质量数据分析

板桥二级水电站经汉中市水利水电工程质量监督站核定后共划分为1个单位工程，6个分部工程，185个单元工程。经统计，185个单元工程全部合格，合格率100％。6个分部工程全部合格。单位工程质量合格，合格率100％。原材料质量合格，中间产品合格。

现场监理工程师与施工单位在工程施工过程中对混凝土、砂浆进行了取样，委托汉中市水利水电工程质量监督站试验室对试块强度进行了检测，结果如下：

1、引水隧洞分部工程 (编号:D)：

C20混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=22.70Mpa，标准差S n=1.0 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》

(SL176-2007)C.0.2规定:

R n－0.7S n＝22 Mpa＞R标（R标=20.0 Mpa） (C.0.2-1)

R n－1.6S n＝21.1 Mpa＞0.83R标（0.83R标=16.6 Mpa） (C.0.2-2)

符合现行规范要求。

2、引水明管分部工程 (编号:C)：

（1）C15基础混凝土：共取样12组，平均抗压强度R n=19.8Mpa，标准差S n=1.98 Mpa，因n=12，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定:

R n－0.7S n＝18.4 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1)

R n－1.6S n＝16.6 Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.45 Mpa） (C.0.2-2)

符合现行规范要求。

（2）C25混凝土：共取样26组，平均抗压强度R n=32.6Mpa，标准差S n=3.58 Mpa，因n=26，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》

(SL176-2007)C.0.4规定:

Rn＝32.6 Mpa＞1.15R标（1.15R标=28.8 Mpa） (C.0.3-1)

Rmin＝25.5 Mpa＞0.95R标（0.95R标=23.8 Mpa） (C.0.3-2)

符合现行规范要求。

3、厂房分部工程(编号:F)：

（1）C15混凝土：共取样9组，平均抗压强度R n=21.7Mpa，标准差S n=0.8 Mpa，因n=9，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》(SL176-2007)C.0.2规定:

R n－0.7S n＝21.1 Mpa＞R标（R标=15 Mpa） (C.0.2-1)

R n－1.6S n＝20.42Mpa＞0.83R标（0.83R标=12.5 Mpa） (C.0.2-2)

符合现行规范要求。

（2）C25混凝土：共取样38组，平均抗压强度R n=29.1Mpa，标准差

S n=1.89Mpa，Fcu,min=25，因n=38，即n≥30，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》 (SL176-2007)C.0.2规定:

R n－1.6S n＝26.1 Mpa≥0.9R标（R标=25.0 Mpa） (C.0.2-1) Fcu,min＝25 Mpa≥ 0.85 R标（0.85 R标=21.2 Mpa） (C.0.2-2) 符合现行规范要求。

（3）C30混凝土：共取样6组，平均抗压强度R n=32.46Mpa，标准差S n=2.1 Mpa，因n=6，即30＞n≥5，根据《水利水电工程施工质量检验与评定规程》

质量信息管理和数据分析

质量信息管理和数据分析 1方针\方针的引用对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。２目的和范围对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。３职责３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。４措施和方法４．１信息管理４．１．１信息源１）信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。

它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、市场份额等。４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和合作者、社会等。４．１．２信息及管理需求（１）信息内容和分级各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。信息内容主要有：１）使用的技术性能指标。２）失效模式和影响分析报告。３）关键件和重要件清单。４）产品定型时的质量分析报告。５）型式（例行）试验报告。６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。８）可靠性工作。９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。１０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。１１）进货、过程、最终检验记录。１２）工装检验各检测仪表的校准报告。

16种常用数据分析方法

一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。二、假设检验 1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数（如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数卩与已知的某一总体均数卩0 （常为理论值或标准值）有无差别； B 配对样本t 检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t 检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10 以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel 分层分析列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。五、相关分析研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以

