质量统计分析Excel数据处理试验
excel统计分析与决策第7章质量检验
第7章 质量检验一、题目：远东质量咨询公司专门为委托人监控其制造过程，并提供抽样和统计程序。
一家企业委托远东质量咨询公司抽取正常运行时的800个观察值，并组成一个样本。
这些数据的样本标准差为0.21，可以假定总体的标准差为0.21。
远东质量咨询公司建议该委托人连续地定期选取样本容量为30的随机样本来对产品质量进行监测。
通过对这些样本的分析，委托人可以迅速知道该产品生产过程运行状况是否令人满意。
当该生产过程的运行令人不满意时，应采取纠正措施以避免出现问题。
现在第一天生产运行时，每间隔1小时抽取统计控制过程的质量样本数据，要求该过程的均值为12，远东质量咨询公司建议该委托人采用如下形式的假设检验。
12:0=μH 12≠a H只要拒绝H 0，就应采取纠正措施。
二、研究报告问题1：对每个样本在0.01的显著性水平下进行假设检验。
如果需要采取措施的话，确定应该采取何种措施?给出每一检验的检验统计量和P 值。
综合各种数据，我觉得样本2和样本3生产的产品质量可以再向上调整一下，而就样本1和样本4而言，样本1和样本4 生产的产品质量应该稍微向下调整。
问题2：计算每个样本的标准差，判断总体标准差为0.21是否合理?样本1的标准误差是0.5611，标准差是1.912575，样本2的标准误差是0.063528，标准差是0.220338，样本3的标准误差是0.060084，标准差是0.207171，样本4的标准误差是0.059589，标准差是0.20688，通过数据的分析可以看出，总体标准差不太合理，可以向上做一下调整。
问题3：当样本均值x 在12=μ附近多大限度以内时，可以认为该过程的运行令人满意?如果x超过上限或低于下限，则应对其采取纠正措施。
在质量控制中，这类上限或下限被称做上侧或下侧控制限。
由上可以看出，当12μ，样本均值x在置信区间（11.92,12.075）内时，可=以认为该过程的运行令人满意问题4：当显著性水平大时，暗示着什么?这时，哪种错误或误差将增大?随着显著性水平的增大，得到的数据的范围也将会越大，置信区间也会随着显著水平的增大而增大，这时候随机误差会将增大。
利用Excel对IVD二分类临床试验数据进行统计分析的方法举例-中国器审
利用Excel对IVD二分类临床试验数据进行统计分析的方法举例中国器审20200416临床试验资料中常出现人工数据统计错误的问题，现有临床试验数据通常使用Excel进行数据的汇总及展示，合理利用Excel工具，可有效减少该类错误。
Excel作为一个表格工具，除了具有数据记录、筛选等常用的功能外，还有单元格引用及公式等用于统计分析的功能。
可将这些功能在临床试验数据表格内部直接进行运算，对临床试验结果进行分析统计。
下面以二分类指标的临床试验数据为例进行简要介绍。
一、数据转换本文以申报试剂对临床诊断结果的灵敏度、特异度为例。
临床试验数据表通常包括受试者（样本）编号、年龄、性别、样本类型、临床诊断结果、考核试剂检测结果等数据列。
为了利于后期统计分析，首先进行数据的转换。
在Excel中，数据表中的临床诊断结果、考核试剂检测结果无论以“确诊/排除”或“+/-”的方式进行表示，均以文本格式进行记录。
在进行条件判断时需要使用半角引号，并且无法进行运算，因此推荐将其转换为“0/1”的数字格式。
下面以对“临床诊断”数据进行转换为例。
通过数据筛选可以看出，临床诊断中以“确诊”和“排除”进行表示。
需将确诊转换为“1”，将排除转换为“0”。
在数据表格右侧加入“临床诊断”转换列，在与数据首行对应的单元格写如下公式：=IF(E2="确诊",1,0)所引用单元格（E2）可以通过点击的方式自动写入。
按“回车”之后，可以看到数据表格显示的为“1”，即“确诊”。
同理我们将考核试剂检测结果进行“0/1”转换。
