常用的统计工具方法
班组计划管理常用的统计工具方法
班组计划管理是一项重要的工作，通过统计工具方法可以更好地进行计划的制定和管理。
本文将介绍班组计划管理常用的统计工具方法，帮助读者更好地了解和运用这些统计工具方法。
一、帕累托图帕累托图是一种用来展示问题的严重程度或原因的统计图表，它对问题进行分类，并按重要程度进行排序，以便确定解决问题的重点。
在班组计划管理中，可以使用帕累托图来分析耗时最长的工作环节，以及造成计划延误的主要原因，进而针对重点问题采取相应的改进措施，提高工作效率。
二、散点图散点图是一种通过横纵坐标上的点来展示数据之间关系的图表，可以用来寻找变量之间的相关性。
在班组计划管理中，可以使用散点图来分析计划执行过程中不同变量之间的关系，比如工作量与完成时间的关系，从而为制定合理的计划提供数据支持。
三、直方图直方图是一种以长方形的长度来表示数据频数分布的统计图表，可以用来展示数据的分布情况和趋势。
在班组计划管理中，可以使用直方图来分析计划执行中的工作量分布情况，比如不同工作量区间的频数分布，以及工作量的平均值和标准差，帮助班组管理者更好地把握工作量的分布规律，合理安排工作计划。
四、控制图控制图是一种用来监控过程稳定性和识别异常的统计图表，可以帮助班组管理者及时发现和处理计划执行过程中的问题。
在班组计划管理中，可以使用控制图来监控计划执行过程中关键指标的变化，比如工作进度、质量指标等，及时发现偏离控制线的异常情况，并采取相应的改进措施，确保计划执行的稳定性和可控性。
五、巴雷图巴雷图是一种用来展示数据相对大小和构成比例的统计图表，可以帮助班组管理者更直观地了解和比较不同部分在整体中的贡献度。
在班组计划管理中，可以使用巴雷图来分析不同工作环节的工作量占比情况，以及不同因素对计划执行的影响程度，为调整计划和优化资源分配提供参考依据。
以上是班组计划管理常用的统计工具方法，它们可以帮助班组管理者更好地分析和管理计划执行过程中的数据和问题，提高工作效率和质量。
统计学中的统计方法和工具
统计学中的统计方法和工具
统计学中的统计方法和工具包括：
大量观察法：这是统计活动过程中搜集数据资料阶段（即统计调查阶段）的基本方法，即要对所研究现象总体中的足够多数的个体进行观察和研究，以期认识具有规律性的总体数量特征。
统计学的各种调查方法都属于大量观察法。
统计分组法：由于所研究现象本身的复杂性、差异性及多层次性，需要我们对所研究现象进行分组或分类研究，以期在同质的基础上探求不同组或类之间的差异性。
统计学中的统计分组法有传统分组法、判别分析法和聚类分析法等。
综合指标法：统计研究现象的数量方面的特征是通过统计综合指标来反映的。
综合指标法在统计学、尤其是社会经济统计学中占有十分重要的地位，是描述统计学的核心内容。
统计模型法：在以统计指标来反映所研究现象的数量特征的同时，我们还经常需要对相关现象之间的数量变动关系进行定量研究，以了解某一(些)现象数量变动与另一(些)现象数量变动之间的关系及变动的影响程度。
以上是统计学中的一些常用的统计方法和工具，希望可以帮助到您。
数据分析中常用的统计方法和工具介绍
数据分析中常用的统计方法和工具介绍数据分析是指通过收集、整理、分析和解释数据，以发现其中的模式、关联和趋势，从而为决策提供支持和指导。
在进行数据分析时，统计方法和工具是不可或缺的。
本文将介绍数据分析中常用的统计方法和工具，帮助读者更好地理解和应用它们。
一、描述性统计方法描述性统计方法是用于对数据进行总结和描述的方法。
常见的描述性统计方法包括均值、中位数、众数、方差、标准差、百分位数等。
这些方法可以帮助我们了解数据集的中心趋势、离散程度和分布情况。
例如，均值可以告诉我们数据的平均水平，方差和标准差可以告诉我们数据的离散程度。
二、推断统计方法推断统计方法是用于从样本数据中推断总体特征的方法。
常见的推断统计方法包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。
假设检验可以帮助我们判断样本数据与总体数据之间是否存在显著差异。
置信区间估计可以帮助我们估计总体参数的范围。
回归分析可以帮助我们建立变量之间的关系模型。
