统计学与数据分析
统计学在数据分析中的作用
统计学在数据分析中的作用数据分析是一项重要的工作，它帮助我们理解和解释现实世界中的各种现象和问题。
而统计学作为一门科学，为数据分析提供了强大的工具和方法。
本文将探讨统计学在数据分析中的作用，从数据收集到数据解释的全过程进行阐述。
数据收集是数据分析的第一步，而统计学在数据收集中起到了至关重要的作用。
统计学告诉我们如何设计合适的抽样方案，以保证我们所收集到的数据具有代表性。
例如，如果我们想研究一个国家的就业情况，我们可以使用随机抽样的方法从全国范围内选取一部分人口作为样本，然后通过对这些样本进行调查来了解整个国家的就业情况。
统计学还可以帮助我们确定样本的大小，以及如何避免抽样误差和选择偏差。
在数据收集之后，我们需要对数据进行整理和清洗，以确保数据的质量。
统计学提供了各种方法和技术，可以帮助我们发现和纠正数据中的错误和异常。
例如，我们可以使用描述性统计方法来检查数据的分布情况，以及是否存在缺失值或离群值。
通过这些统计方法，我们可以更好地了解数据的特征，为后续的分析做好准备。
数据分析的核心是对数据进行建模和推断。
统计学提供了多种模型和方法，可以帮助我们从数据中提取有用的信息和知识。
例如，回归分析是一种常用的统计方法，可以用来研究变量之间的关系。
通过回归分析，我们可以确定哪些因素对某个变量的影响最大，并预测未来的趋势。
此外，统计学还提供了假设检验、方差分析、时间序列分析等方法，可以帮助我们验证假设、比较不同组别之间的差异以及预测未来的走势。
数据分析的最后一步是对结果进行解释和传播。
统计学可以帮助我们将复杂的统计结果转化为易于理解的形式，并提供相应的解释。
例如，我们可以使用图表和表格来展示数据的分布和趋势，以及不同变量之间的关系。
此外，统计学还可以帮助我们进行数据的可视化，以便更好地传达我们的发现和结论。
通过这些统计方法，我们可以将复杂的数据分析结果传达给非专业人士，使他们更好地理解和利用这些结果。
综上所述，统计学在数据分析中扮演着重要的角色。
统计学在数据分析中的重要性与应用
统计学在数据分析中的重要性与应用数据是当今社会的重要资源之一，而数据分析则是从海量数据中提取有用信息的关键过程。
统计学作为一门科学，发展至今已广泛应用于各个领域的数据分析中。
本文将探讨统计学在数据分析中的重要性以及其应用。
一、统计学在数据分析中的重要性1. 提供数据描述和总结在数据分析中，统计学为我们提供了一系列的数据描述和总结方法。
例如，均值、中位数和标准差等统计量可以帮助我们对数据的集中趋势和变异程度进行描述。
通过这些统计指标，我们可以更好地了解数据的基本特征，为后续分析提供依据。
2. 推断总体特征在大规模数据分析中，我们往往无法直接获取整个总体的数据。
统计学通过采用抽样方法，帮助我们从样本数据中推断总体的特征。
通过统计推断，我们可以利用有限的样本数据来了解总体的分布、关系和趋势，而不必耗费大量资源和时间获取全部数据。
3. 判断差异和关联统计学提供了一系列的假设检验和方差分析方法，帮助我们判断不同数据之间是否存在显著差异以及相关性。
例如，通过方差分析可以判断不同组间的差异是否显著，而相关分析则可以揭示变量之间的关联关系。
这些方法不仅可以帮助我们确定数据之间的差异和关系，还可以找到影响因素和预测未来趋势。
二、统计学在数据分析中的应用1. 常见统计分析方法统计学在数据分析中有许多常见的应用方法，如描述统计分析、推断统计分析和相关分析等。
描述统计分析主要包括中心趋势的测度（如均值、中位数）和离散度的测度（如标准差、方差）。
推断统计分析则根据样本对总体进行估计和检验，常用的方法包括假设检验、置信区间和方差分析。
