项目质量管理 教学课件 作者 王祖和 1-4 第3章项目质量数据.pptVIP

第3章 项目质量数据 主要内容 熟悉质量数据采集的概念及方法 掌握质量数据统计处理方法 掌握质量数据变异的数字特征及其度量 理解质量数据的统计规律 3.1概述 项目质量数据的类型: 根据项目质量数据特性的不同，可将其分为两类： （1）计量值数据，即可以连续取值的数据。 （2）计数值数据，即不能连续取值，只能数出个数、次数的数据。 根据使用目的不同，项目质量数据大体可分为以下几类： （1）掌握项目质量状况的数据。 （2）分析问题原因用的数据。 （3）管理工序、活动或作业质量用的数据。 （4）判定项目质量水平的数据。 项目质量数据的重要特点： （1）波动性 质量数据并非同一，而是在一定的范围内存在差异。质量数据的这种特性称之为波动性。 （2）规律性 从表面上看，质量数据是杂乱无章的，但若作进一步分析处理，就可以看出：在正常情况（即稳定状态）下所获取的质量数据，往往呈现出一定的规律性。 3.2质量数据采集方法 3.2.1与质量数据采集有关的几个概念 质量数据的采集方法： （1）全数采集：是指对所要管理的项目或工序中的所有“个体”都进行相关质量数据的采集工作。 （2）抽样采集：是指从所要管理的项目或工序中抽取若干“样品”进行相关质量数据的采集工作。 抽样采集涉及到以下几个概念： 1．总体 提供数据的原始集团（观察对象），或研究对象的全体。总体中的一个单元称为个体。 有限总体：总体所含个体的数量是有限的。 无限总体：总体所含个体的数量是无限的。 2．样本与样品 样本：是指从总体中抽取的一部分个体所构成的集合。 样品：组成样本的每一个个体称。 抽样：抽取样本的过程。 样本容量：样本中所含样品的数量。 总体、样本、样品之间的关系如图3-1所示。 3.2.2 质量数据采集方法 在项目质量管理中，主要采取抽样的方法采集质量数据。 抽样方法分成两类： （1）非随机抽样，即进行人为的有意识的挑选取样。 （2）随机抽样。随机抽样排除了人的主观因素，使总体中的每一个个体都具有同等的机会被抽取到。这类方法所得到的质量数据可靠性好、代表性强，是一种科学的抽样方法。 实现随机抽样的方式： 1. 单纯随机抽样：在总体中，直接抽取样本的方法就是单纯随机抽样。 2. 系统抽样：有系统地将总体分成若干部分，然后从每一部分抽取一个或若干个个体，组成样本。 3. 分层抽样:将项目或工序分为若干层,以便了解每层的质量状况，分析每层产生质量问题的原因。 关于抽样误差： 无论采用何种抽样方法，抽样误差是客观存在的。 样本所提供的质量信息不一定恰与总体的质量状况相一致的误差，称之为代表性误差。 代表性误差的大小主要取决于三个因素： （1）总体中的数据的离散程度，即总体质量的均一性。离散程度愈小，抽样代表性误差就愈小，代表性就愈好。 （2）样本容量的大小。样本容量愈大，代表性误差就愈小。 （3）抽样方法的随机性。随机性愈好，误差就愈小 3.3 质量数据统计处理方法 3.3.1 频数分布表 基量整理：以数据的大小为基础，不考虑数据出现的先后顺序和时间的整理方法。例如：频数分布表示一种基量整理方法。 基时整理：若要获得的某种质量信息与数据出现的先后顺序有关，则应按时间先后顺序加以整理的方法。例如：控制图则是一种基时整理方法。 频数分布表:按数据大小排列后，以一定的间隔分组，然后计算每一组内的频数和频率，用表格表示频数分布状况。 设:不同的数据为一个变量，以x表示，则这批数据即为x的一个变异数列。 表示任一变量。 fi 表示 出现的次数，在统计学中称 fi 为 频数。 全部频数之和为 ∑fi 变量 的频数 fi 占全部频数之和∑fi 的比值称之为频率， 用Pi表示，称之为相对频数。 讲一个示例，以说明上述概念。 频数分布表编制步骤: 1. 确定分组数（K） 按组距相等的原则确定。 一般来说，K的选取范围常在6~25之间，K=10最常用。通常应保持按K分组后，平均每组至少能有4~5个数据为宜。 2. 确定组距（h） 分组数K确定后，组距h也就随之而定。 h= 3. 确定组的边界值 以一批数据中的最小值为第一组（从小往大排列）的组中值，加减1/2组距,即可得到第1组的下限和上限。 第1组的上限即为第2组的下限，加组距即得到第2组的上限。 依此，即可得到各组的边界值。 4. 计算组中值 组中值= 5. 作频数分布表 用频数符号表示出每个组的数据个数。 结合具体例子讲上述步骤。 3.3.2 直方图 定义：为了