药品数据分析
医药行业药品销售数据分析报告
医药行业药品销售数据分析报告随着科技的进步和人们对健康的日益重视，医药行业成为一个重要的经济增长点。
药品销售数据是了解医药行业发展状况、预测市场走势以及制定经营策略的重要依据。
本报告将对医药行业药品销售数据进行详细分析，以揭示行业的现状和趋势。
一、数据来源与样本选择本次销售数据分析的数据来源于全国主要医药企业的销售数据，样本覆盖了不同医药企业、不同类型的药品以及不同销售渠道。
确保数据的准确性和代表性是我们数据分析的首要原则。
二、销售额分析1.总体销售额趋势分析从近五年的数据来看，医药行业的药品销售额呈现稳定增长的趋势。
虽然整体增长速度有所放缓，但是销售额仍然保持着正向增长态势。
2.不同药品类型销售额对比通过分析不同药品类型的销售额对比，我们可以发现，处方药和非处方药的销售额占据了医药行业整体销售额的大部分份额。
然而，保健品和中药饮片等药品的销售额也表现出了较快的增长趋势。
3.销售额地域分布分析将销售额按地域进行分布分析，我们发现一线城市和发达地区的销售额较高，这与人口密度和经济水平的关系密切相关。
然而，二线城市和三线城市的销售额也在逐渐增长，并有望成为医药行业新的增长点。
三、销售渠道分析1.线上销售渠道分析随着互联网的发展，线上销售渠道在医药行业的销售额中所占比重逐渐增加。
通过分析数据，我们可以了解到线上销售渠道的优势在于覆盖面广、便捷快速，而线下销售渠道则更侧重于提供专业的医药服务和医生咨询。
2.销售额与不同销售渠道的关联性分析通过分析不同销售渠道对销售额的影响，我们可以发现线上销售渠道对销售额的贡献度逐年增加。
这可能是由于线上销售渠道具有更高的市场覆盖度和更多样的销售推广手段。
四、医药行业发展趋势分析1.个性化医疗趋势随着科技的不断发展，医药行业正逐渐向个性化医疗的方向发展。
个性化医疗可以根据患者的基因、病情和生活习惯等因素，制定更加精准的治疗方案，这将有助于提高治疗效果并减少药物浪费。
2.互联网+医药趋势互联网技术的广泛应用为医药行业带来了诸多机遇。
药品监测数据分析方案
药品监测数据分析方案药品监测数据分析方案：一、背景说明：随着互联网的飞速发展，药品监测数据的收集和整理工作越来越重要。
药品监测数据分析是通过对大量的药品监测数据的统计、分析和挖掘，找出其中的规律和趋势，为药品监管部门提供决策参考和科学依据。
同时，药品监测数据分析也可以为企业和医疗机构提供市场调研和产品研发的依据。
二、目标与意义：1. 目标：通过药品监测数据分析，发现并解决潜在的药品安全问题，提高药品监管的效能和精度。
2. 意义：为药品监管决策提供科学依据，为企业和医疗机构提供市场调研和产品研发的依据。
三、方案内容：1. 数据采集：收集各种来源的药品监测数据，包括药品销售数据、药品检验数据、药品不良事件报告数据等。
2. 数据清洗：对采集到的药品监测数据进行清洗，去除重复数据、无效数据和异常数据，确保数据的准确性和完整性。
3. 数据整理：将清洗后的数据进行整理，将不同来源的数据进行统一格式处理，为后续分析做准备。
4. 数据分析：根据具体需求，运用统计学、数据挖掘等方法对整理后的数据进行分析，包括数据的描述性统计、数据的关联分析、数据的分类模型建立等。
5. 结果展示：将数据分析结果以可视化的方式呈现，包括图表、报表、总结等形式，方便决策者理解和使用。
6. 结果解读：根据数据分析结果，结合实际情况对结果进行解读，并给出相关建议和对策。
四、方案实施：1. 配置专门的数据分析软件和工具，如SPSS、Python等，以提高数据分析的效率和准确度。
2. 建立专业的数据分析团队，包括数据分析师、统计师等，提供专业的数据分析服务。
3. 定期进行数据分析报告的编制和发布，供决策者参考和使用。
4. 不断改进和完善数据分析方案，根据实际情况进行调整和优化。
五、预期效果：1. 药品监管的效能和精度得到提高，潜在的药品安全问题得到及时解决。
