检验标准
金相检验标准
金相检验标准
一、钢材
(１) 低倍检验
1、GB/T226-1991 钢的低倍组织及缺陷酸蚀检验法
2、GB/T1979-2001 结构钢低倍组织缺陷评级图
3、GB/T 4236-1984 钢的硫印检验方法
4、GB/T 1814-1979 钢材断口检验法
5、GB/T 2971-1982 碳素钢和低合金钢断口检验方法
6、YB/T 731-19870 塔型车削发纹检验法
7、YB/T 4002-1992 连铸钢方坯低倍组织缺陷评级图
8、YB/T 4003-1991 连铸钢板坯缺陷硫印评级图
9、YB/T 4061-1991 铁路机车、车轴用车轴(含硫印缺陷评级图)
10、YB/T153-1999 优质碳素结构钢和合金结构钢连铸方坯低倍组织缺陷评级图
11、TB/T3031-2002 铁路用辗钢整体车轮径向全截面低倍组织缺陷的评定
12、CB/T3380-1991 船用钢材焊接接头宏观组织缺陷酸蚀试验法
13、HB/Z210-1991 涡喷型发动机涡轮内、外轴锻件低倍组织标准
14、QJ2541-1993 不锈钢棒低倍锭型偏析检验方法
(２)基础标准
1、GB/T13298-1991 金属显微组织检验方法
2、GB/T224-1987 钢的脱碳层深度测定法
3、GB/T10561-1988 钢中非金属夹杂物显微评定方法
4、GB/T 6394-2002 金属平均晶粒度测定方法
5、GB/T/T13299-1991 钢的显微组织(游离渗碳体、带状组织及魏氏组织)评定方法
6、GB/T/T13302-1991 钢中石黑碳显微评定方法
7、GB/T4335-1984 低碳钢冷轧薄板铁素体晶粒度测定法
8、JB/T/T5074-1991 低、中碳钢球化体评级
9、ZBJ36016-1990 中碳钢与中碳合金结构钢马氏体等级
10、DL/T652-1998 金相复型技术工艺导则
(３)不锈钢
1、GB/T6401-1986 铁素体奥氏体型双相不锈钢α－相面积含量金相测定法
2、GB/T1223-1975 不锈耐酸钢晶间腐蚀倾向试验方法
3、GB/T1954-1980 铬镍奥氏体不锈钢焊缝铁素体含量测量方法
4、GB/T/T13305-1991 奥氏体不锈钢中α－相面积含量金相测定法
(４)铸钢
1、GB/T8493-1987 一般工程用铸造碳钢金相
2、TB/T/T2451-1993 铸钢中非金属夹杂物金相检验
3、TB/T/T2450-1993 ZG230-450铸钢金相检验
4、GB/T/T13925-1992 高锰钢铸件金相
5、GB/T5680-1985 高锰钢铸件技术条件(含金相组织检验)
6、YB/T/T036.4-1992 冶金设备制造通用技术条件高锰钢铸件(高锰钢金相组织检验)
7、JB/T/GQ0614-1988 熔模铸钢ZG310-570正火组织金相检验
(５)化学热处理及感应淬火
1、GB/T11354-2005 钢铁零件渗氮层深度测定和金相组织检验
2、GB/T9450-1988 钢件渗碳淬火有效硬化层深度的测定和校核
3、QCn29018-1991 汽车碳氮共渗齿轮金相检验
4、JB/T4154-1985 25MnTiBXt钢碳氮共渗齿轮金相检验标准
5、NJ251-1981 20MnTiBRe钢渗碳齿轮金相组织检验
6、ZB/T04001-1988 汽车渗碳齿轮金相检验
7、TB/T/T2254-1991 机车牵引用渗碳淬硬齿轮金相检验
8、JB/T/T6141.1-1992 重载齿轮渗碳层球化处理后金相检验
9、JB/T/T6141.3-1992 重载齿轮渗碳金相检验
10、JB/T/T6141.4-1992 重载齿轮渗碳表面碳含量金相判别法
11、GB/T5617-1985 钢的感应淬火或火焰淬火有效硬化层深度的测定
12、GB/T9451-1988 钢件薄表面总硬化层深度或有效硬化层深度的测定
13、ZB/J36009-1988 钢件感应淬火金相检验
14、ZB/J36010-1988 珠光体球墨铸铁零件感应淬火金相检验
15、NJ304-1983 渗碳齿轮感应加热淬火金相检验
16、JB/T2641-1979 汽车感应淬火零件金相检验
17、CB/T3385-1991 钢铁零件渗氮层深度测定方法
(６)轴承钢
1、YJZ84 高碳铬轴承钢(含酸浸低倍组织、非金属夹杂物、显微孔隙、退火组织、碳化物不均匀性、碳化物带状、碳化物液析评级图)
2、GB/T9-68 铬轴承钢技术条件(含低倍缺陷、非金属夹杂物、退火组织、碳化物网状、碳化物液析评级图)
3、GB/T3086-82 高碳铬不锈轴承钢技术条件(含酸浸低倍组织、火组织、共晶碳化物不均匀度、非金属夹杂物、微孔隙评级图)
4、YB/T688-76 高温轴承钢Cr4Mo4V技术条件(含碳化物不均匀度评级图)
5 JB/T1255-91 高碳铬轴承钢滚动轴承零件热处理技术条件(含退火组织、淬回火组织、碳化物网状、断口评级图)
6、ZB/J36001-86 滚动轴承零件渗碳热处理质量标准(含粗大碳化物、渗碳表面层淬回火组织、心部组织、网状碳化物评级图)
7、JB/T1460-92 高碳铬不锈钢滚动轴承零件热处理技术条件(含退火组织、淬回火组织、断口评级图)
8、JB/T2850-92 Cr4Mo4V高温轴承钢滚动轴承零件热处理技术条件(含淬火组织、淬回火组织评级图)
9、JB/T/T6366-92 55SiMoVA钢滚动轴承零件热处理技术条件(含退火组织、淬回火组织、渗碳淬回火组织评级图)
(７)工具钢
1、GB/T1298-77 碳素工具钢技术条件(含珠光体组织、网状碳化物评级图)
2、GB/T1299-85 合金工具钢技术条件(含珠光体组织、网状碳化物、共晶碳化物不均匀)
3、YB/T12-77 高速工具钢技术条件(含低倍碳化物剥落、共晶碳化物不均匀度评级图)
4、ZB/J36003-87 工具热处理金相检验标准
5、GB/T4462-84 高速工具钢大块碳化物评级图
(８)零部件专用标准
1、GB/T/T13320-91 钢质模锻件金相组织评级图及评定方法
2、ZB/J18004-89 传动用精密滚子链和套筒链零件金相检验
3、ZB/J26001-88 60Si2Mn钢螺旋弹簧金相检验
4、ZB/J94007-88 柴油机喷嘴偶件、喷油泵柱塞偶件、喷油泵出油阀偶件金相检验
5、JB/T3782-84 汽车钢板弹簧金相检验标准
6、NJ309-83 内燃机连杆螺柱金相检验标准
7、NJ326-84 内燃机活塞销金相检验标准
8、JB/T/T6720-93 内燃机排气门金相检验标准
9、JB/T/NQ180-88 内燃机气门座金相检验
10、JB/T/GQ1050-8445、40Cr钢淬火马氏体金相检验
11、JB/T/GQ1148-89机床用40Cr钢调质组织金相检验
12、JB/T/GQ·T1150-89机床用38CrMoAl钢验收技术条件及调质后金相检验
13、JB/T/GQ·T1151-89机床用45钢调质组织金相检验
14、NJ396-86 低淬透性含钛优质碳素结构钢齿轮金相检验
15、JB/T/T5664-91 重载齿轮失效判据
16、CJ/T31-1999液化石油气钢瓶金相组织评定
二、铸铁
(１)基础标准
1、GB/T7216-87 灰铸铁金相
2、GB/T9441-88 球墨铸铁金相检验
