《六西格玛管理》
六西格玛管理概论
六西格玛管理概论
六西格玛管理是一种综合的管理理论，于1985年由威廉·克罗
姆·西格玛 (W. Edwards Deming) 提出，该理论旨在帮助企业通过改进
程序来提高生产效率、减少成本，获得更大的利润。
六西格玛管理可以看
做是一组质量管理的六个关键方面，它们源自顾客对产品和服务质量的要求。
第一个是质量计划，即确定产品需求并制定相应的质量标准和质量控
制程序。
第二个是供应商管理，让供应商工作有效和高效地，提供优质、
有效的零部件和服务。
第三个是测量控制，包括产品检测、检验、测试，
及时发现产品质量问题。
第四个是过程控制，追踪并记录工艺过程以及基
于实验设计和范围控制的过程变量，以及对关键过程变量的改进，以达到
客户的期望。
第五个是员工培训，确保员工拥有良好的技能和必要的知识，以加强产品和服务质量。
第六个是管理体系，确保质量管理系统的完整性、实施性和有效性。
六西格玛管理概述
六西格玛管理概述
六西格玛管理是由英国管理学家W. Edwards Deming提出的发展质量
管理的思维模型，是一种全面管理系统，被全球公认为是管理工作中不可
或缺的部分。
它将公司行为，行动，过程和产品进行规范，有利于提高公
司的有效性和效率。
首先，设定目标是质量管理的基本原则，如果公司要实现质量管理的
目标，首先要定义质量目标并建立一个有效的质量管理体系。
其次，实施
规划是指要通过规划提高小组的活力和生产力，加强质量控制，建立有效
的质量管理体系，使公司聚集有效的劳动力以实现有效的质量管理。
第三，质量改进是指从客户角度出发，及早发现质量问题，并及时纠正，以改进
服务质量和产品质量。
第四，数据分析是指运用统计学方法，收集和分析
数据，找出问题根源，以改善过程和产品。
第五，服务/产品改进是指采
取有效的措施，不断改进产品和服务，以达到客户满意和满足市场需求的
目的。
六西格玛管理的六步法
六西格玛管理的六步法六西格玛管理是一种旨在提高组织生产和服务过程品质的方法，它注重质量持续改进的概念，通过减少不必要的浪费来加强企业的竞争力。
这种方法的执行需要六步骤，包括了诊断、测量、分析、改进、控制和标准化。
这六个步骤是相互关联的，需要有严格的执行顺序。
第一步：诊断诊断是六西格玛的第一步，其目的是评估生产或服务过程的风险和机会。
这个过程需要识别问题并确定潜在的影响。
这个过程可能需要收集数据，开发调查问卷，进行设施检查等等。
诊断的目标是确定需要接下来解决的问题，这样才能迅速开始六西格玛过程的下一步。
第二步：测量测量是第二步，其目的是定义生产或服务过程的输出变量，并确定这些变量的测量方法。
这个过程可能涉及制定一份测量计划，使测量过程尽可能准确，以便为进一步的分析提供有效的数据。
在这个阶段，可能需要使用一些测量工具，例如直方图、控制图、散点图等，以帮助收集数据和标准化测量过程。
第三步：分析分析是第三步，其目的是识别生产或服务过程的主要问题。
这个过程通常涉及数据分析和模型构建。
数据分析技术可能包括直方图、控制图、散点图、相关分析、回归分析等等。
模型构建的技术可能包括流程图、因果图、模式识别等等。
这个过程有助于了解问题的根本原因和与问题相关的因素，并确定解决方案以及改进活动的下一步。
第四步：改进改进是第四步，其目的是实施解决方案，并提高生产或服务过程的效率。
这个过程可能包括制定并测试改进方法，评估效果，并确定哪些方法最好实施。
在这个阶段，可能需要使用一些改进工具和技术，例如拟合设计、应用设计、波动设计等等，以帮助改善生产和服务过程。
第五步：控制控制是第五步，其目的是维护和持续改进生产或服务过程。
这个过程可能涉及执行控制计划，识别和纠正问题，并监控生产和服务的效率。
在这个阶段，可能需要使用一些控制工具和技术，例如表格、控制图、8D报告等等，以帮助掌控质量和监控生产和服务过程。
第六步：标准化标准化是最后一步，其目的是确立一个标准，使生产和服务过程保持可持续且可重复。
《6西格玛管理法》
6西格玛管理法第一章：引言在当今竞争激烈的商业环境下，企业面临着巨大的挑战。
为了提高效率、降低成本、改善质量和客户满意度，许多企业开始寻求有效的管理方法。
