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1、2018/8/25,1,质量分析与改进,罗贤国 QQ 849136945,质量分析与改进概述,2018/8/25,2,第一节 基本概念 第二节 常用统计技术 第三节 建立现场统计信息系统 第四节 质量改进的组织与推进,目录,2018/8/25,3,一、统计分析方面,第一节 基本概念,统计,统计分析,统计 技术,统计方法,统计 工具,2018/8/25,4,趣味讨论,问题1: 你听过正态分布吗？,问题2: 你知道自己的身高吗？,问题3: 先有正态分布, 所以人长得不高不矮, 还是先有身高的事实再有正态分布？,2018/8/25,5,统计,将信息统括起来进行计算的意思，它是对数据进行定量处理的理
2、论与技术,统计分析,运用统计学原理和方法处理调查所获得的数据资料，从而简化和描述数据资料、揭示变量之间的统计关系并进而推断总体的一整套程序和方法（对收集到的有关数据资料进行整理归类并进行解释的过程）,国家统计局,视察北京国家会计学院时题词,2018/8/25,6,在质量管理中的作用：,归纳、分析问题，显示事物的客观规律。不是具体解决质量问题的技术，要具体解决质量问题，还需专业技术和组织管理措施。,统计技术,以工农业生产和科学研究中产生的统计数据为依据，以概率论为基础，用定量的方式研究随机现象发展变化规律的一门应用科学,是一个大概念，是指整个学科而言,2018/8/25,7,产品质量的统计观点,
3、产品质量具有变异性,产品质量的变异具有统计规律性,2018/8/25,8,统计方法的用途,1. 提供表示事物特征的数据；(平均值、中位数、标偏差、方差、极差) 2. 比较两事物的差异；（假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比法） 3. 分析影响事物变化的因素； （因果图、调查表、散布图、分层法、树图、方差分析） 4. 分析事物之间的相互关系； （散布图、试验设计法） 5. 研究取样和试验方法，确定合理的试验方案；（抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验） 6.发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化；（频数直方图、控制图、排列图） 7. 描述质量形成过程。（流程图、控制图）,2
4、018/8/25,9,你知道吗？,试验设计、田口方法、过程能力分析、SPC(统计过程控制)、统计抽样、回归分析、假设检验、方差分析、可靠性分析等,统计方法,统计技术中的具体方法，就是通过对数据生 成过程的分解和设计、构建变量关联模型， 揭示随机变量的变化规律，分析和预测未来 发展态势，从而达到提升质量的目标,2018/8/25,10,一般指简化的统计方法，不讲原理和设计，只讲操作步骤,统计工具,一图二表三文字，一張图胜过千言万語,2018/8/25,11,蜀道之难，难于上青天。,2018/8/25,12,2018/8/25,13,望庐山瀑布李白,2018/8/25,14,日照香炉生紫烟,201
5、8/8/25,15,遥看瀑布挂前川,2018/8/25,16,飞流直下三千尺,2018/8/25,17,疑是银河落九天,2018/8/25,18,沉鱼落雁，闭月羞花 .,一图二表三文字，一張图胜过千言万語,2018/8/25,19,KJ法 系统法矩阵图法 关联图法 箭形图解法 矩阵资料解析法 过程决策程序图法,直方图 因果图 柏拉图 层别法 调查表 散布图 控制图,新、旧品管七大工具,旧七大工具,新七大工具,2018/8/25,20,0 5.5 15.5 25.5 35.5 45.5 重量,直 方 图,30 25 20 15 10 5,频 数,T,n=100,X=26.6c,s=9.00 c,
6、M,X,生产时间: 2004.8.510.,2018/8/25,21,因果图,2018/8/25,22,柏拉图,2018/8/25,23,层别法,2018/8/25,24,不良品项目调查表,2018/8/25,25,图1 局部与整体的散布图,图2 应分层处理的散布图,散布图,2018/8/25,26,控制图,2018/8/25,27,拓展：,如何快速找到合适的工具？ 当你搜索某种工具的时候，先问自己三个问题：,统计工具矩阵表,创意类工具过程分析类工具原因分析类工具策划类工具评价类工具数据采集和分析类工具,1、我们想用这种工具实现什么目的?,当你想提出新的方法或者整理想法的时候 当你想了解某工作
7、过程或过程的某一部分的时候 当你想找到导致某个问题产生或某种状况出现的原因的时候 当你想计划做你想做的事情的时候 当你想缩小选择的范围得出最好的方法，或者你想评价当前状况的时候 当你想收集数据和分析你所收集的数据的时候,在工具矩阵图中，工具根据这些目录分组，要注意的是有些工 具在几个目录中同时出现，这是由于这些工具具有多种用途。,木匠如果想切割东西，他会去找锯，而不是螺丝刀。同样，质量改进工具可以根据用途进行分组：,2、我们正处在质量改进流程中的什么阶段?,就像壁柜做得差不多的时候，木匠只会使用细砂纸。有些工具只在质量改进流程中的特定阶段使用。如果你对这个问题不太有把握，请阅读相关参考书，一般
8、质量改进流程有10个阶段。统计工具流程图特意用通俗易懂的语言来描述，在每个阶段的旁边列出对应的标准质量术语。在你组织当中的过程很有可能以不同的语言来描述阶段可能多一些或少一些，但是你应该可以在这个“10阶段”质量改进流程中找到体的过程所包括的所有要素。每种工具如果可以在过程的某个阶段使用，就在图上用来表示。,3、我们需要发散思维还是集中思维?,在质量改进流程中，发散我们的思维联想各种可能和集中到少数几种可能总是交替进行。思维发散阶段 是创造性的，可以生成新的、有创新的想法。思维集中阶段是分析性 的，以行为为导向。为了获得成果，你必须停止对选项一味地思考，决定要做的，并且采取行动。,统计工具流程