3、JB/T3892-84 蠕墨铸铁金相标准
4、JB/T2212-77 铁素体可锻铸铁金相标准
5、JB/T3021-81 稀土镁球墨铸铁等温淬火金相标准
6、JB/T/Z303-87 灰铸铁与球墨铸铁断口扫描电镜分析图谱
7、CB/T1165-88 船用灰铸铁金相标准
8、CB/T1030-83 蠕虫状石墨铸铁金相检验
9、TB/T/T2255-91 高磷铸铁金相
10、TB/T/T2449-93 蠕墨铸铁金相检验
(２)零部件专用标准
1、GB/T2805-81 内燃机单体铸造活塞环金相检验(JB/T/T6016-92)
2、GB/T3509-83 内燃机筒体铸造活塞环金相检验(JB/T/T6290-92)
3、JB/T2330-93 内燃机高磷铸铁缸套金相标准
4、NJ325-84 内燃机硼铸铁单体铸造活塞环金相标准
5、JB/T/T5082-91 内燃机硼铸铁气缸套金相检验
6、JB/T/Z179-82 中锰抗磨球墨铸铁金相标准
7、JB/T/NQ100-86 内燃机钒钛铸铁气缸套金相检验
8、JB/T/NQ178-88 内燃机钒钛铸铁单体铸造活塞环金相检验
9、JB/T/T6724-93 内燃机球墨铸铁活塞环金相检验
10、JB/T3934-85 汽车、摩托车发动机单体铸造活塞环金相检验
11、ZB/TT12007-89汽车、摩托车发动机球墨铸铁活塞环金相标准
12、ZB/TT06002-89汽车发动机镶耐磨圈活塞金相标准
13、ZB/U05004-89中、大功率柴油机离心铸造气缸套金相检验
14、TB/T/T2253-91 球墨铸铁活塞金相检验
15、TB/T/T2448-93 合金灰铸铁单体铸造活塞环金相检验
16、YB/T4052-91 高镍铬无限冷硬离心铸铁轧辊金相检验
17、JB/T/T6954-93 灰铸铁接触电阻加热淬火质量检验和评级
18、CB/T/T3903-1999 中、大功率柴油机离心铸造气缸套金相检验
三、表面处理
1、GB/T4677.6-84 金属和氧化覆盖厚度测试方法-截面金相法
2、GB/T5929-86 轻工产品金属镀层和化学处理层的厚度测试方法-金相显微镜法
3、GB/T6462-86 金属和氧化物覆盖层-横断面厚度显微镜测量方法
4、GB/T6463-86 金属和其他无机覆盖层-厚度测量方法评述
5、GB/T9790-88 金属覆盖层及其他有关覆盖层维氏和努氏显微硬度试验
6、GB/T11250.1-89 复合金属覆盖层厚度测定-金相法
7、JB/T/T5069-91 钢铁零件渗金属层金相检验方法
8、JB/T/T6075-92 氧化钛涂层金相检验方法
9、ZBJ92004-87 内燃机精密电镀减摩层轴瓦检验标准
四、铝合金及铜合金
1、GB/T3246-82 铝及铝合金加工制品显微组织检验方法
2、GB/T3247-82 铝及铝合金加工制品低倍组织检验方法
3、GB/T10849-89 铸造铝硅合金变质
4、GB/T10850-89 铸造铝合金过烧
5、GB/T10851-89 铸造铝合金针孔
6、GB/T10852-89 铸造铝铜合金晶粒度
7、GB/T7998-87 铝合金晶间腐蚀测定法
8、GB/T8014-87 铝及铝合金阳极氧化阳极氧化膜厚度的定义和有关测量厚度的规定
9、GB/T3508-83 内燃机铸造铝活塞金相检验
10、QJ1675-89 变形铝合金过烧金相试验方法
11、JB/T3932-85 汽车、摩托车发动机铸造铝活塞金相标准
12、JB/T/NQ179-88 内燃机稀土共晶铝硅合金金相检验
13、JB/T/T5108-91 铸造黄铜金相
14、QJ2337-92 铍青铜的金相检验方法
15、YB/T797-71 单相铜合金晶粒度测定法
16、YB/T731-70 电真空器件用无氧铜含氧量金相检验法
17、ZB/T12003-87汽车发动机轴瓦铜铅合金金相标准
18、NJ355-85 内燃机铸造铜铅合金轴瓦金相检验标准
19、CB/T1196-88 船舶螺旋浆用铜合金金相含量金相测定方法
五、粉未冶金及硬质合金
1、GB/T9095-88 烧结铁基材料-渗碳或碳氮共渗硬化层深度的测定
2、JB/T2798-81 铁基粉未冶金烧结制品金相标准
3、JB/T2869-81 烧结金属材料密度的测定
4、JB/T2867-81 烧结金属材料表观硬度的测定
5、ZBH72007-89 烧结金属摩擦材料金相检验法
6、ZBH72012-90 碳化钨钢结硬质合金金相试样制备方法
7、GB/T3488-83 硬质合金-显微组织的金相测定
8、GB/T3489-83 硬质合金-孔隙度和非化合碳的金相测定
六、有色合金及稀有金属
1、GB/T4296-84 镁合金加工制品显微组织检验方法
2、GB/T4297-84 镁合金加工制品低倍组织检验方法
3、GB/T1554-79 硅单晶(111)晶面, , 位错蚀坑显示测量方法
4、GB/T3490-83 含铜贵金属材料氧化亚铜金相检验方法
5、GB/T4194-84 钨丝蠕变试验、高温处理及金相检验方法
6、GB/T4197-84 钨钼及其合金的烧结坯条、棒材晶粒度测试方法
7、GB/T5168-1985 两相钛合金高、低倍组织检验方法
8、GB/T5594.8-85 电子元器件结构陶瓷材料性能测试方法-显微结构的测定
9、GB/T6623-86 抛光硅片表面热氧化层错的测试方法
10、GB/T8755-88 钛及钛合金术语和金相图谱
11、GB/T8756-88 锗单晶缺陷图谱
12、GB/T8760-88 砷化镓单晶位错密度的测量方法
13、GB/T11809-89 核燃料棒焊缝金相检验
14、YB/T935-78 贵金属及其合金的金相试样制备方法
15、YB/T732-71 铜、镍及其合金管材和棒材断口检验方法
16、JB/T3657-84 汽车发动机轴瓦锡基和铅基合金金相标准
17、GB/T1156-87 ChSnSb11-6合金轴瓦金相评级
18、CB/T1156-92 锡基轴承合金金相检验
七、其他有关标准
1、GB/T14999.1-1994 高温合金棒材纵向低倍组织酸浸试验法高温合金棒材纵向低倍组织酸浸试验法
2、GB/T14999.2-1994高温合金横向低倍组织酸浸试验法高温合金横向低倍组织酸浸试验法
3、GB/T14999.5-1994高温合金低倍、高倍组织标准评级图谱
4、YB/T 4093-1993 GH4133B合金盘形锻件纵向低倍组织标准
八、其他有关标准
1、ZB/N33002.1-1988 金相显微镜系列
2、ZB/N33002.2-1988 金相显微镜技术条件
3、GB/T6846-1986 确定暗室照明安全时间的方法
4、GB/T/T4342-1991 金属显微维氏硬度试验方法
5、GB/T/T15749-1995 定量金相手工测定方法
6、GB/T/T17359-1998 电子探针和扫描电镜,X射线能谱定量分析通则
7、GB/T 18876.1-2002 应用自动图像分析测定钢和其它金属中金相组织、夹杂物含量和级别的标准试验方法
用标准差还是标准误