其中，6西格玛管理法备受推崇。
本文将介绍6西格玛管理法的基本原理、工具和实际应用，帮助读者更好地理解这一管理方法，并在实践中取得成功。
第二章：6西格玛管理法概述6西格玛管理法是一种以数据分析为基础的管理方法，旨在通过减少变异性，提高业务过程的稳定性和质量水平。
这一方法源自于日本的质量管理实践，后来被Motorola公司和通用电气公司等企业广泛采用，并得到了全球各行各业的认可。
第三章：6西格玛管理法的基本原理6西格玛管理法的核心原理是通过DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）的循环过程来持续改进业务过程。
在定义阶段，团队明确定义问题和目标；在测量阶段，收集和分析数据以了解问题发生的原因；在分析阶段，确定问题的根本原因；在改进阶段，采取措施消除问题；最后，在控制阶段，确保问题得到根本解决，并持续保持业务过程的高质量水平。
第四章：6西格玛管理法的工具和技术实施6西格玛管理法需要运用各种工具和技术，其中包括流程图、因果图、直方图、控制图、回归分析等。
这些工具可以帮助团队更好地理解业务过程、分析数据、找出问题根本原因，以及制定有效的改进计划。
第五章：6西格玛管理法的成功案例许多企业通过引入6西格玛管理法取得了显著的业绩提升。
例如，通用电气公司通过实施6西格玛管理法，成功降低了生产成本、缩短了产品开发周期，并提高了客户满意度。
这些成功案例表明，6西格玛管理法在提升企业绩效方面具有巨大潜力。
结语综上所述，6西格玛管理法是一种有效的管理方法，可以帮助企业提高效率、优化业务过程，并取得显著的业绩提升。
通过不断的实践和改进，企业可以在激烈的市场竞争中立于不败之地，赢得持续的成功和发展。
愿读者通过本文的介绍，对6西格玛管理法有更深入的了解，并在实践中取得成功。
6西格玛管理法
6西格玛管理法一、引言6西格玛管理法是一种追求卓越品质和持续改进的管理哲学，它通过减少过程变异并优化流程来实现产品和服务的零缺陷。
6西格玛管理法不仅关注产品和服务的质量，还强调对业务流程的优化和改进。
通过消除浪费、降低成本、提高生产效率和质量，6西格玛帮助组织实现卓越的经营绩效。
二、6西格玛的核心理念6西格玛的核心理念包括以下几个方面：1.关注客户需求：6西格玛将客户置于组织的核心位置，关注客户的需求和期望，并将其转化为产品和服务的质量要求。
2.追求卓越品质：6西格玛的目标是实现产品和服务的高质量，追求零缺陷，并确保每个过程都尽可能接近完美。
3.流程改进：6西格玛强调对业务流程进行持续改进，消除浪费，降低成本，并提高流程效率和可靠性。
4.数据分析与事实驱动：6西格玛注重使用数据和统计分析工具来指导决策，确保改进是基于实际数据的分析。
5.团队合作与创新：6西格玛鼓励跨部门团队合作和跨职能协作，推动组织创新和改进。
三、6西格玛的实施步骤实施6西格玛管理法通常包括以下几个步骤：1.定义：明确组织的目标和战略，确定关键业务过程和客户。
收集客户需求和反馈，设定改进项目和目标。
2.测量：通过收集数据和信息，对关键过程进行量化分析，识别问题并提出改进建议。
使用统计工具进行数据分析和建模。
3.分析：对数据进行分析，找出问题的根本原因，并确定影响质量的关键因素。
利用统计方法和其他分析工具来理解流程变异和性能。
4.改进：基于分析结果，制定改进措施和解决方案。
通过改进过程控制、优化设计、简化操作等方式减少变异和浪费。
5.控制：实施控制计划，确保改进的可持续性。
通过监控关键过程指标和设置控制限来维持过程的稳定性和可靠性。
6.推广与部署：在整个组织内推广6西格玛理念和方法，将其融入组织的文化和管理体系中。
培养员工的能力和意识，鼓励他们积极参与改进活动。
7.持续改进：定期评估改进项目的成果，并制定新的改进计划。
通过不断优化流程和提高质量，实现组织的长期成功。
六西格玛管理定义
六西格玛管理定义六西格玛管理定义一、概述六西格玛是一种旨在通过不断改进和优化流程来提高企业质量的管理方法。
它起源于20世纪80年代的美国，最初被应用于制造业，但现在已经被广泛应用于各个行业。
六西格玛的目标是通过减少缺陷和提高效率来提高企业的竞争力和利润率。