2. 药品监管决策的科学性和准确性得到提升，为药品监管工作提供有效的决策支持。
3. 企业和医疗机构的市场调研和产品研发工作得到优化，提高市场竞争力和产品质量。
医院药房药品数据分析与统计
医院药房药品数据分析与统计引言药房是医院的重要部门之一，负责管理和供应医院所需的各种药品。
药房的药品数据包含大量的信息，通过对这些数据进行分析和统计，可以帮助医院优化药品采购、管理及药物治疗等方面。
本文将介绍如何进行医院药房药品数据的分析与统计。
数据采集为了进行数据分析与统计，首先需要采集医院药房的药品数据。
方法有多种，可以通过医院信息系统的数据导出功能获取，也可以通过人工记录和整理。
数据清洗与预处理采集到的原始数据可能存在一些不规范的地方，比如重复数据、缺失数据、格式错误等。
在进行分析和统计之前，需要对数据进行清洗和预处理。
清洗和预处理的过程包括去除重复数据、填补缺失数据、纠正格式错误等。
数据分析药品销售量统计可以统计每种药品的销售量，包括销售数量、销售金额等信息。
通过分析不同药品的销售情况，可以了解到哪些药品是医院的热销产品，哪些药品需求较低，进而对采购和库存进行调整。
药品销售趋势分析可以分析不同时间段内的药品销售情况，比如按日、按月、按季度或按年进行分析。
通过分析销售趋势，可以了解某个药品的销售是否有季节性变化，是否有明显的增长或下降趋势。
药品库存管理分析可以分析每种药品的库存情况，包括库存数量、库存金额等信息。
通过分析库存情况，可以判断是否存在滞销药品或库存过多的情况，从而优化库存管理策略。
药品供应商分析可以分析不同供应商提供的药品销售情况，包括销售额、销售量等信息。
通过分析供应商的表现，可以评估供应商的合作价值，并据此决策是否调整供应商。
药品分类分析可以按照药品的分类进行分析，比如按照药物的作用、剂型、途径等进行分析。
通过分析药品的分类情况，可以了解到不同类别药品的销售情况和需求趋势，进而调整药品采购和配送策略。
数据可视化在进行数据分析的过程中，可以使用可视化工具将分析结果呈现出来，以便更直观地理解和传达数据。
常见的数据可视化工具包括Matplotlib、Seaborn等。
通过数据可视化，可以将分析结果以图表的形式展示，使得数据更易于理解和比较。
药品销售的销售数据分析与决策支持
药品销售的销售数据分析与决策支持随着人们对健康意识的增强，药品销售市场越来越庞大，数据分析成为药品企业决策制定的重要依据。
本文将就药品销售的销售数据分析及其对决策支持的作用进行探讨。
一、销售数据的搜集与整理为了进行有效的数据分析和决策支持，首先需要对药品销售数据进行搜集和整理。
药品销售数据主要包括销售额、销售量、销售区域、销售渠道、销售人员等信息。
这些数据可以通过企业内部的销售系统进行记录和收集，也可以通过市场调研等方式取得外部数据。
搜集到的数据需要进行整理和清洗，去除无效或错误数据，保证数据的准确性和完整性。
二、药品销售数据的分析方法药品销售数据分析可以采用多种方法，以下介绍几种常见的分析方法：1. 时间序列分析：通过对时间维度的数据进行分析，发现销售数据的规律性和趋势性。
比如通过季节性销售波动的分析，可以确定在不同季节和假日期间的销售策略，提高销售效益。
2. 区域分析：将销售数据按照不同地区进行划分，比较不同地区的销售情况和趋势。
可以分析销售业绩较好的地区，进一步深入了解该地区的市场需求和竞争状况，指导销售策略的制定。
3. 渠道分析：将销售数据按照不同销售渠道划分，比较各个渠道的销售量和销售额。
可以通过分析销售渠道的利润贡献和销售效率，优化渠道资源配置，提高销售业绩。
4. 产品分析：将销售数据按照不同药品产品进行分析，比较各个产品的销售情况和市场份额。
可以根据产品的销售数据和市场需求情况，调整产品结构，提升核心产品的市场竞争力。
三、数据分析对决策的支持作用药品销售数据分析对企业的决策制定提供了重要的支持，具体体现在以下几个方面：1. 销售策略制定：通过对销售数据的分析，可以深入了解市场需求和客户需求，确定公司的销售目标和策略。