此外，相关分析可以衡量变量之间的关系以及预测趋势。
2. 数据挖掘与机器学习统计学在数据挖掘和机器学习领域发挥着重要作用。
通过统计模型的建立和参数估计，我们可以从大量的数据中挖掘出有用的模式和规律。
例如，聚类分析、决策树和神经网络等方法都是基于统计学原理的数据挖掘和机器学习算法。
这些方法可以帮助我们解决分类、预测和聚类等问题，发现数据背后的规律和洞察。
统计学与数据分析
统计学与数据分析统计学与数据分析是一门发展迅速的学科，在不同领域中都起到了重要的作用。
它们使用各种统计方法和技术来收集、整理、分析和解释数据，从而为决策和预测提供有力支持。
本文将介绍统计学与数据分析的基本概念、应用领域和重要性。
1. 统计学的基本概念统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科。
它包括描述统计和推论统计两个主要分支。
描述统计用于总结和展示数据的基本特征，例如平均值、中位数、标准差等。
推论统计则使用样本数据来做出对总体数据的推断，例如通过假设检验和置信区间来判断差异的显著性。
2. 数据分析的基本概念数据分析是使用统计方法和技术对数据进行解析和解释的过程。
它可以帮助我们识别数据中的模式和趋势，发现数据背后的规律，并从中得出结论和决策。
数据分析方法包括数据清洗、数据可视化、数据挖掘和模型建立等。
3. 应用领域统计学与数据分析在各个领域都有广泛的应用，下面列举几个例子： - 经济学：统计学和数据分析在经济学中可以用于分析经济增长、就业率、通货膨胀等经济指标的变化趋势，为经济决策提供依据。
- 医学：统计学和数据分析在医学研究中可以用于分析药物的疗效、疾病的发病率、患者的生存率等，从而改进医疗实践和治疗方案。
- 社会科学：统计学和数据分析在社会科学研究中可以用于调查问卷的设计与分析、抽样调查的实施与分析，帮助研究者了解和解释社会现象。
- 市场营销：统计学和数据分析在市场营销中可以用于分析消费者行为、市场需求、竞争对手的表现等，从而制定有效的市场营销策略。
4. 重要性统计学和数据分析对于决策和预测具有重要的作用。
通过对数据进行分析和解释，可以帮助我们理解过去的趋势和模式，并对未来做出预测。
统计学和数据分析还可以帮助我们发现问题，并解决实际生活中的挑战。
例如，在流行病学中，通过分析疾病的传播模式和群体行为，可以制定有效的公共卫生政策。
总之，统计学与数据分析作为一门发展迅速的学科，对各个领域都具有重要意义。
统计学课教案统计方法与数据分析
统计学课教案统计方法与数据分析主题：统计学课教案——统计方法与数据分析引言：统计学是一门研究收集、整理、分析和解释数据的学科，是现代科学研究和决策中不可或缺的一部分。
了解统计方法和数据分析技巧对学生的学习和未来的职业发展都具有重要意义。
本教案将重点介绍统计学的基本概念、统计方法和数据分析的应用。
一、统计学的基本概念及应用范围（500字）1.1 统计学的定义和作用1.2 统计学在科学研究中的应用1.3 统计学在社会调查中的应用1.4 统计学在商业决策中的应用1.5 统计学在医学研究中的应用二、统计方法的基本原理（500字）2.1 数据的收集与整理2.1.1 问卷设计与调查2.1.2 抽样方法与样本选择2.1.3 数据收集的常用工具2.2 数据的描述与表示2.2.1 描述性统计分析2.2.2 图表的应用与解读2.3 数据的推断与决策2.3.1 参数估计与假设检验2.3.2 方差分析与回归分析2.3.3 多元统计分析方法2.4 统计方法的局限性与应用注意事项三、数据分析的实际案例（600字）3.1 市场调研数据分析3.1.1 