质量信息和数据分析管理规定

南京天田设备有限公司质量信息和数据分析管理规定编制：审核：批准： 2007-06-01 发布 2007-07-01 实施

1 范围本规定规定了质量信息和数据分析的职责和工作程序。本规定适用于本公司实施质量信息和数据分析的管理和控制。 2 引用文件 GJB9001A-2001 质量管理体系要求 GB/T19001-2000 质量管理体系要求 CT-ZLSC-02-2007 质量手册 3 术语和定义无条文。 4 职责 4.1 质量部 a) 负责公司质量信息的归口管理； b) 负责产品符合性质量信息和数据的收集、分析和处理，并对各部门的质量信息管理进行检查和考核评价。 4.2 市场部 a) 负责与顾客沟通过程和市场调研有关质量信息及数据的收集、传递； b) 负责合同完成及顾客满意等有关质量信息和数据的收集、传递。 c) 负责产品售后服务有关质量信息收集、传递。 4.3 技术部负责产品设计、调试、测试的过程有关质量信息和数据的收集、传递。 4.4 生产部 a) 负责产品装配、调试、搬运、包装等过程有关质量信息和数据的收集、传递。 b) 负责基础设施、工作环境等有关质量信息和数据的收集、传递； c) 负责采购过程有关质量信息和数据的收集、传递；

d) 负责生产计划等有关质量信息和数据的收集、传递； 4.5 总经办负责与财务有关的产品质量成本、内外部质量损失等有关信息和数据的收集、传递。 5 工作程序 5.1 质量信息管理 5.1.1 信息收集相关部门应识别、收集、传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息进行分类、记录。 5.1.2 信息和数据的来源、内容信息和数据主要来自监视和测量活动以及其他有关方面能客观地反映事实的资料，如市场分析、相关的科技发展动态、研制和生产计划报表、质量和财务报表、销售报表、售后服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 5.1.2.1 质量部收集的渠道： a) 对产品的检验验收和试验； c) 对产品质量问题的处理及不合格品的审理； d) 产品质量分析会； e) 内、外审和管理评审。 f) 监视和测量装置的校准和检定；收集的信息和数据内容： a) 采购产品的合格率； b) 产品一次交验合格率、军验一次交验合格率； c) 质量目标完成情况考核； d) 内、外部审核和管理评审记录。 e) 计量器具送检率、合格率； 5.1.2.2 技术部

数据分析软件和工具

以下是我在近三年做各类计量和统计分析过程中感受最深的东西，或能对大家有所帮助。当然，它不是ABC的教程，也不是细致的数据分析方法介绍，它只是“总结”和“体会”。由于我所学所做均甚杂，我也不是学统计、数学出身的，故本文没有主线，只有碎片，且文中内容仅为个人观点，许多论断没有数学证明，望统计、计量大牛轻拍。于我个人而言，所用的数据分析软件包括EXCEL、SPSS、STATA、EVIEWS。在分析前期可以使用EXCEL进行数据清洗、数据结构调整、复杂的新变量计算（包括逻辑计算）；在后期呈现美观的图表时，它的制图制表功能更是无可取代的利器；但需要说明的是，EXCEL毕竟只是办公软件，它的作用大多局限在对数据本身进行的操作，而非复杂的统计和计量分析，而且，当样本量达到“万”以上级别时，EXCEL的运行速度有时会让人抓狂。 SPSS是擅长于处理截面数据的傻瓜统计软件。首先，它是专业的统计软件，对“万”甚至“十万”样本量级别的数据集都能应付自如；其次，它是统计软件而非专业的计量软件，因此它的强项在于数据清洗、描述统计、假设检验（T、F、卡方、方差齐性、正态性、信效度等检验）、多元统计分析（因子、聚类、判别、偏相关等）和一些常用的计量分析（初、中级计量教科书里提到的计量分析基本都能实现），对于复杂的、前沿的计量分析无能为力；第三，SPSS主要用于分析截面数据，在时序和面板数据处理方面功能了了；最后，SPSS兼容菜单化和编程化操作，是名副其实的傻瓜软件。 STATA与EVIEWS都是我偏好的计量软件。前者完全编程化操作，后者兼容菜单化和编程化操作；虽然两款软件都能做简单的描述统计，但是较之 SPSS差了许多；STATA与EVIEWS都是计量软件，高级的计量分析能够在这两个软件里得到实现；STATA的扩展性较好，我们可以上网找自己需要的命令文件（.ado文件），不断扩展其应用，但EVIEWS 就只能等着软件升级了；另外，对于时序数据的处理，EVIEWS较强。综上，各款软件有自己的强项和弱项，用什么软件取决于数据本身的属性及分析方法。EXCEL适用于处理小样本数据，SPSS、 STATA、EVIEWS可以处理较大的样本；EXCEL、SPSS适合做数据清洗、新变量计算等分析前准备性工作，而STATA、EVIEWS在这方面较差；制图制表用EXCEL；对截面数据进行统计分析用SPSS，简单的计量分析SPSS、STATA、EVIEWS可以实现，高级的计量分析用 STATA、EVIEWS，时序分析用EVIEWS。关于因果性做统计或计量，我认为最难也最头疼的就是进行因果性判断。假如你有A、B两个变量的数据，你怎么知道哪个变量是因（自变量），哪个变量是果（因变量）？早期，人们通过观察原因和结果之间的表面联系进行因果推论，比如恒常会合、时间顺序。但是，人们渐渐认识到多次的共同出现和共同缺失可能是因果关系，也可能是由共同的原因或其他因素造成的。从归纳法的角度来说，如果在有A的情形下出现B，没有A的情形下就没有B，那么A很可能是B的原因，但也可能是其他未能预料到的因素在起作用，所以，在进行因果判断时应对大量的事例进行比较，以便提高判断的可靠性。有两种解决因果问题的方案：统计的解决方案和科学的解决方案。统计的解决方案主要指运用统计和计量回归的方法对微观数据进行分析，比较受干预样本与未接受干预样本在效果指标（因变量）上的差异。需要强调的是，利用截面数据进行统计分析，不论是进行均值比较、频数分析，还是方差分析、相关分析，其结果只是干预与影响效果之间因果关系成立的必要条件而非充分条件。类似的，利用截面数据进行计量回归，所能得到的最多也只是变量间的数量关系；计量模型中哪个变量为因变量哪个变量为自变量，完全出于分析者根据其他考虑进行的预设，与计量分析结果没有关系。总之，回归并不意味着因果关系的成立，因果关系的判定或推断必须依据经过实践检验的相关理论。虽然利用截面数据进行因果判断显得勉强，但如果研究者掌握了时间序列数据，因果判断仍有可为，其

