《直方图的制作详细步骤讲解》由会员分享，可在线阅读，更多相关《直方图的制作详细步骤讲解（27页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、直方图(Histogram) 一、前 言现场工作人员经常都要面对许多的数据，这些数据均来自于生 产过程中抽样或检查所得的某项产品的质量特性。如果我们应用统 计绘图的方法，将这些数据加以整理，则生产过程中的质量散布的 情形及问题点所在及过程、能力等，均可呈现在我们的眼前；我们 即可利用这些信息来掌握问题点以采取改善对策。通常在生产现场 最常利用的图表即为直方图。 二、直方图的定义 什么是直方图： 即使诸如长度、重量、硬度、时间等计量值的数值分配情形能 容易地看出的图形。直方图是将所收集的测定值特性值或结果 值，分为几个相等的区间作为横轴，并将各区间内所测定值依 所出现的次数累积而成的面积，用柱子
2、排起来的图形。因此， 也叫做柱状图。 使用直方图的目的： 了解分配的形态。 研究制程能力或计算制程能力。 过程分析与控制。 观察数据的真伪。 计算产品的不合格率。 求分配的平均值与标准差。 用以制定规格界限。 与规格或标准值比较。 调查是否混入两个以上的不同群体。 了解设计控制是否合乎过程控制。 3.解释名词： 次数分配 116 品管七大手法将许多的复杂数据按其差异的大小分成若干组，在各组内填入 测定值的出现次数，即为次数分配。 相对次数 在各组出现的次数除以全部的次数，即为相对次数。 累积次数(f) 自次数分配的测定值较小的一端将其次数累积计算，即为累积 次数。 极差(R) 在所有数据中最大
3、值和最小值的差，即为极差。 组距(h) 极差/组数=组距 算数平均数(X) 数据的总和除以数据总数，通常一X（X-bar）表示。 中位数(X) 将数据由大至小按顺序排列，居于中央的数据为中位数。若遇 偶位数时，则取中间两数据的平均值。 各组中点的简化值() 众数(M) 次数分配中出现次数最多组的值。 例： 不合格数 3 5 7 9 10 11 次 数 11 15 18 24 13 16 次数最多为24，不合格数是9，故众数为9。 组中点(m) 一组数据中最大值与最小值的平均值， （上组界+下组界） 2=组中点 第八章 直方图 117 X= X 1 +X 2 + +X n n X= f n X
4、0 +h = , X i - X 0 组距(h) X 0 =次数最多一组的组中点 X i =各组组中点 n Xi n i 1 =标准差（）样本标准差(S) 三、直方图的制作 直方图的制作方法 步骤1：收集数据并记录 收集数据时，对于抽样分布必须特别注意，不可取部分样品， 应全部均匀地加以随机抽样。所收集的数据个数应大于50 以上。 例:某厂成品尺寸规格为130至160mm，今按随机抽样方式抽取60 个样本，其测定值如附表，试制作直方图。 138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131
5、 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 121 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135 步骤2：找出数据中的最大值(L)与最小值(S) 先从各行（或列）求出最大值，最小值，再予比较。 最大值用“”框起来，最小值用“”框起来 118 品管七大手法 = 0 = h s= n-1 = h n n f f 2 ) ( 2 1 2 ) ( 2 n n f fEX: No.1
6、 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6 138 139 144 131 140 145 134 135 137 136 142 140 138 127 130 141 136 134 132 131 148 141 139 138 136 135 137 132 130 131 145 138 136 137 128 131 133 134 135 139 140 138 137 137 138 136 134 121 135 136 141 139 137 133 132 131 132 129 134 135 得知： No.1 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6
7、L1=145 L2=142 L3=148 L4=145 L5=140 L6=141 S1=131 S2=127 S3=130 S4=128 S5=121 S6=129 求得L=148 S=121 步骤3：求极差(R) 数据最大值(L)减最小值(S)=极差(R) 例：R=148-121=27 步骤4：决定组数 组数过少，虽然可得到相当简单的表格，却失去次数分配 的本质与意义；组数过多，虽然表格详尽，但无法达到简 化的目的。通常，应先将异常值剔除再进行分组。 一般可用数学家史特吉斯(Sturges)提出的公式，根据测定 次数n来计算组数k，公式为： k=1+3.32 log n 例：n=60 则k
8、=1+3.32 log 60=1+3.32(1.78)=6.9 即约可分为6组或7组 一般对数据的分组可参照下表： 数据数 组 数 50 57 51100 610 第八章 直方图 119101250 712 250 1020 例：取7组 步骤5：求组距(h) 组距=极差组数(h= ) 为便于计算平均数及标准差，组距常取为2，5或10的倍数。 例：h= =3.86，组距取4 步骤6：求各组上限，下限(由小而大顺序) 第一组下限=最小值 第一组上限=第一组下限+组界 第二组下限=第一组上限 最小测定单位 整数位的最小测量单位为0.1 小数点1位的最小测量单位为0.1 小数点2位的最小测量单位为0.