三、数据可视化工具数据可视化是将数据以图表、图形等形式展示出来，以便更直观地理解和传达数据的含义。
常见的数据可视化工具包括Excel、Tableau、Power BI等。
这些工具提供了丰富的图表和图形选项，可以根据数据的特点选择合适的可视化方式。
通过数据可视化，我们可以更好地发现数据中的规律和趋势。
四、统计软件统计软件是用于进行数据分析和统计建模的工具。
常见的统计软件包括R、Python、SPSS等。
这些软件提供了丰富的统计函数和算法，可以进行各种复杂的数据分析和建模任务。
它们还提供了数据处理、数据可视化和报告生成等功能，方便用户进行全面的数据分析工作。
五、机器学习算法机器学习算法是一类通过训练数据来自动学习和预测的算法。
在数据分析中，机器学习算法可以帮助我们挖掘数据中的模式和规律。
常见的机器学习算法包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
这些算法可以用于分类、回归、聚类等任务，为数据分析提供更深入的洞察和预测能力。
统计技术常用工具
二、分层图应用步骤
确定要研究的主题 收集数据
（观点、意见） 数据的分组 数据的分层 数据的汇总
三、分层法与分层图的比较
区别
分层法
分层图
适用 用于质量数据 用于一定主题的
范围
意见、观点
工具 一般与数字数据 非数字数据的统
类型 的工具结合使用 计技术工具
统计方法
分层 使同一层内数据 使同一层内数据
原则 波动尽可能小， 波动或意见差异
问
询 秘密 机
通路秘密 耳机插座
说明书
清晰的说明书
快速查询卡
控制
带有清晰标志的控
制
易于使用
通过遥控电话操作
消除
易于消除
消除＂选择的＂信
息
第二层（子要素）
不计挂断次 时间和日期标记
第三节 水平对比法
（benchmark）
一、概述
水平对比法——对照公认的标准或 先进水平来度量自己处于何种状 态的方法。
二、水平对比法应用步骤
确定对比项目 确定对比对象
收集资料 进行对比 制定改进 工作计划
第四节 头脑风暴法
（brain storming）
一、概述
头脑风暴法——又称＂智力激励 法＂是通过集体讨论互相激发并 引发创造性思维，产生和澄清大 量观点、问题或议题的方法。
二、头脑风暴法应用步骤
选择主题
准
备
阶
段
确定主持人
选择参加人员
明确会议目的
产
发表观点
生
阶
段
记录观点
是否还
是
有观点
否
对所有观点进行
澄
评估和验证
清
阶
统计方法有哪几种
统计方法有哪几种统计方法是指在研究中用来对数据进行分析和解释的一系列技术和工具。
在统计学中，有多种不同的统计方法被广泛应用于数据分析和研究中。
本文将介绍几种常见的统计方法，包括描述统计、推断统计、回归分析、方差分析和聚类分析等。
首先，描述统计是指通过对数据进行整理、总结和展示，来描述数据的基本特征和规律。
描述统计方法包括了对数据的中心趋势（如均值、中位数、众数）、离散程度（如标准差、方差）以及数据分布形态（如正态分布、偏态分布）进行描述和分析。
描述统计方法能够帮助研究者更好地理解数据的特点，为后续的分析提供基础。
其次，推断统计是指基于样本数据对总体特征进行推断的统计方法。
推断统计方法包括了参数估计和假设检验两大部分。
参数估计是通过样本数据对总体参数（如均值、比例）进行估计，常用的方法包括置信区间估计和点估计；假设检验是通过样本数据对总体参数进行假设检验，常用的方法包括Z检验、t检验和卡方检验等。
推断统计方法能够帮助研究者从样本数据中获取对总体特征的推断和结论。
再次，回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。
回归分析常用于探讨自变量对因变量的影响程度和方向，包括了线性回归、多元回归、逻辑回归等不同类型的回归分析方法。
回归分析能够帮助研究者理解变量之间的关系，预测因变量的取值，并进行因果关系的推断。
另外，方差分析是一种用于比较不同组别之间差异的统计方法。
方差分析常用于比较三个或三个以上组别的均值差异，包括了单因素方差分析和多因素方差分析两种类型。
方差分析能够帮助研究者判断不同组别之间的差异是否显著，从而进行合理的比较和推断。