22质量信息管理与数据分析程序

1。目的对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。

a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置（1）贮存各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的档案之中。（2）保护各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和保密性。（3）处置各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没

如何利用数据分析判断质量管理体系的改进

如何利用数据分析判断质量管理体系的改进 1 目的规范数据的收集、分析和应用，为质量管理体系的适宜性和有效性的判定，为寻求改进的机会提供证据。 2 范围本程序规定了数据收集分析的基本要求，适用于与公司质量管理体系有关数据的收集、分析、应用和控制。 3 职责 3.1 各部门负责收集和分析对过程和产品的测量和监控的结果及其他来源的数据，负责本部门统计技术的具体选择与应用。 3.2 供应营销部负责市场信息、顾客需求信息的收集和分析，收集分析顾客反馈的是否满足对产品、交付和服务要求的有关数据，产品售后服务信息，包括对顾客满意程度的监测结果及顾客报怨；提供顾客满意和不满意方面的信息、顾客产品使用情况的信息； 3.3 供应营销部负责收集分析与供方有关过程的数据，包括选择评价合格供方、供方供货业绩问题；提供供方能否满足采购要求方面的信息； 3.4 质检部负责收集、分析与产品质量有关的数据，包括产品测量和监控结果、产品验证结果、不合格品的处置结果、产品的特性及其趋势；提供产品的符合性和不足方面的信息；负责收集、分析监视和测量装置配备、校准等数据；提供测量和监视装置能否满足过程要求方面的信息； 3.5 企质办负责收集、分析质量管理体系运行的有关数据，包括内部审核和管理评审的结果，纠正措施和预防措施的验证结果；提供质量管理体系运行能力和可采取预防措施的信息；3.6 技术部负责收集、分析产品设计和开发过程的有关数据，包括产品特性符合顾客要求方面的数据；提供设计和开发满足顾客要求和不足方面的信息；负责收集分析过程控制的数据，包括对过程的测量和监控结果，实现过程目标的结果与问题；提供过程能力满足规定要求、过程发展趋势和有无必要采取纠正措施的信息； 3.7 设备安全部负责收集、分析设备维护的数据，提供设备能力、设备受控状态、设备运行状态、设备维护保养方面的信息；收集分析安全管理、环境保护、工作环境等方面的数据，提安全管理、供环境保护、工作环境控制所采取措施和不足方面的信息； 3.8 行政人事部负责收集、分析为满足岗位对人员要求所采取措施的数据；提供人力资源控制所采取措施的有效性和不足方面的信息； 3.9 生产制造部、车间收集分析生产过程活动方面的数据，包括生产过程受控状态、岗位质量目标和过程质量目标实现情况与问题；提供生产过程能力和可能改的机会方面的信息。 4 工作程序 4.1 数据来源 4.1.1 公司收集下列数据： a) 顾客满意和不满意的信息、顾客投诉信息、顾客产品使用情况及产品售后服务信息； b) 产品质量信息、地方政府机构监督检查的结果及反馈（如质量指标完成情况、检验记录、质量问题统计分析结果、纠正/预防措施处理结果等）； c) 市场、新产品、新技术的发展方向； d) 过程能力的信息（不合格品控制、设备管理等有关的信息）； e) 采购信息（交付、价格、质量）； f) 合同执行及交货信息；