9、01 最小数应在最小一组内，最大数应在最大一组内；若有数字 小于最小一组下限或大于最大一组上限值时，应自动加一组。 例： 第一组=121- 1 / 2 =120.6124.5 第二组=124.5128.5 第三组=128.5132.5 第四组=132.5136.5 第五组=136.5140.5 第六组=140.5144.5 第七组=144.5148.5 步骤7：求组中点 组中点(值)= R k 27 7 最小测量单位 2 120 品管七大手法 该组上限+该组下限 2例：第一组=(120.5+124.5)2=122.5 第二组=(124.5+128.5)2=126.5 第三组=(128.5+13
10、2.5)2=130.5 第四组=(132.5+136.5)2=134.5 第五组=(136.5+140.5)2=138.5 第六组=(140.5+144.5)2=142.5 第七组=(144.5+148.5)2=146.5 步骤8：作次数分配表 将所有数据，按其数值大小记在各组的组界内，并计算其次 数。 将次数相加，并与测定值的个数相比较；表示的次数总和应 与测定值的总数相同。 次数分配表 组 号 组 界 组中点 划 记 次 数 f 2 f 1 2 3 4 5 6 7 120.5124.5 124.5128.5 128.5132.5 132.5136.5 136.5140.5 140.5144
11、.5 144.5148.5 122.5 126.5 130.5 134.5 138.5 142.5 146.5 1 2 12 18 19 5 3 -4 -3 -2 -1 0 +1 +2 -4 -6 -24 -18 0 +5 +6 16 18 48 18 0 5 12 合 计 60 f=-7 f =-41 2 f=117 2 f （f） 2/ n 117 （-41） 2/ 60 = h * - = 4 * - = 4.871 n 60 2 f （f） 2/ n 117 （-41） 2/ 60 S = h * - = 4 * - = 4.91n 1 60 1 步骤9：制作直方图 将次数分配表图表化
12、，以横轴表示数值的变化，纵轴表示次 数。 横轴与纵轴各取适当的单位长度。再将各组的组界分别标在 横轴上，各组界应为等距分布。 以各组内的次数为高，组距为宽；在每一组上画成矩形，则 完成直方图。 在图的右上角记入相关数据履历（数据总数n，平均值x， 第八章 直方图 121标准差） ，并划出规格的上、下限。 填入必要事项：产品名称、工序名称、时间、制作日期、制 作者。 说明：1.分组后再计算的，s为近似值 2.如直接以原始数据60个，依公式计算，可得真值。 2.用计算机计算统计量 若手边有函数型计算机，可使用次数分配表中，输入组中点 与次数，迅速求得各统计量n, ,与s。 x 如目前使用最普遍的C
13、ASIO fx-3600PV,其计算步骤如下： 按 键 功 能 说 明 荧幕显示 122 品管七大手法 n=60 =135.8 x =4.87 s =4.72 MODE 3 SHIFT KAC 122.51 DATA 136.52 DATA 130.512 DATA 134.518 DATA 138.519 DATA 142.55 DATA 146.53 DATA KOUT 3 SHIFT x SHIFT x n SHIFT x n-1 KONT 2 KNOT 1 进入统计计算系统 清除记忆 输入组中点及次数数据“ 输出统计量n“ X“ “ s“ X“ X 2 SD 0 122.5 126.5
14、 130.5 134.5 138.5 142.5 146.5 60 135.766 4.871 4.912 8146 1107379 20 15 10 5 S L =130 S =160 n=60 =135.8 x =4.87 s = n-1 =4.91 120.5 124.5 128.5 132.5 136.5 140.5 144.5 148.53.常见的直方图形态 正常型 说明：中间高，两边低，有集中趋势。 结论：左右对称分布（正态分配） ，显示过程运转正常。 缺齿型（凸凹不平型） 说明：高低不一，有缺齿情形。不正常的分配，由于测定值 或换算方法有偏差，次数分配不妥当所形成。 结论：检验员对测定值有偏好现象，如对5，10之数字偏好； 或是假造数据。测量仪器不精密或组数的宽度不是倍 数时，也有此情况。 切边型（断裂型） 说明：有一端被切断。 结论：原因为数据经过全检，或过程本身经过全检，会出现 的形状。若剔除某规格以上时，则切边在靠近右边形 成。 第八章 直方图 123 124 品管七大手法
