工程质量控制的统计分析方法课件

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1、1,建设工程质量控制,第七章 工程质量控制的统计分析方法 主讲：马庆华 连云港职业技术学院建筑工程系,2,第七章 工程质量控制的统计分析方法,第一节质量统计基本知识 第二节调查表法、分层法、排列图法及因果图法 第三节、直方图法、控制图法与相关图法 第四节抽样检验方案,3,第一节质量统计基本知识,一、总体、样本及统计推断工作过程 二、质量数据的收集方法 三、质量数据的分类 四、质量数据的特征值 五、质量数据的分布特征,4,一、总体、样本及统计推断工作过程,1、总体、个体 2、样本 3、统计推断工作过程,5,1、总体、个体,总体也称母体，是所研究对象的全体。N 个体，是组成总体的基本元素。 有限总

2、体，无限总体。 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。,6,2、样本,样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质量特征的那部分个体。 被抽中的个体称为样品，样品的数目称样本容量，n,7,3、统计推断工作过程,样本质量特征值,8,二、质量数据的收集方法,（一）全数检验 （二）随机抽样检验,9,（一）全数检验,全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。,10,（二）随机抽样检验,抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对

3、样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。,1. 简单随机抽样 2. 分层抽样 3. 等距抽样 4. 整群抽样 5. 多阶段抽样,11,1. 简单随机抽样,简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随机抽样，获取样本的方法。 一般的做法是对全部个体编号，然后采用抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码，相应的个体即为样品。 这种方法常用于总体差异不大，或对总体了解甚少的情况。,12,2. 分层抽样,分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体按某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽取样品，组成样本的方法。 由于对每组都有抽取，样品在总体中分布均匀，更具代表性，特别适用

4、于总体比较复杂的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜；或季节)分组或按原材料供应商分组后，再在每组内随机抽取个体。,13,3. 等距抽样,等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后均分为n组，这时每组有KNn个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。,14,4. 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，

5、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。,15,5. 多阶段抽样,多阶段抽样又称多级抽样，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。 14的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。,16,三、质量数据的分类,1计量值数据 2计数值数据 （1）计件值数据 （2）计点值数据，表示个体（单件产品、单位长度、单位面积、单位体积等）上的缺陷数、质量问题点,17,四、质量数据的特征值,（一）描述数据集中趋势的特征值 （二）描述数据离中趋势的特征值,18

6、,（一）描述数据集中趋势的特征值,(1) 算术平均数（均值）,(2) 样本中位数 样本中位数是将样本数据按数值大小有序排列后，位置居中的数值。当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。,总体算术平均数,样本算术平均数,19,（二）描述数据离中趋势的特征值,(1) 极差R,(2) 标准偏差 (3) 变异系数,20,(2) 标准偏差(标准差或均方差),1)总体的标准偏差,2)样本的标准偏差,（n50）,(n50),21,(2) 标准偏差(标准差或均方差)（续）,标准差小说明数据分布的集中程度高,离散程度小,均值对总体的代表性好。 标准差的平

7、方是方差,能确切地说明数据的离散程度和波动规律,是最常用的反映数据变异程度的特征值。,22,(3) 变异系数(离散系数）,1)总体的变异系数,2)样本的变异系数,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。,23,五、质量数据的分布特征,（一） 质量数据的特征 （二） 质量数据波动的原因 （三） 质量数据分布的规律性,24,(一)、质量数据的特征,个体数值的波动性 总体（样本）分布的规律性 质量数据的集中趋势 质量数据的离中趋势 反映了总体（样本）质量变化的内在规律性,25,

8、(二)、质量数据波动的原因,1、 偶然性原因 2、 系统性原因,26,1、偶然性原因,偶然性因素：具有随机发生的；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。,27,2、系统性原因,当影响质量的4M1E因素发生了较大变化，生产过程不能正常进行，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常原因。 由于异常波动特

9、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。,28,（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，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,29,30,（三） 质量数据分布的规律性,正态分布曲线具有以下几个性质： 1分布曲线对称于X= 2X=时，曲线处于最高点；当X向左右远离时，曲线不断地降低，整个曲线是中间高两边低的形状； 3若曲线与横坐标轴所组成的面积等于1，则曲线与X=所围成的面积为0.6825；与X=2所围的面积为0.9545；与X=3所围成的面积为0.9973 。,31,（三） 质量数据分布