市场需求分析与产品定位3.1.2 市场份额与竞争力分析3.1.3 市场营销策略的制定与调整3.2 医学研究数据分析3.2.1 药物临床试验数据分析3.2.2 流行病学调查数据分析3.2.3 医学数据库的利用与分析3.3 社会调查数据分析3.3.1 民意调查与社会问题研究3.3.2 教育研究与评估数据分析3.3.3 社会发展指标与预测分析四、统计学在跨学科研究中的应用（400字）4.1 统计学与经济学的结合4.2 统计学与社会学的交叉研究4.3 统计学与心理学的应用4.4 统计学在环境科学中的作用4.5 统计学在生物学中的应用总结：本教案通过对统计学的基本概念的介绍，系统讲解了统计方法的基本原理及应用，通过实际案例展示了数据分析的过程与方法，并强调了统计学在跨学科研究中的重要性。
希望通过本节课的学习，学生们能够认识到统计学在解决实际问题中的重要性，掌握基本的统计方法和数据分析技巧，为将来的学习和工作打下坚实的基础。
统计与数据分析基础教学教案
学生作品展示与评价
作品展示
挑选了部分优秀的学生作品进行 展示，包括数据分析报告、可视 化图表等，以展现学生们在课程 中学到的技能和知识。
作品评价
针对展示的作品，从数据分析方 法、结果呈现、创新性等方面进 行评价，肯定学生们的努力和成 果，同时提出改进意见和建议。
未来发展趋势及挑战
01
数据驱动决策
随着数据量的不断增长和数据价 值的提升，数据隐私和安全问题 将越来越受到关注。未来数据分 析师需要了解相关的法律法规和 技术手段，确保在合法合规的前 提下进行数据分析和应用。
多学科融合
数据分析将越来越多地涉及到其 他学科的知识和方法，如经济学 、社会学、心理学等。未来数据 分析师需要具备跨学科的知识背 景和分析能力，以应对不同领域 的数据分析需求。
数据关系可视化
散点图、折线图等展示 数据间关系。
数据比较可视化
柱状图、箱线图等用于 数据间比较。
数据挖掘与机器学习简介
数据挖掘定义
从大量数据中挖掘出有用信息的过程。
监督学习与非监督学习
根据是否有标签进行分类，如分类、回归与 聚类等。
机器学习基本概念
通过训练数据学习模型，用于预测新数据。
常用算法与模型
时间序列分析方法
对数据进行平稳性检验、季节性分析、趋势分析等，了解数据的基本 特征。
模型建立
选择合适的时间序列预测模型（如ARIMA模型、指数平滑模型等）， 对数据进行拟合和预测。
预测结果评估
利用均方误差、平均绝对误差等指标，评估预测结果的准确性和可靠 性。
07
课程总结与展望
课程重点回顾
统计基本概念 描述性统计 推论性统计 数据分析流程
时间序列分析与预测
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）。
基础统计学与数据分析
基础统计学与数据分析在科技不断发展与信息时代的推动下，数据已经成为了我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，与此同时，如何从数据中获取有用的信息也成为了一个非常重要的问题。
基础统计学与数据分析正是为了解决这个问题而存在的。
一、基础统计学的概述基础统计学是研究数据如何收集、分析、解释和呈现的学科。
它提供了一系列的统计概念、方法和技术，用于处理和分析数据。
基础统计学的目标是通过对数据的系统整理和分析，得出合理和可靠的结论，从而支持决策制定和问题解决。
二、数据分析的意义和应用数据分析是基础统计学的一部分，它是将统计学的方法应用于实际数据，以揭示数据背后的规律和趋势。
数据分析可以帮助我们发现数据中的隐藏信息，提供准确和全面的决策依据。