大家在写文章用统计分析时，用标准差还是标准误，这个我研究好久了，还准备发表一篇文章；希望大家讨论。 2.1 标准差的正确使用 一、标准差的主要作用是估计正常值的范围 实际应用中，估计观察值正常值范围应该用标准差（s），表示为“Mean ±SD”。此写法综合表达一组观察值的集中和离散特征的变异情况，说明样本平均数对观察值的代表性。s 的大或小说明数据取值的分散或集中。s与样本均数合用, 主要是在大样本调查研究中, 对正态或近似正态分布的总体正常值范围进行估计。如果不是为了正常值范围估计, 一般不用。当数据与正态分布相差很大，或者虽为正态分布, 但样本容量太小(小于30 或100)，也不宜用估计正常值范围。 二、标准差还可用来计算变异系数（CV） 当两组观察值单位不同, 或两均数相差较大时, 不能直接用标准差比较其变异程度的大小, 须用变异系数系数来做比较。： 2.2 标准误的正确使用 一、标准误用来衡量抽样误差的大小和了解用样本平均数来推论总体平均数的可靠程度。 在抽样调查中，往往通过样本平均数来推论总体平均数，样本标准误适用于正态或近似正态分布的数据, 是主要描述小样本试验中，样本容量相同的同质的多个样本平均均数间的变异程度的统计量。即如果多次重复同一个试验, 它们之间的变异程度用。显然它越小，样本平均数变异越小，越稳定，用样本平均数估计总体均数越可靠。因此，为说明它的稳定性、可靠性或通过几个对几组数据进行比较(这是科研论文中最常见的)，应当用描述数据。实际应用中应该写成“平均数±标准误”或而英文表示为“Mean ±SE”的形式。 二、标准误还可以进行总体平均数的区间估计与点估计（置信区间）。 根据正态分布原理，与合用还可以给出正态总体平均数的可信区间估计即推论总体平均数的可靠区间，例如常用（其中t0.05 (n-1) 为样本容量是n的t界值）表示总体均值的95%可信区间, 意指总体平均数有95%的把握在所给范围内。 三、标准误还可用来进行平均数间的显著性检验，从而判断平均数间的差别是否是由抽样误差引起的。 例如：某当地小麦良种的千粒重=34克，现在从外地引入一新品种，通过多小区的田间试验得到千粒重的平均数=35.2克，问新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异？ 新引进品种千粒重与当地良种有无显著差异实质是判断与的差别是否是有田间试验是抽样误差引起，所以要进行显著性检验，这里用t测验进行检验， 而，由于，故，所以认为新引进品种千粒重与当地良种千粒重的不同是由于田间试验是抽样误差引起，因此他们之间无显著差异。所以在进行平均数间的显著性检验是必须用到。 总之，标准差和标准误最常用的统计量，二者都是衡量样本变量(观察值) 随机性的指标，只是从不同角度来反映误差，二者在统计推断和误差分析中都有重要的应用。如果没有标准差，人们就无法看出一组观察值间变异程度有多大，这些数字到底有无代表性，如果没有标准误又很难看出我们的样本平均数是否可以代表总体平均数。所以二者都非常重要。
塑胶件检验标准.doc
1目的 本标准为IQC对塑胶（包括五金件）来料检验、测试提供作业方法指导。 2适用范围 本标准适用于所有须经IQC检验、测试塑胶（包括五金件）来料的检测过程。 3职责 IQC检查员负责按照本标准对相关来料进行检验、测试。 4工具 4.1卡尺（精度不低于0.2mm）。 4.2打火机。 5外观缺陷检查条件 5.1 距离：肉眼与被测物距离30CM。 5.2 时间：10秒钟内确认缺陷。 5.3 角度：15-90度范围旋转。 5.4 照明：60W日光灯下。 5.5 视力：1.0以上（含较正后）。 6检验项目及要求 6.1塑壳 6.1.1外观 a.所有外观面光滑过渡、无注塑不良。 b.外观面无划伤、痕迹、压痕。 c.非喷涂面不能有喷涂印。 d.喷涂均匀完整、不粗糙、无暗纹、亮斑，不能有局部堆积，少油，纤维丝。喷涂是否牢固，硬度是否符合要求。 e.喷涂层色差光泽均匀、光亮。
6. 1.2尺寸 测量下列尺寸，所有尺寸均须同图纸吻合或与样板一致。 a.五金槽的尺寸。 b.外型轮廓。 c.定位孔位置 d.特殊点位置及规格（超声线）。 6.1.3材质 a.原材料是符合相关设计要求。 b.防火材料应用打火机做实验（需在确保安全的条件下进行）。 6.1.4试装配 a.将胶壳与相应的保护板、五金、支架等配件试装应配合良好。 b.必要时应取1-3个胶壳试超声，超声缝隙应均匀一致，焊接良好。 6.2五金件 6.2.1尺寸 测量五金的尺寸，须与样品或BOM一致。 6.2.2外观 目测检查五金的色泽是否与样品一致，是否有划伤、变形，电镀层脱落等。7检验方法 7.1外观 使用目测法检查被检品的外观。 7.2尺寸 使用卡尺测量被检品的尺寸。 8塑壳表面分类 A面：塑壳壳面；B面：塑壳底面。
【医疗管理】检验科工作标准话术及工作忌语
检验科工作标准话术及工作忌语 一、标准话术 1、接电话时：您好!我是检验科X X X，请问您有什么事？好的，请稍等！ 2、打电话时：您好！我是检验科X X X，我有X X事情与您联系，请您——。谢谢！再见！ 3、如果有外来人员进入科室时：说：您好！请问您有什么事吗？由相关事宜人员进行接待，请您在这个登记本上做一下登记（外来人员登记本），谢谢配合，请您穿一下个人防护用品（必要时）谢谢配合，外来人员离开时说，您慢走，再见，其他无关的工作人员继续工作，起立，点头微笑，说您好。 4、留尿窗口：当尿铃响起时，热情回答患者，您好！请把标本放在试管架上就可以了。谢谢您的配合！ 5、采血室采婴幼儿末梢血时：听见采血人员喊宝宝采血，我们马上回答：好的，请稍等！然后立刻准备耗材，面对宝宝时，说：请问，这是谁的宝宝，家属说是XX宝宝，我们再复述一遍，XX宝宝，现在我们给你吸血做化验啦！然后用吸管吸血。 6、采血室采患者口腔黏膜上皮细胞：听见采血人员喊有叶酸代谢障碍化验，我们马上回答：好的，请稍等！然后立刻准备耗材，面对患者时说：请问，您叫什么名字，您的出生日期，患者说：我叫XX，XX年XX月XX日，我们再复述一遍，XX您好，请问您在1个小时之前吃东西了吗，患者说没吃，我们就说：请您张开嘴巴，我现在
给您采集口腔黏膜上皮细胞，整个过程一点不适也没有，请您放松，好的，谢谢配合；如果患者说：我吃东西了，那么我们会说：请您过1个小时之后再来采，来采之前请您漱一下口，谢谢配合。 7、新生儿科采血：我们接到新生儿科化验的电话，会详细问一下，请问，您是几楼，在哪里，对方说：XX楼XX化验，我们会说：好的，请稍等，马上来，我们准备好耗材马上上楼采集标本，面对宝宝时，说：请问，这是谁的宝宝，护士说是XX宝宝，我们再复述一遍，XX宝宝，现在我给你吸血做化验啦！然后用吸管吸血。 8、工作人员之间说话要和蔼可亲，互相尊重。 二、忌语 无论对谁都不能这样说的语言： 1、不知道！ 2、没时间！ 3、忙着呢！ 4、等着吧！ 检验科 2017年9月21日
标准差与估计标准差
2-3 變異的計算及解析 由基礎課程裡我們可以知道：表示變異的方法有很多，其最常使用的是“標準差”；關於標準差的計算又分兩個觀念：(真)標準差σ與估計標準差σ?。 為了解釋這兩個觀念的差異，我們先看下例數據： 下例數據有經過分組，每組抽測5個數據(即S/S 或n = 5的意思)。分組的原因不外乎量產、或長期研究等, 需要分批量測而形成母體與樣本的關係。
(1)(真)標準差σ： 若將所有Raw Data 視為一個母體、混合不分組，則 =STDEV( )所計算出來的標準差即為所求，即工程師最熟 悉的算法。