质量数据分析和质量信息管理办法

内部资料注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司管理文件文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施

3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理

实证研究论文数据分析方法详解

修订日：2010.12.8实证论文数据分析方法详解（周健敏整理）名称变量类型在SPSS软件中的简称（自己设定的代号）变革型领导自变量1 zbl1 交易型领导自变量2 zbl2 回避型领导自变量3 zbl3 认同和内部化调节变量 TJ 领导成员交换中介变量 ZJ 工作绩效因变量 YB 调节变量：如果自变量与因变量的关系是变量M的函数，称变量M为调节变量。也就是, 领导风格（自变量）与工作绩效（因变量）的关系受到组织认同（调节变量）的影响，或组织认同（调节变量）在领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响关系中起到调节作用。具体来说，对于组织认同高的员工，变革型领导对工作绩效的影响力，要高于组织认同低的员工。中介变量：如果自变量通过影响变量N 来实现对因变量的影响，则称N 为中介变量。也就是，领导风格（自变量）对工作绩效（因变量）影响作用是通过领导成员交换（中介变量）的中介而产生的。研究思路及三个主要部分组成：（1）领导风格对于员工工作绩效的主效应（Main Effects）研究。（2）组织认同对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的调节效应（Moderating Effects）研究。（3）领导成员交换对于不同领导风格与员工工作绩效之间关系的中介效应（Mediator Effects）研究。

目录 1.《调查问卷表》中数据预先处理～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.1 剔除无效问卷～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 1.2 重新定义控制变量～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 3 2. 把Excel数据导入到SPSS软件中的方法～～～～～～～～～～ 4 3. 确认所有的变量中有无“反向计分”项～～～～～～～～～～～4 3.1 无“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 3.2 有“反向计分”题～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 5 4. 效度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～6 5. 信度分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～8 6. 描述统计～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～9 7. 各变量相关系数～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～ 12 7.1 求均值～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 7.2 相关性～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～12 8. 回归分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～13 8.1 使用各均值来分别求Z值～～～～～～～～～～～～～～～13 8.2 自变量Z值与调节变量Z值的乘积～～～～～～～～～～～13 8.3 进行回归运算～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.1 调节作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～14 8.3.2 中介作用分析～～～～～～～～～～～～～～～～～～18 8.4 调节作用作图～～～～～～～～～～～～～～～～～～～～22

常用数据分析方法详细讲解

常用数据分析方法详解目录 1、历史分析法 2、全店框架分析法 3、价格带分析法 4、三维分析法 5、增长率分析法 6、销售预测方法 1、历史分析法的概念及分类历史分析法指将与分析期间相对应的历史同期或上期数据进行收集并对比，目的是通过数据的共性查找目前问题并确定将来变化的趋势。 *同期比较法：月度比较、季度比较、年度比较 *上期比较法：时段比较、日别对比、周间比较、月度比较、季度比较、年度比较历史分析法的指标 *指标名称：销售数量、销售额、销售毛利、毛利率、贡献度、交叉比率、销售占比、客单价、客流量、经营品数动销率、无销售单品数、库存数量、库存金额、人效、坪效 *指标分类：时间分类 ——时段、单日、周间、月度、季度、年度、任意多个时段期间性质分类 ——大类、中类、小类、单品图例 2框架分析法又叫全店诊断分析法销量排序后，如出现50/50、40/60等情况，就是什么都能卖一点但什么都不好卖的状况，这个时候就要对品类设置进行增加或删减，因为你的门店缺少重点，缺少吸引顾客的东西。如果达到10/90，也是品类出了问题。如果是20/80或30/70、30/80，则需要改变的是商品的单品。 *单品ABC分析（PSI值的概念）销售额权重（0.4）×单品销售额占类别比＋销售数量权重（0.3） × 单品销售数量占类别比＋毛利额权重（0.3）单品毛利额占类别比 *类别占比分析（大类、中类、小类）类别销售额占比、类别毛利额占比、类别库存数量占比、类别库存金额占比、