比如根据销售数据分析结果，可以调整产品定价策略，拓展新的销售渠道，优化销售团队的人员配置等。
2. 市场预测与趋势分析：通过对销售数据的时间序列分析，可以预测市场未来的趋势和变化，为企业制定长期发展规划提供依据。
广东省药品数据分析
广东省药品数据分析一、引言药品数据分析是指对广东省范围内的药品相关数据进行收集、整理、分析和解释的过程。
该分析旨在深入了解广东省药品市场的发展趋势、药品使用情况以及药品供需状况，为政府决策、医药企业战略规划和医疗机构药品管理提供科学依据。
本文将从药品销售情况、药品价格分析、药品品种分布以及药品流通渠道等方面进行详细分析。
二、药品销售情况分析1. 广东省药品销售总额分析根据广东省药品销售数据统计，截至2020年底，广东省药品销售总额达到XXX亿元，同比增长X%。
其中，西药销售额占比XX%，中药销售额占比XX%。
从销售额增长趋势来看，西药销售额增长稳定，中药销售额增长较快。
2. 药品销售额TOP5品种分析根据广东省药品销售额排名，销售额排名前五的药品品种为：- 药品A：销售额XXX万元，销售占比XX%；- 药品B：销售额XXX万元，销售占比XX%；- 药品C：销售额XXX万元，销售占比XX%；- 药品D：销售额XXX万元，销售占比XX%；- 药品E：销售额XXX万元，销售占比XX%。
3. 药品销售额增长最快品种分析根据广东省药品销售额增长情况，销售额增长最快的药品品种为：- 药品F：销售额增长XX%，销售额达到XXX万元；- 药品G：销售额增长XX%，销售额达到XXX万元；- 药品H：销售额增长XX%，销售额达到XXX万元。
三、药品价格分析1. 药品价格水平分析根据广东省药品价格数据统计，广东省药品价格整体呈现上涨趋势。
平均药品价格为XXX元/盒，其中西药平均价格为XXX元/盒，中药平均价格为XXX元/盒。
药品价格上涨主要受到原材料成本上升、劳动力成本增加以及市场需求影响。
2. 药品价格波动较大品种分析根据广东省药品价格波动情况，波动较大的药品品种为：- 药品I：价格波动幅度为XX%，价格变动主要受到供需关系和市场竞争影响；- 药品J：价格波动幅度为XX%，价格变动主要受到政策调整和市场需求波动影响；- 药品K：价格波动幅度为XX%，价格变动主要受到原材料价格波动和市场竞争状况影响。
药品数据分析课件
提高决策的科学性和准确性
数据分析能够提供客观、全面的数据支持，帮助决策者做出更加科学和准确的决策。
数据收集
数据清洗与整理
数据分析
结果解读与报告
01
02
03
04
收集与药品相关的各类数据，包括研发、注册、生产、销售、使用和监管等数据。
对收集到的数据进行清洗、整理和标准化，以确保数据的准确性和一致性。
药品数据分析课件
目录
药品数据分析概述药品数据来源与收集药品数据分析方法药品数据可视化药品数据安全与伦理药品数据分析实践与案例
01
CHAPTER
药品数据分析概述
药品数据分析是对药品相关数据进行的收集、整理、分析和解读的过程。
定义
通过数据分析，发现药品研发、生产、销售和使用过程中的规律和趋势，为药品研发、注册、监管和市场营销等提供决策支持。
分析原因可能与新药上市、竞争对手退出等因素有关，制定相应的市场拓展策略。
05
CHAPTER
药品数据安全与伦理
采用加密技术、访问控制等手段，确保药品数据在存储过程中的安全。
药品数据安全存储
数据备份与恢复
网络安全防护
定期对药品数据进行备份，并制定相应的恢复计划，以应对数据丢失或损坏的情况。
建立药品数据网络安全防护体系，防范网络攻击和数据泄露。
Tableau
普及度高的数据分析工具，内置数据可视化功能，如图表、条件格式等。
Excel
基于云的商业智能工具，提供数据可视化、报表和仪表板等功能。
Power BI
用于数据可视化的编程语言，支持定制化图表和高级可视化技术。
Python (Matplotlib, Seaborn)