二、六西格玛管理体系1. DMAIC过程DMAIC是六西格玛管理中最常用的过程，它包括以下五个步骤：（1）定义：明确问题或机会、目标、范围和关键绩效指标。
（2）测量：收集数据并分析当前状况。
（3）分析：确定问题根本原因，并开发解决方案。
（4）改进：实施解决方案并验证其有效性。
（5）控制：确保改进措施能够持续有效并实现预期结果。
2. DFSS过程DFSS是Design for Six Sigma的缩写，它是一种基于客户需求设计产品或服务的方法。
DFSS包括以下五个步骤：（1）定义：明确客户需求和关键绩效指标，并确定设计目标。
（2）测量：收集数据并分析当前状况。
（3）分析：确定设计要素和优化方案。
（4）设计：开发和验证设计方案，并制定实施计划。
（5）验证：验证设计方案的可行性和有效性。
三、六西格玛工具1. 流程图流程图是一种用于描述流程或过程的工具，它可以帮助人们更好地理解和改进流程。
在六西格玛中，流程图通常用于描述DMAIC过程中的各个步骤以及各种流程中的关键环节和瓶颈。
2. 直方图直方图是一种用于表示数据分布情况的工具，它可以帮助人们更好地了解数据的特征。
在六西格玛中，直方图通常用于分析问题根本原因以及评估改进措施的效果。
3. 散点图散点图是一种用于表示两个变量之间关系的工具，它可以帮助人们发现变量之间的相关性。
在六西格玛中，散点图通常用于分析问题根本原因以及评估改进措施的效果。
4. 控制图控制图是一种用于监控过程稳定性和可靠性的工具，它可以帮助人们及时发现过程中的变化和异常。
在六西格玛中，控制图通常用于监控改进措施的效果以及预测未来的过程表现。
六西格玛管理全
这是6σ管理专家的最高级别，其一般是统计方面的专家，负责在6σ管理中提供技术指导。他们必须熟悉所 有黑带所掌握的知识，深刻理解那些以统计学方法为基础的管理理论和数学计算方法，能够确保黑带在实施应用 过程中的正确性。统计学方面的培训必须由黑带大师来主持。黑带大师的人数很少，只有黑带的1/10。
绿带（Green Belt）的工作是兼职的，他们经过培训后，将负责一些难度较小项目小组，或成为其他项目小 组的成员。绿带培训一般要结合6σ具体项目进行5天左右的课堂专业学习，包括项目管理、质量管理工具、质量 控制工具、解决问题的方法和信息数据分析等。一般情况下，由黑带负责确定绿带培训内容，并在培训之中和之 后给予协助和监督。
六西格玛管理正是在逐步降低“缺陷”的过程中提高顾客的满意度的。 无边界合作，也叫全面合作。
我们知道，企业内部的分工能够极大提高劳动生产效率，但也会出现这种情况，即虽然企业内部各部门都很 努力，加班加点、挥汗如雨地工作，可是最终的结果可能不完美、不协调，其问题就出在有边界的分工上面。无 边界合作是指打破或不去理睬一切人为的屏障，例如职能、官衔、地域、种族、性别或其他障碍，直奔最佳想法。 各部门只有从顾客利益而非部门利益出发，从顾客方便的角度来考虑问题，这样就容易目标一致，紧密协作，提 供完美的产品或服务。六西格玛管理就是要打破组织的边界，展示能突出公司整体利益的效果。
六西格玛（Six Sigma）是在20世纪90年代中期开始被GE从一种全面质量管理方法演变成为一个高度有效的 企业流程设计、改善和优化的技术，并提供了一系列同等地适用于设计、生产和服务的新产品开发工具。继而与 GE的全球化、服务化、电子商务等战略齐头并进，成为全世界企业的战略举措。六西格玛逐步发展成为以顾客为 主体来确定企业战略目标和产品开发设计的标尺，追求持续进步的一种管理哲学。六西格玛（6σ）概念作为品质 管理概念，最早是由摩托罗拉公司的比尔·史密斯于1986年提出，其目的是设计一个目标：在生产过程中降低产 品及流程的缺陷次数，防止产品变异，提升品质。
六西格玛管理的六个原则
六西格玛管理的六个原则1.客户导向：这个原则强调了客户需求的重要性。
六西格玛管理的目标是满足客户的需求，并超越他们的期望。
为了实现这个目标，组织需要了解客户的需求，收集客户的反馈，并根据反馈来改进产品和服务。
2.数据驱动决策：六西格玛管理强调了基于数据和事实做出决策的重要性。