通过筛选功能可以看出考核试剂检测结果以“+/-”进行表示。
在诊断转换结果列右侧加入“考核试剂检测结果”转换列，在与数据首行对应的单元格写如公式“=IF(F2="+",1,0)”，将考核试剂检测结果转换为“0/1”表示。
二、四格表判定四格表分别用a、b、c、d表示四种检测结果与临床诊断结果之间的关系。
Excel在质量管理和改进中的运用
Excel在质量管理和改进中的运用随着科技的不断进步和信息化的普及，各个行业的管理都面临着新的挑战。
在质量管理和改进方面，Excel作为一种强大的数据处理和分析工具，发挥着重要的作用。
本文将从数据收集、数据分析和决策支持三个方面探讨Excel在质量管理和改进中的运用。
一、数据收集在质量管理和改进中，数据的收集是非常重要的一步。
Excel提供了多种途径来收集数据，比如通过表格、问卷调查等。
通过Excel的数据表格功能，我们可以方便地记录和整理数据。
同时，Excel还支持在线表格的创建和数据共享，可以多人协同工作，提高数据收集的效率和准确性。
在数据收集过程中，Excel还可以通过数据验证功能来确保数据的准确性和合法性。
比如我们可以设置数据输入的格式、范围以及输入规则等，避免错误数据的录入。
此外，Excel还支持数据的自动填充和数据的批量导入，进一步提高了数据收集的效率。
二、数据分析数据分析是质量管理和改进的关键环节之一，也是Excel的强项之一。
通过Excel的强大计算和统计功能，我们可以对收集到的数据进行深入分析，找出其中的规律和问题，为质量管理和改进提供有力的支持。
在Excel中，我们可以利用各种统计函数和图表来分析数据。
比如平均值、标准差、相关性等统计指标可以帮助我们评估质量的稳定性和变异性。
同时，通过绘制直方图、饼图、散点图等图表，我们可以直观地展示数据的分布和趋势，从而更好地理解和分析数据。
另外，Excel还支持数据透视表的功能，可以对大量的数据进行透视分析。
通过数据透视表，我们可以快速地对数据进行汇总、分类和筛选，进一步发现数据中的问题和改进的机会。
三、决策支持质量管理和改进需要做出各种决策，而Excel可以成为我们决策的有力工具。
通过Excel的数据分析和建模功能，我们可以进行预测、优化和决策支持等工作。
在预测方面，Excel提供了多种预测模型和算法，可以帮助我们对未来的质量表现进行预测。
Excel医药统计学公式使用和技巧
展望：未来的发展趋势和挑战
01
数据安全和隐私保护
随着数据在医药统计学中的重要性不断提高，数据安全和隐私保护成为
越来越重要的问题，需要采取有效的措施来确保数据的安全性和隐私性。
02 03
人工智能和机器学习
随着人工智能和机器学习技术的发展，这些技术将在医药统计学中发挥 越来越重要的作用，可以帮助用户更好地分析数据、预测结果和制定决 策。
回归分析
图表制作
利用Excel的回归分析功能，如线性回归、 逻辑回归等，研究自变量与因变量之间的 关系。
利用Excel的图表功能，如柱状图、折线图 、散点图等，直观展示数据之间的关系和 变化趋势。
案例分析：临床试验数据分析
数据清洗
对临床试验数据中的异常值、缺失值进行处理，确保数据 质量。
统计分析
利用Excel的统计分析功能，对临床试验数据进行描述性统 计、假设检验、回归分析等。
结果解读
根据统计分析结果，解读临床试验数据中的规律和趋势， 为进一步研究提供依据。
案例分析：流行病学数据分析
数据收集
利用Excel的数据收集功能，整 理和汇总流行病学数据。
数据整理
对流行病学数据进行整理和分 类，确保数据的一致性和可比 性。
统计分析
利用Excel的统计分析功能，对 流行病学数据进行描述性统计 、假设检验、回归分析等。
样本率
用于描述样本中某一事件发生的概率，计算公式为 $p = frac{a}{n}$，其中 $a$ 为事件发生的次数， $n$ 为样本容量。
