統(tǒng)計(jì)學(xué)在QC中的應(yīng)用課件

SASJMP與QCSASJMP的簡單介紹由SAS公司出品，其計(jì)算結(jié)果的權(quán)威性等同與SAS公司的其它產(chǎn)品具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算功能強(qiáng)大的圖形功能統(tǒng)計(jì)運(yùn)算不需要編程，界面友好SASJMP與QCSASJMP的簡單介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)在QC中的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn),檢驗(yàn)產(chǎn)品是否合格運(yùn)用控制圖、監(jiān)測控制情況分析問題運(yùn)用相關(guān)分析、回歸分析、主成分分析分析問題發(fā)生的原因解決問題運(yùn)用T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)等分析改進(jìn)效果統(tǒng)計(jì)學(xué)在QC中的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題預(yù)備知識（1）數(shù)列的分類品質(zhì)數(shù)列變量數(shù)列數(shù)據(jù)的分類連續(xù)變量序列變量（定性資料）無序變量（定性資料）預(yù)備知識（1）數(shù)列的分類預(yù)備知識（2）常用統(tǒng)計(jì)圖直方圖折線圖曲線圖預(yù)備知識（2）常用統(tǒng)計(jì)圖預(yù)備知識（3）三種常見的分布（1）正態(tài)分布 密度曲線：f（x）=1/e-(x-μ)(x-μ)/(2σσ)

特點(diǎn)非負(fù)性：f（x）≥0 歸一性：∫f（x）dx=1 對稱性：∫f（μ+x）=∫f（μ-x）預(yù)備知識（3）三種常見的分布（1）預(yù)備知識（4）三種常見的分布（2）二項(xiàng)式分布：若產(chǎn)品過程穩(wěn)定，不合格品率p為常數(shù)，任取n個產(chǎn)品，令X為抽得的不合格品數(shù)，則P=CNx(1-p)n-x

μ=np；σ=泊松分布當(dāng)產(chǎn)品過程穩(wěn)定，單位產(chǎn)品的平均缺陷數(shù)λ為常數(shù)，任1個產(chǎn)品，令X為該產(chǎn)品缺陷數(shù)，則P=e-λλ2/x!μ=λ；σ=預(yù)備知識（4）三種常見的分布（2）預(yù)備知識（4）三種分布的特性正態(tài)分布：計(jì)量值特性二項(xiàng)式分布：不合格品數(shù)泊松分布：缺陷數(shù)預(yù)備知識（4）三種分布的特性直方圖（1）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（1）求全距(最大數(shù)減最小數(shù)）根據(jù)數(shù)據(jù)的大致分組數(shù)k k=1+3.22lgn(n為數(shù)據(jù)的條數(shù)）分組太少會掩蓋數(shù)據(jù)的變動，太多會使個組高度參差不齊數(shù)據(jù)個數(shù)n分組數(shù)k50~1006~10100~2507~12250以上10~20直方圖（1）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（1）數(shù)據(jù)個數(shù)n分組數(shù)直方圖（2）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（2）確定各組組距H=R/k計(jì)算各組上下限計(jì)算各組中心值制作頻數(shù)分布表繪制直方圖直方圖（2）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（2）直方圖（3）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（1）直方圖的圖形分析正常型孤島型雙峰型折齒型陡壁型偏態(tài)型平頂型直方圖（3）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（1）直方圖（4）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（2）直方圖與規(guī)格范圍比較散布在T1~TU內(nèi)兩邊略有余量，是理想直方圖。B位于T內(nèi)，一邊有余量，一邊重合，分布中心偏移規(guī)格中心。這時(shí)應(yīng)采取措施使兩者重合，否則一側(cè)無余量，稍不注意就會超差，出現(xiàn)不合格品。B與T完全一致，由于兩側(cè)無余量，很容易出現(xiàn)不合格品，應(yīng)加強(qiáng)管理，設(shè)法提高過程能力。直方圖（4）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（2）直方圖（5）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（3）觀測值不分布不合規(guī)范的直方圖的幾種情況分布中心偏移規(guī)格中心，一側(cè)超出規(guī)格范圍，出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)減少偏移，使兩者重合，消除不合格品。散布范圍B大于T，兩側(cè)超出規(guī)格范圍，均出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)縮小產(chǎn)品質(zhì)量散布范圍。B完全不在T內(nèi)，產(chǎn)品全部不合格，應(yīng)停產(chǎn)檢查。直方圖（5）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（3）直方圖（6）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（4）頻數(shù)的分布趨勢：集中趨勢（centraltendency），離散程度（dispersion）集中趨勢的統(tǒng)計(jì)描述均數(shù)（mean，average）是算術(shù)均數(shù)的簡稱通常用表示幾何均數(shù)（geometricmean）：用G表示，適用于數(shù)據(jù)經(jīng)過對數(shù)變換后呈正態(tài)分布的資料，也可以用于觀察值之間呈倍數(shù)或近似倍數(shù)變化的資料其計(jì)算方法為直方圖（6）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（4）直方圖（7）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（5）集中趨勢的統(tǒng)計(jì)描述中位數(shù)和百分位數(shù)中位數(shù)（median）是一組由小到大按順序排列的觀察值中位次居中的數(shù)值，用M來表示。在全部觀察值中小于和大于中位數(shù)的觀察值個數(shù)相等。百分位數(shù)（Percentile）是一種位置指標(biāo)，用PX表示。一個百分位數(shù)PX將一個組觀察值分為兩部分，理論上有X%的觀察值比它小，有（1-X）%的觀察值比它大。中位數(shù)是一個特定的百分位數(shù)直方圖（7）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（5）直方圖（8）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（6）方差（variance）總體方差樣本方差自由度標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）總體標(biāo)準(zhǔn)差樣本標(biāo)準(zhǔn)差直方圖（8）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（6）直方圖（9）過程能力指數(shù)（1）規(guī)格限（TL，TU）。T=TU-TL控制下限CPL控制上限CPU過程無偏：分布中心μ不等于規(guī)格中心Tm