通过收集和分析数据，组织可以找出问题的根本原因，并制定相应的解决方案。
数据驱动的决策可以确保组织做出准确和有效的决策，从而达到业绩和质量的改善。
3.过程导向：这个原则强调了对组织的关注点应该是整个过程，而不仅仅是最终产品或服务。
六西格玛管理认为，只有通过优化整个过程，才能实现高质量和高效率。
为了实现这一目标，组织需要识别和改进所有的关键过程，并采取措施来减少变异和提高一致性。
4.组织参与：六西格玛管理认为，与组织内部的各个层次和功能部门的合作是实现业绩改善的关键。
组织的每个成员都应该参与其中，提供自己的建议和贡献。
通过促进组织内部的协作和沟通，组织可以更好地解决问题，并实现持续的改进。
5.持续改进：这个原则强调了持续改进的重要性。
六西格玛管理认为，组织应该不断寻求改进，不满足于现状。
通过定期评估和改进现有的业务流程和方法，组织可以持续提高其绩效和质量水平。
6.指导者的角色：六西格玛管理认为，领导者在推动改进和实现组织目标方面起着关键作用。
指导者应该展示出对六西格玛管理原则的理解和支持，并在实践中起到榜样的作用。
他们应该提供方向，激励和鼓励员工参与改进活动，并确保改进的目标和成果与组织的长期战略目标一致。
总之，六西格玛管理的六个原则是客户导向、数据驱动决策、过程导向、组织参与、持续改进和指导者的角色。
这些原则共同构成了六西格玛管理的核心理念，并为组织实现业绩和质量的改善提供了有效的指导和方法。
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《六西格玛管理》Ⅰ D2、田口损失函数是：a、二次函数b、三次函数c、指数函数d、对数函数Ⅱ C4、某零件有2个关键特性，经检验在500个产品中有25个产品出现了50个缺陷，其中，有20个产品经返修消除了缺陷，则该生产过程的产出率是：a、90%b、95%c、99%d、97.5%解：25个有缺陷产品返修后有5个产品不合格，即500个产品中有495个合格，所以产出率为：495/500*100%=99%Ⅴ C1、样本(3、2、3、1、3、3、3、3、3、1)的标准差是多少？a、3.2b、0.089c、0.1d、0.0498e、0.2解：4、一个稳定过程的分布为：均值=100，中位数=90。
这个分布是：a、标准正态分布b、对数正态分布c、左偏斜d、右偏斜解：由于均值大于中位数，所以数据集中在中位数右侧，所以此分布为右偏斜。
Ⅴ D1、从一个买主那里取样，300个为一批，他过去的产品质量为约20%缺陷率。
从这批样品中一次取样40个，假如发现有两个或更多的产品有缺陷，则拒收这批产品。
那么发现有两个或更多产品有缺陷的概率是多少？(可以用计算器)a、0.953b、0.809c、0.191d、0.047解：此题为超几何分布，即检验后无放回抽样。
设X为40件产品中不合格品的个数，可用下式计算概率分布。
P(X=x)=C n-x N-M C n M/C n N, N为批量，M为不合格品数，n为样本量。
此题中N=300, M=300*20%=60, n=40, x=2P(X=2)=C40-2300-60C4060/C40300=2、巨大多的平板玻璃中每格中平均有0.25个瑕疵。
瑕疵分布的标准差为：a、0.25b、0.05c、0.50d、0.75e、以上都不对解：此题为泊松分布，因泊松分布的方差等于其均值，所以Var(x)=0.25,σ=0.54、一个过程正在生产缺陷率为40%的材料。
随意抽取4个进行检查。
发现样本中恰有一个是好的概率是多少？(可以用计算器)a、0.870b、0. 575c、0.346d、0.130e、0.154解：此题这0-1分布，6、生产了一批15个小型军用火箭筒，据说有2个火箭有引芯问题。
假如随机抽取4个火箭筒检查，少于2个引芯问题的概率是多少？a、0b、0.356c、0.649d、以上都不对解：此题为超几何分布，即检验后无放回抽样。
设X为40件产品中不合格品的个数，可用下式计算概率分布。
P(X=x)=C n-x N-M C n M/C n N, N为批量，M为不合格品数，n为样本量。
此题中N=15, M=2, n=4, x=1P(X=2)=C4-115-2C42/C415=7、一个繁忙的交叉路口平均每周发生3次交通事故。
