工程质量控制的统计分析方法 (PPT 93页)
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工程质量控制统计分析方法PPT课件
• 被抽中的个体称为样品，样品的数目称样本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
33
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
推断 分析
生产过程 一批产品 是否正常 是否合格
样本质量特征值
随机抽样
样本
检测 整理
5
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二、质量数据的收集方法★
•（ 一 ） 全 数 检 验 •（ 二 ） 随 机 抽 样 检 验
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➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据（强度、几何尺寸、重量等）即质量
特性值视为个体，产品的全部质量数据的集合即为总体。
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2、样本
• 样本也称子样，是从总体中随机抽取出来，并根据对其研究结果推断总体质 量特征的那部分个体。
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3. 等距抽样
•
等距抽样又称机械抽样、系统抽样，是将个体按某一特性排队编号后
均分为n组，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第一组内随机抽取第一件样
品，以后每隔一定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方法。如在流水作业
线上每生产100件产品抽出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成样本。
，C类为一般因素。
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2. 排列图的作法
•
1) 收集整理数据
•
2) 排列图的绘制
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1) 收集整理数据
• 按不合格点的频数按由大到小的顺序排列各 检查项目，以全部不合格点为总数，计算各项的 频数和累计频率。
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工程质量统计方法分析与举例课件
数据收集
数据分析
质量控制
THANKS
感谢观看
详细描述
控制图是一种图形化工具，可以将施工过程中的质量数据以点的形式绘制在图上。控制图可以用来监测施工质量 的稳定性，如果点在控制限内且呈随机分布，说明施工质量稳定；如果点超出控制限或呈趋势性分布，说明施工 质量存在问题。
因果图分析举例
总结词
因果图是一种用于分析工程质量问题的统计方法，通过绘制因果图，可以找出影 响施工质量的各种因素及其相互关系。
详细描述
因果图是一种树状图，可以用来表示影响施工质量的各个因素及其相互关系。通 过因果图，可以深入了解各因素之间的关联和影响程度，为采取针对性的质量控 制措施提供依据。
流程图分析举例
总结词
详细描述
04
工程质量统计面临的问题与挑战
数据真实性问题
数据来源不统一 数据填报不规范 数据更新不及时
统计方法的适用性问题
质量统计的发展
质量统计起源于20世纪初的美国，当时为了满足工业 化生产的需要，人们开始研究如何用统计学的方法来 控制生产过程、保证产品质量。随着科技的发展，质 量统计逐渐成为一种广泛应用于各行各业的质量管理 工具。
质量统计的应用
质量统计不仅被应用于工业生产领域，还涉及到服务业、 医疗、教育等多个领域。在工业生产中，质量统计被用 于分析产品特性和生产过程，找出影响产品质量的因素， 从而采取措施提高产品质量和生产效率。在服务业中， 质量统计被用于了解客户需求和满意度，帮助企业改进 服务质量和提高客户满意度。在医疗和教育领域，质量 统计被用于评估治疗效果和教学质量，为提高医疗和教 育水平提供依据。
3
推广先进的质量统计技术与方法
提倡使用国际先进的质量 管理理念和方法
五工程质量控制的统计分析方法
绘制步骤
收集数据并分组，计算各组频数，绘制直方图，添加标题 、坐标轴标签等。
注意事项
分组过少或过多都可能影响直方图的形状和解释，应选择 合适的分组数；同时，应注意异常值对直方图的影响。
排列图法
用途
排列图法主要用于找出影响质量 的主要因素，按照因素对质量影 响程度的大小进行排序，以便优 先解决主要问题。
合设计要求和安全标准，防止事故发生。
提高经济效益
02
优质的工程可以减少维修和返工的费用，降低工程成本，提高
投资效益。
增强企业竞争力
03
高质量的工程可以提高企业的声誉和形象，增强企业在市场中
的竞争力，为企业的可持续发展奠定基础。
02
质量控制统计分析方法概述
统计分析方法的概念
01
统计分析方法是一种基于数据收 集、整理、分析、解释和推断的 科学方法，旨在揭示数据背后的 规律、趋势和特征。
促进工程管理现代化
适应市场需求
随着市场竞争的加剧，业主对工程质 量的要求越来越高，采用统计分析方 法进行质量控制是适应市场需求的必 要手段。
运用先进的统计分析方法，推动工程 管理向科学化、规范化、现代化方向 发展。
质量控制的重要性
保证工程安全
01
质量是工程安全的生命线，通过质量控制可以确保工程施工符
五工程质量控制的统计分析方法
汇报人：XX 2024-01-24
目录
• 引言 • 质量控制统计分析方法概述 • 常用的质量控制统计分析方法 • 质量控制统计分析方法的实施步骤 • 质量控制统计分析方法的应用案例 • 质量控制统计分析方法的优缺点及改进措
施
01
引言
目的和背景
提高工程质量
收集数据并分组，计算各组频数，绘制直方图，添加标题 、坐标轴标签等。
注意事项