過程能力指數(shù)CP，修正后過程能力指數(shù)。 無偏且兩側(cè)控制：CP=(T/6σ)≈T/6S 有偏且兩側(cè)控制：CPk=(1-k)CP直方圖（9）過程能力指數(shù)（1）直方圖（10）過程能力指數(shù)（2）偏移系數(shù)kK=|μ-Tm|/(T/2)=|X平均-Tm|/(T/2)單側(cè)上規(guī)格限TU時(shí)的情況

CPU=TU-μ/3σ≈TU-X平均/3S單側(cè)下規(guī)格限Tl時(shí)的情況

CPL=μ-Tl/3σ≈X平均-Tl/3S直方圖（10）過程能力指數(shù)（2）直方圖（11）過程能力指數(shù)（3）CP與p的關(guān)系P=2[1-φ(3CP)]CPK與p的關(guān)系P=2-φ[3CP(1-k)]-φ[3CP(1+k)]當(dāng)k=0時(shí)CPK=CPCPU與P的關(guān)系p=1-φ(3CPU)CPL與P的關(guān)系p=1-φ(3CPL)直方圖（11）過程能力指數(shù)（3）直方圖（12）計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)分析構(gòu)成比（proportion）又稱為構(gòu)成指標(biāo)。它說明事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布。直方圖（12）計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)分析顯著性檢驗(yàn)(1)分類：參數(shù)檢驗(yàn)。（總體分布已知，對未知參數(shù)的檢驗(yàn)）非參檢驗(yàn)。（總體分布未知或者總體分布不是正態(tài)）兩個概念小概率原則顯著水平：概率多小的事件可以認(rèn)為是小概率事件。平常用α表示兩類錯誤：I類錯誤：拒絕了實(shí)際成立的假設(shè)II類錯誤：接受了實(shí)際不成立的假設(shè)顯著性檢驗(yàn)(1)分類：顯著性檢驗(yàn)(2)參數(shù)檢驗(yàn)（1）檢驗(yàn)的先決條件正態(tài)分布方差相等（也稱相齊）無異常值正態(tài)檢驗(yàn)方差相等檢驗(yàn)方差不齊時(shí)的修正顯著性檢驗(yàn)(2)參數(shù)檢驗(yàn)（1）顯著性檢驗(yàn)(3)樣本與總體均數(shù)比較檢驗(yàn)?zāi)骋唤M樣本是否與總體均數(shù)相等兩樣本總體均數(shù)比較檢驗(yàn)兩種加工手段在互不相關(guān)的情況下測試其對生產(chǎn)質(zhì)量是否有影響。成對數(shù)據(jù)比較檢驗(yàn)兩種加工手段在相關(guān)的情況下測試其對生產(chǎn)質(zhì)量是否有影響顯著性檢驗(yàn)(3)樣本與總體均數(shù)比較顯著性檢驗(yàn)(4)異常值檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)單個總體兩個總體（即方差齊性檢驗(yàn)）顯著性檢驗(yàn)(4)異常值檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)(5)總體率檢驗(yàn)單個總體的情況兩個總體的情況一般情況需要校正顯著性檢驗(yàn)(5)總體率檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)(6)非參檢驗(yàn)符號秩檢驗(yàn)秩檢驗(yàn)適用范圍：非正態(tài)分布，有異常值的情況缺點(diǎn)：用樣本值差異的正負(fù)號而忽略具體量來進(jìn)行檢驗(yàn)。顯著性檢驗(yàn)(6)非參檢驗(yàn)方差分析與回歸（1）預(yù)備知識指標(biāo)：衡量試驗(yàn)效果的特征量。