在各个领域的研究和应用中，数据分析发挥了重要的作用，如市场调研、商业决策、医疗诊断、金融预测等。
三、基础统计学与数据分析的基本原理1. 数据收集：基础统计学强调采用科学的方法获取数据，包括样本的选择、数据的录入和整理等。
2. 描述统计学：描述统计学是对数据进行整理和总结的方法，通过常见的统计指标如均值、标准差、中位数等来描述数据的特征和分布。
3. 推断统计学：推断统计学基于样本数据对总体进行推断和判断，它可以通过假设检验和置信区间来得出统计显著性和可信度。
4. 回归分析：回归分析是一种用来确定自变量与因变量之间关系的统计方法，通过建立数学模型来预测和解释变量之间的关系。
5. 方差分析：方差分析用于比较多个组之间差异的统计方法，可以用于实验设计和数据的解释。
6. 数据可视化：数据可视化是将数据通过图表、图形等方式展示出来，以直观和形象的方式传达数据的信息。
四、基础统计学与数据分析的应用领域1. 商业决策：数据分析可以帮助企业了解市场需求、评估产品性能、制定销售策略等，为企业决策提供科学依据。
2. 社会科学：基础统计学与数据分析在社会学、心理学、教育学等领域中有广泛的应用，帮助研究人员揭示社会现象的规律和特点。
统计与数据分析基础教学教案
统计与数据分析基础教学教案第一章：统计学概述1.1 统计学的定义与作用解释统计学的概念及其在各个领域的应用强调统计学在数据分析中的重要性1.2 统计数据的类型介绍分类数据和数值数据的区别展示如何收集和整理统计数据1.3 统计学的基本概念介绍众数、平均数、中位数等描述统计量解释数据分布、集中趋势和离散程度的概念第二章：概率论基础2.1 概率的定义与计算解释概率的基本原理和随机事件的概率计算介绍条件概率和独立事件的概率计算2.2 概率分布讲解离散型随机变量的概率分布，如二项分布、泊松分布等介绍连续型随机变量的概率密度函数，如正态分布、均匀分布等2.3 期望值和方差解释期望值的概念及其计算方法讲解方差的概念及其在衡量数据离散程度中的应用第三章：描述性统计分析3.1 频数分布与频率分布展示如何构建频数分布表和频率分布表强调频数分布和频率分布在数据描述中的作用3.2 图表展示数据介绍条形图、折线图、饼图等图表的绘制方法强调图表在数据展示和分析中的重要性3.3 统计量度量数据讲解众数、平均数、中位数等描述统计量的计算方法强调不同统计量在数据描述中的应用场景第四章：概率分布与统计推断4.1 假设检验介绍假设检验的基本概念和原理讲解单样本t检验和两样本t检验的步骤和应用4.2 置信区间解释置信区间的概念及其计算方法展示如何使用置信区间估计总体参数4.3 假设检验与置信区间的比较强调假设检验和置信区间的区别和联系介绍不同情况下选择假设检验或置信区间的原则第五章：回归分析与相关分析5.1 线性回归介绍线性回归模型的概念及其应用讲解线性回归方程的估计和预测方法5.2 多元回归分析介绍多元回归模型的概念及其应用讲解多元回归方程的估计和预测方法5.3 相关分析解释相关系数的概念及其计算方法强调相关分析在衡量变量之间关系中的应用第六章：统计软件与应用6.1 统计软件介绍介绍常用的统计软件及其功能强调统计软件在数据分析中的重要性6.2 数据导入与清洗展示如何将数据导入统计软件讲解数据清洗的方法和技巧6.3 数据分析与可视化展示如何使用统计软件进行数据分析强调数据可视化在数据分析中的重要性第七章：时间序列分析7.1 时间序列概述介绍时间序列的概念及其在数据分析中的应用强调时间序列分析在预测和趋势分析中的重要性7.2 时间序列的平稳性检验讲解平稳时间序列和非平稳时间序列的概念展示如何进行时间序列的平稳性检验7.3 