统计数据分析
数据统计分析方法
数据统计分析方法一、简介数据统计分析方法是指通过对收集到的数据进行整理、分析和解释，以揭示数据背后的规律和趋势，为决策提供科学依据的一种方法。
数据统计分析方法广泛应用于各个领域，如市场调研、经济预测、医学研究等，对于提高决策的准确性和效率具有重要意义。
二、常用的数据统计分析方法1. 描述统计分析描述统计分析是对数据进行整理、概括和描述的方法。
常用的描述统计分析方法包括：- 频数分布：统计各个取值的频数，以直方图或条形图展示数据分布。
- 中心趋势度量：包括平均数、中位数和众数，用于描述数据的集中趋势。
- 变异程度度量：包括标准差和方差，用于描述数据的离散程度。
- 百分位数：用于描述数据的分位数，如中位数、四分位数等。
2. 探索性数据分析（EDA）探索性数据分析是通过可视化和统计方法对数据进行初步的探索和分析，以发现数据中的规律、异常和关联。
常用的探索性数据分析方法包括：- 散点图：用于展示两个变量之间的关系，判断是否存在线性关系或其他关联。
- 箱线图：用于展示数据的分布情况和异常值。
- 相关分析：用于分析变量之间的相关性，如皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
3. 推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行统计推断，从而对总体进行估计、假设检验和预测的方法。
常用的推断统计分析方法包括：- 抽样方法：包括简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，用于获取代表性的样本数据。
- 参数估计：通过样本数据对总体参数进行估计，如均值、比例等。
- 假设检验：用于判断样本数据与某个假设是否一致，如t检验、方差分析等。
- 预测方法：通过对历史数据进行分析，建立模型进行未来数据的预测，如回归分析、时间序列分析等。
4. 多元统计分析多元统计分析是通过对多个变量进行综合分析，揭示变量之间的关系和影响的方法。
常用的多元统计分析方法包括：- 因子分析：用于分析多个变量之间的共同因素，并减少变量的维度。
- 聚类分析：将样本数据分成若干个类别，使同一类别内的数据相似度较高，不同类别间的数据相似度较低。
统计学数据分析报告范文(3篇)
第1篇一、报告概述1. 项目背景随着大数据时代的到来，统计学数据分析在各个领域发挥着越来越重要的作用。
本报告旨在通过对某企业销售数据的统计分析，揭示企业销售状况，为企业的决策提供数据支持。
2. 数据来源本报告所使用的数据来源于某企业2019年至2021年的销售数据，包括销售额、销售量、客户数量、产品类别等。
3. 分析目的通过对销售数据的统计分析，本报告旨在：（1）了解企业销售的整体状况；（2）分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；（3）识别销售过程中的优势和不足，为企业制定营销策略提供依据。
二、数据分析方法本报告采用以下统计学方法对销售数据进行分析：1. 描述性统计：计算销售额、销售量、客户数量等指标的均值、标准差、最大值、最小值等；2. 交叉分析：分析不同产品类别、不同销售渠道的销售情况；3. 相关性分析：分析销售额与销售量、客户数量等指标之间的关系；4. 回归分析：建立销售额与相关影响因素的回归模型，预测未来销售趋势。
三、数据分析结果1. 描述性统计（1）销售额：2019年至2021年，企业销售额逐年增长，2019年销售额为1000万元，2021年销售额为1500万元。
（2）销售量：2019年至2021年，企业销售量逐年增长，2019年销售量为1000件，2021年销售量为1500件。
（3）客户数量：2019年至2021年，企业客户数量逐年增长，2019年客户数量为1000户，2021年客户数量为1500户。
2. 交叉分析（1）产品类别：分析不同产品类别的销售情况，发现A类产品销售额占比最高，达到40%，其次是B类产品，占比30%。
（2）销售渠道：分析不同销售渠道的销售情况，发现线上销售渠道销售额占比最高，达到60%，其次是线下销售渠道，占比40%。
3. 相关性分析（1）销售额与销售量：通过计算相关系数，发现销售额与销售量之间存在较强的正相关关系（相关系数为0.85）。