9、图显示的是思维发散集中过程的思考顺序。为了选择最有价值 的问题进行研究，首先发散你的思维，考虑各种各样的问题：大的， 小的，令人讨厌的，代价昂贵的问题。接着集中你的思维：运用一系 列的准则选择其中一个已经很好地被定义的问题去解决。接着，发散你的思维，考虑各种可能的原因这个是吗？那个是吗?,2018/8/25,28,事情也许是这样的，采集到各种原因后，用诸如数据收集、分析和逻辑推理的方法将范围缩小到真正有可能的少数原因上面。,最后，再次发散你的思维，寻找解决问题的途径。针对现有条件，在众多的方法中选择最可能有效的方法。 有些工具经过专门设计用来帮助你发散思维，有些则单独设计帮助体集中思维，还有少
10、数的一些包含两种模式。前半使用阶段发散你的思维，后半使用阶段引导你集中思维。另外，有些工具既能帮助你发散思维，也可以帮助体集中思维，取决于使用的方式和使用的时间。,例如，流程图可以帮助你发散思维，寻找过程当中存在的所有可能的问题。另一方面，流程图可以引导小组成员集中精力，形成统一的、从现在起应用于过程的方法。 统计工具矩阵中的第三列用E代表发散，F代表集中。包含 两种模式的工具或者两种情况都可以使用的工具用E/F表示,2018/8/25,29,示例,假设你的质量改进小组已经试验了一种解决方法，它是有效的，你打算在组织内部大力推广。假设你正开始策划这个项目，质量小组想了解可能出现的失误。你该怎样
11、找到可以帮你的工具呢？,首先你问自己：“我们想用这种工具实现什么目的？”,然后你问自己“我们正处在质量改进流程中的什么阶段？”,你需要进行策划，所以在统计工具矩阵图中找到策划类工具。这组包括16种工具。,你的第三个问题是：“我们的思维需要发散还是集中？”,你正处于第9阶段：“如果有效，如何使成功的方法重复使用？”或者，用质量术语表示：“标准化”。在工具矩阵中，这一列当中你能找到15种标有x的工具。,因为你要了解可能出现的每个失误，因此你需要发散思维，所以你剔除了5种标有F的工具，剩下10种可能采用的工具。,接下来再做什么？,共同学习各种工具的使用要求了。,2018/8/25,30,总体与样本,
12、总体,这个企业员工的月平均收入是多少？,信息,由样本信息作为总体信息,估计值,从总体中,抽取一小部分,样本,2018/8/25,31,总体、个体与样本、样品,总体（population）：把研究的一类对象的全体称为总体。 个体（individual,item）：把构成总体的每一个基本元素称为个体。 样本（sample）：从总体中抽出的部分个体组成的集合称为样本。 样品：样本中包含的个体称为样品。 样本容量(sample size)：样本中包含的个体的数量称为样本容量。,总体中含有个体的数目通常用N表示。,样本容量通常用n表示。,2018/8/25,32,统计特征数概念,样本平均值,样本中位数,
13、样本 方差,样本标准偏差,样本 极差,2018/8/25,33,样本平均值,如果从总体中抽取一个样本，得到一批数据X 1，X 2，X 3.X n，则样本的平均值 ：,：样本的算术平均值；,n ：样本大小。,2018/8/25,34,样本中位数,把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3.X n，按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数就叫作中位数，用符号 来表示。,当 n 为奇数时，正中间的数只有一个；,当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个数的算术平均值。,2018/8/25,35,加权算术平均数,其中 为 的权重（weight），表示 在数据集中 所占的比重，而,当权重相同
14、，即 时 加权算术平均数即为简单算术平均数。,2018/8/25,36,几何平均数,将所有n个数 连乘，然后开n次方，即,其中： 代表几何平均数，为连乘符号 当n2时，为了方便计算可采用对上式两边取对数的方法计算：,2018/8/25,37,数据波动的统计量,一批统计数据相对它的均值而言，这些数据的离散程度如何？ 通常有三种：,2018/8/25,38,样本方差,是衡量统计数据分散程度的一种特征数，其计算公式：,S 2 ：样本方差；,：某一数据与样本平均值之间的偏差。,2018/8/25,39,样本标准偏差,国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差，用符号 S 来表示。其计算公
15、式：,How？,2018/8/25,40,举例,计算样本2, 6, 4 的均值、方差和标准差,计算平均值、方差和标准差,方差 (s2) = 8 / (3 - 1) = 4 标准差 (s) = sqrt(4) = 2,首先计算均值： (2 + 6 + 4) / 3 = 12 / 3 = 4,2018/8/25,41,样本极差,极差是一组数据中最大值与最小值之差。常用符号 R 表示，其计算公式：,R = X max - X min,极差的计算简单，它是一种最简单的度量离散程度的方法。 极差的缺点也很明显，因为它只考虑了极端值，丢失的数据信 息较多，不能精确反映数据离散程度，只适用于小样本。 现在的社会居民收入分配相差很大，这对社会稳定很不利。极差让我们可以更清醒地认识到贫富差距。所以极差还是很有意义的一个统计量。,2018/8/25,42,变异系数（相对偏差、相对风险）,标准差s虽用来表征离散程度，但它的数值与测量单位大小有关，为了度量各样本的相对离散程度，引入变异系数Cv以消除观测值数据自身大小的影响。,2018/8/25,43,变异系数例题,现有如下两组数据：甲 4、2、3、6、3、3乙 104、102、103、106、103、103 哪组数据的离散程度小？,