时间序列模型介绍自回归模型、移动平均模型等时间序列模型讲解时间序列模型的选择和参数估计方法第八章：贝叶斯统计与数据分析8.1 贝叶斯统计概述介绍贝叶斯统计的基本概念及其与经典统计的区别强调贝叶斯统计在数据分析中的优势和应用8.2 贝叶斯推断讲解贝叶斯推断的原理和方法展示如何利用贝叶斯推断估计参数和构建模型8.3 贝叶斯数据分析实例介绍贝叶斯数据分析在实际应用中的案例强调贝叶斯统计在解决复杂数据分析问题中的作用第九章：大数据与数据分析9.1 大数据概述介绍大数据的概念、特征和挑战强调大数据在现代社会中的重要性和应用前景9.2 大数据分析方法讲解大数据分析的基本方法和技术展示如何利用大数据分析挖掘有价值的信息9.3 大数据应用案例介绍大数据在各个领域的应用案例强调大数据分析在解决实际问题中的作用第十章：统计与数据分析的未来发展10.1 统计学的发展趋势探讨统计学在未来发展中的方向和挑战强调统计学在应对复杂数据和问题中的创新能力10.2 数据分析的新技术介绍机器学习、深度学习等新技术在数据分析中的应用强调新技术在提高数据分析效率和准确性的作用10.3 统计与数据分析的教育与培训探讨统计与数据分析教育和培训的重要性强调终身学习和不断提升数据分析能力在职业生涯中的价值重点和难点解析重点环节1：统计学的定义与作用重点环节2：概率的定义与计算重点环节3：假设检验重点环节4：线性回归重点环节5：大数据分析方法重点环节6：统计学的发展趋势难点环节1：概率分布的计算难点解析：概率分布的计算方法，包括离散型随机变量和连续型随机变量的概率分布。
统计学在数据分析中的实际应用
统计学在数据分析中的实际应用统计学是一门研究数据收集、整理、分析和解释的学科，是现代数据分析中不可或缺的工具。
统计学在各个领域中都有广泛的实际应用，从商业到科学研究，从医学到社会科学，都离不开统计学的帮助。
本文将简要介绍统计学在数据分析中的实际应用，并举例说明其重要性。
一、数据收集与整理在进行任何数据分析之前，首先需要进行数据收集和整理。
统计学提供了丰富的方法和技术来帮助我们有效地收集和整理数据。
例如，在调查研究中，统计学可以提供样本设计和抽样技术，以确保样本具有代表性；在数据清洗和预处理中，统计学可以提供异常值检测方法和缺失值处理技术，以保证数据的准确性和完整性。
二、描述统计分析描述统计分析是对数据进行总结和描述的过程。
统计学可以提供各种描述统计量和图表，如均值、中位数、标准差、频率分布表和直方图等，来帮助我们了解数据的基本信息和特征。
例如，在市场调研中，我们可以使用描述统计分析来了解产品的销量分布、顾客的消费习惯等，以指导后续的决策和营销策略制定。
三、推断统计分析推断统计分析是通过对样本数据进行分析，来推断整个总体的性质和特征。
统计学提供了假设检验、置信区间估计和回归分析等方法，可以帮助我们从有限的样本中推断出总体的信息。
例如，在医学研究中，我们可以使用推断统计分析来评估某种治疗方法的有效性和安全性，以便做出合理的医学决策。
四、相关性和回归分析相关性和回归分析是统计学中常用的方法，用于研究变量之间的关系和预测未来的趋势。
相关性分析可以帮助我们确定两个或多个变量之间的相关程度，回归分析则可以建立数学模型，预测一个变量对其他变量的影响。
例如，在经济学研究中，我们可以使用相关性和回归分析来研究GDP与失业率之间的关系，以预测经济的走向和制定宏观经济政策。
五、统计模型与预测统计学提供了各种统计模型，如时间序列模型、ARIMA模型和机器学习模型等，可以帮助我们对未来的趋势和变化进行预测。
通过对历史数据的建模和分析，我们可以利用统计模型来预测未来的市场需求、客户行为等，以做出相应的业务调整和决策。
统计学原理与数据分析