标准误
用于描述样本率的抽样误差，计算公式为 $se = frac{p(1-p)}{n}$。
回归分析公式
1 2 3
线性回归方程
实验六EXCEL数据处理
实验六EXCEL 数据处理一、 实验目的：通过实验，使同学们了解和掌握数据处理与数据分析技术。
二、 实验要求：在企业生产经营管理活动中，经常需要运用知识进行管理。
传统的数据处理方式效率低下，且错误率较高。
利用EXCEL 既可以实现数据的快速运算，同时可以运用图表等技术对数据进行分析，并且可以针对同类问题建立模型，方便应用。
企业经营管理中的数据处理如调查统计分析、财务分析、技术经济分析、学生成绩统计分析、产品质量统计分析、产品成本分析等。
根据你所学专业生产实际，收集整理相关数据，运用管理知识、数据统计分析知识和EXCEL 数据统计分析工具对数据进行统计分析。
并在此基础上形成“XXX 统计分析报告”（如附例）说明数据表构成、难点分析、数据统计分析的基本方法、建模特点、体会、须要说明的问题等。
附例：（仅供参考）财财务务指指标标分分析析系系统统在用Excel 进行财务数据处理时，最常用的就是用它来编制财务报表，而利用它来进行财务数据的分析，则较为少用，而本实验则是基于上述两种要求，练习编制资产负债表、利润分配表和现金流量表，并在所编报表的基础上进行相关的财务数据的分析。
由于涉及的是基本报表，非明细表，所以相关的指标分析只涉及短（长）期偿债能力分析、资产负债管理能力分析和盈利能力分析。
● 目标根据所给资产负债表、利润分配表和现金流量表的有关数据，进行短（长）期偿债能力分析、资产负债管理能力分析和盈利能力分析。
● 来源本实验所编制的报表主要以用友软件公司2001年财务报表为主。
● 基本报表的制作（一） 封面制作下载相关图片后，制作完成的封面如图1-1所示：（图1-1）（二） 资产负债表的制作资产负债表如图1-2所示：（图1-2）在制作资产负债表时，用到的相关公式有：应收账款净额的计算：C12=C10-C11流动资产合计的计算：C24=SUM （C5:C9,C12,C13:C23）长期投资合计的计算：C28=SUM （C26:C27）固定资产净值的计算：C32=C30-C31C固定资产合计的计算：C36=SUM（C32:C35）无形及递延资产合计的计算：C42=SUM（C38:C41）资产总计的计算：C46=C24+C36+C42+C28流动负债合计的计算：E18=SUM（E5:E17）长期负债合计的计算：E25=SUM（E21:E24）所有者权益合计的计算：E33=SUM（E29:E32）负债及所有者权益总计的计算：E46=E33+E25+E18+E28（三）现金流量表的制作现金流量表如图1-3所示：C（图1-3）在制作现金流量表时，用到的相关公式有：（经营活动）现金流入小计的计算：C9=SUM（C4:C8）（经营活动）现金流出小计的计算：C17=SUM（C10:C16）经营活动产生的现金流量净额的计算：C18=C9-C17（投资活动）现金流入小计的计算：C24=SUM（C19:C23）（投资活动）现金流出小计的计算：C29=SUM（C25:C28）投资活动产生的现金流量净额的计算：C30=C24-C29（筹资活动）现金流入小计的计算：C35=SUM（C31:C34）（筹资活动）现金流出小计的计算：C43=SUM（C36:C42）筹资活动产生的现金流量净额的计算：C44=C35-C43同理可以制作出利润分配表，利润分配表如图1-4所示：（图1-4）●指标分析表的编制（一）短期偿债能力分析短期偿债能力是企业偿付下一年到的流动负债的能力，是衡量企业财务状况是否健康的重要标志。
SPC CPK分析Excel版
SPC CPK分析Excel版SPC和CPK是常见的统计过程控制方法，用于监控质量。
在生产过程中，可能会出现一些偏差或变异现象，这些现象可能会影响产品的质量，并导致许多问题。