定量指標(biāo)：直接用數(shù)量表示定性指標(biāo)：只能用感官評定的標(biāo)準(zhǔn)因素：影響指標(biāo)的原因可控因素誤差水平：因素在試驗(yàn)中所處的各種狀態(tài)方差分析與回歸（1）預(yù)備知識方差分析與回歸（2）方差分析基本思想總變異組間變異組內(nèi)變異方差分析與T檢驗(yàn)方差分析與回歸（2）方差分析方差分析與回歸（3）回歸分析線性回歸：研究兩變量線性關(guān)系回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)控制的應(yīng)用相關(guān)分析變量之間的相關(guān)診斷性分析主成分分析方差分析與回歸（3）回歸分析控制圖（1）控制圖的用途分析判斷生產(chǎn)過程的穩(wěn)定性，從而使產(chǎn)生過程處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)過程中的異?，F(xiàn)象和緩慢變異，預(yù)防不合格品的發(fā)生查明生產(chǎn)設(shè)備和工藝裝備的實(shí)際精度，以便作出正確的技術(shù)決定為評定產(chǎn)品質(zhì)量提供依據(jù)控制圖（1）控制圖的用途控制圖（2）基本格式（1）標(biāo)題部分控制圖（2）基本格式（1）控制圖（3）基本格式（2）控制圖部分：CL中心線UCL上控制界限LCL下控制界限控制圖（3）基本格式（2）控制圖（4）控制原理正態(tài)性假定3σ準(zhǔn)則：P{μ-3σ<x<μ+3σ}=99.73%小概率原理反證法思想控制圖（4）控制原理控制圖（5）控制圖種類按特性劃分計(jì)量控制圖計(jì)數(shù)控制圖按用途劃分分析用控制圖控制用控制圖控制圖（5）控制圖種類控制圖（6）計(jì)量控制圖（1）均值~極差圖（X平均~R圖）X平均每組~全距每組主要用途及適用范圍單值~標(biāo)準(zhǔn)差控制圖（X~RS圖） 適用范圍，要求控制圖（6）計(jì)量控制圖（1）控制圖（7）計(jì)量控制圖（2）單值~移動極差控制圖（X~RS圖） 移動極差即指兩個測量值之差適用范圍，要求RS圖即IR圖控制圖（7）計(jì)量控制圖（2）控制圖（8）計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)控制圖P圖適用范圍，要求U圖單位缺陷控制圖適用范圍，要求C圖適用范圍，要求控制圖（8）計(jì)數(shù)數(shù)據(jù)控制圖樣本量計(jì)算樣本量計(jì)算計(jì)算公式：N：總樣本量

α：檢驗(yàn)水平（一般為0.05）σ：總體標(biāo)準(zhǔn)差δ：允許誤差。樣本量計(jì)算樣本量計(jì)算謝謝觀看！謝謝觀看！SASJMP與QCSASJMP的簡單介紹由SAS公司出品，其計(jì)算結(jié)果的權(quán)威性等同與SAS公司的其它產(chǎn)品具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算功能強(qiáng)大的圖形功能統(tǒng)計(jì)運(yùn)算不需要編程，界面友好SASJMP與QCSASJMP的簡單介紹統(tǒng)計(jì)學(xué)在QC中的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題運(yùn)用假設(shè)檢驗(yàn),檢驗(yàn)產(chǎn)品是否合格運(yùn)用控制圖、監(jiān)測控制情況分析問題運(yùn)用相關(guān)分析、回歸分析、主成分分析分析問題發(fā)生的原因解決問題運(yùn)用T檢驗(yàn)、方差分析、非參檢驗(yàn)等分析改進(jìn)效果統(tǒng)計(jì)學(xué)在QC中的應(yīng)用發(fā)現(xiàn)問題預(yù)備知識（1）數(shù)列的分類品質(zhì)數(shù)列變量數(shù)列數(shù)據(jù)的分類連續(xù)變量序列變量（定性資料）無序變量（定性資料）預(yù)備知識（1）數(shù)列的分類預(yù)備知識（2）常用統(tǒng)計(jì)圖直方圖折線圖曲線圖預(yù)備知識（2）常用統(tǒng)計(jì)圖預(yù)備知識（3）三種常見的分布（1）正態(tài)分布 密度曲線：f（x）=1/e-(x-μ)(x-μ)/(2σσ)