案例一：药品销售趋势分析
药品数据分析范文
药品数据分析范文药品数据分析在医药领域具有重要的意义。
通过对药品数据的分析，可以帮助医药企业做出合理的经营决策，提高药品研发效率，优化药品供应链，提升市场竞争力，最终实现企业的可持续发展。
下面将从药品市场分析、药品研发分析和药品供应链分析三个方面探讨药品数据分析的重要性和应用。
首先，药品市场分析是药品数据分析的重要组成部分。
通过对药品市场销售数据的分析，可以了解市场需求、竞争格局和潜在机会。
比如，可以通过对市场销售数据的统计分析，了解市场上销售额最高的药品种类和疾病类型，进而调整企业的产品线和市场定位。
此外，还可以通过对销售数据的地理信息分析，了解不同地区的药品需求差异，优化产品配送和销售策略。
药品市场分析能够帮助企业更好地理解市场，制定合理的市场营销战略，提高企业的市场份额。
其次，药品研发分析是药品数据分析的另一个重要应用领域。
药品研发是医药企业未来发展的关键，而药品研发的主要目标是研制出对人类健康有益的药品。
通过对药品研发过程中产生的大量数据的分析，可以提高药品研发的效率和成功率。
比如，可以通过对临床试验数据的分析，了解药品的安全性和有效性，及早发现问题并进行调整。
此外，还可以通过对研发数据的统计分析，了解不同药品的研发周期、研发成本和成功率，为企业决策提供参考。
药品研发分析能够帮助企业更好地管理研发流程，优化资源配置，提高研发效率。
最后，药品供应链分析也是药品数据分析的重要应用领域。
药品供应链包括从药品原料采购到最终产品销售的整个流程，是保证药品供应的关键环节。
通过对药品供应链数据的分析，可以实现供应链的智能化管理，提高供应链的效率和产品质量。
比如，可以通过对供应链数据的实时监控和分析，及时发现供应链中的问题并采取相应的措施，避免库存积压和断货风险。
此外，还可以通过对供应链数据的分析，优化采购计划和配送路线，降低成本，提高服务水平。
药品供应链分析能够帮助企业更好地管控供应链风险，提高供应链的透明度和灵活性。
药品销售数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国医药市场的不断扩大和药品销售模式的多样化，药品销售数据分析在医药行业中的重要性日益凸显。
本报告旨在通过对药品销售数据的深入分析，揭示市场趋势、消费者行为、产品性能等方面的问题，为药品企业制定市场策略提供数据支持。
二、数据来源及分析方法1. 数据来源本报告所采用的数据来源于我国某知名药品销售平台，数据涵盖2019年1月至2020年12月期间的销售数据，包括销售额、销售量、产品种类、消费者地区分布、消费者性别比例等。
2. 分析方法（1）描述性统计分析：对药品销售数据进行汇总、描述，揭示销售趋势和规律。
（2）交叉分析：分析不同产品、不同地区、不同性别等变量之间的关联性。
（3）相关性分析：探究销售额、销售量等指标与时间、产品种类等变量之间的相关性。
（4）聚类分析：根据消费者购买行为、地区分布等特征，对消费者进行细分。
三、数据分析结果1. 销售趋势分析（1）总体销售趋势2019年1月至2020年12月，我国药品销售市场总体呈现上升趋势。
其中，2020年销售额较2019年增长10.5%，销售量增长8.2%。
（2）季度销售趋势从季度销售趋势来看，2019年第二季度销售额最高，达到全年销售额的25.8%；2020年第二季度销售额最高，达到全年销售额的26.5%。
2. 产品销售分析（1）产品种类分布在所有销售产品中，抗感染类药品销售额占比最高，达到32.1%；其次是心血管类药品，占比为25.3%；消化系统类药品占比为15.6%。
（2）畅销产品分析从畅销产品来看，抗感染类药品中的头孢克肟、阿莫西林等销售额较高；心血管类药品中的阿司匹林、硝酸甘油等销售额较高；消化系统类药品中的奥美拉唑、多潘立酮等销售额较高。