分组过少或过多都可能影响直方图的形状和解释，应选择 合适的分组数；同时，应注意异常值对直方图的影响。
排列图法
用途
排列图法主要用于找出影响质量 的主要因素，按照因素对质量影 响程度的大小进行排序，以便优 先解决主要问题。
合设计要求和安全标准，防止事故发生。
提高经济效益
02
优质的工程可以减少维修和返工的费用，降低工程成本，提高
投资效益。
增强企业竞争力
03
高质量的工程可以提高企业的声誉和形象，增强企业在市场中
的竞争力，为企业的可持续发展奠定基础。
02
质量控制统计分析方法概述
统计分析方法的概念
01
统计分析方法是一种基于数据收 集、整理、分析、解释和推断的 科学方法，旨在揭示数据背后的 规律、趋势和特征。
促进工程管理现代化
适应市场需求
随着市场竞争的加剧，业主对工程质 量的要求越来越高，采用统计分析方 法进行质量控制是适应市场需求的必 要手段。
运用先进的统计分析方法，推动工程 管理向科学化、规范化、现代化方向 发展。
质量控制的重要性
保证工程安全
01
质量是工程安全的生命线，通过质量控制可以确保工程施工符
五工程质量控制的统计分析方法
汇报人：XX 2024-01-24
目录
• 引言 • 质量控制统计分析方法概述 • 常用的质量控制统计分析方法 • 质量控制统计分析方法的实施步骤 • 质量控制统计分析方法的应用案例 • 质量控制统计分析方法的优缺点及改进措
施
01
引言
目的和背景
提高工程质量
建设工程项目质量控制工程质量统计方法课件
质量控制的重要性
满足客户需求
。
提高竞争力
降低维护成本 预防潜在风险
质量控制的原则与程序
原则 程序
CATALOGUE
工程质量统计方法
统计调查
统计调查的定义
统计调查是根据统计研究目的， 运用科学的方法，有组织、有计
划地搜集有关数据的过程。
统计调查的分类
统计调查可分为全面调查和非全 面调查，全面调查是对调查对象 中的所有单位进行调查，非全面 调查则只对调查对象中的一部分
了解数据的分布情况。
PDCA循环
01
P（Plan）
02
D（Do）
03
C（Check）
04
A（Act）
5W1H 法
为什么（Why）
做什么（What）
谁来做（Who）
如何做（How）
何处做（Where）
何时做（When）
CATALOGUE
建设工程质量问题与处理
工程质量问题分类
按影响程度分 类 按产生原因分类 按问题性质分类
注重细节处理
对工程中的细节问题进行重点关注和 处理，如防水、保温等，以提高工程 质量。
案例二：大型桥梁工程质量控制
总结词
强化基础施工质量控制
注重结构安全稳定性
实施动态监控
案例三：高速公路工程质量控制
总结词
统一施工标准、强化质量检测、优化施工组 织设计
统一施工标准
在高速公路施工过程中，统一施工工艺和验 收标准，确保工程质量的一致性。
质量控制七大手法
检查表
排列图
因果图
质量控制七大手法
分层法
将数据按照不同的层次 进行分类，以便更好地 了解数据的分布情况。
工程质量控制的统计分析方法
作业工人
A B C 合计
抽检点数
20 20 20 60
不合格点数
1 4 10 15
个体不合格率
5% 20% 50% —
占不合格点总数 百分率 6.7%
26.7%
66．6% 100%
C工作的不合格率占66.7%，因此得出结论：主要是作业工人C的焊接质量 影响了总体的质量水平。
3 排列图法
• 排列图法具有直观、主次分明的特点，步骤： 1）做好统计数据 2）计算出累计频数和累计频率 3）绘制排列图 A类：累计频率在0％～80％范围的定为A类，是主要问题，
不合格点数 1 8 4 45 15 75 1 1
构件尺寸不合格点顺序排列表
序号
1
2 3 4 5 6 合计
项目
频数
表面平整度 75
截面尺寸
45
平面水平度 15
垂直度
8
标高
4
其它
3
150
频率（%）
50.0
30.0 10.0 5.3 2.7 2.0 100
累计频率（%）
50.0 80.0 90.0 95.3 98.0 100.0
Pareto Diagram of car problems
40
Number of
defective
cause缺陷 事件数量
30
20
Cumulative percentage
100
Percentage
of
75
defective cause缺陷
事件百分
50 比
Frequency by Cause
10
需要进行重点管理； B类：累计频率在80％～90％范围的定为B类，是次要问题，
工程 质量统计 分析方法
工程质量统计分析方法
Hale Waihona Puke 本模块学习内容： 一、调查表法 二、分层法 三、因果分析图法 四、相关图法
一、调查表法
统计调查表法又称统计调查分析法，它是 利用专门设计的统计表对质量数据进行收集 、整理和粗略分析质量状态的一种方法。
统计调查表没有固定的格式，可根据需要和具体 情况来设计表格。常用表格：
（1）分项工程作业质量分布调查表 （2）不合格项目调查表 （3）不合格原因调查表 （4）施工质量检查评定用调查表
2. 质量数据之间的关系种类
（1）正相关：自左至右上升的直线带。
（2）弱正相关：上升 的较分散的直线带。
（3）不相关：散布点 成团，无规律。
（4）负相关：下降的 直线带。
（5）弱负相关：下降的较分散的直线带。
（6）非线性相关：散布点呈现一条曲线带。
谢谢！
【案例1】某预制场地，混凝土空心板外观质量 检查用“预制混凝土构件外观质量问题调查表” ，如下表所示。
二、分层法
分层法又称分类法，是将调查收集的原始 数据，根据不同目的和要求，按某一性质 进行分组、整理的分析方法。
常用的分层（分类）标志有：
（1）按操作班组或操作者分层； （2）按使用机械设备型号分层； （3）按操作方法分层； （4）按原材料供应单位、供应时间或等级分层； （5）按施工时间分层； （6）按检查手段、工作环境等分层。
【案例2】某建筑工地钢筋焊接质量调查分析，共 检查了50个焊点，发现19个不合格，占38%。查 明由A、B、C三位工人操作，焊条由甲、乙两个 厂家提供。分别按操作者和焊条生产厂分层，结 果如下：
操作者B的 质量相对较 好，不合格 率较小25%
焊条供应商甲乙，不合格率都很高且相差不大。
