图法;一、直方图法?;（三）直方图的观察与分析?

1．观察直方图的形状、判断质量分布状态

作完直方图后，首先要认真观察直方图的整体形状，看其是否是属于正常型直方图。正常型直方图就是中间高，两侧底，左右接近对称的图形，如图5-7（a）所示。

出现非正常型直方图时，表明生产过程或收集数据作图有问题。这就要求进一步分析判断，找出原因，从而采取措施加以纠正。凡属非正常型直方图，其图形分布有各种不同缺陷，归纳起来一般有五种类型，如图5－7所示。

常见的直方图图形图5－7

（a）正常型（b）折齿型（c）左缓坡型（d）孤岛型（e）双峰型（f）绝壁型

(1)折齿型(图5—7(b))，是由于分组组数不当或者组距确定不当出现的直方图。?

(2)左(或右)缓坡型(图7—8(c))，主要是由于操作中对上限(或下限)控制太严造成的。

???(3)孤岛型(图5—7(d))，是原材料发生变化，或者临时他人顶班作业造成的。

???(4)双峰型(图