3. 地区销售分析（1）地区销售额分布从地区销售额分布来看，东部地区销售额最高，占比为40.2%；中部地区占比为30.1%；西部地区占比为20.2%；东北地区占比为9.5%。
（2）地区销售趋势东部地区销售额逐年增长，2019年增长率为8.9%，2020年增长率为9.6%；中部地区销售额逐年增长，2019年增长率为7.5%，2020年增长率为8.2%；西部地区销售额逐年增长，2019年增长率为6.3%，2020年增长率为7.1%；东北地区销售额逐年增长，2019年增长率为4.8%，2020年增长率为5.3%。
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基于GMP的药品数据分析苏勤2010.11道可道，非常道。
------老子新版GMP实施箭在弦上,药企有备才能无患。
实施GMP的目的:要把人为差错降低在最低程度,防止一切药品污染,建立高质量的保证体系。
GMP各项管理标准的实施是以数据支持为基础。
自然界，从最小的贝壳到最大的漩涡星系，无不和宇宙中大部分美丽的东西都呈现出数学特性。
古代最伟大的哲学家之一亚里斯多德曾说过:‘数学格外地展现了秩序、对称和极限，而这些也是美的极致形式。
’数字美丽的天性，也赋予了我们在制药生产中的管理艺术。
善待数据珍惜管理的无形资源掌握现状，工序调节，工序管理，检查和评价，分析和改进。
2005年12月FDA CGMP对中国培训中提到，不可接受或错误的数据和记录.不诚实数据的特征:不真实，编造，虚假，无系统。
被认为是审查程序的材料之一的递呈书中重要数据缺失。
应该让上报的数据却未被上报。
不准确(例:第一次数据未达标，重测的数据达标准，但未经实验室调查，将此数据上报用于申请中。
)算:特征数找:相关因素看:动态变化比:统计值数据的处理---数值的修约四舍六入五考虑,五后非零前进一,五后为零看奇偶,五前奇数则进一,五前偶数应舍去,不论舍去多少位,必须一次修约完。
数据的处理---筛选方法法一.按美国E·J鲍尔推荐的方法进行处理。
步骤如下：1.计算这群检测值的平均值2.计算极差R3.计算可疑值X i与平均值之差的绝对值，再用极差R除，得出t i,与规定附表的临界值比较，若t i比表上的t值大，则应弃去此可疑值。
注：用公式t=|X-|/R 计算t ，如计算值超过表上的值时，则所调查的值是无效的。
此概率约为0.95。
《例1》某分析者对一样品检测，得（1）93.3％，（2）93.3％，（3）93.4％，（4）93.4％，（5）93.3％，（6）94.0％。
问：第六个结果有效吗？n3456789t 1.53 1.050.860.760.690.640.60X n 10111213141520t 0.580.560.540.520.510.500.46附表如下：抛弃无效测量的临界值解：1.计算方法六个结果的平均值＝93.452.计算极差R ＝94.0－93.3＝0.73.计算可疑值与平均值之差的绝对值再用极差除：t i ＝|X －|／R ＝（94.0-93.45）／0.7＝0.794.与临界值t=0.76(n ＝6)比较∵ t i ＝0.79>t=0.76∴94.0％是一个离群数据,应弃去.X X法二:G-检验法(格鲁布斯法)检验步骤:1.算出包括可疑值在内的平均值;2.计算可疑值与平均值之差;3.算出包括可疑值在内的标准偏差;4.用标准偏差除可疑值与平均值之差,得G 值;5.查G 的临界值表,若计算的G 值大于查到的值,就可把可疑值舍弃.SX X G -=数据的处理---数据特征值位置特征量: 子样平均值子样中位数差异特征量: 极差R=X max －X min标准差变异系数（相对标准差RSD ）x ~∑==n1i iX n 1X 2n 1i i)X (X n 1S ∑=-=%100C V⨯=xs均值的置信区间估计(有限次实验结果处理)在实常工作中,常常对某些参数进行估算.但是,由于某种因素的影响,而难以给出精确的估计,这样就使估计值带一定的偏差,这些都用区间来估计真实数.通常在一定的精度要求下,对一个总体的某个参数估计出一个取值范围,又称置信区间,区间的上限和下限叫置信界限.质量管理的控制限在质量控制中出现的报警限和行动报警限,如:对工艺用水与洁净区的环境在控制中根据正常工序情况，制定出可行的指标，即报警限＋2S ，超出此界限意味着发出了报警。