Hale Waihona Puke 本模块学习内容： 一、调查表法 二、分层法 三、因果分析图法 四、相关图法
一、调查表法
统计调查表法又称统计调查分析法，它是 利用专门设计的统计表对质量数据进行收集 、整理和粗略分析质量状态的一种方法。
统计调查表没有固定的格式，可根据需要和具体 情况来设计表格。常用表格：
（1）分项工程作业质量分布调查表 （2）不合格项目调查表 （3）不合格原因调查表 （4）施工质量检查评定用调查表
2. 质量数据之间的关系种类
（1）正相关：自左至右上升的直线带。
（2）弱正相关：上升 的较分散的直线带。
（3）不相关：散布点 成团，无规律。
（4）负相关：下降的 直线带。
（5）弱负相关：下降的较分散的直线带。
（6）非线性相关：散布点呈现一条曲线带。
谢谢！
【案例1】某预制场地，混凝土空心板外观质量 检查用“预制混凝土构件外观质量问题调查表” ，如下表所示。
二、分层法
分层法又称分类法，是将调查收集的原始 数据，根据不同目的和要求，按某一性质 进行分组、整理的分析方法。
常用的分层（分类）标志有：
（1）按操作班组或操作者分层； （2）按使用机械设备型号分层； （3）按操作方法分层； （4）按原材料供应单位、供应时间或等级分层； （5）按施工时间分层； （6）按检查手段、工作环境等分层。
【案例2】某建筑工地钢筋焊接质量调查分析，共 检查了50个焊点，发现19个不合格，占38%。查 明由A、B、C三位工人操作，焊条由甲、乙两个 厂家提供。分别按操作者和焊条生产厂分层，结 果如下：
操作者B的 质量相对较 好，不合格 率较小25%
焊条供应商甲乙，不合格率都很高且相差不大。
第三章 统计分析方法
分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体 按某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽 取样品，组成样本的方法。
由于对每组都有抽取，样品在总体中分布 均匀，更具代表性，特别适用于总体比较复杂 的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生 产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜；或 季节)分组或按原材料供应商分组后，再在每 组内随机抽取个体。
10
1. 简单随机抽样
简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机 抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随 机抽样，获取样本的方法。
一般的做法是对全部个体编号，然后采用 抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码， 相应的个体即为样品。
这种方法常用于总体差异不大，或对总体 了解甚少的情况。
11
2. 分层抽样
12
3. 等距抽样
等距抽样又称机械抽样、系统抽样， 是将个体按某一特性排队编号后均分为n组 ，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第 一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一 定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方 法。如在流水作业线上每生产100件产品抽 出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成 样本。
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2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。
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2、样本
样本也称子样，是从总体中随机抽取出来， 并根据对其研究结果推断总体质量特征 的那部分个体。
被抽中的个体称为样品，样品的数目称样 本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
生产过程 一批产品
推断 分析
样本质量特征值
是否正常 是否合格
由于对每组都有抽取，样品在总体中分布 均匀，更具代表性，特别适用于总体比较复杂 的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生 产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜；或 季节)分组或按原材料供应商分组后，再在每 组内随机抽取个体。
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1. 简单随机抽样
简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机 抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随 机抽样，获取样本的方法。
一般的做法是对全部个体编号，然后采用 抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码， 相应的个体即为样品。
这种方法常用于总体差异不大，或对总体 了解甚少的情况。
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2. 分层抽样
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3. 等距抽样
等距抽样又称机械抽样、系统抽样， 是将个体按某一特性排队编号后均分为n组 ，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第 一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一 定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方 法。如在流水作业线上每生产100件产品抽 出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成 样本。