类别来客数占比、类别货架列占比表格例 3价格带及销售二维分析法首先对分析的商品按价格由低到高进行排序，然后 *指标类型：单品价格、销售额、销售数量、毛利额 *价格带曲线分布图 *价格带与销售对数图价格带及销售数据表格价格带分析法 4商品结构三维分析法 *一种分析商品结构是否健康、平衡的方法叫做三维分析图。在三维空间坐标上以X、Y、Z 三个坐标轴分别表示品类销售占有率、销售成长率及利润率，每个坐标又分为高、低两段，这样就得到了8种可能的位置。 *如果卖场大多数商品处于1、2、3、4的位置上，就可以认为商品结构已经达到最佳状态。以为任何一个商品的品类销售占比率、销售成长率及利润率随着其商品生命周期的变化都会有一个由低到高又转低的过程，不可能要求所有的商品同时达到最好的状态，即使达到也不可能持久。因此卖场要求的商品结构必然包括：目前虽不能获利但具有发展潜力以后将成为销售主力的新商品、目前已经达到高占有率、高成长率及高利润率的商品、目前虽保持较高利润率但成长率、占有率趋于下降的维持性商品，以及已经决定淘汰、逐步收缩的衰退型商品。 *指标值高低的分界可以用平均值或者计划值。图例 5商品周期增长率分析法就是将一段时期的销售增长率与时间增长率的比值来判断商品所处生命周期阶段的方法。不同比值下商品所处的生命周期阶段(表示) 如何利用商品生命周期理论指导营运(图示) 6销售预测方法[/hide] 1.jpg (67.5 KB) 1、历史分析法

质量数据分析报告

质量数据分析报告导读：本文质量数据分析报告，仅供参考，如果觉得很不错，欢迎点评和分享。质量数据分析报告（一）一、行业概况银行行业分类中纺织行业囊括了国标行业中的纺织业、化学纤维制造业和纺织服装／鞋／帽制造业三个子行业。三个子行业涉及产业链的上下游，并呈现一种整体的趋同性．本次行业分析以纺织业为主，化纤业及纺织服装业为辅。（一）整体情况自 ???年下半年开始，受刭国际经济、金融环境的严重影响，纺织行业发展增速下降、指标呈现明显下滑、行业亏损加剧； ?年下半年国家两次上调纺织服装的出口退税率至 ??； ?年月国家公布《纺织正业调整和振兴规划》对纺织行业的政策力度加强； ?年下半年纺织业多项指标有所回升、但行业颓势未得到根本改善。纺织行业 ?年整体行业指标如下表示（以三个子行业分别例示）（单位：亿元、）（二）主要运行特点．

．产值同比增速继续回落，产销比保持较高水平． ???年 ??月规模以上纺织企业实现工业总产值 ???????亿元，同比增长 ????，但较上年同期回落 ???个百分点，当年纺织业产销比一直维持在 ??????区间内． ???年 ??月份化纤行业实现工业总产值 ??????亿元，同比减少 ????，该行业平均产销率 ?????． ???年 ??月份服装业实现工业总产值 ??????亿元，同比增加 ????，增速回落 ??个百分点，产销率略有下降．．出口持续下降，面临贸易争端可能性加大． ??月份纺织行业出口额为 ???亿美元，同比下降 ????，同时中国纺织品在美国、欧盟以及日本这三个主要贸易伙伴的市场份额却持续上升，使得纺织行业出口与欧美经济体的风险捆绑更为牢固，面临的贸易争端将越来越密集．．行业效益有所提升，利润增长稳定性欠佳． ?年 ??月，规模以上纺织企业实现利润总额 ?????亿元，同比增长 ?????．其中：化纤行业效益好转明显， ???年 ??月实现利润总额 ????亿元，同比增加 ?????，化纤行业利润上升主要得益于下半年化纤产品价格大幅反弹，但化纤行业收入总额同比仍呈下降趋势．．行业亏损未得到明显改善． ?年三个子行业亏损额均有不同程度减少，但纺织业和纺织服装业亏损企业数仍呈上升趋势．化纤行业 ??月亏损面及亏损深度

