质量管理常用的统计方法
质量管理数据统计方法
质量管理数据统计方法
1. 嘿，你知道质量管理中常用的分层法吗？就好比把一堆混杂的水果按种类分开一样。
比如在生产零件的时候，我们把不同批次的零件质量数据区分开来，这样就能更清楚地看出各批次的差异啦，好不好用？
2. 哇哦，排列图可真是个厉害的方法呀！这就像是给质量问题排个队，把重要的往前放。
像我们处理产品缺陷的时候，用排列图就能一眼看出哪种缺陷最突出，这不是很牛吗？
3. 还有直方图呀！它就像是给数据拍个照片，一下子就能看清数据的分布情况。
比如说统计一批产品的尺寸，通过直方图就能清楚知道尺寸是不是集中在合格范围内，这多直观啊，是不是呀？
4. 亲和图呢，就好像把一堆杂乱的想法整理成有序的思路。
比如说大家对质量改进提了好多意见，用亲和图就能把这些意见有条理地归类，这多妙啊！
5. 散布图也是超有用的呀！就像是在找两种数据之间的关系。
比如研究温度和产品质量的联系，通过散布图就能看出它们到底有没有关联，多神奇呀！
6. 控制图就如同给质量设了个警报器呐！一旦数据超出正常范围就会发出信号。
像监控生产过程中，控制图能及时告诉我们是不是有异常情况出现，这很重要吧！
我的观点结论：这些质量管理数据统计方法真的是各有各的好用，在质量管理中可不能小瞧它们，得好好利用起来呀！。
质量管理中的质量统计分析方法有哪些
质量管理中的质量统计分析方法有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量成为企业立足和发展的关键。
质量管理作为确保质量的重要手段，其中的质量统计分析方法起着至关重要的作用。
通过科学合理地运用这些方法，企业能够准确识别质量问题、追溯根源，并采取有效的改进措施，从而不断提升产品和服务的质量水平，满足客户的需求和期望。
质量统计分析方法众多，以下为您介绍几种常见且实用的方法：一、分层法分层法是将数据按照不同的特征或因素进行分类，以便更清晰地了解数据的分布和规律。
例如，按照产品的型号、生产批次、操作人员、原材料供应商等因素进行分层。
通过分层，可以发现不同层次之间的质量差异，从而有针对性地采取措施。
比如，在一家汽车制造企业中，如果发现某一批次的汽车出现较多的质量问题，通过分层法分析可能发现是该批次所使用的特定零部件供应商存在质量不稳定的情况。
这样就能够迅速锁定问题的根源，并与供应商合作解决问题，避免类似问题在未来的生产中再次出现。
二、因果图因果图，也称为鱼骨图，是用于寻找质量问题产生原因的一种图形工具。
它将问题的结果放在鱼头位置，然后将可能导致该结果的因素沿着鱼骨的大骨和小骨逐步展开。
这些因素通常包括人员、机器、材料、方法、环境和测量等方面。
以一家电子厂生产的电路板出现短路问题为例，通过绘制因果图，可以分析出可能是操作人员操作不当、生产设备老化、原材料质量不佳、生产工艺不合理、工作环境湿度大或者检测手段不准确等原因导致的。
在找出可能的原因后，进一步收集数据和证据，确定主要原因，从而采取有效的改进措施。
三、排列图排列图又称为帕累托图，它是根据“关键的少数和次要的多数”的原理制作而成。
通过对质量问题的各类原因进行统计分析，计算出每种原因所导致的问题数量占总问题数量的百分比，并按照百分比的大小进行排列，从而找出影响质量的主要因素。
例如，在一家服装厂，对一段时间内出现的质量问题进行统计分析，发现“缝线不牢固”占总质量问题的 30%，“尺寸偏差”占 25%，“布料瑕疵”占20%，“色差”占15%，“其他”占 10%。
常用质量管理统计方法11.doc
常用质量管理统计方法１1常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表(调查表、统计分析表）1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤(1)确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
(５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
５、注意事项（1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类；(3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來;（4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字；（5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
二、数据分层法（分类法、分组法)1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
质量管理的统计方法
质量管理的统计方法早期，最常采用的统计技术是抽样检验。
它是以小批量的抽样为基准进行检验，以确定大量或批量产品质量的最常使用的方法。
现在，在质量控制方面已转为以预防为重点了。
人们正努力研究一种消除不合格品根源的方法。
基于这一目的，近年来，推出了七种重要的方法，这些方法不需要做大量的统计计算，因此容易被工厂基层职员所掌握。
1 分层法2 排列图法3 因果分析图法4 直方图法5 散布图法6 控制图法7 调查表法1 分层法分层法又称分类法，就是将零乱的质量数据按某一属性进行分类，找出影响产品质量问题的主要原因。
如某班某日生产中出现了40件次品，按生产时间（班次）、操作者进行分层，得到表8-1所示的资料。
从表8-1可以看出，次品数量与时间（班次）没有多大关系，但受设备的影响较为明显，甲设备生产的次品总比乙设备要多。