行动限：＋3S 超出此界限时，质量管理上要立即采取行动。
X X方法1---过程能力指数(C p值)过程能力（B）含义：在一定时间内工序处于稳定状态下的实际加工能力。
测定：B= 6S1.是工序的一种可以量度的特性；2. 反映与公差无关；3.在正态分布情况下，6 范围内的概率为99.73%。
过程能力指数C P用来表示过程能力满足规范的程度，以便分析、判断过程能力状态.2过程能力：指过程能够生产出合格品的能力。
是以过程能力指数C P值的大小来评价或判断的。
企业为保证产品质量稳定，对其生产工序进行考察，以过程能力指数来评价。
1X过程能力判断准则工序能力状态工序能力指数严重不足CP (CPK、CPU、CPL)＜0.67不足0.67≤CP (CPK、CPU、CPL)＜1正常1≤CP (CPK、CPU、CPL)＜1.33理想 1.33≤CP (CPK、CPU、CPL) ≤1.67过剩CP (CPK、CPU、CPL)＞1.67过程能力指数对应的不合格品率C P 不合格品率CP不合格品率1.676/1000万 1.11/1000 1.57/100万13/1000 1.336/10万0.67 4.55/100 1.23/1万0.3331.75/100方法2 ---正交试验设计正交设计是用于安排多因素试验的一种科学方法.在多因素的情况下,选择最佳条件的比较方便方法.它适用于多因素的工艺参数的优化，我们将其应用于研究工作、生产试验的设计，极大地提高了试验的可靠性和效益。
常用正交表L4(23)，L8(27)，L16(215)，L9(34)，L8(41×24)原理:利用数理统计的观点,运用正交性原理,从大量的试验点中,挑选适量的具有代表性典型性的试验点,用正交表来合理安排试验的一种方法.用途:正交试验就是利用正交表的特点进行研究试验,找出最佳工艺条件为生产奠定基础.正交试验设计步骤:1.明确试验目的,确定考核指标,2.根据试验目的,挑选出试验的因素,3. 选定每个因素变化的水平4. 选择最合适的L表5. 根据因素和水平设计出试验方案表6. 进行试验并记录好数据7. 设计计算表并计算、分析8. 找到最佳搭配常用正交表:方法3 ---假设检验基本思想根据是小概率原理，所谓小概率原理：即“在一次试验中，概率很小的可件认为是实际上不可能发生的事件，而概率接近于1的事件认为是实际上必然发生的事件。
”我们可以根据所获样本，运用统计分析方法，对总体X的某种假设H0作出接受或拒绝的判断。
基本步骤1.建立假设H0：μ＝□□2.选择检验统计量,给出拒绝的形式3.给出显著性水平α4.由样本值计算出统计量的值5.根据统计量的不同分布查相应的分布表6.作出判断当φ＞λ则拒绝Hφ＜λ则接受H0基本类型1.检验母体平均数2. 检验二个母体平均数相等3. 检验母体方差4.检验二个母体方差相等假设检验(显著性检定)目的1.检定产品质量与标准比较,有否差异2.检定产品质量间的差异3.评估质量控制中各因素间的差异4.评估生产过程中各工序间的差异差异的表示: 均值标准差最常用的假设检验应用（一）☆确定总体的均值与质量标准值的差异性1. 〔U 检验〕σ已知,使用u 统计量2.〔t 检验〕σ未知,σ用s 估计,使用t 统计量断判各查u, t 检验临界值u α, t α1.当u ＜u α时, 则H O 成立2.当t ＜t α时, 则H O 成立nx u /0σμ-=nS x t /0μ-=最常用的假设检验应用（二）☆确定两个样本间的均值差异性〔t 检验〕方差未知,但相等H 0; μ1= μ2计算查t 检验临界值H α,当t ＜t α时, 则H O 成立。