（2）销售额与客户数量：通过计算相关系数，发现销售额与客户数量之间存在中等程度的正相关关系（相关系数为0.65）。
统计数据分析报告
一、报告概述本报告旨在通过对XX公司2023年度的销售数据进行统计分析，揭示公司销售业绩的现状、趋势及存在的问题，为公司制定下一年的销售策略提供数据支持。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源：本报告数据来源于XX公司2023年度的销售系统，包括销售额、销售数量、客户信息、产品类别等。
2. 分析方法：本报告采用描述性统计分析、交叉分析、趋势分析等方法，对销售数据进行分析。
三、销售业绩分析1. 销售总额分析- 2023年度XX公司销售额为XX万元，同比增长XX%，表现出良好的增长势头。
- 分季度来看，第一季度销售额最高，为XX万元，其次是第二季度，为XX万元；第三季度和第四季度销售额分别为XX万元和XX万元。
2. 销售数量分析- 2023年度XX公司销售数量为XX万件，同比增长XX%，销售数量增长与销售额增长趋势一致。
- 从季度来看，第一季度销售数量最高，为XX万件，其次是第二季度，为XX万件；第三季度和第四季度销售数量分别为XX万件和XX万件。
3. 客户分析- 2023年度XX公司客户总数为XX户，较上年增长XX%。
- 从客户类型来看，新客户数量增长较快，占比达到XX%，老客户占比为XX%。
- 从地域分布来看，XX地区客户数量最多，占比达到XX%，其次是XX地区，占比为XX%。
4. 产品类别分析- 2023年度XX公司主要产品A、B、C销售额分别为XX万元、XX万元、XX万元，其中产品A销售额最高，占比达到XX%。
- 产品A、B、C销售数量分别为XX万件、XX万件、XX万件，其中产品A销售数量最多，占比达到XX%。
四、存在的问题1. 季节性波动较大：第一季度销售额和销售数量明显高于其他季度，存在明显的季节性波动。
2. 产品结构不合理：产品A销售额占比过高，可能导致公司对产品A的依赖度过高，需关注其他产品的销售情况。
3. 地域发展不均衡：XX地区客户数量最多，其他地区客户数量相对较少，需加强对其他地区的市场拓展。
数据统计分析方法
数据统计分析方法1.描述统计学方法：描述统计学方法用于对数据进行描述和总结。
常用的描述统计学方法包括中心趋势测量（如平均数、中位数、众数）、离散趋势测量（如标准差、方差、极差）、位置测量（如百分位数）等。
这些方法可以提供对数据集的总体特征的直观认识。
2.探索性数据分析方法：探索性数据分析（EDA）是一种用于发现数据中的模式和关系的方法。
它可以通过绘制直方图、散点图、箱线图等图表来展示数据的分布、相关性和异常值。
EDA可以帮助研究人员找到数据的隐藏模式，并在进一步的分析中提供线索。
3.相关分析方法：相关分析用于衡量两个或多个变量之间的相关性。
常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数和斯皮尔曼相关系数。
这些方法可以帮助研究人员确定变量之间的线性或非线性关系，并评估它们的强度和方向。
4.回归分析方法：回归分析是用于建立和评估变量之间关系的统计方法。
它包括简单线性回归和多元回归分析。
回归分析可以帮助研究人员预测一个变量（因变量）的值，基于其他变量（自变量）的值。
回归分析可以帮助研究人员了解变量之间的因果关系，并预测未来的趋势。
5.t检验和方差分析方法：t检验和方差分析用于比较两个或多个平均值之间的差异。
t检验可以用于比较两个样本的平均值是否有显著差异，方差分析可以用于比较多个样本的平均值是否存在显著差异。
这些方法可以帮助研究人员确定不同条件下的群体之间的差异。
6. 生存分析方法：生存分析用于研究时间到达一些事件的概率。
常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier方法和Cox比例风险模型。
生存分析可以应用于医学研究、生态学研究等领域，评估其中一种事件（如死亡、治疗失败）发生的概率。
7.聚类分析方法：聚类分析用于将数据集中的观察值分组成具有相似特征的组。
常用的聚类分析方法包括k均值聚类和层次聚类。
聚类分析可以帮助研究人员发现数据中的隐藏模式和群体结构。
8.因子分析方法：因子分析用于发现隐藏于数据中的潜在因子。
