质量数据的统计处理.ppt

第五章 质量数据的统计处理
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一、质量数据的搜集
控制现场
分析数据
调节数据
检查数据
搜集数据的目的
数据的分类:
计量数据
计数数据
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统计数据的取样
统计推断：从整批产品中随机抽取一定数量的样品进行测试，将样品测试的结果组成样本数据，通过对样本数据的分析来推断整批产品的质量。
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总体：研究对象的全体。
组成总体的每一个单位称为个体。
总体中包含个体数量称为总体容量，常用N表示。
总体可以是有限的，也可以是无限的。
样本：由总体抽取的部分个体组成。
样本包含的个体数量称为样本容量。常用n表示。
一般我们用X1，X2，…，Xn表示总体的一个样本，样本数值的取值记为x1,x2,…,xn，称为样本的观测值。
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随机抽样：从总体中随机抽取一定数目的个体单位作为样本进行观察，使每个个体单位都有一定的概率被选入样本，从而使根据样本所作出的结论，对总体具有充分的代表性。
随机抽样能有效的避免主观性导致的倾向性误差（系统误差） 。
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常用的抽样方法
即指总体中的每个个体被抽入的机会是相同的。在简单随机样本中，X1,X2,…,Xn是相互独立的随机变量并与总体具有相同的分布概率。
简单直观但抽样程序复杂。
简单随机抽样
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系统随机抽样
将总体单位按某一标志（如时间）排序，然后按一定间隔来随机抽取样本单位。
实施方便，同时能够保证样本对总体的代表性，适合大批量生产的流水线上产品的抽查。
若总体单位排序后呈现一定的规律性甚至周期性，而抽样间隔的周期正好于之吻合，依赖于这样排列的系统抽样就会产生系统性的偏差。
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分层随机抽样
分层随机抽样也称为类型随机抽样，即先将总体按某些重要的标志分成互不交叉重叠的若干层，然后在各层中间采用随机抽样或其他抽样方式抽取若干样本单位，由各层的样本单位组成一个样本。
样本代表性好，抽样误差小；缺点是抽样手续较繁琐。
这种方法通常用于产品质量验收。
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整群随机抽样
整群随机抽样也称为集团随机抽样，即在总体中，不是抽取个别样品，而是随机抽取整群的产品。这种方法是将总体按某个标志分成若干群，然后随机的的抽取若干群，并由抽中的群中所有个体组成样本。
抽样实施比较方便；缺点是：由于样本只是来自个别几个群，而不能均匀的分布在总体中，因而代表性差，抽样误差大。
这种抽样方法通常用于工序控制中。
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二、质量数据的整理与显示
直方图，是用一系列宽度相等，高度不等的矩形来表示数据分布的图。矩形的宽度表示数据范围的间隔，矩形的高度表示在定间隔内数据出现的次数。
条形图，条形图与直方图不同，互不相邻的矩形组成，矩形的宽度没有意义。
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