因此，统计过程控制方法非常重要。
在这篇文章中，我们将介绍如何使用Excel来进行SPC和CPK分析。
一、SPC分析SPC分析是指对生产过程中所产生数据进行控制。
这个过程是基于过程监控数据和统计方法。
我们可以使用Excel来记录这些数据并应用SPC分析。
1.数据收集为了进行SPC分析，我们需要收集相关数据。
这些数据可能包括尺寸、重量、容量、颜色等方面。
我们需要记录这些数据并存储在Excel中。
2.数据处理在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来处理数据。
我们可以使用Excel自带的平均函数，标准差函数和方差函数来计算这些数据的平均数、标准差和方差。
3.控制图当我们得到这些数据的平均值和标准差之后，我们可以使用Excel来制作控制图。
我们可以使用Excel的图表工具来制作x-bar控制图或范围控制图。
控制图可以很直观地显示出进程的稳定性，并帮助我们确定过程中是否存在不稳定事件。
二、CPK分析CPK分析是一种用于确定过程能力的方法。
过程能力指的是过程可以生产符合规格要求的部件或产品的能力。
我们可以使用Excel进行CPK分析。
1.确定规格限制在做CPK分析之前，我们需要确定规格限制。
这些规格限制可能包括上限、下限、最大值和最小值等。
在Excel中，我们可以使用条件格式和相关函数来设置这些限制。
2.计算数据在Excel中，我们可以使用各种函数和方法来计算数据。
我们可以计算平均值、标准差和方差等。
我们还可以计算CPK值，这可以帮助我们判断过程是否存在问题。
3.制作CPK图表当我们计算出CPK值之后，我们可以使用Excel来制作CPK图表。
这些图表可以很直观地显示出过程的能力，提供有关过程是否满足规格要求以及如何改进过程的有用信息。
利用Excel进行质量管理和质量控制
利用Excel进行质量管理和质量控制作为一种功能强大的电子表格软件，Excel不仅可以用来处理数据、制作图表，还可以用于质量管理和质量控制。
本文将介绍如何利用Excel进行质量管理和质量控制，提高工作效率和产品质量。
1. 数据收集和整理Excel的一个重要功能是数据收集和整理。
通过使用Excel的数据输入功能，可以方便地将质量数据录入到电子表格中。
可以创建一个表格，包括产品名称、批次、测量结果等列，并逐个输入数据。
此外，Excel还可以通过自动填充和公式计算等功能，对数据进行整理和分析。
2. 数据分析和统计利用Excel的数据分析和统计功能，可以对质量数据进行深入的分析。
例如，可以使用数据透视表和数据透视图来对大量数据进行汇总和分析，找出质量问题的原因和趋势。
同时，Excel还提供了各种图表类型，如柱状图、折线图、饼图等，可以直观地展示质量数据的分布和变化。
3. 缺陷追踪和问题解决在质量管理和质量控制中，缺陷追踪和问题解决是关键环节。
通过在Excel中创建问题清单，可以记录和追踪产品质量问题。
可以列出问题描述、责任人、解决状态等字段，并随时更新和跟踪问题的解决情况。
同时，可以使用Excel的筛选和排序功能，对问题清单进行分类、排序和筛选，以便更好地管理和解决问题。
4. 过程改进和控制图Excel的控制图功能可以帮助进行质量过程的改进和控制。
通过输入数据并创建控制图，可以监控关键质量指标的变化和趋势。
例如，可以制作均值图和范围图，对过程进行统计和分析，找出异常点和特殊原因，并采取相应的纠正措施。
此外，Excel还可以计算过程能力指数（Cp、Cpk）等，评估质量过程的稳定性和能力。
5. 文件管理和版本控制在质量管理和质量控制过程中，文件管理和版本控制非常重要。
通过在Excel中创建文件管理表，可以记录和管理各种质量文件，如标准操作程序、检验记录、报告等。
可以记录文件名称、版本、更新日期等信息，并建立文件链接，以便快速访问和更新文件。