特點(diǎn)非負(fù)性：f（x）≥0 歸一性：∫f（x）dx=1 對稱性：∫f（μ+x）=∫f（μ-x）預(yù)備知識（3）三種常見的分布（1）預(yù)備知識（4）三種常見的分布（2）二項(xiàng)式分布：若產(chǎn)品過程穩(wěn)定，不合格品率p為常數(shù)，任取n個產(chǎn)品，令X為抽得的不合格品數(shù)，則P=CNx(1-p)n-x

μ=np；σ=泊松分布當(dāng)產(chǎn)品過程穩(wěn)定，單位產(chǎn)品的平均缺陷數(shù)λ為常數(shù)，任1個產(chǎn)品，令X為該產(chǎn)品缺陷數(shù)，則P=e-λλ2/x!μ=λ；σ=預(yù)備知識（4）三種常見的分布（2）預(yù)備知識（4）三種分布的特性正態(tài)分布：計(jì)量值特性二項(xiàng)式分布：不合格品數(shù)泊松分布：缺陷數(shù)預(yù)備知識（4）三種分布的特性直方圖（1）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（1）求全距(最大數(shù)減最小數(shù)）根據(jù)數(shù)據(jù)的大致分組數(shù)k k=1+3.22lgn(n為數(shù)據(jù)的條數(shù)）分組太少會掩蓋數(shù)據(jù)的變動，太多會使個組高度參差不齊數(shù)據(jù)個數(shù)n分組數(shù)k50~1006~10100~2507~12250以上10~20直方圖（1）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（1）數(shù)據(jù)個數(shù)n分組數(shù)直方圖（2）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（2）確定各組組距H=R/k計(jì)算各組上下限計(jì)算各組中心值制作頻數(shù)分布表繪制直方圖直方圖（2）定量資料的統(tǒng)計(jì)描述一般過程（2）直方圖（3）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（1）直方圖的圖形分析正常型孤島型雙峰型折齒型陡壁型偏態(tài)型平頂型直方圖（3）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（1）直方圖（4）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（2）直方圖與規(guī)格范圍比較散布在T1~TU內(nèi)兩邊略有余量，是理想直方圖。B位于T內(nèi)，一邊有余量，一邊重合，分布中心偏移規(guī)格中心。這時(shí)應(yīng)采取措施使兩者重合，否則一側(cè)無余量，稍不注意就會超差，出現(xiàn)不合格品。B與T完全一致，由于兩側(cè)無余量，很容易出現(xiàn)不合格品，應(yīng)加強(qiáng)管理，設(shè)法提高過程能力。直方圖（4）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（2）直方圖（5）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（3）觀測值不分布不合規(guī)范的直方圖的幾種情況分布中心偏移規(guī)格中心，一側(cè)超出規(guī)格范圍，出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)減少偏移，使兩者重合，消除不合格品。散布范圍B大于T，兩側(cè)超出規(guī)格范圍，均出現(xiàn)不合格品，這時(shí)應(yīng)縮小產(chǎn)品質(zhì)量散布范圍。B完全不在T內(nèi)，產(chǎn)品全部不合格，應(yīng)停產(chǎn)檢查。直方圖（5）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（3）直方圖（6）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（4）頻數(shù)的分布趨勢：集中趨勢（centraltendency），離散程度（dispersion）集中趨勢的統(tǒng)計(jì)描述均數(shù)（mean，average）是算術(shù)均數(shù)的簡稱通常用表示幾何均數(shù)（geometricmean）：用G表示，適用于數(shù)據(jù)經(jīng)過對數(shù)變換后呈正態(tài)分布的資料，也可以用于觀察值之間呈倍數(shù)或近似倍數(shù)變化的資料其計(jì)算方法為直方圖（6）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（4）直方圖（7）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（5）集中趨勢的統(tǒng)計(jì)描述中位數(shù)和百分位數(shù)中位數(shù)（median）是一組由小到大按順序排列的觀察值中位次居中的數(shù)值，用M來表示。在全部觀察值中小于和大于中位數(shù)的觀察值個數(shù)相等。百分位數(shù)（Percentile）是一種位置指標(biāo)，用PX表示。一個百分位數(shù)PX將一個組觀察值分為兩部分，理論上有X%的觀察值比它小，有（1-X）%的觀察值比它大。中位數(shù)是一個特定的百分位數(shù)直方圖（7）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（5）直方圖（8）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（6）方差（variance）總體方差樣本方差自由度標(biāo)準(zhǔn)差（standarddeviation）總體標(biāo)準(zhǔn)差樣本標(biāo)準(zhǔn)差直方圖（8）定量資料的統(tǒng)計(jì)分析（6）直方圖（9）過程能力指數(shù)（1）規(guī)格限（TL，TU）。T=TU-TL控制下限CPL控制上限CPU過程無偏：分布中心μ不等于規(guī)格中心Tm