数据统计分析方法
数据统计分析方法在当今数字化的时代，数据无处不在。
从商业运营到科学研究，从社交媒体到医疗保健，数据已成为决策的重要依据。
而要从海量的数据中提取有价值的信息，就需要运用有效的数据统计分析方法。
本文将为您介绍一些常见的数据统计分析方法，帮助您更好地理解和处理数据。
一、描述性统计分析描述性统计分析是对数据进行概括和描述的基本方法。
它主要包括以下几个方面：1、集中趋势度量均值：是所有数据的平均值，通过将所有数据相加再除以数据的数量得到。
中位数：将数据按照从小到大或从大到小的顺序排列，位于中间位置的数值。
众数：数据中出现次数最多的数值。
2、离散程度度量极差：数据中的最大值与最小值之差。
方差：每个数据与均值之差的平方的平均值。
标准差：方差的平方根，反映数据的离散程度。
3、分布形态偏态：描述数据分布的不对称程度。
峰态：反映数据分布的尖峰或平坦程度。
通过描述性统计分析，可以快速了解数据的基本特征，如数据的中心位置、离散程度和分布形态等。
二、相关性分析相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系。
常见的相关性分析方法有：1、皮尔逊相关系数适用于两个连续变量之间的线性关系。
相关系数的取值范围在－1 到 1 之间，－1 表示完全负相关，1 表示完全正相关，0 表示不存在线性相关。
2、斯皮尔曼等级相关系数用于处理有序变量或不满足正态分布的变量之间的相关性。
通过相关性分析，可以判断变量之间是否存在关联以及关联的强度和方向，为进一步的研究和决策提供依据。
三、假设检验假设检验是根据样本数据来判断关于总体的某个假设是否成立。
常见的假设检验包括：1、 t 检验用于比较两个独立样本的均值是否有显著差异，或者比较一个样本的均值与已知总体均值是否有显著差异。
2、方差分析（ANOVA）用于比较多个总体的均值是否有显著差异。
假设检验需要先提出原假设和备择假设，然后根据样本数据计算检验统计量，并与临界值进行比较，以得出结论。
四、回归分析回归分析用于建立变量之间的数学模型，预测或解释因变量与一个或多个自变量之间的关系。
统计数据分析报告
统计数据分析报告引言：统计数据分析是一种基于数学和数据的科学方法，通过收集、整理和解释数据来揭示数据背后的规律和趋势。
本报告将对某个具体领域的数据进行统计分析，并探讨数据背后的含义和可能的应用。
一、数据收集与整理在进行统计数据分析之前，首先需要收集并整理相关的数据。
数据的来源可以是调查问卷、实地观察、公开数据等多种途径。
在数据收集过程中，应注意数据的准确性和可靠性，避免数据歪曲或失真。
二、数据描述统计分析通过对数据进行描述统计分析，可以了解数据的基本特征和分布情况。
常用的描述统计指标包括平均值、中位数、标准差等。
例如，在某个商品销售数据的分析中，可以计算平均销售额、最高销售额等指标，以了解销售情况的总体水平和波动情况。
三、数据可视化分析数据可视化是一种直观呈现数据的方法，通过图表、图像等形式展示数据，使人们更容易理解和发现数据中的规律。
常用的数据可视化工具包括条形图、折线图、散点图等。
例如，在研究某个城市人口增长趋势时，可以使用折线图展示不同年份的人口数量变化情况，以观察人口增长的趋势和速度。
四、数据相关性分析在许多情况下，数据之间存在一定的相关性。
通过数据相关性分析，可以了解不同变量之间的关系强度和方向。
常用的相关性分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
例如，在分析某个投资组合的收益率和风险之间的关系时，可以计算相关系数，并根据结果判断两者之间的相关性。
五、数据预测模型数据预测模型是利用历史数据建立数学模型，并基于模型进行未来数据的预测。
常用的数据预测模型包括回归分析、时间序列分析等。
例如，在分析某个产品销售量的变化趋势时，可以使用时间序列模型预测未来几个月的销售量，并提供决策依据。
六、数据应用与决策支持统计数据分析的最终目的是为实际问题提供决策支持。
通过对数据的深入分析和应用，可以为政府、企业和个人等提供科学的决策依据。
例如，在城市规划中，通过对交通流量数据的分析，可以为交通规划和交通设施建设提供科学建议。
数据统计分析方法
数据统计分析方法标题：数据统计分析方法引言概述：数据统计分析是一种通过收集、整理、处理和解释数据来揭示数据背后规律和趋势的方法。