用泊松分布估计在接下来的24小时内不发生交通事故的概率有多大？(可以用计算器)a、0b、0.6514c、0.3216d、以上都不对解：此题为二项分布，发生交通事故按天进行计算，每天发生交通事故的平均值为：λ=3/7=0.4286 此题中x=0则P(X=0)=λx*e -λ/x!=0.42860*2.7182-0.4286/0!=0.65148、地毯生产商的次品率是每1000平方米有3.7个瑕疵。
随机抽100平方米没有发现瑕疵的概率是多少？用二项分布计算结果。
(可以用计算器)a、0.7155b、0.6917c、0.9591d、以上都不对解：此题为二项分布，概率计算公式为：P(X=x)=C xnp x(1-p)n-xn=抽样数量 x=不合格品数 p=总的不合格品率此题中，n=100 x=0 p=0.37P(X=0)=C 01000.370(1-0.37)100-0=8.59*10-21Ⅵ B4、当比较两个总体的均值时，假设方差相等，查表确定检验统计量的临界值是多少(显著水平为10%的双侧检验)。
样本A 样本B样本均值 120.15 82.37样本的标准差 3925 21.84样本容量 15 7a、1.72b、1.645c、1.282d、2.051解：5、过程A的随机样本中，10个有缺陷和30个好的，而过程B生产的60个产品中有25个有缺陷。
用卡方检验，卡方统计量可能导致本结果出现的概率(即P-Value)是多少，假设两个过程在同样的质量水平下运营。
(可以用计算机)a、少于5%b、在5%到10%之间c、大于10%d、50%Ⅶ A3 在开始试验计划时下面哪一项是最重要的？a.头脑风暴法b.绘制鱼骨图c.使用正确的正交表d.正确地确定可用的预算解：对于实验应首选考虑实验的可实现性。
如果因费用过大或实现难度太大，实验的两性一很低，所以应首选考虑预算。
Ⅶ B1 下面哪一个是生成响应曲面最简单的设计:a.22设计b.23设计c.32设计d.33设计解：Ⅷ A2 随机抽取抛光过程之后的4个轴来检查该过程,X图和R图都能保持。
一个人在进行斑点检验后挑出了2个轴，仔细测量后在斑点的均值图上绘制每个轴的值。
两个值都在控制限之外，建议部门工头停止生产。
这一决定指出：a.过程水平不受控b.过程水平和离差均不受控c.过程水平不受控但离差受控d.工作人员没有正确使用控制图解：此过程应使用离散数据控制图而不是连续数据控制图，所以是工作人员没有正确使用控制图。
Ⅷ A3 在测量中对变异最敏感的控制图是:a.p图b.np图c.c图d.X-R图解：X-R图的精度最高。
Ⅷ A4 根据子组样本量n=5、总平均值为105和平均极差是10。
那么极差控制图的控制下限是：a、0b、.76c、a、b都不对d、极差图在这一情况不合适解：根据均值-极差控制图，R图控制下限的计算公式为LCL=D3*R，D3与子组大小有关，当n=5时，D3=0.000，所以控制下限为0。
Ⅷ A5 一个典型的周发生了16次事故，那么每周发生的事故的控制下限是：a.0b. 4c. 2d.以上都不对解：Ⅷ B1 产品A和产品B的开发票过程是一样的,然而为产品A开发票的平均时间是产品B 的两倍.总的来说,每个月每种产品只有10-15个订单。
在建立开发票程序的统计控制图时，黑带应该：a.产品A和B分别用各自的控制图b.产品A和B用相同的控制图c.在使观测值标准化后,产品A和B用相同的控制图d.计算产品A和B的公共标准差,然后建立控制图Ⅹ C1 在设计FMEA时,“顾客”是a.最终用户b.最终用户和装配用户c.最终用户,生产、装配和服务人员d.以上都不对解：顾客是指内部、外部夏雨生模拟2004 年度注册六西格玛黑带考试部分真题（此样题基本按《六西格玛管理》的章节排列，题号后的中括号内所列数字即为章号。
试题全部为选择题，分单选和多选两类。
对于“多选题”，本样题中用“多选”加注，未加注者皆为单选题。
）7、下面对顾客的说明中最不恰当的是：A、股东因不接受流程的输出物，所以他不是顾客B、外部顾客是我们工作的理由C、外部顾客是购买我们产品的或服务的组织或个人D、内部顾客是组织内部依次接受产品或服务的人员或部门解：股东应为内部顾客。