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2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。
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2、样本
样本也称子样，是从总体中随机抽取出来， 并根据对其研究结果推断总体质量特征 的那部分个体。
被抽中的个体称为样品，样品的数目称样 本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
生产过程 一批产品
推断 分析
样本质量特征值
是否正常 是否合格
工程质量控制的统计分析方法基本知识
2）标准偏差
标准偏差简称标准差或均方差，是个体数 据与均值偏差平方和的算术平均数的算术根 ，是大于0的数。
标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体 (样本)的代表性好；
标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能确切说明 数据分布的离散程度和波动规律，是最常用的反映数据变异 程度的特征值。
励志人生 好好学习
（3）统计推断工作过程
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（1）全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、
测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平 评价结论的方法。
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（2）随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从
总体中抽取部分个体组成样本，根据对 样品进行检测的结果，推断总体质量水 平的方法。包括：简单随机抽样、分层 抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽 样。
如有一组数据（已经排序）：10，20， 30，40，50，60，70，80，90，100共 有10个数据，取中间位置的是第5，6位 数据的平均值55，作为中位值，样本中 位数即为：样本中位数=55；
Байду номын сангаас
励志人生 好好学习
（2）描述数据离散趋势的特征值
1）极差R 极差是数据中最大值与最小值之差，是用
因素对其影响的程度和方向是不同的，也是在不断改变的。众 多因素交织在一起，共同起作用的结果，使各因素引起的差异 大多互相抵消，最终表现出来的误差具有随机性。对于在正常 生产条件下的大量产品，误差接近零的产品数目要多些，具有 较大正负误差的产品要相对少，偏离很大的产品就更少了，同 时正负误差绝对值相等的产品数目非常接近。于是就形成了一 个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质量 数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图 形表示，即一般服从正态分布。
标准偏差简称标准差或均方差，是个体数 据与均值偏差平方和的算术平均数的算术根 ，是大于0的数。
标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体 (样本)的代表性好；
标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能确切说明 数据分布的离散程度和波动规律，是最常用的反映数据变异 程度的特征值。
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（3）统计推断工作过程
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（1）全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、
测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平 评价结论的方法。
励志人生 好好学习
2、质量数据的检验方法
（2）随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从
总体中抽取部分个体组成样本，根据对 样品进行检测的结果，推断总体质量水 平的方法。包括：简单随机抽样、分层 抽样、等距抽样、整群抽样、多阶段抽 样。
如有一组数据（已经排序）：10，20， 30，40，50，60，70，80，90，100共 有10个数据，取中间位置的是第5，6位 数据的平均值55，作为中位值，样本中 位数即为：样本中位数=55；
Байду номын сангаас
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（2）描述数据离散趋势的特征值
1）极差R 极差是数据中最大值与最小值之差，是用
因素对其影响的程度和方向是不同的，也是在不断改变的。众 多因素交织在一起，共同起作用的结果，使各因素引起的差异 大多互相抵消，最终表现出来的误差具有随机性。对于在正常 生产条件下的大量产品，误差接近零的产品数目要多些，具有 较大正负误差的产品要相对少，偏离很大的产品就更少了，同 时正负误差绝对值相等的产品数目非常接近。于是就形成了一 个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质量 数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图 形表示，即一般服从正态分布。
