质量管理中常用的统计分析方法[详细]

质量管理中常用的统计分析方法

控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态.

直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况.

排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会.

散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具.

工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度.

频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表.

描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征.

相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位.

回归分析:分析变量之间的相互关系.

H0:差值的总体中位数为0;

H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05.

子组频数与子组大小

关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑.

例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低.

通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R .

Xbar R 控制图应用实例

在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例.

-x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序)

1目的

通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态.

2适用范围

本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制.

3职责

3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施.

3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点.

3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实.

4 工作流程

4．1 预备数据的取得

当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略).

4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R

控制下界限LCL==X-0.58-R

4．5 计算R图的控制界限:

控制中心线CL=-R

控制上界限UCL=2.11-R

控制下界限LCL 不考虑

4．6 作控制图并打点

在-x—R图标准图样(图1—2)中标出座标刻度,并分别将各组统计量(-xi、Ri)点入控制图并连成折线.

4．7判断控制图内点子排列有无异常.

满足下列条件时认为生产过程处于稳定受控状态:

a)25个点子中没有一个在界外.

b)控制界限内点子的排列无下述异常现象:

连续9点或更多点在中心线同一侧;

连续6点或更多点有上升或下降趋势;

连续11点中至少有10点在中心线同一侧;

连续14点中至少有12点在中心线同一侧;

连续17点中至少有14点在中心线同一侧;

连续20点中至少有16点在中心线同一侧;

连续3点中至少有2点和连续7点中至少有3点落在二倍标准偏差与三倍标准偏差控制界限之间.

4．8控制图中点子排列有异常时,应查明原因后排除异常点.排除异常点后的数据组数大于或等于20时,利用排除异常点后的数据重新计算控制界限并打点判断.排除异常点后的数据组数小于20时,应重新抽样自4. 1起重新作图.

4．9控制图中点子排列正常(工序处于稳定受控状态)时,延长控制界限转为控制用控制图,实施正常的质量控制.

4．10操作人对每批产品刻槽经首件检验合格后,按每30分钟抽取样本容量为n = 5的样本,分别计算平均值-x和极差R,并在控制图上打点.

4．11车间技术组质量控制工程师应经常巡视各应用控制图的岗位,判断工序是否处于稳定受控状态,判断方法按4. 7要求.

4．12当控制图上点子排列异常时,车间技术组应及时组织质量分析会,必要时采取纠正和预防措施.

4．13控制图应保存在车间技术组,一般保存期1年.

6SIG米A的专用软件米INITAB.

在实际应用中,专业的SPC软件系统主要用于对过程(对企业而言,大都指的是生产过程,即工序的制造流程)的长期性跟踪、控制、和预防.而米INITAB则主要用于对某一时间段(大部分是短时间内,如一天,一周)内的数据进行分析.二者的功能截然不同,差之甚远.

但就系统功能而言,二者在某些方面又是相辅相成的.如在专业的SPC系统中,定义控制图的控制线,CPK分析结果,等都可以借用米INITAB的分析结果而代入.

(完整版)问卷调查的常用统计分析方法

问卷调查的常用统计分析方法问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下：问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，

以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正，调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、

大数据统计分析方法简介

大数据统计分析方法简介随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。基于此, 文章首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。统计学作为应用数学的一个重要分支, 其主要通过对数据进行收集, 通过计量方法找出数据中隐藏的有价值的规律, 并将其运用于其他领域的一门学科。随着数据挖掘(Data Mining) 技术以及统计分析方法逐渐成熟, 大数据统计分析方法在经济管理领域中所起到的作用越来越大。当前, 面对经济全球化不断加深以及经济市场竞争不断激烈的双重压力, 将统计学深度的融合运用于经济管理领域成为提高经营管理效率、优化资源配置、科学决策的有效举措。随着市场经济的发展以及经济程度不断向纵深发展, 统计学与经济管理的融合程度也在不断加深, 大数据统计分析技术通过从海量的数据中找到经济发展规律, 在宏观经济分析中起到的作用越来越大, 而且其在企业经营管理方面的运用也越来越广。由此可见, 加强大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用对促进经济发展和和提升企业经营管理效率具有重要意义。为了进一步分析大数据统计分析方法在宏观经济发展以及企业经营管理方面的运用, 本文首先对强化大数据统计分析方法在企业经营管理中的意义以及必要性进行分析;其次, 详细阐述大数据统计分析方法在宏观经济方面及企业经营管理方面的运用;最后, 对如何进一步推进大数据统计分析方法在经济管理领域中的运用提出政策建议。一、大数据统计分析方法在经济管理领域运用的意义由于市场环境以及企业管理内容的变化, 推进统计学在企业经营管理领域运用的必要性主要体现在以下两方面。 (一) 宏观经济方面经济发展具有一定的规律, 加强大数据统计分析方法在宏观经济中的运用对发展经济发展规律具有重要意义。一方面, 通过构架大数据统计分析系统将宏观经济发展中的行业数据进行收集, 然后利用SPSS、Stata等数据分析软件对关的行业数据进行实证分析, 对发现行业发展中出现的问题以及发现行业中潜在的发