16种常用数据分析方法

2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。四、列联表分析用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。

观察数据分析方法简介

观察数据分析方法简介戴晓晨华盛顿大学公共卫生学院全球卫生系 2016年9月5日

提纲 ?背景回顾（Background Review） ?回归模型（Regression Modeling） ?倾向评分匹配（Propensity Score Matching）?工具变量分析（Instrumental Variable）

背景回顾 ?观察研究（observational study）v.s实验研究（experimental study）?一些例子？ ?自然实验（natural experiment）是那种研究？ ?前瞻研究（Prospective study）v.s回顾研究（retrospective study）*本讲座不关注实验设计，只针对几种常见数据分析方法。

背景回顾 ?什么是观察数据（observational data）？ ?研究者没有进行任何干预而客观观察到的数据 ?例子? ?原始数据（primary data）v.s二手数据（secondary data）?e.g.全国卫生服务调查，吸烟问卷调查 ?主题范围：基于（二手）观察数据的回顾性观察研究?e.g.大数据分析

因果推断 ?研究的根本目的：因果推断（causal inference） ?因果联系（causation）v.s相关性（correlation/association）?因果联系à相关性 ?相关性à? 因果联系（inference）（8条标准） ?Causal Inference attempts to articulate the assumptions needed to move from conclusions about association to conclusions about causation ?例子：短信干预降低艾滋病母婴传染？

大数据分析方法论介绍

一. WHY：为什么要做数据分析在目前讲解数据分析的文章里，大多数会忽略数据分析本身的目的。这会导致我们在执行时，会出现动作变形的情况。以终为始，才能保证不会跑偏。个人的理解上，数据分析是为了能以量化的方式来分析业务问题并得出结论。其中有两个重点词语：量化和业务。首先讲下量化。量化是为了统一认知，并且确保路径可回溯，可复制。统一认知后，才能保证不同层级，不同部门的人在平等话语权和同一个方向的背景下进行讨论和协作，才能避免公司内的人以「我感觉」「我猜测」来猜测当前业务的情况。路径可回溯可复制指的是，通过量化后的结果，许多优化的方法是可以被找到原因并且可以被复制的。同样是转化率优化，用A 方案和B 方案，谁的效果会比较好和具体好多少，都是可被预测的。要想做到量化，需要做到三点：建立量化体系，明确量化重点和保证数据准确性。

1.1 建立量化体系建立量化体系，主要是根据「指标设计方法」，设计业务的「核心指标+拆解指标+业务指标」，最后落地成全公司通用的「指标字典」和「维度字典」。这种工作一般是由数据分析师或数据PM 来担任完成。通过这种方式，我们就能初步建立面向全公司全面而系统的量化分析框架，保证日常分析可以做到「逐层拆解，不重不漏」。 1.1.1 指标设计方法讲到指标设计方法，大家可能觉得，之前听过了产品设计方法，程序开发方法，指标这种东西也有设计方法么？确实有，指标设计是一套以准确和易懂为准则，集合统计学和业务效果的方法论。准确是指能够准确满足衡量目的，易懂是指标算法能直观显示好与坏，并且指标的算法也能够通俗易懂。这两者很多时候需要有所抉择，准确是第一位的。举个例子：当我们想衡量一个群体收入的差异性时，用方差还是用基尼系数？方差好懂，但不能显示两个极端的差异性多大。基尼系数算法不好懂，但能准确描述这个问题。具体到指标设计，我们需要使用一些常用的统计学工具：