-------------------------------------------------------------- 使用時機：a.) 想了解母體真正的變異的時候；b.) 想敏銳地抓出上圖/組間變異的異常的時候。 --------------------------------- 目的：了解整個母體的總變異。 優點：可以充分反映整個母體的異常(含上圖/組間變異、及下圖/組內變異的異常…尤其是組間變異的異 常)。 缺點：數據量要夠大(避免誤差過大)、且上圖不能有異常(避免組間變異顯著)，否則計算出來的 不具代 表性。 (2) 估計標準差σ?： 大部分的工程師沒聽說過估計標準差。Raw Data 若經過分組(分組與抽樣皆要隨機)，我們可以利用樣本的變異、去估算整個母體的變異；但是要特別注意組間變 σ)已經被假設成常態分配；以白話來說：想像管制異(X 圖-上圖的每個組平均X是一顆綠豆，當這些綠豆被一把撒到管制圖-上圖的時候，這些綠豆皆自動定位到常態分配該有的位置上，因此整個上圖的假設都是常態分配，若真有異常、也早已被視而不見。 故以估計標準差σ?來看問題，祇能解析下圖/組內變異的
塑料件检验标准
塑料件检验标准.txt爱情是艺术，结婚是技术，离婚是算术。这年头女孩们都在争做小“腰”精，谁还稀罕小“腹”婆呀？高职不如高薪，高薪不如高寿，高寿不如高兴。检验标准 塑料件检验标准 1目的 本标准为IQC对塑料（包括五金件）来料检验、测试提供作业方法指导。 2适用范围 本标准适用于所有须经IQC检验、测试塑料（包括五金件）来料的检测过程。 3职责 IQC检查员负责按照本标准对相关来料进行检验、测试。 4工具 卡尺（精度不低于）。 打火机。 5外观缺陷检查条件 距离：肉眼与被测物距离30CM。 时间：10秒钟内确认缺陷。 角度：15-90度范围旋转。 照明：60W日光灯下。 视力：以上（含较正后）。 6检验项目及要求 塑壳 a.所有外观面光滑过渡、无注塑不良。 b.外观面无划伤、痕迹、压痕。 c.非喷涂面不能有喷涂印。 d.喷涂均匀完整、不粗糙、无暗纹、亮斑，不能有局部堆积，少油，纤维丝。喷涂是否牢固，硬度是否符合要求。 e.喷涂层色差光泽均匀、光亮。 6. 尺寸 测量下列尺寸，所有尺寸均须同图纸吻合或与样板一致。 a.五金槽的尺寸。 b.外型轮廓。 c.定位孔位置 d.特殊点位置及规格（超声线）。 a.原材料是符合相关设计要求。 b.防火材料应用打火机做实验（需在确保安全的条件下进行）。 a.将胶壳与相应的保护板、五金、支架等配件试装应配合良好。 b.必要时应取1-3个胶壳试超声，超声缝隙应均匀一致，焊接良好。 五金件 测量五金的尺寸，须与样品或BOM一致。 目测检查五金的色泽是否与样品一致，是否有划伤、变形，电镀层脱落等。 7检验方法 外观 使用目测法检查被检品的外观。 尺寸
塑胶外壳来料检验标准
深圳市小樱桃实业有限公司塑料外壳来料检验标准 文件编号：YXT-WI-QCD-23 版本号：A1 生效日期：2015年10月14日 编制人：编制日期： 审核人：审核日期： 批准人：批准日期：
工作文件版本: A1 题目：塑胶外壳来料检验标准页数: 第 2 页（共 6 页） 文件修订目录表 次序原版本新版本文件修改栏修订人生效日期 1 A0 第一版本发放（ISO9001:2008版）郭华2014年5月15日 2 A0 A1 更改测试项目4.4 黄瀚明2015年10月14日 部门评审/发放管理栏： ?行政人事部?业务部?采购部?生产部 ?开发部?品质部?工程部?财务部 ?计划部?仓库
工作文件 版本: A1 题目：塑胶外壳来料检验标准 页数: 第 3 页 （共 6 页） 1. 目的 本文件针对来料提供检验标准及判定依据，并为保证最终来料的外壳符合本公司品质要求和客户需求。 2. 适用范围 适用于本公司生产使用的塑胶来料。 3. 定义 3.1 界面定义 3.1.1 A 面：产品放置于桌面眼睛直接可以目视的面，一般为产品的正上面和LED 面 3.1.2 B 面：客户稍微 3.2 缺陷定义 3.2.1 异色点：出现与整体颜色不同的点状物，多出现白点、黑点、褐色点。 3.2.2 缩水：表面凹痕，常见于胶位厚的地方。是由于射出压力胶量不足，射胶时间不够 ， 模温过高所致 3.2.3 气泡：制成品内中气影：塑胶件表面有雾状痕迹。常出现在水口附近。是由于压力小 或速度快所造成。空有空气。夹气、排气不良所造成的 3.2.4 多胶：塑胶件局部多一些胶，凸起。是由于模具某处少一点、有凹陷或断针、爆裂所 致。 3.2.5 变形：所啤的塑胶件平面不平或与所配的部件相装配不合适，常常是由于啤得太快， 注塑速度太快、冷却时间太短所造成，或是啤工取下啤件时用力方向不当所致，或模具故障。 A 面 A 面 B 面 B 面 D 面 C 面
(完整word版)五金件外观检验标准
五金件外观检验标准◆ 1、目的 本标准为IQC对五金来料检验、测试提供作业方法指导。 2、适用范围 本标准适用于所有须经IQC检验、测试五金来料的检验过程。 3、职责 IQC检验员负责按照本标准对相关来料进行检验、测试。 4、工具 卡尺（精度不低于0.2mm）。 5、外观缺陷检查条件 5.1距离：肉眼与被测物距离30CM。 5.2时间：10秒钟内确认缺陷。 5.3角度：15-90度范围旋转。 5.4照明：600-800LUX之间（有客户要求按照客户要求执行）。 5.5视力：1.0以上（含矫正后）。 6、检验项目及要求 6.1外壳 6.1.1外观 a.所有外观面光滑过渡、无冲压不良。 b.外观面无划伤、拖花痕迹。 c.非喷涂面不能有喷涂印。 d.烤灯会面均匀完整、不粗糙、无暗纹，不能有局部堆积、少油、纤维丝。烤 漆是否牢固，硬度是否符合要求。 e.烤漆层色差光泽均匀、光亮。 6.1.2尺寸 测量下列尺寸，所有尺寸均须同图纸吻合或与样板一致。 a.外型轮廓。 b.定位孔位置。 c.特殊点位置及规格（如美观线）。 6.1.3材质 a.原材料是符合相关设计要求。 b.供应商应提供材质证明资料。 6.1.4试装配 将零件与相应的组件试装应配合良好。 7、检验方法 7.1外观 使用目测法检查被检品的外观。检测过程中，产品应被倾斜、摇动、移动，以使待测平面能获得不同的光线，而非在灯光下以常规方式检验。当缺陷在某一特定的光线下被观察到时，应翻转产品至少5度，以确保能在此时的下能观察到该缺陷。缺陷至少能在两种光线下能被检查得到。 7.2尺寸 使用卡尺测量被检品的尺寸。 8、塑壳表面分类
计量资料的标准差和标准误有何区别与联系1