10、的规律性,即在正常生产的情况下，质量特性在区间（-）（+）的产品有68.25%；在区间（-2）（+2）的产品有95.45%；在区间（-3）（+3）的产品有99.73% 。质量特性在3范围以外的产品非常少，不到3 （0.3%）。 根据正态分布曲线的性质，可以认为，凡是在3范围内的质量差异都是正常的，不可避免的，是偶然性因素作用的结果。,32,第二节调查表法、分层法、排列图法及因果图法,一、调查表法 二、分层法 三、排列图法 四、因果图法,33,三、排列图法,1. 排列图的用途 2. 排列图的作法 3. 排列图的观察与分析 4. 排列图的应用,34,1.排列图的用途,排列图是寻找影响质量主次因素的

11、一种有效方法。排列图又叫帕累托图或主次因素分析图，它是由两个纵坐标、一个横坐标、几个连起来的直方形和一条曲线所组成。 实际应用中，通常按累计频率划分为A 类（0%80%）、 B 类（8090）、 C类（90100%）三部分，A类为主要因素，B类为次要因素，C类为一般因素。,35,2.排列图的作法,1) 收集整理数据 2) 排列图的绘制,36,1) 收集整理数据,按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的频数和累计频率。,37,2) 排列图的绘制,1）画横坐标（等分；由大到小自左向右） 2）画纵坐标（左侧频数，右侧累计频率；同一水平线） 3）画频数直方形（以

12、频数为高） 4）画累计频率曲线（从0点开始，依次连接直方形右边线及所对应的累计频率的交点） 5）记录必要的事项,38,n=150,A,B,C,39,3.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（080）、（8090）、（90100）分为三部分，各曲线下面所对应的影响因素分别为A（主）、B（次）、C（一般）三类因素。,40,4. 排列图的应用,(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

13、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。,41,四、因果分析图法,1. 因果分析图的用途 2. 因果分析图的绘制 3. 注意的问题,42,1.因果分析图的用途,因果分析图是用来系统整理分析某个质量问题（结果）与其产生原因之间关系的有效工具。,43,2. 因果分析图的绘制,混凝土强度不足,人,机器,材料,方法,环境,44,3. 注意的问题,(1) 集思广益。绘制者应熟悉专业施工方法技术，调查、了解施工现场实际条件和操

14、作的具体情况。广泛收集现场工人、班组长、质量检查员、工程技术人员的意见，相互补充，使因果分析更符合实际。 (2) 制订对策。绘制因果分析图不是目的，而是要根据图中所反映的主要原因，制订改进的措施和对策，限期解决问题，保证产品质量。具体实施时，一般应编制一个对策计划表。,45,第三节、直方图法、控制图法与相关图法,一、直方图法 二、控制图法 三、相关图法,46,一、直方图法,1. 直方图的用途 2. 直方图的绘制（P145） 3. 直方图的观察与分析,正常型直方图: 中间高，两侧低，左右接近对称 横坐标质量特性 纵坐标频数(频率),47,1.直方图的用途,即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数

15、据（50个）进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。 通过直方图，可了解产品质量的波动情况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析判断。同时可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。,48,3.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 (2) 将直方图与质量标准比较，判断实际生产过程能力,49,(1) 观察直方图的形状、判断质量分布状态,左缓坡型,折齿分布,孤岛型,绝壁型,双峰型,对称分布(正态分布),50,折齿分布,折齿分布 分组不当或组距确定不当,对称分布(正态分布)生产

16、过程正常，质量稳定,51,左缓坡型,对称分布(正态分布) 生产过程正常，质量稳定,左缓坡型 操作中对上限控制太严,52,孤岛型,对称分布(正态分布) 生产过程正常，质量稳定,孤岛型 原材料发生变化或短期内不熟练的工人顶班作业造成。,53,双峰型,对称分布(正态分布) 生产过程正常，质量稳定,双峰型 由两种不同方法或设备或工人进行生产，然后把两方面的数据混在一起整理产生的。,54,绝壁型,对称分布(正态分布) 生产过程正常，质量稳定,绝壁型 数据收集不正常，去掉上限以上的数据，或检测中某种人为因素造成的,55,(2) 与质量标准比较，判断实际生产过程能力,T质量标准要求的界限 M质量标准中心 B表示实际质量特性分布范围 x质量分布中心,56,质量控制的统计分析方法(6),PM方法/质量控制,直方图与标准规格比较 (Tu公差上限 TL公差下限),生产稍有波动会超出公差带，出现不合格品。应努力减少分散，或