质量管理中常用的统计分析方法[详细]

质量管理中常用的统计分析方法控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R

常用医学统计学方法汇总

选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题：（1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。（2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两

统计分析的八种方法

统计分析的八种方法统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。

统计分析的四种方法

统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]

统计分析的四种方法一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数

列。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。四、指数分析法指数是指反映社会经济现象变动情况的相对数。有广义和狭义之分。根据指数所研究的范围不同可以有个体指数、类指数与总指数之分。用指数进行因素分析。因素分析就是将研究对象分解为各个因素，把研究对象的总体看成是各因素变动共同的结果，通过对各个因素的分析，对研究对象总变动中各项因素的影响程度进行测定。因素分析按其所研究的对象的统计指标不同可分为对总量指标的变动的因素分析，对平均指标变动的因素分析。

设备管理统计分析方法(参考Word)

第二节设备工程监理过程中常用的数理统计分析方法数理统计技术是建立、保持、改进设备工程监理全过程质量管理体系开展数据分析活动不可缺少的组成部分，成效十分显著。国内设备工程管理的大量实例表明，排列图法、因果图法、分层法、检查表法、相关图法、直方图法和控制图法等七种数理分析质量管理工具的应用对设备工程管理人员十分重要，他们通过对设备实体产品质量和服务质量两类指标的统计分析，可以及时了解设备工程实施过程质量状况，对设备工程工作效率、投资效益都十分有利。由于篇幅的原因，我们重点介绍其中排列图法、因果图法、相关图法、直方图法和控制图法，其他方法请参考其他资料。一、排列图法排列图法又叫巴雷特图法。是一种抓主要茅盾的“关键少数”以取得多数成效的有效方法。在设备工程管理中，常用它来寻找影响某种问题，例如设备制造质量、安装偏差、运行故障与事故、维修质量及其它问题的主要因素，以便抓住主要矛盾，有重点地采取针对性措施。排列图法的核心是通过数据计算分析，绘制排列图来寻找影响产品质量的主要问题和确定改进的地方。 1.排列图的基本做法是： (1)按时间参数指标等或某种要求分层收集数据：确定分层，每一层为一个项目；确定每个项目重复出现的“量”；编制分项统计表，最好按照统计分析指标的绝对值大小的降序排列分层项目，便于绘制排列图时不出差错。 (2)进行数据整理，计算出累积数及累积百分数。 (3)作图。作图步骤包括：绘制横、纵坐标；画出累积曲线(巴雷特线)，如图4-5所示。具体画法如下： ——画出左右两个纵坐标轴，一个横坐标轴，左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率，横坐标为分层项目坐标； ——在横坐标上按分层项目数量画出等分点，按照各项目重量的降序顺序在各等分段下方标注出对应的分层项目名称，一般分层项目数量不超过5个，超过的个数项目归为“其他项”；

16种统计分析方法

16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。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μ与已知的某一总体均数μ0 (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上的自变量和因变量相关；