1、计量资料的标准差和标准误有何区别与联系 标准差和标准误都是变异指标，但它们之间有区别，也有联系。区别: ①概念不 同；标准差是描述观察值(个体值)之间的变异程度；标准误是描述样本均数的抽 样误差；②用途不同；标准差与均数结合估计参考值范围，计算变异系数，计算 标准误等。标准误用于估计参数的可信区间，进行假设检验等。③它们与样本含 量的关系不同: 当样本含量n 足够大时，标准差趋向稳定；而标准误随n的增大 而减小，甚至趋于0 。联系: 标准差，标准误均为变异指标，当样本含量不变时， 标准误与标准差成正比。 2、二项分布、Poission分布的应用条件 二项分布的应用条件:医学领域有许多二分类记数资料都符合二项分布(传染病和遗传 病除外)，但应用时仍应注意考察是否满足以下应用条件：(1) 每次实验只有两类对立 的结果；(2) n次事件相互独立；(3) 每次实验某类结果的发生的概率是一个常数。 Poisson分布的应用条件:医学领域中有很多稀有疾病(如肿瘤,交通事故等）资料都符合Poisson分布，但应用中仍应注意要满足以下条件：（1) 两类结果要相互对立；（2) n次试验相互独立；（3) n应很大, P应很小。 3、极差、四分位数间距、标准差、变异系数的适用范围有何异同？ 答：这四个指标的相同点在于均用于描述计量资料的离散程度。其不同点为： 极差可用于各种分布的资料，一般常用于描述单峰对称分布小样本资料的变异程度，或用于初步了解资料的变异程度。若样本含量相差较大，不宜用极差来比较资料的离散程度。 四分位数间距适用于描述偏态分布资料、两端无确切值或分布不明确资料的离散程度。 标准差常用于描述对称分布，特别是正态分布或近似正态分布资料的离散程度。 变异系数适用于比较计量单位不同或均数相差悬殊的几组资料的离散程度。 4.中位数、均数、几何均数的适用条件有何异同。 （1）均数适用于描述对称分布，特别是正态分布的数值变量资料的平均水平；（2）几何均数适用于描述原始数据呈偏态分布，但经过对数变换后呈正态分布或近似正态分布的数值变量资料的平均水平；（3）中位数适用于描述呈明显偏态分布（正偏态或负偏态），或分布情况不明，或分布的末端有不确切数值的数值变量资料的平均水平。 5.第一类错误与第二类错误的区别与联系。
正态总体样本标准差
正态总体样本标准差S 不是总体标准差σ的无偏估计量 设12,,,n X X X ???是来自正态总体2 (,)N μσ的一个样本，1 1n i i X X n == ∑ 为样本均值， 2 2 1 1 ()1 n i i S X X n == --∑为样本方差。众所周知，对任何总体来说样本方差2 S 是总体方差 2 σ的无偏估计两，正态总体更不是例外。但样本标准差S 却不是总体标准差σ的无偏估计 量。 证明： 由于 2 2 2 (1)~(1)n S n χσ --，若令2 2 (1)n S Y σ -= ，则2 ~(1)Y n χ-的概率密度为 11 () 22110 22()200 n n n y y e y P y y --Γ-? ->?=?? ≤? 从而 11 22 2 2 1 22()11 2()11 ()2() 2() 22 2 n y n y n n n E y dy y e dy y e dy n n n +∞ +∞ +∞ ---- --∞ = = =--ΓΓΓ? ? ? ① () 21() 2 n n = -Γ 另一方面， )()E E E S σσ == ， 所以有1()2 n E S E C σσ= = =≠， 所以，样本标准差S 却不是总体标准差σ的无偏估计量。 如果进行修正，则可以得到σ的无偏估计量 n C S σ= ，其中2 n C =
评注： 1. 理论依据： 正态总体样本的抽样分布，2 χ分布与Γ分布的有关性质。 2. 应用与推广： 无论总体X 服从什么分布，修正的样本方差 2 2 1 1()1 n i i S X X n == --∑ 是总体方差()D X 的无偏估计量，但是样本方差S 不是总体标准差 ()X σ= 的无偏估计量。只有在正态总体的情况下才有确定性的修正方法，使得 n C S σ= 是总体标准差的无偏估计量，对于非正态总体，情况极为复杂，一般不对其进行讨论。 参考文献： 茆诗松等，概率论与数理统计。本经：中国统计出版社，2000 参数估计方法在捕鱼问题中的应用 设湖中有鱼N 条，做上记号后放回湖中（记号不消失），一段时间后让湖中的鱼（做上记号的和没做记号的）混合均匀，再从湖中捕出鱼数s 条()s r ≥ ,其中有t 条(0)t r ≤≤标有记号。试根据这些信息，估计湖中鱼数的N 值。 （1）根据概率的统计定义：湖中有记号的鱼的比例应是r N （概率），而在捕出的s 条中有记号的鱼为t 条，有记号的鱼的比例是 t s （频率）。设想捕鱼是完全随机的，每条 鱼被捕的机会都相等，于是根据用频率来近似概率的道理，便有 r t N s = 即 rs N t = 故 rs N t ≈（取最接近的整数）。 （2）用矩估计法：设捕出的s 条鱼中，标有记号的鱼为ξ，因为ξ是超几何分布，
t检验及公式
T 检验分为三种方法 T 检验分为三种方法： 1. 单一样本t 检验（One-sample t test ），是用来比较一组数据的平均值和一个数值有无差异。例如，你选取了5个人，测定了他们的身高，要看这五个人的身高平均值是否高于、低于还是等于1.70m ，就需要用这个检验方法。 2. 配对样本t 检验（paired-samples t test ），是用来看一组样本在处理前后的平均值有无差异。比如，你选取了5个人，分别在饭前和饭后测量了他们的体重，想检测吃饭对他们的体重有无影响，就需要用这个t 检验。 注意，配对样本t 检验要求严格配对，也就是说，每一个人的饭前体重和饭后体重构成一对。 3. 独立样本t 检验（independent t test ），是用来看两组数据的平均值有无差异。比如，你选取了5男5女，想看男女之间身高有无差异，这样，男的一组，女的一组，这两个组之间的身高平均值的大小比较可用这种方法。 总之，选取哪种t 检验方法是由你的数据特点和你的结果要求来决定的。 t 检验会计算出一个统计量来，这个统计量就是t 值， spss 根据这个t 值来计算sig 值。因此，你可以认为t 值是一个中间过程产生的数据，不必理他，你只需要看sig 值就可以了。sig 值是一个最终值，也是t 检验的最重要的值。 上海神州培训中心 SPSS 培训 sig 值的意思就是显著性（significance ），它的意思是说，平均值是在百分之几的几率上相等的。 一般将这个sig 值与0.05相比较，如果它大于0.05，说明平均值在大于5%的几率上是相等的，而在小于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较大的，说明差异是不显著的，从而认为两组数据之间平均值是相等的。 如果它小于0.05，说明平均值在小于5%的几率上是相等的，而在大于95%的几率上不相等。我们认为平均值相等的几率还是比较小的，说明差异是显著的，从而认为两组数据之间平均值是不相等的。 （二）t 检验 当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。 t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。 1.单总体t 检验 单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。检验统计量为： X t μ σ-= 。
检验科质量控制内容及标准