excel 试验曲线处理
excel 试验曲线处理
Excel可以用于处理试验曲线数据。
以下是一些常见的试验曲线处理的方法：
1. 数据导入：将试验曲线数据导入Excel工作表中。
可以将数据复制粘贴到工作表中，或者使用Excel的“打开”功能导入试验曲线文件。
2. 绘制曲线：使用Excel的绘图工具，将试验曲线绘制出来。
选择试验曲线数据的范围，然后点击Excel的“插入”选项卡上的“图表”按钮。
选择合适的图表类型，然后点击“确定”按钮即可。
3. 曲线拟合：通过曲线拟合可以获得试验曲线的数学模型。
Excel提供了多种拟合方法，如多项式拟合、指数拟合、对数拟合等。
选择试验曲线数据的范围，然后点击Excel的“数据分析”选项卡上的“曲线拟合”按钮。
在弹出的对话框中选择合适的拟合方法和参数，然后点击“确定”按钮即可。
4. 数据处理：根据需要，可以对试验曲线数据进行处理，如计算均值、标准差、最大值、最小值等。
使用Excel的内置函数，如AVERAGE、STDEV、MAX、MIN等函数即可。
5. 统计分析：可以使用Excel进行试验曲线的统计分析。
通过统计函数和图表，可以计算和展示试验曲线数据的各种统计指标，如平均值、标准差、相关性等。
使用Excel的内置函数和图表工具即可完成。
以上是一些基本的试验曲线处理方法，使用Excel可以进行更复杂的数据处理和分析。
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2020年7月23日星期四
实验目的
❖ 加深对质量管理基本方法的理解 ❖ 学习使用excel绘制排列图、控制图等常用的
质量管理图表 ❖ 掌握各种质量管理工具的分析和判断依据。
❖ 质量是反映实体(产品、过程或活动等)满足 ❖ 明确和隐含需要的能力的特征和特性总和。
•计数值可进一步区分为计件值和计点值。
•对产品进行按件检查时所产生的属性(如评定合格 与不合格)数据称为计件值。
•每件产品中质量缺陷的个数称为计点值。如棉布 上的疵点数、铸件上的砂眼数等。
• 计量值:பைடு நூலகம்
•当质量特性值可以取给定范围内的任何一个可 能的数值时，这样的特性值称为计量值。如用各 种计量工具测量的数据(长度、重量、时间、温 度等)，就是计量值。
•每个零件、每件产品都是一个个体。
•
• 在质量管理上，我们把我们所要了解和控制 的对象产品全体或表示产品性质的质量特性值的
全体，称为总体。
• 一批零件、一个工序或某段时间内生产的同 类产品的全部都可以称为总体。
•
构成总体的基本单位称为个体，它是各项
统计数字的原始承担者。每个零件、每件产品都
是一个个体。
•控制图的基本形式
•质量特性 x • 0.135% • 3σ
•X • 3σ
• 0.135%
•三线：中心线，上控制限，下控制限；
•上控制界限（ UCL）
•中心线（CL ）
•下控制界限（LCL ）
•样品序号(组号)
•控制界限的确定
•以样本平均值X为中心线，上下取3倍的标准偏 差（x ± 3σ ）来确定控制图的控制界限。
正态 计量 分布
控制图名称
均值—标准差控 制图
均值—极差控制 图
中位数—极差控 制图
单值—移动极差 控制图
• 样本:
•
样本是按照随机原则从总体中抽出来一部分
个体的集合。所谓随机原则，就是不带任何主观倾
向，完全凭偶然性抽取样本，使每个样本都有均等
机会被抽中。随机原则是抽样技术的基本原则，只
有按照随机原则抽取样本单位，才能得到与总体结
构相似的样本。
•总体、样本、数据间的关系
•总体
•抽 样
•管 理
•结论
•分 析
• 总体和样本:
•质量检验常用抽样方法进行，即从总体中抽出一部分个体 ，并测试每个个体的有关质量特性数据，进行统计分析后 ，对总体作出估计和判断。
• 总体:
•总体又叫母体，是研究对象的全体。