统计分析方法

统计分析方法综合评价分析法: 随着统计分析活动的广泛开展，评价对象越来越复杂，简单评价方法的局限性也越来越明显。经常会出现从这几个指标看甲单位优于乙单位，从那几个指标看，乙单位优于丙单位，从其他指标看，丙单位又优于甲单位的况，使分析者难以评价谁优谁劣。因此通过对实践活动的总结，逐步形成了一系列运用多个指标对多个参评单位进行评价的方法，称为多变量综合评价方法，或简称综合评价方法。其基本思想是将多个指标转化为一个能够反映综合情况的指标来进行评价。如不同国家经济实力，不同地区社会发展水平，小康生活水平达标进程，企业经济效益评价等，都可以应用这种方法。综合评价法的特点表现为：评价过程不是逐个指标顺次完成的，而是通过一些特殊方法将多个指标的评价同时完成的；在综合评价过程中，一般要根据指标的重要性进行加权处理；评价结果不再是具有具体含义的统计指标，而是以指数或分值表示参评单位“综合状况”的排序。综合评价法的步骤： 1、确定综合评价指标体系，这是综合评价的基础和依据。 2、收集数据，并对不同计量单位的指标数据进行同度量处理。 3、确定指标体系中各指标的权数，以保证评价的科学性。 4、对经过处理后的指标在进行汇总计算出综合评价指数或综合评价分值。 5、根据评价指数或分值对参评单位进行排序，并由此得出结论。综合评价分析指标值的计算方法很多，主要有打分综合法、打分排队法、综合指数法、功效系数法等。相关分析法: 相关分析法是测定经济现象之间相关关系的规律性，并据以进行预测和控制的分析方法。社会经济形象之间存在着大量的相互联系、相互依赖、相互制约的数量关系。这种关系可分为两种类型。一类是函数关系，它反映着现象之间严格的依存关系，也称确定性的依存关系。在这种关系中，对于变量的每一个数值，都有一个或几个确定的值与之对应。例如圆面积另一类为相关关系，在这种关系中，变量之间存在着不确定、不严格的依存关系，对于变量的某个数值，可以有另一变量的若干数值与之相对应，这若干个数值围绕着它们的平均数呈现出有规律的波动。例如，批量生产的某产品产量与相对应的单位产品成本，某些商品价格的升降与消费者需求的变化，就存在着这样的相关关系。实践中进行相关分析要依次解决以下问题： 1、确定现象之间有无相关关系以及相关关系的类型。对不熟悉的现象，则需收集变量之间大量的对应资料，用绘制相关图的方法做初步判断。从变量之间相互关系的方

常用质量管理统计方法11.doc

常用质量管理统计方法１1 常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下：一、检查表(调查表、统计分析表） 1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 (1)确定搜集资料的具体目的。（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。（3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。（4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。 (５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表

格设计的合理性。（6）如有必要应评审和修改调查表。５、注意事项（1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类； (3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來; （4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字；（5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。二、数据分层法（分类法、分组法) 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。

质量管理常用的七种统计方法1

质量管理常用的七种统计方法日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。一、排列图排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。二、因果分析图法因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的

统计分析方法：应用及案例

统计分析方法：应用及案例名称：姓名：学号：年级专业：12级电子科学与技术年月日

成绩：评语：指导教师：（签名）

关于某地区361个人旅游情况统计分析报告一、提出问题为了了解某地区的旅游情况，发展该地的旅游经济，促进该地人民的生活水平的提高，现通过SPSS软件对某地区361个人旅游情况进行分析，从而更好地掌握该地旅游情况，为经济发展提出决策二、数据收集本次分析的数据为某地区361个人旅游情况状况统计表，其中共包含七变量，分别是：年龄，为三类变量；性别，为二类变量（0代表女，1代表男）；收入，为一类变量；旅游花费，为一类变量；通道，为二类变量（0代表没走通道，1代表走通道）；旅游的积极性，为三类变量（0代表积极性差，1代表积极性一般，2代表积极性比较好，3代表积极性好4代表积极性非常好）；额外收入,一类变量。通过运用spss统计软件，对变量进行频数分析、描述性统计、方差分析、相关分析、。。。以了解该地区上述方面的综合状况，并分析个变量的分布特点及相互间的关系此数据来源于https://www.360docs.net/doc/0610675040.html,/publications/jse/jse_data_archive.htm

三、数据统计处理 1、频数分析基本的统计分析往往从频数分析开始。通过频数分地区359个人旅游基本状况的统计数据表，在性别、旅游的积极性不同的状况下的频数分析，从而了解该地区的男女职工数量、不同积极性况的基本分布。 Statistics 性别 N Valid 359 Missing 0 首先，对该地区的男女性别分布进行频数分析，结果如下性别 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid 女198 55.2 55.2 55.2 男161 44.8 44.8 100.0 Total 359 100.0 100.0 表说明，在该地区被调查的359个人中，有198名女

常用统计分析方法

常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法

排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2) (5)画排列图

16种统计分析方法.doc

v1.0可编辑可修改16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。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

v1.0可编辑可修改 A单样本 t 检验：推断该样本来自的总体均数μ 与已知的某一总体均数μ0 ( 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。