七、检验科质量控制内容及标准 (一)科室管理 1、严格执行医疗卫生管理法律、法规和规章。 (1)无非卫生技术人员从事检测活动。 (2)所有在科室执业的医师、技师均已注册。 (3)执业医师、技师无超范围执业。 (4)无虚假、违法医疗广告。 (5)实验室工作客观、公正、不受任何部门及经济利益影响。 2、建立健全各项规章制度和岗位职责。 (1)科室制定有健全的规章制度和各级各类员工的岗位职责。重点包括传染病疫情报告,急诊检验,标本接收与处理管理,防止院内感染制度,检验质量管理,仪器使用、校准及维护保养制度,试剂管理,危险品及废弃物管理,差错事故等级管理,教育培训制度,信息反馈制度,实验室安全管理,生物安全防护管理制度,检验报告审核与发放,检验结果登记等。 (2)本岗位的工作人员熟知其工作职责与相关规章制度。重点是《中华人民共和国执业医师法》、《中华人民共和国传染病防治法》、《医疗事故处理条件》、《医疗工作制度》、《突发公共卫生事件应急条例》、《医疗废物管理条例》以及《医疗机构临床试验室管理办法》、《病原微生物实验室生物安全管理条例》、《医院感染管理办法》。 3、医务人员严格遵守医疗卫生管理法律、法规、规章诊疗
护理规范和常规。 医务人员在临床的检验活动中能遵循与其执业活动相关的主要法律、法规、规章、规范和常规。 4、制定本科室突发事件应急预案(医疗和非医疗事件)及医疗救援任务。 (1)制定有本科室突发事件应急预案。 (2)有与相关部门或上级主管部门的联系渠道 5、建立卫生专业技术人员梯队建设制度、继续教育制度并组织实施。 (1)科室有专业技术人员梯队建设目标、制度和实施措施。 (2)科室有专业技术人员继续教育的培训计划和实施目标 (3)每年对本科室专业技术人员的专科技术、科研、继续教育进行考评。 6、科主任/学科带头人的专业技术水平领先。 (1)科主任/学科带头人具备承担县市级以上(含县市级)继续教育项目或科研的能力 (2)科主任/学科带头人在本专业县市级以上(含县市级)学术组织任委员以上职务。 (二)患者服务与患者安全 1、医疗服务的可及性与连贯性。 (1)应尽力使患者从标本采集、检验、取报告具有连贯性。 (2)各项医疗活动均符合法律、法规、条例、部门规章和行
(完整版)t检验计算公式
t 检验计算公式： 当总体呈正态分布，如果总体标准差未知，而且样本容量n <30，那么这时一切可能的样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。 t 检验是用t 分布理论来推论差异发生的概率，从而比较两个平均数的差异是否显著。t 检验分为单总体t 检验和双总体t 检验。 1.单总体t 检验 单总体t 检验是检验一个样本平均数与一已知的总体平均数的差异是否显 著。当总体分布是正态分布，如总体标准差σ未知且样本容量n <30，那么样本平均数与总体平均数的离差统计量呈t 分布。检验统计量为： X t μ σ-=。 如果样本是属于大样本（n >30）也可写成： X t μ σ-=。 在这里，t 为样本平均数与总体平均数的离差统计量； X 为样本平均数； μ为总体平均数； X σ为样本标准差； n 为样本容量。 例：某校二年级学生期中英语考试成绩，其平均分数为73分，标准差为17分，期末考试后，随机抽取20人的英语成绩，其平均分数为79.2分。问二年级学生的英语成绩是否有显著性进步？ 检验步骤如下： 第一步 建立原假设0H ∶μ=73 第二步 计算t 值 79.273 1.6317X t μ σ--=== 第三步 判断 因为，以0.05为显著性水平，119df n =-=，查t 值表，临界值0.05(19) 2.093t =，而样本离差的t =1.63小与临界值2.093。所以，接受原假设，即进步不显著。
2.双总体t 检验 双总体t 检验是检验两个样本平均数与其各自所代表的总体的差异是否显著。双总体t 检验又分为两种情况，一是相关样本平均数差异的显著性检验，用于检验匹配而成的两组被试获得的数据或同组被试在不同条件下所获得的数据的差异性，这两种情况组成的样本即为相关样本。二是独立样本平均数的显著性检验。各实验处理组之间毫无相关存在，即为独立样本。该检验用于检验两组非相关样本被试所获得的数据的差异性。 现以相关检验为例，说明检验方法。因为独立样本平均数差异的显著性检验完全类似，只不过0r =。 相关样本的t 检验公式为： X X t = 在这里，1X ，2X 分别为两样本平均数； 12X σ，2 2X σ分别为两样本方差； γ为相关样本的相关系数。 例：在小学三年级学生中随机抽取10名学生，在学期初和学期末分别进行了两次推理能力测验，成绩分别为79.5和72分，标准差分别为9.124,9.940。问两次测验成绩是否有显著地差异？ 检验步骤为： 第一步 建立原假设0H ∶1μ=2μ 第二步 计算t 值 X X t = =3.459。 第三步 判断 根据自由度19df n =-=，查t 值表0.05(9) 2.262t =，0.01(9) 3.250t =。由于实际计算出来的t =3.495>3.250=0.01(9)t ，则0.01P <，故拒绝原假设。 结论为：两次测验成绩有及其显著地差异。 检验。
总体标准差的极差估计法
总体标准差的极差估计法 自接触SS以来，对于SPC中Xbar图中的Sigma(极差估计法)估计一直都没有看到过较详细的解释&说明.只知其运用在SPC Xbar中sigma的估计，以及它所计算的是组内的变差。 今天偶然遇到一则概念：由极差分布函数求出极差的数学期望值E(R) = d2*sigma；方差值D(R) = (d3*sigma)^2 不知哪位前辈&高手可以帮忙深入解说一下，极差估计法的原理。 thomasgao 2010-11-10 16:54:26 蛮深奥的问题，曾经研究过，现在也忘得差不多了，尝试着解释一下： 1。以正态分布为例，给出一族数据，就可以计算出它的均值和方差。而从另外一个方面讲任何一个正态分布都是由正态分布函数决定的，只不过函数中的系数取值不同而已。知道了分布的函数和其中系数的取值，同样可以推导出这个分布的均值和方差。 （正态分布函数是一个两参数（均值和方差）的函数，具体公式自己查一下，我这里不贴了） 2。在最初的SPC中的数据计算是手工的，没有计算机帮助。对于分布的均值比较容易手工算，但方差就比较复杂了。后来就有人提出来用极差R来近似方差S。 3。R的计算方法简单，取每个子组内最大值减去最小值。假设有n组数据的话就会有n个R。这n个R本身又构成一个分布叫做极差分布，具体的公式我都忘记了，感兴趣的话自己找资料查一下。 4。在画R图是，我们需要知道R的均值和方差，这个时候用极差分布的公式来推就比较容易了，就是你贴中的公式。其中的系数d2/c4 随着子组的大小而变化thomasgao 2010-11-11 09:57:50 正态分布的公式贴出来 nomal distribution.jpg
统计学假设检验习题答案
1。假设某产品的重量服从正态分布,现在从一批产品中随机抽取16件,测得平均重量为820克，标准差为60克，试以显著性水平α=0.01与α=0.０5,分别检验这批产品的平均重量是否是800克。 解:假设检验为800:,800:0100≠=μμH H （产品重量应该使用双侧 检验）。采用t 分布的检验统计量n x t /0σμ-=。查出α=0。05和０。０１两个水平下的临界值（d ｆ＝n-1=15）为2．131和2。9４7。 667.116/60800820=-=t .因为t 〈2。1３1＜2．９47，所以在两个水平下都接受原假设。 2．某牌号彩电规定无故障时间为10 000小时，厂家采取改进措施，现在从新批量彩电中抽取10０台，测得平均无故障时间为10 １５0小时，标准差为50０小时,能否据此判断该彩电无故障时间有显著增加(＝0．0１)？ 解:假设检验为10000:,10000:0100>=μμH H （使用寿命有无显著增加,应该使用右侧检验)。n=10０可近似采用正态分布的检验统计量n x z /0σμ-=.查出α＝０.01水平下的反查正态概率表得到临界值2。3２到２。3４之间(因为表中给出的是双侧检验的接受域临界值，因此本题的单侧检验显著性水平应先乘以2，再查到对应的临界值）。计算统计量值3100 /5001000010150=-=z 。因为z ＝3>２.34（>2．32）,所以拒绝原假设，无故障时间有显著增加。 ３。设某产品的指标服从正态分布,它的标准差σ已知为150,今抽了一个容量为26的样本，计算得平均值为1６37。问在5％的显著水平下,能否认为这批产品的指标的期望值μ为1600？ 解： 01:1600, :1600,H H μμ=≠标准差σ已知,拒绝域为2 Z z α>,