最后，聚类分析是一种用于将数据进行分类或分组的统计方法。
聚类分析通过对数据的相似性进行度量，将数据划分为若干个类别或簇。
聚类分析能够帮助研究者发现数据中的内在结构和规律，为数据的进一步分析和解释提供依据。
总的来说，统计方法是研究中不可或缺的重要工具，不同的统计方法适用于不同类型的数据分析和研究目的。
统计技术(新老七种工具)
直方图（频数直方图）
• ⑹画直方图: 在横轴上以每组对应的组距为底，以该组的频数 为高，作直方图。计算样本平均值（X），样本标准偏差值 （S），在图上标出公差范围（T），样本量（n），样本平均值 （X），样本标准偏差（S）和X的位置。
• 计算公式: （以替换数法）
∑ fi ui • X= Xo+ h× n
控制图
•
2.计数值控制图
• ⑴不合格品率控制图（P）
• ⑵不合格品数控制图（nP）
• ⑶单位不合格品数控制图（u）
• ⑷不合格数控制图（C）
控制图
•
四、常规控制图的判断准则
• 1.在点子随机排列的情况下，出现下列情况之
一，就判断过程处于稳态，即没有异常波动的 状态。
• ⑴连续25个点，落在控制界外的点数为0；
• 产品质量的波动分为正常波动和异常波动两 类。
• 控制图就是用来及时反映和区分正常波动 与异常波动的一种工具, 控制图上的控制界限是 区分正常波动与异常波动的科学界限。
控制图
• 三、常规控制图的分类 • 一般按数据的性质分为计量值控制图和计数
值控制图两大类。 • 1.计量值控制图 • ⑴均值——极差控制图（X-R） • ⑵均值——标准差控制图（X-S） • ⑶中位数——极差控制图（X～-R） • ⑷单值——移动极差控制图（X-Rs）
•
S= h ×∑ fi u2i
-（ ∑ fi ui
）2
n
n
•
其中: Xo——频数最大的组中值。
•
fi——各组频数
•
ui——各组替换数，设定频数最大的一组u=0，以此往上分
别为-1,-2,-3……，往下分别为1，2，3…..
常用的统计方法
常用的统计方法统计方法作为一种科学工具，在各个领域中都扮演着重要的角色。
它可以帮助我们从大量的数据中提取有用的信息，进行有效的决策和分析。
下面将介绍几种常用的统计方法及其应用。
一、描述统计方法描述统计方法是指通过对数据进行总结和描述，从而获得对数据所含信息的直观认识。
1. 平均值平均值是一组数据的总和除以数据的个数，它可以用来表示数据的集中趋势。
在实际应用中，我们经常使用算术平均值来描述一组数据的平均水平。
2. 中位数中位数是将一组数据按照大小顺序排列后，处于中间位置的数。
与平均值相比，中位数更具有代表性，尤其适用于含有异常值的数据集。
3. 极差和标准差极差是一组数据中最大值与最小值之间的差异。
标准差是数据偏离平均值的度量，它测量了数据的离散程度。
极差和标准差能够给我们提供数据的分散程度信息，帮助我们了解数据的稳定性和可靠性。
二、推断统计方法推断统计方法是通过对样本数据进行分析，从而对总体数据进行推断。
1. 假设检验假设检验用于验证关于总体参数的假设，并通过计算样本统计量的概率，得出对原假设的结论。
通过假设检验，我们可以判断观察到的样本差异是否显著。
2. 置信区间置信区间是从样本数据中得到的一个范围，用来估计总体参数的真实值。
置信区间可以帮助我们确定统计结果的可信程度，并对总体参数进行合理的估计。
三、回归分析回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法，它可以通过建立数学模型来预测和解释变量之间的相互作用。
1. 简单线性回归简单线性回归是指通过一条直线来表达两个变量之间的关系。
它可以通过最小二乘法来估计回归方程的参数，并进行预测和解释。
2. 多元线性回归多元线性回归是指通过多个自变量来解释因变量的变化。
它可以通过最小二乘法估计多个自变量的系数，并对因变量进行预测和解释。
四、抽样方法抽样方法是指从总体中选择样本的方法，以便用样本数据推断总体特征。
1. 简单随机抽样简单随机抽样是指每个个体被选入样本的概率相等，且相互独立。
质量统计中常用的统计工具
排列图又叫帕累托图，它是将各个项目从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。
