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数据统计方法 (V.01版) 【内容简介】 在企业中，产品品质控制技巧源于统计方法。本教材主要介绍了数据的处理方法、数据统计有基本原理、在质量管理中常用的数据统计方法等等。重点在于给现场质量工作者介绍一些数据统计与质量控制方法的关系，和常用数据统计方法等等。 【培训目标】 在企业中对品质控制而言，一般从事品质管理的在基层工作者。对品质控制常有“知其然，而不知其所以然”的困惑，对品质管理的基本概念、手法也有着不同的困惑。无法实时有效地预防与掌握工作现场之人、事、物、时、地的发生与变化，而使问题不断地重复发生，给企业造成巨大的损失。 希望能通过本教材，给在现场做质量管理的工作者作一些常识性的引导，了解质量管理中数据统计方法的应用，同时“知其然，也知其所以然”。 【适用范围】 本教材适用于现场质量工作者参考、学习。和初学质量管理的工程师作入门学习。 【教材策划】 【教材编写】 【教材审核】 目录 第一章 数据 第一节 数据的取得与分类 第二节 数据的修整 第二章 统计基础 第一节 统计的概念 第二节 次数分配与直方图 第三节 机率分配 第四节 常用的机率分配 第三章 品质管理中常用的统计方法 第一节 CP与CPK 第二节 品质管理旧七大手法 第三节 SPC与SPCD（见教材：SPC培训教材0731） 第一章 数据 第一节 数据的取得与分类 为了取得高质量的数据，首先要明确取得数据的目的。在企业品质管理过程中，取得数据不外乎用来控制现场、分析、调节工程参数、检查等。不同种类的数据，其统计性质不同，因此要对数据进行正确的分类。现场数据根据其不同的性质大致可分为以下几类： 1、计量数据。如长度、重量、时间等连续值所取得的数据。 2、计数数据。如不合格数、事故数可以0个、1个、2个、……一直数下去的数据。计数数据还可以往下分为计件数据与计点数据。前者如不合格品数等，把这些数据变成比率后还是计件数据；后者如每页印刷错误数、事故数等。 3、顺序数据。例如，把10类产品按评审标准顺序排列成1、2、3、……、10，这样的数据就是顺序数据。在对产品进行综合评审又无合适的仪表进行测量的场合常用这类数据。 4、点数数据。这是以100点或者0点记满分进行评分的数据。在评比的场合常用到这些数据。 5、优劣数据。如甲、乙两种纺织品，比较手感好而得出结果就是优劣数据。 质量管理强调以数据说话，所以在无适当仪器可测量的场合，也要按取顺序数据或点数据的方法，尽量用数值把调查对象定量地表述出来。这点很重要。 同时数据的准确可靠十分重要。如果数据不可靠，就会得出错误的结果，导致错误的措施，就比没有数据还要糟糕。为了取得准确可靠的数据，应该注意以下几点： 1、明确收集数据的目的与整理的方法。 2、取得数据后，要加以修正的情况很多。因此，应该记录：何人、何地、何时、用何方法、用什么仪表测量、记录什么数据、如何处理等。而且计算过程也最好保存，因为常有计算错误。 3、字体要清晰，让人能看懂。 4、抽样与检定工作应该进行标准化，按标准化操作。 任何现场都有好的一面与不好的一面，实行质量管理就是要通过数据去客观地掌握好的方面与不好的方面，以便发扬好的，克服不好的一面。不能只说好的，不说不好的，报喜不报忧。 第二节 数据的修整 测量所得的数据往往要修整到一个规定的位数，通常采用四舍五入法进行修整，因为此法进多舍少（四舍的机会比五入的机会少），就有可能产生一定的偏差。为了避免这种情况发生可对四舍五入的方法进行修整改造，就是大于五进位，少于五舍去、恰逢五则进位与舍去机会均等的修整方法。这样可使修整后的期望误差为0。此法具体要求如下： 1、若第N+1位的数字大于5，则第N位数字进1，而舍去第N+1位和以后面的数字； 2、若第N+1位的了小于5，则舍去第N+1位和以后面的数字； 3、若第N+1位的数字等于5，其后无数字或全部为零，则当第N位数字为厅数时，进1，为偶数时不进1，同时舍去第N+1位和以后面的数字； 4、若第N+1位的数字等于5，但其后的数字不全为零时，则第N位数字进1，并舍去第N+1位和以后面的数字； 5、不得连续进行修整。 第二章