常用統(tǒng)計方法在QC中的運用

常用統(tǒng)計方法在QC中的運用工藝質量科熊開勝主要內容數(shù)據(jù)收集的渠道和方法數(shù)據(jù)類型描述性統(tǒng)計的方法和特征數(shù)常用圖表正交試驗的基礎我們做QC的目的是什么？目的決定一切！我們寫QC材料的目的是什么？我們用統(tǒng)計工具來干什么？初識統(tǒng)計方法——分類統(tǒng)計方法分類初識統(tǒng)計方法——用途提供表示數(shù)據(jù)特征的數(shù)據(jù)（平均數(shù)、標準偏差、極差等）比較兩事物的差異（水平對比、假設檢驗等）分析事物影響變化的因素（因果圖、系統(tǒng)圖、分層法等）分析事物間相關關系（散點圖、正交試驗等）研究取樣和試驗方法，確定合理的試驗方案。發(fā)現(xiàn)質量問題，分析掌握質量數(shù)據(jù)的分布狀態(tài)和動態(tài)變化（排列圖、直方圖、散點圖等）描述質量形成過程（流程圖、控制圖等）數(shù)據(jù)的獲取渠道1.充分利用我們現(xiàn)有的數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)數(shù)據(jù)的獲取渠道2.自己動手收集數(shù)據(jù)類型連續(xù)型數(shù)據(jù)（計量型數(shù)據(jù)）連續(xù)取值；能敏感地反映過程變化；信息豐富；可用較少的數(shù)據(jù)獲得分析結論；獲取的成本高非連續(xù)型數(shù)據(jù)（計數(shù)型數(shù)據(jù)）沒有連續(xù)型數(shù)據(jù)敏感；需要較多的數(shù)據(jù)才能得出結論；對測量精度要求不高；容易獲取描述性統(tǒng)計——特征數(shù)分布的位置或者中心趨勢的度量樣本統(tǒng)計量說明公式/記號樣本均值取自分布的樣本的重心或質心其中：x是觀測值，n是樣本大小中位數(shù)有序樣本中，排在中間位置的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)集中的一半數(shù)據(jù)高于中位數(shù)，一半低于中位數(shù)。

為有序樣本眾數(shù)出現(xiàn)最頻繁的數(shù)值。如果將數(shù)據(jù)分組，眾數(shù)是頻數(shù)最大的組。Mod描述性統(tǒng)計——特征數(shù)散布程度的度量樣本統(tǒng)計量說明公式/記號極差（全矩）樣本極值之間的距離。R=最大值-最小值樣本方差對圍繞均值的變差的度量，單位是原始數(shù)據(jù)單位的平方樣本標準差對圍繞均值的變差的度量，與原始數(shù)據(jù)的單位相同。描述性統(tǒng)計——特征數(shù)分布形狀的度量樣本統(tǒng)計量說明公式/記號偏度對稱性分布的β3為零β3>0表示右偏態(tài)β3<0表示左偏態(tài)峰度峰度是分布平坦程度的度量。正態(tài)分布的峰度為β4=0描述性統(tǒng)計（操作）所有特征數(shù)一次搞定——圖形化匯總描述性統(tǒng)計（案例）所有特征數(shù)一次搞定——圖形化匯總描述性統(tǒng)計（案例）描述性統(tǒng)計——圖形餅圖柱圖點圖直方圖箱線圖正態(tài)概率曲線描繪Y時間序列圖運行圖排列圖時間序列圖運行圖散點圖點圖直方圖箱線圖多變量圖描繪Y與XYX連續(xù)非連續(xù)連續(xù)非連續(xù)一張好的圖表勝過千言萬語描述性統(tǒng)計——圖形LSLUSL直方圖頻數(shù)目標值LSLUSL軸的加工長度目標值箱線圖Y

連續(xù)非連續(xù)描述性統(tǒng)計——圖形直方圖制作步驟描述性統(tǒng)計——圖形直方圖分析描述性統(tǒng)計——圖形箱線圖制作步驟描述性統(tǒng)計——圖形箱線圖分析XY

連續(xù)非連續(xù)

連續(xù)非連續(xù)描述性統(tǒng)計——圖形散點圖制作步驟XY

連續(xù)非連續(xù)

連續(xù)非連續(xù)描述性統(tǒng)計——圖形散點圖分析XY

連續(xù)非連續(xù)

連續(xù)非連續(xù)描述性統(tǒng)計——圖形時間序列圖XY

連續(xù)非連續(xù)

連續(xù)非連續(xù)數(shù)據(jù)分析工具YX連續(xù)非連續(xù)連續(xù)非連續(xù)單樣本T檢驗雙樣本T檢驗F檢驗非參數(shù)檢驗方差分析一般線性模型一元線性回歸多元線性回歸一般線性模型卡方檢驗二項邏輯回歸二項邏輯回歸數(shù)據(jù)分析工具——方差分析某QC小組選擇解決煙支生產過程中出現(xiàn)皺紋煙的問題作為QC課題。小組發(fā)現(xiàn)煙支的硬度與會否出現(xiàn)皺紋成負相關關系。為了確定不同廠家的輔料對于煙支硬度的影響，小組收集了三種輔料生產出的煙支硬度數(shù)據(jù)。作為QC小組成員，你將怎樣利用這些數(shù)據(jù)進行初步分析呢？問題的提出數(shù)據(jù)分析工具——方差分析方差分析結果單因子方差分析:煙支硬度與輔料類型來源自由度SSMSFP輔料類型212.7006.35012.860.000誤差9747.9120.494合計9960.612S=0.7028R-Sq=20.95%R-Sq（調整）=19.32%均值（基于合并標準差）的單組95%置信區(qū)間水平N均值標準差+---------+---------+---------+---------1313.39350.8247(------*------)2424.20520.6212(-----*-----)3273.64110.6705(-------*-------)

+---------+---------+---------+---------

3.153.503.854.20合并標準差=0.7028P值<0.05,說明不同輔料間的煙支硬度存在明顯差異2#輔料的煙支硬度明顯大于其他兩個數(shù)據(jù)分析工具——正交試驗正確的試驗方法-試驗設計DesignOFExperiment20世紀20年代，英國人RonaldA.Fisher爵士首先提出了因子試驗設計(FactorialDesign)的概念。簡而言之就是“同時考察所有因素，用盡可能少的試驗次數(shù)獲取最大的試驗信息”。數(shù)據(jù)分析工具——正交試驗肥料1肥料2種子1種子2少多少多灌溉疏密密疏疏密數(shù)據(jù)分析工具——正交試驗列號j=1234因素進氣量（bar）排氣量(bar)開卷次數(shù)（次）開卷刀未介入綁帶和盒片之間(次)試驗號ABNy11（1.8）1（1.8）966212（1.9）965313（2.0）96842（1.9）196952296762396973（2.0）196183296