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称机械抽样、系统抽样， 是将个体按某一特性排队编号后均分为n组 ，这时每组有K＝N／n个个体，然后在第 一组内随机抽取第一件样品，以后每隔一 定距离(K号)抽选出其余样品组成样本的方 法。如在流水作业线上每生产100件产品抽 出一件产品做样品，直到抽出n件产品组成 样本。
分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体 按某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽 取样品，组成样本的方法。
由于对每组都有抽取，样品在总体中分布 均匀，更具代表性，特别适用于总体比较复杂 的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生 产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜；或 季节)分组或按原材料供应商分组后，再在每 组内随机抽取个体。
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2、样本
样本也称子样，是从总体中随机抽取出来， 并根据对其研究结果推断总体质量特征 的那部分个体。
被抽中的个体称为样品，样品的数目称样 本容量，n
6
3、统计推断工作过程
总体质量状况
生产过程 一批产品
推断 分析
样本质量特征值
是否正常 是否合格
随机抽样 样本 检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
13
4. 整群抽样
整群抽样一般是将总体按自然存在的 状态分为若干群，并从中抽取样品群，组 成样本，然后在中选群内进行全数检验的 方法。
如对原材料质量进行检测，可按原包 装的箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒 做全数检验；每隔一定时间抽出一批产品 进行全数检验等。
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5. 多阶段抽样
多阶段抽样又称多级抽样，是将各种 单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机 抽样来实现的抽样方法。
它们大量存在，但对质量的影响很小 ，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的 是正常波动，一般不会因此造成废品，生 产过程正常稳定。
通常把4M1E因素的这类微小变化归 为影响质量的偶然性原因、不可避免原因 或正常原因。
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2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。
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(3) 变异系数(离散系数）
1) 总体的变异系数
Cv
2) 样本的变异系数
Cv
S x
变异系数又称离散系数，是用标准差除以算术 平均数得到的相对数。它表示数据的相对离散波动 程度。变异系数小，说明分布集中程度高，离散程 度小，均值对总体（样本）的代表性好。
22
五、质量数据的分布特征
（一） 质量数据的特征 （二） 质量数据波动的原因★ （三） 质量数据分布的规律性
四、质量数据的特征值★
（一）描述数据集中趋势的特征值 （二）描述数据离中趋势的特征值
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（一）描述数据集中趋势的特征值
(1) 算术平均数（均值）
总体算术平均数
1 N
(X1 X2 X N )
1 N
N i 1
Xi
样本算术平均数
x
1 n
x1
x2
xn
1 n
n i 1
xi
(2) 样本中位数
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1. 简单随机抽样
简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机 抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随 机抽样，获取样本的方法。
一般的做法是对全部个体编号，然后采用 抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码， 相应的个体即为样品。
这种方法常用于总体差异不大，或对总体 了解甚少的情况。
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2. 分层抽样
3
一、总体、样本及统计推断工作过程
1、总体、个体 2、样本 3、统计推断工作过程
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1、总体、个体
➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据
（强度、几何尺寸、重量等）即质量特性 值视为个体，产品的全部质量数据的集合 即为总体。
（一）全数检验 （二）随机抽样检验
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（一）全数检验
全数检验是对总体中的全部个体逐一 观察、测量、计数、登记，从而获得对总 体质量水平评价结论的方法。
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（二）随机抽样检验★
抽样检验是按照随机抽样的原则，从 总体中抽取部分个体组成样本，根据对样 品进行检测的结果，推断总体质量水平的 方法。
1. 简单随机抽样 2. 分层抽样 3. 等距抽样 4. 整群抽样 5. 多阶段抽样