它在各个领域中都有广泛的应用，包括市场调研、金融分析、医学研究等。
本文将介绍数据统计分析的五个主要方法。
一、描述性统计分析1.1 数据的中心趋势测量：通过计算平均值、中位数和众数等指标来描述数据的中心位置。
1.2 数据的离散程度测量：通过计算标准差、方差和四分位差等指标来描述数据的离散程度。
1.3 数据的分布特征分析：通过绘制直方图、箱线图和概率图等图表来分析数据的分布特征。
二、推断统计分析2.1 参数估计：通过样本数据来估计总体参数，如均值、比例和方差等。
2.2 假设检验：通过收集样本数据并进行统计推断，来验证关于总体参数的假设。
2.3 方差分析：用于比较两个或多个总体均值是否存在显著差异的统计方法。
三、回归分析3.1 线性回归分析：通过建立线性模型来研究自变量与因变量之间的关系，并进行参数估计和显著性检验。
3.2 多元回归分析：在线性回归的基础上，引入多个自变量来解释因变量的变异。
3.3 非线性回归分析：适用于自变量与因变量之间存在非线性关系的情况，可以通过拟合曲线来进行分析。
四、时间序列分析4.1 趋势分析：通过绘制时间序列图和计算趋势指标，来分析数据的长期趋势。
4.2 季节性分析：通过分解时间序列数据，研究数据中的季节性变动。
4.3 预测分析：利用历史数据来预测未来的趋势和变动。
五、因子分析5.1 主成分分析：通过降维技术，将多个相关变量转化为少数几个无关变量，以便更好地理解数据。
5.2 因子提取：通过因子分析方法，提取出能够解释原始变量方差的共同因子。
5.3 因子旋转：通过旋转因子载荷矩阵，使得因子具有更好的解释性和解释力。
结论：数据统计分析方法是一种重要的工具，可以帮助我们理解数据背后的规律和趋势。
在实际应用中，根据具体情况选择合适的统计方法非常重要。
同时，数据的质量和样本的大小也会对统计分析的结果产生影响，因此在进行数据统计分析时，需要注意数据的收集和处理过程。
数据统计分析方法
数据统计分析方法数据统计分析方法在各行各业中都扮演着至关重要的角色。
通过对数据进行收集、整理和分析，可以帮助人们更好地理解现象、预测趋势、做出决策。
本文将介绍一些常用的数据统计分析方法，帮助读者更好地应用数据进行分析。
一、描述统计分析方法1.1 均值和标准差：均值是一组数据的平均值，标准差是数据的离散程度。
通过计算均值和标准差，可以了解数据的集中趋势和离散程度。
1.2 频数和频率分布：频数是数据出现的次数，频率是频数与总数的比值。
通过频数和频率分布，可以了解数据的分布情况。
1.3 百分位数和四分位数：百分位数表示有百分之多少的数据小于或等于该值，四分位数将数据分为四等份。
通过计算百分位数和四分位数，可以了解数据的分布情况。
二、推断统计分析方法2.1 参数估计：参数估计是通过样本数据估计总体参数的值。
通过参数估计，可以对总体参数进行推断。
2.2 假设检验：假设检验是通过样本数据判断总体参数是否符合某种假设。
通过假设检验，可以对总体参数进行推断。
2.3 方差分析：方差分析是用于比较两个或多个总体均值是否相等的方法。
通过方差分析，可以了解不同总体之间的差异。
三、回归分析方法3.1 简单线性回归：简单线性回归是通过一个自变量预测一个因变量的方法。
通过简单线性回归，可以了解两个变量之间的关系。
3.2 多元线性回归：多元线性回归是通过多个自变量预测一个因变量的方法。
通过多元线性回归，可以了解多个变量之间的关系。
3.3 逻辑回归：逻辑回归是用于预测二分类问题的方法。
通过逻辑回归，可以预测事件发生的概率。
四、聚类分析方法4.1 K均值聚类：K均值聚类是将数据分为K个簇的方法。
通过K均值聚类，可以将相似的数据点聚集在一起。
4.2 层次聚类：层次聚类是通过不断合并或分裂簇来构建聚类的方法。
通过层次聚类，可以了解数据点之间的相似性。
4.3 DBSCAN聚类：DBSCAN聚类是一种基于密度的聚类方法。
通过DBSCAN聚类，可以识别出不同密度的簇。
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s
T
2 2 s e2 s o sP
бP为样本本身的标准偏差
2 GRR FORM.xlsx
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析 测量系统能力判定标准：