塑胶件检验标准
本标准为IQC 对塑胶（包括五金件）来料检验、测试提供作业方法指导。 2适用范围 本标准适用于所有须经 IQC 检验、测试塑胶（包括五金件）来料的检测过程。 3职责 IQC 检查员负责按照本标准对相关来料进行检验、测试。 4工具 4.1卡尺（精度不低于 0.2mm 。 4.2打火机。 5外观缺陷检查条件 6检验项目及要求 6.1塑壳 6.1.1外观 a. 所有外观面光滑过渡、无注塑不良。 b. 外观面无划伤、痕迹、压痕。 1目的 5.1 距离：肉眼与被测物距离 30CM 5.2 时间: 10秒钟内确认缺陷。 5.3 角度: 15-90度范围旋转。 5.4 照明: 60W 日光灯下。 5. 5 视力: 1.0以上（含较正后）。
c.非喷涂面不能有喷涂印。 d.喷涂均匀完整、不粗糙、无暗纹、亮斑，不能有局部堆积，少油，纤维丝。喷涂是否牢固，硬度是否符合要求。 e.喷涂层色差光泽均匀、光亮。 6. 1.2 尺寸测量下列尺寸，所有尺寸均须同图纸吻合或与样板一致。 a.五金槽的尺寸。 b.外型轮廓。 c.定位孔位置 d.特殊点位置及规格（超声线）。 6.1.3 材质 a.原材料是符合相关设计要求。 b.防火材料应用打火机做实验（需在确保安全的条件下进行）。 6.1.4试装配a.将胶壳与相应的保护板、五金、支架等配件试装应配合良好。 b.必要时应取1-3个胶壳试超声，超声缝隙应均匀一致，焊接良好。 6.2五金件 6.2.1尺寸 测量五金的尺寸，须与样品或BOM H 致。 6.2.2外观 目测检查五金的色泽是否与样品一致，是否有划伤、变形，电镀层脱落等。 7检验方法7.1外观 使用目测法检查被检品的外观。
标准差与标准误的区别
标准差与标准误的区别 一、标准差（standard deviation，缩写 SD或者S） 在国家计量技术规范中，标准差的正式称是标准偏差,简称标准差，用符号σ表示。标准差的名称有10 余种,如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等。 标准差的定义式为： 如果用样本标准差s 的值作为总体标准差σ的估计值。 样本标准差的计算公式为： 二、标准误（标准误差，standard error，缩写Sx 或S E ) ） 在抽样试验(或重复的等精度测量) 中, 常用到样本平均数的标准差,亦称样本平均数的标准误或简称标准误( standard error of mean) 。因为样本标准差s 不能直接反映样本平均数 x 与总体平均数μ究竟误差多少, 所以, 平均数的误差实质上是样本平均数与总体平均数之间的相对误。可推出样本平均数的标准误为，其估计值为，它反映了样本平均数的离散程度。标准误越小, 说明样本平均数与总体平均数越接近,否则,表明样本平均数比较离散。 标准误，衡量的是我们在用样本统计量去推断相应的总体参数（常见如均值、方差等）的时候，一种估计的精度。样本统计量本身就是随机变量，每一次抽样，都可以根据抽出的样本情况计算出一个不同的样本统计量值。理论上来讲，从既定的总体中按照既定的样本规模n，穷尽所有可能抽出的样本（不妨假设为NN），根据这些样本可以计算出NN个样本统计量值，把这些统计量值分组绘成直方图（X轴为分组的统计量数值，Y轴为落在某一分组区间内的频率），则这个直方图就反应了样本统计量的分布情况（即抽样分布）。既然是分布，当然就有均值和方差。如果所有可能的样本统计量值的平均值就是总体均值，这就是无偏估计。如果所有可能的样本统计量值的方差在所有用于估计总体参数的统计量里最小，这就是有效估计。因此，抽样分布的标准差（也就是标准误）越小，则用样本统计量去估计总体参数时，精度就越高。所以，你明白为什么叫标准误（standard error）了。一般意义上讲，standard error反映的是用样本统计量去估计总体参数的时候，可能发生的平均“差错”。 需要注意的是，标准误差不是测量值的实际误差，也不是误差范围，它只是对一组测量数据可靠
方差 — 标准差
方差(Variance) [编辑] 什么是方差 方差和标准差是测度数据变异程度的最重要、最常用的指标。 方差是各个数据与其算术平均数的离差平方和的平均数，通常以σ2表示。方差的计量单位和量纲不便于从经济意义上进行解释，所以实际统计工作中多用方差的算术平方根——标准差来测度统计数据的差异程度。 标准差又称均方差，一般用σ表示。方差和标准差的计算也分为简单平均法和加权平均法，另外，对于总体数据和样本数据，公式略有不同。 [编辑] 方差的计算公式 设总体方差为σ2，对于未经分组整理的原始数据，方差的计算公式为： 对于分组数据，方差的计算公式为： 方差的平方根即为标准差，其相应的计算公式为： 未分组数据： 分组数据： [编辑]
样本方差和标准差 样本方差与总体方差在计算上的区别是：总体方差是用数据个数或总频数去除离差平方和，而样本方差则是用样本数据个数或总频数减1去除离差平方和，其中样本数据个数减1即n－1 称为自由度。设样本方差为，根据未分组数据和分组数据计算样本方差的公式分别为： 未分组数据： 分组数据： 未分组数据： 分组数据： 例:考察一台机器的生产能力，利用抽样程序来检验生产出来的产品质量，假设搜集的数据如下： 根据该行业通用法则：如果一个样本中的14个数据项的方差大于0.005，则该机器必须关闭待修。问此时的机器是否必须关闭？ 解：根据已知数据，计算
因此，该机器工作正常。 方差和标准差也是根据全部数据计算的，它反映了每个数据与其均值相比平均相差的数值，因此它能准确地反映出数据的离散程度。方差和标准差是实际中应用最广泛的离散程度测度值。 ?函数VAR假设其参数是样本总体中的一个样本。如果数据为整个样本总体，则应使用函数VARP来计算方差。 ?参数可以是数字或者是包含数字的名称、数组或引用。 ?逻辑值和直接键入到参数列表中代表数字的文本被计算在内。 ?如果参数是一个数组或引用，则只计算其中的数字。数组或引用中的空白单元格、逻辑值、文本或错误值将被忽略。 ?如果参数为错误值或为不能转换为数字的文本，将会导致错误。 ?如果要使计算包含引用中的逻辑值和代表数字的文本，请使用VARA 函数。 ?函数VAR 的计算公式如下： 其中x 为样本平均值AVERAGE(number1,number2,…)，n 为样本大小。 示例 假设有10 件工具在制造过程中是由同一台机器制造出来的，并取样为随机样本进行抗断强度检验。 如果将示例复制到一个空白工作表中，可能会更容易理解该示例。 STDEV(number1,number2,...) Number1,number2,...为对应于总体样本的 1 到255 个参数。也可以不使用这种用逗号分隔参数的形式，而用单个数组或对数组的引用。 注解 ?函数STDEV 假设其参数是总体中的样本。如果数据代表全部样本总体，则应该使用函数STDEVP来计算标准偏差。 ?此处标准偏差的计算使用“n-1”方法。
