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第二章 统计方法 一、基本概念 二、统计方法 一、基 本概念 质量特性 :产品所具有的满足用户 需要的自然属性。 2.数据的分类 3.抽样术语 4.几个重要的统计特性值 1.质量特性 （1） 质量特性的定义：根据ISO9000，对质量特性的定义是：“产品、过程或体系与要求有关的固有特性。”或者是“产品所具有的满足用户需要的自然属性”。 a、“固有”的就是指在某事或某物中本来就有的，尤其是那种永久性的特性； b、赋予产品、过程或体系的特征(如：产品的价格、产品的所有者等)不是他们的质量特性。 （2）质量特性参数： 定量表示的质量特性，通常称之为质量特性参数，或质量实用性参数。 在质量形成全过程的各个环节，应从保证使用质量的要求出发，提出定量的要求，以便明确质量责任，确保产品的使用质量。 （3）实际质量特性与代用质量特性 实际质量特性是用户所要求使用的质量特性。但有时企业为了便于生产，往往将其转化为生产中用以衡量产品的标准或规格。由产品标准所反映质量特性称为代用质量特征。 由于人们的认识水平与科技水平的制约，再加上用户需求的复杂性与易变性，企业所制定的质量标准与实际使用质量要求之间一定存在着既相互适应又相互矛盾的地方，企业必须适时地对其制定的标准进行修改。 （4）产品质量的形成过程 产品质量有一个产生、形成、实现、使用和衰亡的过程。对于质量的形成过程，质量专家称之为“质量螺旋”，意思是指产品质量从市场调查研究开始到形成、实现后直至交付使用，在使用中又会产生新的想法，构成新的动力再开始新的质量过程。因此，产品质量水平呈螺旋式上升的趋势。 a、朱兰质量螺旋曲线 b、质量环 质量形成的另一种表达方式是“质量环”。质量环包括12个环节这种质量环不是简单的重复循环，它与质量螺旋有相同意义。 说明 营销与市场调研； 产品设计与研发； 过程策划与开发； 采购； 生产或服务提供； 验证； 包装与储存； （5）质量特性的分类： 简单地说，质量特性就是我们要考察的产品的适用性要素,各种产品由于要求不同,质量特性可能有一个或几个，如电冰箱，其质量特性有保鲜时间、容量、耗电量及外观等，根据产品的特性，质量特性可分为以下几类： 2、数据的分类 计量型( Measurement or Variable Data):凡可连续取值的数据称为计量型数据，如长度、容积、重量、温度等等。(多属正态分布或近似正态分布） 计数型( Attributes or Countable Data )：不能连续取值的数据称为计数型数据，如废品件数、不合格品数、疵点数等。(多属二项分布或泊松分布) 3、几个有关抽样的术语 （1）Population（总体）：是指研究对象的全体，一般以“N”来表示，如一批待检产品。 总体又可以分为有限总体与无限总体两类。 有限总体：总体中含有限可列个产品，如螺钉、钢板等。 无限总体：总体中含有的产品无法数清，如液体、气体、粉末产品等。 (1)Sample(子样):亦称样本,即以随机方式从总体中抽出来的一部分产品,以n表示。 (2)Stochastic (Random) Sampling (随机抽样)：使总体中的每个产品以相同概率被抽取的抽样方式。 从理论上理解随机抽样是比较容易的，但实际上做起来却并不容易。下面是几种常用的随机抽样方法，这些方法只具有相对的随机性，而不具备完全随机性。 a、单纯随机抽样(Simple Sampling):先将抽样的对象（如产品）按顺序编号，然后用抽签法或随机数表决定抽样的先后次序。 b、机械随机抽样（Mechanical Sampling ）：按照固定的(时间)间隔（如每隔十分钟）或按照固定的产品(空间)间隔（如每隔20个产品）抽取一个产品。 c、整群随机抽样(Proportional Sampling )： 该种方法不是每次抽取单个产品，而是按一定的时间间隔，抽取一定比例的产品(例如每隔20小时抽取5%的产品等等)，将这些产品作为一个样本看待，样本的质量特性即为该群产品的质量特性值的平均值。由于机器性能的波动，原材料的差异等原因，质量的分布是不均匀的，因此，该种抽样方法的误差相对来说比较大。但操作较为方便。 d、分层随机抽样(Classified Sampling )在抽样以前，先按产品加工的设备、操作者或其他情况将所有待检产品分成几组，然后按比例从各组中抽取样品，将这些样品放在一起组成一个样本，这种随机抽样的方式可使样本具有较好的代表性。 以上四种抽样方法都不是完全的随机抽样方法，与完全随机抽样相比，都存在误差。 4、几个重要的统计特征值 数学期望：E(X)=μ数据的概率平均值 方差：D(X)＝σ2 其开方表示数据的离散程度 ; 下面是几个用来估计总体数学期