树图也叫系统图，它可以系统地将某一主题分解成许多组成要素，以显示主题与要素、要素与要素之间的逻辑关系和顺序关系散布图是用来发现和显示两组相关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。
调查表又叫检查表、统计分析表等，用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。
矩阵图是以矩阵的形式分析因素间相互关系及其强弱的图形。它由对应事项、事项中的具体元素和对应元素交点处表示相关关系的符号构成。
质量统计中常用的统计工具
常用的七种工具
新七种工具
直方图是用来分析数据信息的常用工具，它能够直观地显示出数据的分布情况。
关联图用于将关系纷繁复杂的因素按原因-结果或目的-手段等目的有逻辑地连接起来的一种图形方法。
流程图是将一个过程的步骤用图的形式表示出来的一种图示工具。它既可以用来描述现有过程，亦可用来设计一个新过程。
因果图又叫鱼刺图，用来罗列问题的原因，并将众多的原因分类、分层的图形。
雷达图用于描绘现有状况与目标之间差距的大小程度。
水平对比法是通过不断地将企业流程与世界处于领先地位的企业相比较，以获得有助于改善经营绩效的信息。它是一项有系统的、持续性的评估过程。
头脑风暴法也称集思广益法，它是采用会议的方式，引导每个人广开言路、激发灵感，畅所欲言地发表独立见解的一种集体创造思维的方法。
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注：分层法常与其它方法结合使用。
. 11
例：某装配厂的气缸体与气缸盖之间经常漏油。对50套产品进行调查后发现两种情况：
（1）三个操作者在涂粘结剂时，操作方法不同；
（2）所使用的气缸垫是由两个制造厂提供的。于是对漏油原因进行分层分析：①按操 作者分层，如表1所示；②按气缸垫生产厂家分层，如表2所示：
操作者
王师傅 李师傅 张师傅 共计
表1、按操作者分层
漏油
6 3 10 19
不漏油
13 9 9 31
漏油率（%）
32 25 53 38
表2、按生产厂家分层
供应厂
A厂 B厂 共计
பைடு நூலகம்漏油
9 10 19
不漏油
14 17 31
漏油率（%）
39 37 38
12
表3、按两种因素交叉分层
操作者
王
操
作
李
者
张
合计 共计
漏油情况
漏油 不漏油
漏油 不漏油
漏油 不漏油
漏油 不漏油
气缸垫
A厂 B厂
6
0
2
11
0
3
5
4
3
7
7
2
9
10
14
17
23
27
合计
6 13 3 9 10 9 19 31 50
13
三、具体方法介绍 —— 3、头脑风暴法
以会议形式，引导参会人员围绕主题，广开言路、自由奔放的思考 及发表意见，通过相互启发、拓宽思路，激发灵感，在自己头 脑中掀起思想风暴的一种集体创造思维的方法。
生产速度等分层； • 5、测量。可按测量设备、测量方法、测量人员、测量取
样方法和环境条件等分层； • 6、时间。可按不同的班次、日期等分层； • 7、环境。可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层； • 8、其它。可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等
分层。
. 10
分层法的应用步骤
1、收集数据 2、将采集到的数据按不同的目的选择分层标
○
调查者：李XX
时间：X年X月X日
备
地点：XX厂XX车间
注
调查方式：实地观测
8
—— 2、分层法
分层：为解决某一个问题所收集的数据、资 料，往往是综合性的，这些综合性的数据、 资料可按其来源、特征，属性等标识分作 两个以上的组，这样一个组称作“层”。
特点：常用于归纳整理所收集到的统计数据， 把错综复杂和杂乱无章的数据进行分类、 整理、汇总后，使之能更确切地反映客观 事实。
4、简易图表
折线图 柱状图 饼分图
雷达图
. 2
三、具体方法介绍 —— 1、调查表
用来系统的收集资料、积累数据、确认事实并对数 据进行粗略整理分析的图表。