测量系统能力 P/TV 或 P/V ≦10% 10%<P/TV 或 P/V ≦30% P/TV>30%
说明 测量系统能力良好 测量系统能力处于临界状态 测量系统能力不足，必须改进
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析 当GRR不好时， 还要注意以下几点： 几个员工的测量方法是否一致，几次测量之间的测量条件是否发生变化(如， 温度，产品定位。。。） 最好要有GRR的测量SOP 是否有差值异常大的数值 （可能测量时操作错误、样品出现问题）
离散数据(Discrete data )--颜色, 班别,合格/不合格，缺陷类别,产品种类等, 也称作计数数据 或属性 Attribute data
连续性数据能够比较敏感的反映过程的变化，可以用较少样本量获得统计分析结论
4
数据分析 表征数据的常用 统计量
平均值(Mean)
x
x=
i=1
n
i
n
EXCEL 计算公式 =average(x1,x2,....xn)
2 R & R 5.15 s e2 s o
通常测量过程波动是指99%的测量结果所占的区 间长度,即µ±2.575σ ,区间宽度为5.15σ，更 严格的，可用６σ的区间宽度
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析 测量系统的波动有2种方法：
1) 极差分析法
2） 方差分析法 ANOVA --Analysis of Variance
2
本次培训要解决的问题 分析数据 ， 我们要分析数据的什么？
数据的分布状态
和同类数据的比较， 如：同比， 环比
3
什么是数据？ 数据(data)就是数值，是通过观察、实验或计算得出的结果
数据的分类: 连续型数据(Continous data)--可以用测量仪器测量出的可以连续取值的数据，也叫计量数据， 如：时间,压力,高度,长度等; 也称作Variable data
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析 最终表达测量系统的波动有2评价方式：
1)将测量系统的波动R&R与被测量对象质量特性的容差之比来度量,通常记为P/T；
2 2 5.15 s e so R&R P /T 100% 100% T USL LSL
2)将测量系统的波动R&R与总波动之比来度量记为P/TV(当容差不存在时）
最好要有一致的测量SOP
是否有差值异常大的数值 （可能测量时操作错误、样品出现问题）
需要对差异值明显异常的样品进行重复测量确认
设备的分辨率是否足够来自24测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析
精确性(Precision)—由统计指标波动(Variation)来表征,波动越小越好; 波动: 在相同条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结果的标准 差σms来表示
R
( x x )( y y)
i 1 i i 2 ( x x ) ( y y ) i i 2 i 1 i 1 n n
n
correlation sample.xlsx
Excel 计算公式 R=Correl(数列1， 数列2），R2=RSQ(数列1， 数列2) 一般认为R2>90%相关性比较好
精确性(Precision)—由统计指标波动(Variation)来表征,波动越小越好;
波动: 在相同条件下进行多次重复测量结果分布的分散程度,常用测量结 果的标准差σms来表示 分辨率(Resolution)—测量系统最小有效读数.
测量系统的分辨率要不大于过程总波动(6倍的过程标准差)的1/10或容差 (USL-LSL)的1/10 或(бp/бms)*1.41≥ 5
最大值(Maximum) EXCEL 计算公式 =max(x1,x2,....xn) 最小值(Minimum) EXCEL 计算公式 =min(x1,x2,....xn)
极差(Range)
EXCEL 计算公式 =max(x1,x2,....xn) -min(x1,x2,....xn)
最大值、最小值和极差用以表征一组数据的分布范围
的由其测量标准所复现量值之间的一组操作.