统计学原理与数据分析统计学作为一门研究数据收集、处理、分析、解释的科学，在现代科学研究和实际问题解决中扮演着至关重要的角色。
它的原理和应用广泛渗透到商业决策、社会科学、自然科学等众多领域。
本文将简要介绍统计学的基本原理，并探讨其在数据分析中的应用。
统计学的基本原理统计学基于几个核心原理进行运作，主要包括描述性统计、概率论、推断性统计和假设检验。
描述性统计关注数据的总结和展示，如通过均值、中位数、众数、方差等统计量来描述数据集的中心趋势和离散程度。
概率论则提供了量化不确定性的方法，它是推断统计的基础。
推断性统计允许我们从样本数据对总体参数做出估计或检验假设。
最后，假设检验是用于决定观察到的效应是否由随机变异引起的一种统计方法。
数据的收集与处理在进行数据分析之前，首先需要收集数据。
数据收集可以通过观察、实验、调查问卷等多种方式实现。
收集到的数据需要经过清洗和处理，以确保其质量和可用性。
数据处理包括检查数据的完整性、识别和处理缺失值或异常值、数据转换等步骤。
数据分析的应用描述性分析描述性分析旨在通过图表和数值摘要清晰展现数据特征。
例如，使用条形图展示不同类别的数据分布，用箱线图显示数据的中位数、四分位数及异常值。
描述性分析为进一步的数据探索提供基础。
推断性分析推断性分析允许我们根据样本数据对总体进行推断。
常见的推断性分析包括置信区间的构建和假设检验。
例如，企业可能对客户满意度进行调查，并利用样本数据来估计所有客户的满意度水平。
预测性分析预测性分析使用统计模型来预测未来的趋势或结果。
回归分析是预测性分析中常用的一种技术，它可以帮助确定变量间的关系并用于预测。
例如，经济学者可能会使用回归模型来预测经济增长与消费者支出之间的关系。
结论统计学原理与数据分析是现代社会不可或缺的工具。
它们帮助我们从复杂的数据中提取有价值的信息，支持决策制定，并增进我们对世界的理解。
掌握统计学的基础知识，能够使我们更加客观地评估信息，作出更为合理的判断和决策。
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需求
满足（评价）
特性值
核心
符合（检测） 把事情做对
产品
做对的事情
产品特性值分类：
• 按种类分类
数据分类
• 按属性分类 • 按定性、定量分类
按种类分类：
数据分类
• 理化特性：机械，理化，电，光，声等； • 感官特性：嗅觉，听觉，视觉，触觉等； • 行为特性：礼貌，诚实，正直等； • 时间特性：准时，可靠性，可用性等； • 功能特性：制冷，制热，切割，粉碎等；
统计学
二类现象/事件
确定性现象 —— 如自由落体、 同性相斥等 随机现象 非确定性现象 非随机现象
4.1 随 机 现 象
随机现象概念:
统计学
• • •
在一定条件下，可能发生，可能不发生 事先无法预知结果 大量重复出现，服从于统计规律
4.2 统 计 学
统计学
• 研究如何收集、整理、分析数据的一门科学。 • 寻找、预测、确定随机现象中所呈现的统计
统计方法应用基础条件 2) 基 础 工 作
• 建全规范的管理体系或制度； • 产品质量可追溯； • 计算机技术的应用：
如： MINITAB 软件
统计方法
统计方法应用成功的关键
•
强烈的预防、改进的意识
—— 决定每个人的行为、思维模式 —— 关系企业生存、发展
统计方法
•
领导作用与全员参与
—— 文化的变革、习惯的改变 —— 艰苦工作、枯燥、繁琐
记住：图表比你更会说话
6.1 调 查 表
调查表（data-collection form）又叫检查 表、核对表、统计分析表。 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。