過程能力指數(shù)CP，修正后過程能力指數(shù)。 無偏且兩側(cè)控制：CP=(T/6σ)≈T/6S 有偏且兩側(cè)控制：CPk=(1-k)CP直方圖（9）過程能力指數(shù)（1）直方圖（10）過程能力指數(shù)（2）偏移系數(shù)kK=|μ-Tm|/(T/2)=|X平均-Tm|/(T/2)單側(cè)上規(guī)格限TU時(shí)的情況

CPU=TU-μ/3σ≈TU-X平均/3S單側(cè)下規(guī)格限Tl時(shí)的情況

CPL=μ-Tl/3σ≈X平均-Tl/3S直方圖（10）過程能力指數(shù)（2）直方圖（11）過程能力指數(shù)（3）CP與p的關(guān)系P=2[1-φ(3CP)]CPK與p的關(guān)系P=2-φ[3CP(1-k)]-φ[3CP(1+k)]當(dāng)k=0時(shí)CPK=CPCPU與P的關(guān)系p=1-φ(3CPU)CPL與P的關(guān)系p=1-φ(3CPL)直方圖（11）過程能力指數(shù)（3）直方圖（12）計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)分析構(gòu)成比（proportion）又稱為構(gòu)成指標(biāo)。它說明事物內(nèi)部各組成部分所占的比重或分布。直方圖（12）計(jì)數(shù)資料的統(tǒng)計(jì)分析顯著性檢驗(yàn)(1)分類：參數(shù)檢驗(yàn)。（總體分布已知，對未知參數(shù)的檢驗(yàn)）非參檢驗(yàn)。（總體分布未知或者總體分布不是正態(tài)）兩個概念小概率原則顯著水平：概率多小的事件可以認(rèn)為是小概率事件。平常用α表示兩類錯誤：I類錯誤：拒絕了實(shí)際成立的假設(shè)II類錯誤：接受了實(shí)際不成立的假設(shè)顯著性檢驗(yàn)(1)分類：顯著性檢驗(yàn)(2)參數(shù)檢驗(yàn)（1）檢驗(yàn)的先決條件正態(tài)分布方差相等（也稱相齊）無異常值正態(tài)檢驗(yàn)方差相等檢驗(yàn)方差不齊時(shí)的修正顯著性檢驗(yàn)(2)參數(shù)檢驗(yàn)（1）顯著性檢驗(yàn)(3)樣本與總體均數(shù)比較檢驗(yàn)?zāi)骋唤M樣本是否與總體均數(shù)相等兩樣本總體均數(shù)比較檢驗(yàn)兩種加工手段在互不相關(guān)的情況下測試其對生產(chǎn)質(zhì)量是否有影響。成對數(shù)據(jù)比較檢驗(yàn)兩種加工手段在相關(guān)的情況下測試其對生產(chǎn)質(zhì)量是否有影響顯著性檢驗(yàn)(3)樣本與總體均數(shù)比較顯著性檢驗(yàn)(4)異常值檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)單個總體兩個總體（即方差齊性檢驗(yàn)）顯著性檢驗(yàn)(4)異常值檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)(5)總體率檢驗(yàn)單個總體的情況兩個總體的情況一般情況需要校正顯著性檢驗(yàn)(5)總體率檢驗(yàn)顯著性檢驗(yàn)(6)非參檢驗(yàn)符號秩檢驗(yàn)秩檢驗(yàn)適用范圍：非正態(tài)分布，有異常值的情況缺點(diǎn)：用樣本值差異的正負(fù)號而忽略具體量來進(jìn)行檢驗(yàn)。顯著性檢驗(yàn)(6)非參檢驗(yàn)方差分析與回歸（1）預(yù)備知識指標(biāo)：衡量試驗(yàn)效果的特征量。定量指標(biāo)：直接用數(shù)量表示定性指標(biāo)：只能用感官評定的標(biāo)準(zhǔn)因素：影響指標(biāo)的原因可控因素誤差水平：因素在試驗(yàn)中所處的各種狀態(tài)方差分析與回歸（1）預(yù)備知識方差分析與回歸（2）方差分析基本思想總變異組間變異組