生物统计学-标准差和标准误有何区别
标准差与标准误郝拉娣1于化东21大连水产学院学报编辑部1160232数学研究与评论杂志编辑部116024:辽宁大连摘要对容易引起混淆的统计量“标准差”和“标准误”从意义、特征、计算公式、符号表示等方面作了准确描述与区分并对统计学结果表示中“平均数±标准差”“平均数±标准误”的符号表示进行了统计分析指出了存在问题。通过原因分析提出了避免二者混淆和不规范的符号表示的一些应对措施。关键词科技论文算术平均数标准差标准误中图分类号G237.5Standarddeviationandstandarderrorofarithmeticmean‖HaoLadiYuHuadongAbstract The“standarddeviation”and “standarderrorofarithmeticmean”thatbeingeasytocauseconfusionareaccuratelydescribedanddistinguishedfromthemeanin gcharacteristicformulaofcalculationandsymbolizationetc.Thesymbolizationof“mean ±standarddeviation”and“mean±standarderrorofmean”intheexpressionofstatisticsresultareanalyzed.Thensomecountermeasurestopreventthet wocasesfrombeingobscureandbeingexpressedwithabnormalsymbolsareputforward.Ke ywords sci2techpaperarithmeticmeanstandarddeviationstandarderrorofmeanFirst2author’saddress EditorialOfficeofJournalofDalianFisheriesCollege116023DalianChina在科学实验和工程实践中常遇到实验结果中包含的随机误差一般都需要在假定系统误差得到消除的情况下计算出实验结果可能达到的准确范围因此在科技论文中常有“平均数±标准差”与“平均数±标准误”本文中“平均数”均指“算术平均数”的统计学结果表达。虽然“标准差”与“标准误”均用来反映随机误差但一字之差如果分不清它们的实质含义很容易混淆这2种表达。1标准差与标准误1.1总体标准差与样本标准差标准差standarddeviation作为随机误差或真差的代表是随机误差绝对值的统计均值。在国家计量技术规范中标准差的正式名称是标准偏差简称标准差1用符号σ表示。标准差的名称有10余种如总体标准差、母体标准差、均方根误差、均方根偏差、均方误差、均方差、单次测量标准差和理论标准差等2。标准差的定义式为σ1N∑Ni1xi-μ21式中xi 为一组样本变量从总体中抽取的一部分个体的集合。由于式1中含有的参数———总体算术平均数μ亦称数学期望或称真值和总体数N是不能进行实际计算的
数理统计_方差与标准差
心理和教育方面的实验或调查所得到的数据，大都具有随机变量的性质。而对这些随机变量的描述，仅有前一章所讲集中趋势的度量是不够的。集中量数只描述数据的集中趋势和典型情况，它还不能说明一组数据的全貌。数据除典型情况之外，还有变异性的特点。对于数据变异性即离中趋势进行度量的一组统计量，称作差异量数，这些差异量数有标准差或方差，全距，平均差，四分差及各种百分差等等。 第一节方差与标准差 方差(Variance)也称变异数、均方。作为统计量，常用符号S2表示，作为总体参数，常用符号σ2表示。它是每个数据与该组数据平均数之差乘方后的均值，即离均差平方后的平均数。方差，在数理统计中又常称之为二阶中心矩或二级动差。它是度量数据分散程度的一个很重要的统计特征数。标准差(Standard deviation)即方差的平方根，常用S或SD表示。若用σ表示，则是指总体的标准差，本章只讨论对一组数据的描述，尚未涉及总体问题，故本章方差的符号用S2，标准差的符号用S。符号不同，其含义不完全一样，这一点望读者能够给予充分的注意。 一、方差与标准差的计算 (一)未分组的数据求方差与标准差 基本公式是： （3—l a）
（3—1b） 表3—1说明公式3—1a与3—1b的计算步骤 表3—1 未分组的数据求方差与标准差 应用3—1公式的具体步骤：①先求平均数X＝36/6＝6；②计算X i -X；③求(Xi - X)2即离均差x2；④将各离均差的平方求和 (∑x2)；⑤代入公式3—
1a与3—1b求方差与标准差。具体结果如下： S2=10/6=1.67 (二)已分组的数据求标准差与方差 数据分组后，便以次数分布表的形式出现，这时原始数据不见了，若计算方差与标准差可用下式： (3—3a) (3—3b) 式中d＝(Xc - AM) / i，AM为估计平均数 Xc为各分组区间的组中值 f为各组区间的次数
标准差σ的4种计算公式
标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中 标准差σ的4种计算公式: 简易标准差,Rbar/d2，Sbar/C4和Minitab中的Pooled standard deviation(合并标准差) 做数据分析，经常会碰到提到标准差σ这个概念，关于标准差σ的计算方式，目前，本人知道有4种标准差σ的计算方法，如下： 一，简易标准差σ的计算方式 上面是计算整体的标准差，如果是计算样本的标准差，这里的N, 应该为N-1. 一般情况下，都是计算样本的标准差。关于这个标准的详细运算公式和案例分析，可以参考附件，里面有比较详细的解释。 标准差的简易计算公式和案例分析.rar(28.19 KB, 下载次数: 1262) 二，XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)图中的Rbar/d2 算法 XBAR－R管制图分析( X－R Control Chart)：由平均数管制图与全距管制图组成。 ●品质数据可以合理分组时，可以使用X管制图分析或管制制程平均；使用Ｒ管制图分析制程变异。 ●工业界最常使用的计量值管制图。
关于上面公式中用到的A2、A3、D2、D3、D4等常数请参考https://www.360docs.net/doc/811009572.html,/thread-476-1-1.html帖子下面的表格 三，XBAR－ｓ管制图分析( X－ｓControl Chart)中的Sbar/C4算法 XBAR－S 管制图分析( X－S Control Chart)：由平均数管制图与标准差管制图组成。 ●与X－R管制图相同，惟s管制图检出力较R管制图大，但计算麻烦。 ●一般样本大小ｎ小于等于8可以使用R管制图，ｎ大于8则使用S管制图。 ●有电脑软件辅助时，使用S管制图当然较好。