生产质量管理统计方法

生产质量管理统计方法生产质量管理的统计方法 1.质量是反映产品满足明确和隐含需要的能力的特性总和。产品质量可表述或转化为一组全面反映顾客需要的数量指标。测量质量指标所得的数值，就是反映质量特性的数据，简称数据。 2.数据是质量管理的基础，为对产品的质量物质特性和工作质量进行统计分析，首先必须进行数据收集。在质量管理中，收集数据可以实现以下目的：(1)了解生产现状；(2)用于分析某一特定质量问题；(3)用于生产现场控制；(4)用于生产现场的调查；(5)用于工艺过程的调整；(6)用于判断产品质量。 3.数据反映产品的质量特性，质量管理中的数据可以从不同的角度进行分类： (1)根据质量指标统计特性可将数据分为：A.计量值数据；B.计数值数据。 (2)根据数据的用途可将用途分为：A.分析用数据；B.管理用数据；C.检验用数据；D.推断用数据。 4.质量管理统计方法研究的主要问题是控制数据，亦即质量特性值的波动，缩小或衰减数据波动引起的制品质量特性值的波动，并尽量减少波动造成的质量损失。 5.出现质量波动的原因是多方面的，大体有人、机、料、法、环、测等六大方面的因素。按引起数据波动原因的性质，可分为两类： (1)系统性因素，指在特定情况下发生的，可以避免或消除的因素。系统性因素造成质量特性值的异常波动，对质量特性值的影响较大，但系统性因素易于识别和查找，且可采用相应技术，组织措施予以消除。 (2)随机性因素，指经常性的、不可避免的，具有随机规律的因素。随机性因素造成质量特性的正常波动，对质量特性质的影响较小，但这种因素却难于避免或在技术上予以消除。 6.母体，又称总体，是指某一次统计分析中研究对象的全体。构成母体的基本单位，称为个体，按母体包含个体的数量可将母体划分为有限母体和无限母体。 7.子样，又称样本，是指从母体中随机抽取的、一部分个体的集合。构成子样的每个个体，称为样品。抽样检查是统计质量管理的一个基本方法。子样的质量性，在一定程度上可以代表母体的质量特性。对子样(数据)进行统计分析的目的，是为了判断母体的质量特性，而不是为了给子样下结论。 8.随机抽样，是指在抽取子样时，要保证使母体中的每一个个体都有同样可能的机会被抽到，从而使子样具有代表性。从母体中随机抽取的一部分个体的集合称为随机子样。 9.频数指随机事件在相同条件下进行n次试验，其中某一事件出现的次数。频率是频数与试验次数的比值。频率则是在相同条件下，随机事件出现次数所具有的统计规律性。 10.平均值，又称算术平均值，是子样各样品数值的和除以子样样品个数之商，计算公式为 11.极差，又称范围，指子样数据中最大值与最小值之差，计算公式为：R＝Xmax－Xmin。极差是表示数据离散程度的各统计特征数中计算最简单的一种。标准差，是子样方差的正平方根，计算公式为： 12.在生产现场，引起质量波动的因素主要来源于操作者、机器设备、材料、方法、环境和测量，统称5MIE。在稳定的生产状态下，受随机性因素影响的综合结果，其计量值数据即制品质量特性值是正态分布。 13.工序能力，又称工程能力或加工精度，是工序在一定时间内，处于控制(稳定)状态下的实际加工能力，亦即，工序处于控制(稳定)状态下，表现出来的保证制品质量的能力，一般用6个标准差(即：±3)来描述。