收集数据的有效方式
6.2 分 层 法
分层法（stratification）又叫分类法、分组法。 它是按照一定的标志，把搜集到的大量有关某一特定 主题的统计数据加以归类、整理和汇总的一种方法。 目的在于把杂乱无章的数据加以归类汇总，减少甚至 消除不同总体混在一起的情形，从而清楚地看出不同 因素之间的差异。
• 过程决定产品
数据
• 产品特性值由过程决定（5M1E）
----- 过程因素是动态的、变化的 ----- 因此产品特性值的波动是客观存在 的，无法完全消除。
5.3 误差与容差
数据
• • •
容
差：允许偏离的范围
规范界限(公差) : T = TU - TL = USL - LSL 既容忍误差, 又控制误差
3) 统计控制
•
统计方法
通过对数据的整理、分析和统计计算所 得到的结果: ----- 评价事物状态 ----- 监测过程变异 从而控制/保持过程处于稳定的状态
4.5.3 统计方法：属性
统计方法
• • •
描述性：通过统计数据的归纳整理，来描述 事物的特征。 推断性：通过研究事物的一部分，来推断事 物总体的状况。 风险性：以部分推断、描述总体，必然存在 失真的可能性。
过整理显现出一定的规律性。
SS
三 个 特 性
1) 数量性
——统计学
• 统计是从数量方面入手，认识事物的工具。 • 没有数量就没有统计。 • 一门科学只有应用了数学才能达到完善的程度。
三 个 特 性
2) 总 体 性：
——统计学
•
着眼于事物总体的规律、特征。 从整体上反映和分析事物的数量特征。 采用大量观测法。
规律。
• 被称为数字的科学。
统计学基本思想
——统计学
• 两个观点：随机性、规律性。 • 三个特性：数量性、总体性、具体性。 • 三个准则：事实，真实，求实。
二个观点
1) 随机性：
——统计学
• 统计数据永远是波动的 • 其取值是随机的
•
数据的收集必须遵循随机的原则
2) 规律性：
• 在大量试验条件下，统计数据经
随机抽样基本原则：
统计学
• • • •
随机性：定时、均衡、分层 独立性 不受干扰性 足够数量
随机抽样方法
a. 简单随机抽样法 b. 系统抽样法
统计学
c. 分层抽样法 d. 整群抽样法
4.4 统计技术
统计技术
——统计学
• 以概率论和数理统计为基础。 •
是研究随机现象中确定的数学规 律的一门数学学科。
——6SIGMA Training Material
第 四 讲 统计学基础知识
姚正琪 yzqiso@
SS
统计学基础知识
统计学
• 随机现象 • 统计学 • 统计方法 • 随机抽样
• 统计描述 • 统计推断 • 统计控制 • 统计风险
4.1 随 机 现 象
自然界每天发生现象/事件
多种多样、无穷无尽
•
统计方法
通过对统计数据的收集和整理，从而清 楚描述事物的规律或状态。
• •
统计方法的基础。 将零星的、分散的、杂乱的信息数据 转化成规范的表格、图形
2) 统计推断
•
统计方法
通过对数据的分析和统计运算所得到 的特性值，对事物的状态和发展趋势 进行预测和推断。
• •
统计方法的核心。 又称归纳统计法。
6.4
因果图
因果图（cause and effect diagram）又叫 石川图、特性要因图、树枝图、鱼刺图等。 它是表示质量特性波动与其潜在原因的关 系，即表达和分析因果关系的一种图表。 运用因果图有利于找到问题的症结所在，然 后对症下药，解决质量问题。
6.4.1 因 果 图 示 例
按大小先排队
n为奇数时，直接取中。 n为偶数时，取中间两 个数的算术平均。
计量值统计量
极 反映 质量 分散 程度 差：R = Xmax - Xmin