•一批零件、一个工序或某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
• 个体 :
•构成总体的基本单位，称为个体。
•2、及时发现生产过程中的异常现象和变异，预 防不合格品发生
•3、查明生产设备和工艺装备的实际精度，以便 作出正确的技术决定
•4、为评定产品质量提供依据
•控制图的实施循环
•抽取样本
•对策措施
•检验
•原因分析
•绘制控制图
•过程异常 •No
•过程是 否
•异常
•过程正常 •Yes
•控制图的种类
数据 分布 类型
质量管理应用的数据
• 经营过程实质是数据的采集、传递和加工处理的过程 ，产品是数据的物质表现。
•一切用数据说话，数据是质量管理活动的基础。
•在产品设计、制造和销售中，各种与产品质量有关的数据能够为人 们提供信息，从而帮助人们认识产品质量的变化规律，为改善和保 证产品质量提供采取措施的依据。
•数据在质量管理中的作用
•样本方差 •标准偏差
控制图
马立坤
•控制图又叫管理图，是用来分析和判断工序是否 处于稳定状态的，并带有控制界限的图形。
•1924年，由美国的休哈特首先提出用控制图进行工序控制 ，并起到直接控制生产过程，稳定生产过程的质量，达到预 防为主的目的。
•控制图是判别生产过程是否处于控制状态的一 种手段，利用它可以区分质量波动是由偶然原因 引起的还是由系统原因引起的。
• 在生产过程中，仅有偶然性误差存在时，质
量特性X服从正态分布N( µ， )，则据正态分布的 概率性质，有
•P｛µ－ 3 σ ＜ Ｘ＜ µ＋ 3 σ ｝＝99.73 %
•也即（ µ－ 3 σ ， µ＋ 3 σ ）是Ｘ的实际取值范围 。
•控制图的用途
•1、分析判断生产过程的稳定性，从而使生产过 程处于统计控制状态
•若利用样本参数近似描述总体状况时，可以利用样本方差 S2近似代替总体方差σ2，利用样本均值近似代替总体均值μ 。
•样本平均值 •X = —•—X1—+X—2+—•Xn—3 …—…—.+—X—n
•样本中位值 •中位值是按照数据大小顺序排列位于中间的数值，中 位值记为 •若n为偶数，则取位于中间两个数值的平均值为中位值； •若n为奇数，则取中间数值为中位值。
•在质量管理过程中，需要有目的地收集有关质量数据，并对数据进 行归纳、整理、加工、分析，从中获得有关产品质量或生产状态的 信息，从而发现产品存在的质量问题以及产生问题的原因，以便对 产品的设计、工艺进行改进，以保证和提高产品质量。
• 计数值:
•当质量特性值只能取一组特定的数值，而不能取 这些数值之间的数值时，这样的特性值称为计数 值。
•抽样的目的是通过样本来反映总体。
•在质量管理中，常常将测试的样本数据，通过整理加工，找出它们 的特性，从而推断总体的变化规律、趋势和性质。
•一批数据的分布情况，可以用中心倾向及数据的分散程度来表示， 表示中心倾向的有平均值、中位值等，表示数据分散程度的有方差、 标准偏差、极差等。
•描述总体数据离散程度的参数为方差 ，描述总体数据中心 倾向的数为均值μ 。
•样本极差
•样本极差表示一组数据分布的范围，是指数据中最大值
与最小值的差:
R = Xmax - Xmin
•样本方差和样本标准偏差
•样本方差和样本标准偏差就是用来度量数据波动幅度大 小的一个重要特性值。样本方差是一组数据中每一个数 值与平均值之差的平方和的平均值，通常记为S2；样本方 差的平方根S称作样本标准偏差，它与样本方差一样，是 反映一组数据分散程度的特性值。
•样本 •测 试
•数据
•数据的收集
•数据收集的目的 •（1）掌握和了解生产现状。 •（2）分析质量问题，找出问题的原因，找到问题的症结所在 。 •（3）对工序进行分析、调查，判断其是否稳定，以便采取措 施 •（4）调节、调整生产。 •（5）对一批产品的质量进行评价和验收。
•质量特征数
•质量特征数