23、在描述或Boxplot输出中，Q1代表什么？A、第25个百分位数B、第25个四分位数C、第2个四分位数D、位于第1的数解：28、(多选) 在测量系统分析计算重复性和再现性（R&R）时，相对于极差法（Range Method）而言，采用方差分析和方差估计法的优点是：A. 计算简便B. 可以估计交互作用的影响C. 可以进行深层次的统计分析D. 是精确算法，计算结果没有误差34、假定轴棒生产线上，要对轴棒长度进行检测。
假定轴棒长度的分布是对称的（不一定是正态分布），分布中心与轴棒长度目标重合。
对于100 根轴棒，将超过目标长度者记为“+”号，将小于目标长度者记为“-”号。
记N+为出现正号个数总和，则N+的分布近似为：A．（40，60）间的均匀分布。
B．（45，55）间的均匀分布。
C．均值为50，标准差为10 的正态分布。
D．均值为50，标准差为5 的正态分布。
39、一位工程师要确定过滤压力元件的平均循环时间是否大于标准时间55分钟。
如果该工程师通过Minitab进行假设检验分析得到P值为0.025。
则工程实际可以说A. 有至少97.5%的把握说循环时间与标准时间相同或略少B. 至多有2.5%的可能性循环时间与标准时间相同或略少C. 有至少95%的把握说循环时间的标准差太高D. 至多有2.5%的可能性循环时间的标准差太高41、正常情况下，ANOVA或回归分析时的残差应具备以下哪些特性。
A. 与X，s变量无关B. 正态性(且均值为0)C. 稳定性，不随时间变化D. 恒定的，不随预测的变量Y，s 增大42、应用于回归模型的95%置信区间是什么意思？A. 你能有95%的把握认为真实的回归线落在此范围内B. 你能有95%的把握认为用于计算回归模型的样本充分代表总体C. 你能期望有95%的个体观察值落在此范围内D. 你能期望有95%的个体观察值落在此范围外43、某药厂最近研制出一种新的降压药，为了验证新的降压药是否有效，实验可按如下方式进行：选择若干名高血压病人进行实验，并记录服药前后的血压值，然后通过统计分析来验证该药是否有效。
对于该问题,应采用:A. 双样本均值相等性检验B. 配对均值检验C. F 检验D. 方差分析44、为了判断A 车间生产的垫片的变异性是否比B 车间生产的垫片的变异性更小，各抽取25 个垫片后，测量并记录了其厚度的数值，发现两组数据都是正态分布。
下面应该进行的是：A．两样本F 检验B．两样本T 检验C．两样本配对差值的T 检验D．两样本Mann-Whitney 秩和检验45、为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了30 对观测数据。
计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的：A．由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关B．由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关C．由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关,所以要查样本相关系数表才能决定D．由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可能得出判定结果48、为了判断改革后的日产量是否比原来的200 （千克）有所提高，抽取了20 次日产量，发现日产量平均值为201（千克）。
对此可以得到判断：A．只提高1 千克，产量的提高肯定是不显著的B．日产量平均值为201（千克），确实比原来200（千克）有提高C．因为没有提供总体标准差的信息，因而不可能作出判断D．不必提供总体标准差的信息，只要提供样本标准差的信息就可以作出判断49、六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。
建立了Y 对于X1 及X2 的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。