校准分为定期校准和日常校准
校准可以检测设备的偏倚和稳定性
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测量系统数据分析 分析-相关分析 测量系统相关性分析 ：用以验证两个测量系统之间是否存在线性关系
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 相关系数R R2 仪器A 3.15 3.24 2.89 3.19 3.89 1.79 2.45 3.46 2.49 3.49 2.45 3.46 3.18 0.9986 0.9972 仪器B 3.2 3.3 2.9 3.21 3.98 1.82 2.5 3.5 2.5 3.5 2.5 3.5 3.3
USL X (如果X SL) 3s X LSL (如果X SL) 3s
cpk 模板.xlsx
=Cpu =Cpl
所以 Cpk= min(Cpu, Cpl) 从公式可以看出， Cpk与平均值，标准偏差，以及产品的规格相关联
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数据分析 通过数据判定 过程能力
Cpk要多少才算好？
等级 A+ A B C Cpk值 ≧1.67 1.33 ≦Cpk＜1.67 1.00 ≦Cpk＜1.33 0.67 ≦Cpk＜1.00 处理原则 能力过剩考虑降低成本 0.33 状态良好维持现状 改进为 A 级 制程不良较多，必须提升其能 力 制程能力太差，应考虑重新整 改设计制程 0.67 1 1.33 1.67 2 317310 45500 2700 63 0.57 0.002 68.3 95.5 99.73 99.9937 99.99995 ≈100 Cpk 每一百万件之不良(Dppm) Defects Pars Per Million 合格率%
Cpk=Cp(1- Ca ) 对于单边规格的 Cpk=Cpu 或 Cpk=Cpl Cpk=Cp(1- Ca )= = = 或者=
USL LSL USL LSL 2 * X (USL LSL) * 6s 6s USL LSL USL LSL 2 * X (USL LSL) 6s 6s
D
Cpk ＜0.67
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数据分析数据分析 Cpk不好，怎么分析？ 是否有超差？
分布是否正常？ 平均值是否偏离目标值？
是否有离散数据？ 数据测得准不准 Cpk>1.33，是不是就没问题呢？
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数据分析数据分析 数据分析常见方法 直方图（Histogram) --又称质量分布图，由一系列高度不等的纵向条纹表示数据分布的情况 箱线图（Box-plot） --又称为盒须图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图
需要对差异值明显异常的样品进行重复测量确认
设备的分辨率是否足够 设备是否稳定（有无松动、磨损等）
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析 R&R 与测量误差的关系
6.0 5.0 4.0 R&R 对工序能力指数的影响 R&R 70% 60% 50% 40% 30% 20% 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 2.0
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数据分析 通过数据判定 过程能力
μ+/-3s 之外的概率只有0.27%，是小概率事件，因此我们将6s 范围视为过程的 自然波动范围。为了把过程的自然输出能力和要求的公差进行比较，质量专家朱 兰引入了能力比的概念, 即Cp Cp衡量的是“规格公差宽度”与“与制程变异宽度”之比例;
对于只有规格上限
对于只有规格下限
对于有双边规格
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数据分析 通过数据判定 过程能力
Ca衡量的是“实际平均值”与“规格中心”之一致性； 对于只有规格上限或规格下限的， 因为没有中心值，所以也没有Ca
对于有双边规格
是数据的平均值， SL(Size Line)是规格中心，T 是公差宽度=USL-LSL
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数据分析 通过数据判定 过程能力
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数据分析 表征数据的常用 统计量
方差(Variance)
方差(Variance) Var(x)=s2 或 Var(x)= s2 标准偏差和方差是用以表征数据离散程 度的
假设尺寸链 c=a+b, a, b, c 的标准偏差分别是 sa, sb, sc, 则有：
s s s
2 a 2 b
2 , c
统计数据分析
本次培训要解决的问题 我们公司大部分设备验收时，客户都要求Cpk>1.33 什么是 Cpk? Cpk如何计算？为什么要>1.33?
有复检功能的设备，客户一般都要求要做GRR和相关性
为 什么要做GRR/相关性，如何做？怎么样才是好的GRR/相关性？
Cpk, GRR/相关性都是通过对测量数据的统计分析，来判定工艺、 测量系统的能力
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测量系统数据分析 分析-重复性和再现性分析
重复性(Repeatability): 是指在尽可能相同的测量条件下,对同一测量对象进行多次重复 测量所得结果的一致性,记为EV EV=5.15бe （бe 为测量过程中由于重复测量而引起的标准偏差） 再现性(Reproducibility) :是指在各种可能变化的测量条件下,同一被测对象的测量结果之 间的一致性,记为AV. 改变的测量条件可以是操作者,操作方法,夹具,测量地点等等. AV=5.15бo （ бo 为测量条件变化所引起的标准偏差） 重复性和再生性通常简称为R&R,是衡量测量系统波动程度的一个重要指标