建设工程质量控制
第七章 工程质量控制的 统计分析方法
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第七章 工程质量控制的统计分析方法 第一节 质量统计基本知识 第二节 调查表法、分层法、排列图法及
因果图法 第三节、直方图法、控制图法与相关图法 第四节 抽样检验方案
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第一节 质量统计基本知识
一、总体、样本及统计推断工作过程 二、质量数据的收集方法★ 三、质量数据的分类 四、质量数据的特征值★ 五、质量数据的分布特征
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(一)、质量数据的特征
➢ 个体数值的波动性 ➢ 总体（样本）分布的规律性 ➢ 质量数据的集中趋势 ➢ 质量数据的离中趋势 ➢ 反映了总体（样本）质量变化的内
在规律性
24
(二)、质量数据波动的原因★
1、 偶然性原因 2、 系统性原因
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1、偶然性原因
偶然性因素：具有随机发生的；是不 可避免、难以测量和控制的；或者是在经 济上不值得消除。
N
Xi 2
1) 总体的标准偏差 i1 N
n
xi x2
2) 样本的标准偏差 S i1
（n<50）
n 1
S
n
xi x 2
i 1
n
(n≥50)
20
(2) 标准偏差(标准差或均方差)（续）
标准差小说明数据分布的集中程度高, 离散程度小,均值对总体的代表性好。
标准差的平方是方差,能确切地说明数 据的离散程度和波动规律,是最常用的反映 数据变异程度的特征值。
样本中位数是将样本数据按数值大小有序排
列后，位置居中的数值。当样本数n为奇数时，
数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶
数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
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（二）描述数据离中趋势的特征值
(1) 极差R
R xmax xmin
(2) 标准偏差 (3) 变异系数
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(2) 标准偏差(标准差或均方差)
1～4的抽样方法的共同特点是整个过 程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶 段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽 样完成预定的目标。
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三、质量数据的分类
1．计量值数据 2．计数值数据 （1）计件值数据 （2）计点值数据，表示个体（单件产品、
单位长度、单位面积、单位体积等）上 的缺陷数、质量问题点
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分层抽样又称分类或分组抽样，是将总体 按某一特性分为若干组，然后在每组内随机抽 取样品，组成样本的方法。
由于对每组都有抽取，样品在总体中分布 均匀，更具代表性，特别适用于总体比较复杂 的情况。如研究混凝土浇筑质量时，可以按生 产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜；或 季节)分组或按原材料供应商分组后，再在每 组内随机抽取个体。
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2、样本
样本也称子样，是从总体中随机抽取出来， 并根据对其研究结果推断总体质量特征 的那部分个体。
被抽中的个体称为样品，样品的数目称样 本容量，n
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3、统计推断工作过程
总体质量状况
生产过程 一批产品
推断 分析
样本质量特征值
是否正常 是否合格
随机抽样 样本 检测 整理
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二、质量数据的收集方法★
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4. 整群抽样
整群抽样一般是将总体按自然存在的 状态分为若干群，并从中抽取样品群，组 成样本，然后在中选群内进行全数检验的 方法。
如对原材料质量进行检测，可按原包 装的箱、盒为群随机抽取，对中选箱、盒 做全数检验；每隔一定时间抽出一批产品 进行全数检验等。
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5. 多阶段抽样
多阶段抽样又称多级抽样，是将各种 单阶段抽样方法结合使用，通过多次随机 抽样来实现的抽样方法。
它们大量存在，但对质量的影响很小 ，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的 是正常波动，一般不会因此造成废品，生 产过程正常稳定。
通常把4M1E因素的这类微小变化归 为影响质量的偶然性原因、不可避免原因 或正常原因。
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2、系统性原因
当影响质量的4M1E因素发生了较大变 化，生产过程不能正常进行，产品质量数据 就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表 现为异常波动，次品、废品产生。这就是产 生质量问题的系统性原因或异常原因。
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(3) 变异系数(离散系数）