常见统计分析方法浅析

MARKETING RESEARCH 常见统计分析方法浅析摘要：本文对实际生活中经常见到的几种统计分析方法进行研究，比如判别分析，聚类分析，主成分分析等，阐述了各种常见的统计分析方法的基本思想，介绍了各种常见的统计分析方法在实际生活中的具体应用，并且对各种常见的统计分析方法的优缺点进行了分析，最后对这些常见的统计分析方法加以归纳。关键词：常见统计分析方法；浅析统计分析是统计学最重要的应用之一，无论是数据收集，还是数据处理，其最终的目的都是要进行统计分析，以便得出结论，供信息的使用者在做决策或预测时参考，那么我们对不同的统计分析方法进行研究、比较，就显得异常重要，因为不同的统计分析方法适用的情况不一样，对于同一种情况使用不同的统计分析方法进行分析可能得出不同的结果，即使得出的结果是一样的，但是各种结果的准确性也可能有很大差异，基于此，本文对各种常见的统计分析方法进行了研究。 1.回归分析（1）基本含义回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种常用的统计分析方法，回归分析的基本思想是：①从一组实测数据出发确定自变量和因变量之间的定量关系式，即建立数学模型，然后估计其中的未知参数。②对这些关系式的可信度进行检验。③在多个自变量共同影响一个因变量的关系中，判断哪些自变量的影响是显著的，哪些自变量的影响是不显著的，将影响显著的自变量选入模型中，将影响不显著的自变量剔除，常用两阶段最小二乘法、三阶段最小二乘法等方法。④利用最终求得的关系式对某一生产过程进行预测或控制。（2）应用介绍一般来说，回归分析是通过规定自变量和因变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据来求解模型的各个参数，然后根据拟合优度值R2来评价回归模型是否能够很好地拟合实测数据，如果能够很好地拟合，则可以作进一步预测。（3）优劣分析回归分析的优点在于方法简单，易于操作，在统计软件包中使用各种回归方法计算十分方便。回归分析的缺点在于当自变量和因变量之间是非线性关系时，用回归分析进行拟合的效果往往并不好甚至很差。 2.判别分析（1）基本含义判别分析是在已知历史上用某些方法已把研究对象分成若干组的情况下，根据研究对象的各种特征值来判别其归属问题的一种多变量统计分析方法。判别分析的基本思想是，首先根据已知所属组的样本给出判别函数，然后在依次判别每一新样品因归属哪一组。常用的判别方法有距离判别、贝叶斯判别和费希尔判别等。（2）应用介绍判别分析在经济学、人口学、医学、气象学、市场预测、环境科学、考古学中有着广泛的应用，一般根据事先确定的因变量找出相应处理的区别特性。在判别分析中，因变量为类别数据，自变量通常为可度量数据。通过判别分析，可以建立能够最大限度地区分因变量类别的函数，考查自变量的组间差异是否显著，判断那些自变量对组间差异贡献最大，评估分类的程度，根据自变量的值对样本进行归类。（3）优劣分析判别分析的优点在于通过判别分析能够将自变量很好地进行分类，判别分析的缺点在于计算复杂，程序繁琐。 3.聚类分析（1）基本含义聚类分析的目的是把分类对象按照一定的规则分成若干类，这些类不是事先给定的，而是根据数据的特征确定的，对 ◇李坤理论与方法 36

常用质量管理统计方法1

常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表） 1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。

（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。（6）如有必要应评审和修改调查表。 5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 6、应用实例

二、数据分层法（分类法、分组法） 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。

全面质量管理常用的统计方法

二、全面质量管理（Total Quality Control TQC）美国学者朱兰首先提出，美国质量管理专家费根堡姆姆著有《全面质量管理》书。1）“充分满足用户要求”以市场为中心。 2）“在最经济的水平上”以效率和效益为中心。 3）包括服务部门各种质量活动的统一的管理体系。 1. 全面性：全过程的质量管理——管理范围的全面性。包括产品质量、成本质量、服务质量、工作质量、工程质量等。 2. 全员性：参加管理者的全面性。预防性：好产品是生产出来的，不是靠最后检验出来的，全面质量管理是把不合格产品消灭在它的形成过程中。 4. 服务性：为用户服务是全面质量管理思想的精华，用户的意见是质量管理的出发点与归宿点。 5. 科学性：一切用数据说话。 TQC已经成为世界各国公认的最成功的质量管理理论。三、过程控制常用几种工具（方法）〈一〉分层法（分类法）按时间、操作者、操作方法、使用设备、原材料、生产环境、生产单位、生产地点等影响质量的原因，及其责任划分清楚，理出头绪，并找出解决的方法。〈二〉排列图法（又叫帕累托图法）——意大利经济学家通过在众多的质量影响因素中寻找出少数关键的主要因素，使主要质量矛盾暴露出来，然后集中力量加以解决。〈三〉因果分析图法（又叫鱼刺图法）层次分明，形象直观，可以明确地表示出各因素之间的逻辑关系，有肋于我们分析产品质量问题的真正原因。〈四〉直方图法（也叫质量分布图）通过对抽查质量数据的加工整理，找出其分布规律，从而判断整个生产过程的质量状况是否正常的一种方法。它主要用于某些需要重点加强控制的工序。〈五〉控制图法（也叫管理图）它是工序质量控制的主要手段，是一种动态的质量分析与控制方法。控制图不仅对判别质量稳定性，评定工艺过程质量状态，以及发现和消除工艺过程的失控现象，预防废品发生有着重要作用，而且可以为质量评比提供依据。 1. 纵坐标为测得质特性值。 2. 横坐标为三条平行的水平线 2.1 中间一条实线为中心线 2.2 上面一条虚线为上控制线 2.3 下面一条虚线为下控制线 3. 把所测数据用点画在工作好的控制图上，若都落在控制界限内，正常；若超出控制图界限，不正常；点全落在中心线上或线下也不正常。