2n n S )1n (S )1n (S 21222`2110-+-+-=2102111n n S x x T +-=最常用的假设检验（三）☆确定2个样本间的标准差的差异性〔F 检验〕未知::计算按F( n 1 -1 , n 2 -1 , ) 查F 检验临界值H α,当F ＜F α时, 则H O 成立。
1μ2μ0H 2221σσ=),min(),max(22212221s s S S F =2 α最常用的假设检验（四）☆确定多个样本间的标准差的差异性〔哈特利检验〕假设H O : m ≥3的正态总体,独立取容量为K 1=K 2=K i K i ≥3 , 计算自由度df=K-1查哈特利检验临界值H α,当H ＜H α时, 则H O 成立。
2min2maxS S H =2232221...m σσσσ===假设检验在制药生产企业管理中的应用1.产品质量与标准值的比较2.实验室间数据的比对3.新老工艺比较4.分析工作的重复比较5.检验工专业水平比较6.设备或仪器使用性能比较7.检验用标准品挨批号的对照8.验证中的数据处理9.各种控制的区间予报方法4---线性回归分析研究变量间的定量关系式时称为回归分析.直线回归:通过试验可以测定一个变数对另一个变数的影响,在数学上可写成Y＝f(X),如果二者的关系是直线关系,则此式就呈Y＝a＋bX,这时叫直线回归.回归分析的主要内容:☆从一组数据出发确定这些变量之间的定量关系式☆对这些定量关系式进行统计检验☆从影响着某一个量的许多变量中,判断哪些量的影响是显著的,哪些是不显著的☆利用所求得的关系式对生产过程进行予报和控制.判断两个变量有无相关关系的方法:☆简易法☆相关系数法回归分析在制药企业中的应用1. 找出影响产品质量的主要因素2. 药品质量的趋势分析3. 对某个质量特性进行分析4.寻找工艺控制条件5.确立标准比色液的工作曲线6.确定药品的有效期回归分析法找出影响产品质量的主因每种产品都有几个质量特性值，它们间是互相影响并互相制约的、找出影响产品质量的主因，就可以抓住主要矛盾，在生产过程中加以控制，使产品质量保持稳定。
运用电子计算机为工具，以多元线性回归法、求出因变量Y与自变量X i(i=1、2……n)的方程Y=b0+b1x1+ b2x2+…+b n x n，用方差分析检验回归方程，当F＞Fα时，方程效果显著，求出F1、F2…F n比较，按F值大小，即可找出影响Y的因素顺序。
帕累托分析:关键的少数;次要的多数方法5---排列图通常占总频数80%以上的项目是主要问题，占总频数10%以上的项目是次要问题，余下的占总频数10%左右的项目是更次要的一般问题。
排列图的作图步骤1. 收集数据.2. 选题.3. 设计数据记录表.4. 填表并计算,按数量从大到小顺序填入表中,其他项的数据由许多数据很小的项目合并在一起,将其列在最后.5. 画两根纵轴和一根横轴,左纵轴标上频数的刻度,最大刻度主总频数;右纵轴,标上频率的刻度,最大5.画两根纵轴和一根横轴,左纵轴标上频数的刻度,最大刻度主总频数;右纵轴,标上频率的刻度,最大刻度为100%.左右刻度高度相等.6. 在横轴上按频数大小画上矩形,其高代表各项目频数的大小.7. 在每个直方柱右侧上方,标上累计值,描点,用实线连接,成巴雷特曲线.8. 在图上记全有关事项.排列图在制药生产企业中的应用1.寻找产品存在的质量问题2.寻找影响产品质量问题的主因3.进行用户信息分析4.进行产品市场分析5.进行产品成本分析6.不合格品分析7.生产现场存在问题分析8.各类事故方法6---控制图控制图是对过程质量特性值的数据进行测定、记录、评估,从而监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图.作用：☆对生产过程进行监控发现异常,及时告警☆控制图的种类:分析用控制图控制用控制图其结构:中心线CL ＝上控制线UCL ＝＋3δ下控制线LCL ＝－3δX X X控制图的原理质量由人机料法环五个方面,它又可分成偶然因素与异常因素两类。