1) 总体的变异系数
Cv
2) 样本的变异系数
Cv
S x
变异系数又称离散系数，是用标准差除以算术 平均数得到的相对数。它表示数据的相对离散波动 程度。变异系数小，说明分布集中程度高，离散程 度小，均值对总体（样本）的代表性好。
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五、质量数据的分布特征
（一） 质量数据的特征 （二） 质量数据波动的原因★ （三） 质量数据分布的规律性
四、质量数据的特征值★
（一）描述数据集中趋势的特征值 （二）描述数据离中趋势的特征值
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（一）描述数据集中趋势的特征值
(1) 算术平均数（均值）
总体算术平均数
1 N
(X1 X2 X N )
1 N
N i 1
Xi
样本算术平均数
x
1 n
x1
x2
xn
1 n
n i 1
xi
(2) 样本中位数
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1. 简单随机抽样
简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机 抽样，是对总体不进行任何加工，直接进行随 机抽样，获取样本的方法。
一般的做法是对全部个体编号，然后采用 抽签、摇号、随机数字表等方法确定中选号码， 相应的个体即为样品。
这种方法常用于总体差异不大，或对总体 了解甚少的情况。
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2. 分层抽样
3
一、总体、样本及统计推断工作过程
1、总体、个体 2、样本 3、统计推断工作过程
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1、总体、个体
➢ 总体也称母体，是所研究对象的全体。N ➢ 个体，是组成总体的基本元素。 ➢ 有限总体，无限总体。 ➢ 一般把每件产品检测得到的某一质量数据
（强度、几何尺寸、重量等）即质量特性 值视为个体，产品的全部质量数据的集合 即为总体。
（一）全数检验 （二）随机抽样检验
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（一）全数检验
全数检验是对总体中的全部个体逐一 观察、测量、计数、登记，从而获得对总 体质量水平评价结论的方法。
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（二）随机抽样检验★
抽样检验是按照随机抽样的原则，从 总体中抽取部分个体组成样本，根据对样 品进行检测的结果，推断总体质量水平的 方法。
1. 简单随机抽样 2. 分层抽样 3. 等距抽样 4. 整群抽样 5. 多阶段抽样
建设工程质量控制
第七章 工程质量控制的 统计分析方法
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第七章 工程质量控制的统计分析方法 第一节 质量统计基本知识 第二节 调查表法、分层法、排列图法及
因果图法 第三节、直方图法、控制图法与相关图法 第四节 抽样检验方案
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第一节 质量统计基本知识
一、总体、样本及统计推断工作过程 二、质量数据的收集方法★ 三、质量数据的分类 四、质量数据的特征值★ 五、质量数据的分布特征
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(一)、质量数据的特征
➢ 个体数值的波动性 ➢ 总体（样本）分布的规律性 ➢ 质量数据的集中趋势 ➢ 质量数据的离中趋势 ➢ 反映了总体（样本）质量变化的内
在规律性
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(二)、质量数据波动的原因★
1、 偶然性原因 2、 系统性原因
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1、偶然性原因
偶然性因素：具有随机发生的；是不 可避免、难以测量和控制的；或者是在经 济上不值得消除。
N
Xi 2
1) 总体的标准偏差 i1 N
n
xi x2
2) 样本的标准偏差 S i1
（n<50）
n 1
S
n
xi x 2
i 1
n
(n≥50)
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(2) 标准偏差(标准差或均方差)（续）
标准差小说明数据分布的集中程度高, 离散程度小,均值对总体的代表性好。
标准差的平方是方差,能确切地说明数 据的离散程度和波动规律,是最常用的反映 数据变异程度的特征值。
样本中位数是将样本数据按数值大小有序排
列后，位置居中的数值。当样本数n为奇数时，
数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶
数时，取居中两个数的平均值作为中位数。
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（二）描述数据离中趋势的特征值
(1) 极差R
R xmax xmin
(2) 标准偏差 (3) 变异系数
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(2) 标准偏差(标准差或均方差)
1～4的抽样方法的共同特点是整个过 程中只有一次随机抽样，因而统称为单阶 段抽样。但是当总体很大时，很难一次抽 样完成预定的目标。
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三、质量数据的分类
1．计量值数据 2．计数值数据 （1）计件值数据 （2）计点值数据，表示个体（单件产品、
单位长度、单位面积、单位体积等）上 的缺陷数、质量问题点
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