SPC
移动极差：Rsi = Xi - Xi+1 （又称MR） 批标准差：σ = ∑（xi-x）2 / N 样本标准差：s = ∑（xi-x）2 /（n-1） 变异系数：Cv= σ / x 或 s / x
—— 如何降低风险？
SS
4.6 统计方法的应用
统计方法主要作用
统计方法
• 评价过程质量的控制状态 • • •
预防不合格品的发生或再发生 降低检验成本 揭示产品不合格的原因或主要原因
4.6 统计方法的应用
统计方法主要作用:
—— 形成产品质量 —— 谋求改进机会 —— 进行质量管理
必 不可 少
重要方法、工具、手段
——统计学
4.3 统计学基础方法 随机抽样
我们无法穷尽。
统计学
• 事物的特征或表现形式多种多样，千变万化, • 同一事物同一特性数据亦可能十分庞大，无
法也不必一一考察。
• 按一定的方式 ,
征和规律。
从研究对象的总体中随机抽
取部分样本进行研究，并以此推断总体的特
总体 / 个体 / 样本
总体 —— 研究对象的全体 个体 —— 构成总体的每个单元
—— 尚有人体工效、经济、社会、心理等特性
按属性分类：
产品特性 —— 过程特性 固有特性 —— 赋予特性 内在特性 —— 外在特性 关键特性 —— 一般特性
数据
KCDS_质量金字塔
PC
KPC 特殊关注 一般特性 特殊关注 S/C (safe/compliment)
F/F 一般特性
(fuction/fit)
特性。
•产 •过
品：过程的结果。 程：一组将输入转化为输出的相互关联或 相互作用的活动。
有关概念术语:
• 过程五大特征：
有输入/输出 一系列转化活动 必须投入资源 强调检测 → 控制 必须增值 → 意义 资源 输 入 控制
术语
·
过
程
（活动）
·
输 出
有关概念术语
质量体系 → 过程有机组成 → 四大过程 两类过程： 产品流 信息流
制作排列图的步骤
第四步：画两根纵轴和一根横轴，横轴上将频数 从大到小依次列出各项。 第五步：在横轴上按频数大小画出矩形。 第六步：在每个直方柱右侧上方，标上累计值描 点，画累计频数折线。 第七步：在图上记入有关必要事项。
制作排列图的注意事项
① 分类方法不同，得到的排列图不同。 ② 为了抓住“关键的少数”，在排列图上通常把 累计比率分为三类：0%-80% A 类因素； 80%-90% B 类因素；90%-100% C 类 因素 ③ 如果“其他”项所占的百分比很大，则分类 是不够理想的。 ④ 如果数据是质量损失（金额），画排列图时 质量损失在纵轴上表示出来。
(1) 按重要性顺序显示出每个质量改进 项目对整个质量问题的作用 (2) 从诸多问题中寻找“关键的少数” (3) 识别进行质量改进的机会
排列图的分类
1.分析现象用排列图 2.分析原因用排列图
制作排列图的步骤
第一步：确定所要调查的问题以及如何收集数据 （1）选题； （2）确定问题调查的期间； （3）确定哪些数据是必要的； （4）确定收集数据的方法。 第二步：设计一张数据记录表，将数据填入表中 第三步：制作排列图用数据表，从大到小顺序， 将数据填入数据表中。
分析问题的艺术
分层的方法
操作者/操作方法 机器设备 原料来源/批次 时间/班次 作业环境/状态等
4.3 排 列 图
排列图又称帕累特图。它是将问题或项 目从最重要到最次要进行排列而采用的 一种简单的图示技术。 排列图由一个横坐标，二个纵坐标，几 个按高底顺序排列的矩形和一条累计百 分比折线组成。
排列图主要用途
统计方法应用范围
• 四类通用产品
整个寿命周期
统计方法
•
任何过程、阶段：包括 —— 需求调研 —— 产品设计，制造控制 —— 顾客满意度评价等
统计方法应用基础条件