产品质量数据分析1

产品质量数据分析电气分厂 2013.9.30

2013年度第一季度质量分析 2013年1-2月份，我们统计了25台电机转子经加工后的轴承台尺寸误差，共检查350个轴承台。轴承台的尺寸公差是φ 110 ，统计结果如下: 电机转子轴承台直径尺寸误差统计表 110.02 110.03 110.01 110.02 110.03 110.03 110.02 110.01 110.02 110.01 110.01 110.02 110.02 110.03 110.01 110.03 110.01 110.02 110.01 110.02 110.02 110.02 110.03 110.02 110.02 110.02 110.03 110.03 110.01 110.03 110.01 110.02 110.01 110.03 110.01 110.02 110.01 110.02 110.03 110.02 110.02 110.03 110.01 110.03 110.02 110.01 110.02 110.03 110.02 110.01 一、数据分析 1、计算平均值× ×= 2、计算标准偏差S S= () 2 22 1 )021.11001.110()021.11002.110(-+??+-= ∑=-N i x xi 3、计算过程能力指数C pk C pk= = = 1.14 式中ε=Ｍ－× ＝ 110.021 =110.0035 二、工序能力指数评定由数据分析得出C pk =1.14，属于1〈C pk ≤1.33的工序能力满足范围，因此必须用控制图对工序进行监督控制，以例及时发现异常波动，对产品质量应按常规检验。 ()021.11001.11003.11002.110501 11 =+??++=∑=N i i x N N-1 50-1 =0.0028 T-2ε 6S (110.031-110.004)-2×110.0035 6×0.0028 110.031+110.004 2 +0.031 +0.004

质量信息管理与数据分析程序

质量信息管理与数据分析程序 1 0目的对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2o范围适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4。定义 4.1信息源信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品/或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1信息分类,根据不同信息的特征进行分类： A. 综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）- B. —般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C. 数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必须要拷贝后保存）。 5.3信息的测量 5.3.1体系业绩的测量

5.3.1.1 顾客满意度。 a）生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b）生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c）应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2 管理评审/内部审核。总经理/ISO 推委会应按计划进行管理评审/内部审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2 过程的测量 1）生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2）生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3 产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置（1）贮存各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的档案之中。（2）保护各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和保密性。（3）处置各部门定期清理过时的“信息” ，使贮存的信息都有可利用的价值并减少信息所占“空间”。 5.5 信息传递及发布各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没有及时将信息传递

产品质量回顾分析报告

附件1：药品生产企业年度质量回顾分析报告撰写指南 1、本指南是企业撰写产品年度质量回顾分析报告的指导性文件，各企业可根据实际情况，在积极学习和充分借鉴国内外先进经验的基础上，结合新版GMP，不断完善相关内容，年度质量回顾分析报告模板（附录 2、 3、4）仅供参考。 2、药品生产企业应建立药品年度质量回顾分析报告制度及药品年度质量回顾分析报告撰写的管理程序和操作规程。原则上由企业质量受权人牵头负责实施。各药品生产企业每年向区、市、县食品药品监督局报送《药品生产企业年度药品年度质量回顾分析概要》 3、药品年度质量回顾分析报告回顾周期应覆盖一年的时间，始末日期不必与日历的一年相一致，但必须保证上下年度回顾周期不出现时间空缺； 4、药品年度质量回顾分析报告原则上按品种开展年度质量回顾分析，对于生产工艺和质量控制相似、生产线共用的品种，可根据企业有关制度规定开展年度药品质量回顾分析。 5、年度生产质量情况，统计范围应包括商业化大生产的所有批次。统计内容包括总生产批次、总生产量、合格批

次、不合格批次、返工批次等，并应对全年产品生产质量情况进行总体评价。 6、超过一年未生产，重新组织生产的产品，年度药品质量回顾分析报告应涵盖上一次年度质量报告至本次年度质量报告期间发生的相关变更和研究内容。 7、药品生产企业可采取合适的分析方法或软件对数据进行趋势分析。在做趋势分析中，应参考历史数据，分析产品质量变化情况。 8、产品年度质量报告一般应在回顾周期后3个月内完成。并应对上一年度质量报告中建议的改进措施执行情况进行跟踪报告。 9、各药品生产企业对主要品种进行年度质量回顾分析时，应全面回顾可能影响质量的各环节，进行风险排查，消除安全隐患，分析质量趋势，提出改进的措施和建议，确保药品质量。 10、2011年度药品质量回顾分析报告的首次回顾应涵盖2010年10月1日至2011年9月30日生产的所有批次产品；企业选择每个车间的主要品种（至少一个品种）进行年度产品质量回顾分析。主要品种的选择应考虑：⑴、中标并组织生产的基本药物品种；⑵、高风险品种如生产的中药注射剂、注射剂品种；⑶、工艺较难控制的品种；⑷、生产量大的常年生产的品种或按剂型选择有代表性的品种等。