监理工程师《质量控制》第七章重点解析（2） （一）描述数据集中趋势的特征值 1.算术平均数 算术平均数又称均值，是消退了个体之间个别偶然的差异，显示出全部个体共性和数据一般水平的统计指标，它由全部数据计算得到的是数据的分布中心，对数据的代表性好其计算公式为： 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例：现有一组数据（已经排序）：10，20，30，40，50，60，70，80，90共有9个数据，处于中间位置的是第5个数据，样本中位数即为：样本中位数= 50；如有一组数据（已经排序）：10，20，30，40，50，60，70，80，90，100共有10个数据，取中间位置的是第5，6位数据的平均值55，作为中位值，样本中位数即为：样本中位数=55； （二） 描述数据离中趋势的特征值 1.极差R 极差是数据中值与最小值之差，是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。
2.标准偏差 3.变异系数Cv 三、质量数据的分布特征 （一） 质量数据的特性 （二）质量数据波动的缘由 质量特性值的变化在质量标准允许范围内波动称之为正常波动，是由偶然性缘由引起的；若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为特别波动，是由系统性缘由引起的 1.偶然性缘由 在实际生产中，影响因素的微小变化具有随机发生的特点，是不行避开、难以测量和掌握的，或者是在经济上不值得消退，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缘由、不行避开缘由或正常缘由 2.系统性缘由 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着差异等状况发生时，没有准时排解，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，表现为特别波动，次品、废品产生这就是产生质量问题的系统性缘由或特别缘由由于特别波动特征明显，简单识别和避开，特殊是对质量的负面影响不行无视，生产中应当随时监控，准时识别和处理。