应用调查表的步骤： 1、明确收集资料的目的； 2、确定所需收集的资料； 3、确定对资料的分析方法及负责人； 4、设计记录资料调查表格式； 5、对先期收集和记录的资料进行检查； 6、必要时，对调查表格式进行评审和修改。
1
常用方法（工具）的分类
1、老七种工具
调查表 分层法
2、新七种工具
排列图
因果图 直方图
控制图
散布图
亲和图 树图 关联图 矩阵图
箭条图 PDPC法（过程决策程序图法）
矩阵数据分析法
3、ISO9004·4《质量改进指南》推荐方法
排列图 散布图 直方图 控制图 调查表 亲和图 树图 因果图 流程图
水平对比 头脑风暴法
机 2月5日
2月6日
2月7日
2月8日
2月9日 2月10日
号 上午 下午 上午 下午 上午 下午 上午 下午
上午
下午 上午 下午
1
○ ×○
○ ○ × ×
○
×
○○○ ○○
○ ○ ○○ ○ ○○ ○
○
○×
××
2
○
○○ ○
×
○× ××
×
○○×○××○○○○○ ×○○○○○○× ○○ ×○
○
×○
○○
×
作用：用来识别存在的质量问题；寻找改进的机会。 运用时应注意的问题：
⑴ 明确会议中心议题； ⑵ 与会者围绕中心议题各抒己见（自由奔放地思考）； ⑶ 与会者可互相补充意见，步步深入，但严禁批评； ⑷ 当场无遗漏地记录每个人的每条意见； ⑸ 持续至无人发表意见为止，将记录的每条意见重复一遍； ⑹ 去掉重复的、无关的观点后进行.归纳整理。
. 3
不合格项目调查表
成品抽样检验及外观不合格品项目调查表
批 次
产品 成品量 型号 （箱）
抽样数 （支）
不合格 品数 （支）
批不合 格率 切 贴 （%） 口 口
外观不合格项目
空 短过钢油软表 松 烟紧印点腰面
1 烤烟型
10
2 烤烟型
10
3 烤烟型
10
4 烤烟型
10
5 烤烟型
10
… …
……
……
250 烤烟型
原则：同一层次的数据波动幅度尽可能小；
层与层之间差别尽可能大。
. 9
如何分层
• 1、人员。可按年龄、工级和性别等分层； • 2、机器。可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工
夹具类型等分层； • 3、材料。 可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层； • 4、方法。可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、
10
合计
2500
调查者：王XX
日期：
年
地点：卷烟车间
500 500 500 500 500
……
500 125000
3 8 4 3 5
……
6 990
月
日
0.6 1.6 0.8 0.6 1.0
……
1.2 0.8
1
1
1
11
2
2
2
1
2
1
2
1
1
1
1
11
…… … ……………… …… … ………………
11
2
1
1
80 297 458 35 28 10 15 12 55
69.14 79.84 87.69 91.82 95.02 97.48 100.00
5
缺陷位置调查表
汽车车身喷漆质量的缺陷位置调查表
车型 工序 调查目的
喷漆缺陷
检查处 检查者 调查数
车身 2139辆
色斑
流漆 尘粒
年 月日
6
质量分布调查表
零件实测值分布调查表
调查人：李XX 调查数（N）：121件 频数 1 3 6
. 4
插头焊接缺陷调查表
序号
项目
A
插头槽径大
B
插头假焊
C
插头焊化
D 插头内有焊锡
E
绝缘不良
F
芯线未露
G
其他
调查者：吴XX
年
月
日
地点：X公司插头焊接小组
频数
3367 521 382 201 156 120 123
累计
3367 3888 4270 4471 4672 4747 4870
N=4870 累计%
调查日期：XX年XX月XX日 调查方式：根据原始凭证统计 14 26 32 23 10 4 2
40 35 30
25
20 15 10
5
0
0.5 5.5 10.5 15.5 20.5 25.5 30.5 35.5 40.5 45.5 50.5 （g）
7
矩阵调查表
塑料制品外观质量调查表
缺陷符号： ○ 气孔， 成形， 疵点，× 变形， 其它