由此可见，甲设备是导致产品不合格的主要原因。
表8-1 某班日生产分层运用分层法时，常用的分层标志有：1. 操作者：包括操作者的姓名、年龄、工种、性别、技术级别等。
2. 生产手段：如机器、输入设备、输出设备、工艺装备等。
3. 操作方法：指操作规程、工序名称等。
4. 原材料：包括供应厂家、批次、成分等。
5. 检查条件：指检查人员、测试仪器、测试方法等。
6. 时间：如日期、班次等。
7. 环境条件：包括地区、温度、清洁度、湿度、震动等。
运用分层法进行数据分层时往往可以按几个不同的层别分层而分别得到某一方面的结论，但是不同层别的数据之间存在着有机联系时，即因素之间存在着交互作用时，孤立分层进行分析将会导致错误的结论，这时应将不同层中有关联的因素放在一起进行综合考虑。
2 排列图法排列图又称主次因素排列图，是质量管理工作中常用的一种统计工具，是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。
排列图是由意大利经济学家帕累特（Pareot）最先提出和应用的，故又称为帕累特图。
1906年，帕累特在研究社会财富分布问题时，首先运用了排列图，借助于排列图这一工具，他发现占人口极少数的富人占有社会财富的大部分，而占人口总数绝大多数的穷人却处于贫苦的边缘，即发现了关键的少数和次要的多数的规律。
常用质量管理统计方法1
常用质量管理统计方法常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。
简介如下：一、检查表（调查表、统计分析表）1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。
2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。
3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。
4、制作步骤（1）确定搜集资料的具体目的。
（2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。
（3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。
（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。
（6）如有必要应评审和修改调查表。
5、注意事项（1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号；（2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类；（3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來；（4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字；（5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。
6、应用实例二、数据分层法（分类法、分组法）1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。
2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。
例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。
数据分层法经常与统计分析表结合使用。
3、应用步骤（1）收集数据。
质量管理常用七种方法
线硬
缆线
不宜
责任心不强 漆
技术水平低
不执行工艺 包 表
刮线
一次除漆多
炉口
炉口温度高
不及时更 换毛毡硬
设备
工. 艺
环境
注意：图中用方框框起来的原因为“要因”
质尘 温度低
面 疙 瘩
12
⑵工序分类型
工序分类型的作法是，首先按工艺流程把各工序作为影响产品质
量的平行的主次原因找出来，然后把各工序中影响工序质量的原因查
都差不多，有必要考虑重新确定分层原则，再进行分层。也可以考虑改变
计量单位，以便更好的反映“关键的少数”，如将按“件数”计算变成按
“损
失金额”计算。
⑸ 不太主要的项目很多时，可以把最次要的几个项目合并为“其他”项，排
列
在柱形条最右边。
⑹ 收集数据的时间不宜太长，一般以1~3个月为好。时间太长，情况变化
一、定义（七大统计手法）
1、排列法
将质量改进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。
2、层别法
把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分
析的一种方法。
3、因果分析图
能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向
4、检查表
它是用来系统地收集资料（数字与非数字）、确认事实并对资料进行粗略整理 和分析的图表。
4、因果分析图类型
⑴ 结果分解型（图15）
其特点是沿着“为什么会发生这种结果”这一主题，进行层层解剖。 这种方法的优点是，对问题进行了原因追究，可以系统地掌握纵向之间 的因果关系；其缺点是，容易忽视某些平行问题或横向之间的关系。
图15
粘度 杂质
常用的质量评价统计方法
常用的质量评价统计方法1.分层法分层法是质量管理中整理数据的重要方法之一。
分层法是把收集来的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以分析质量问题及其影响因素的一种方法。
2.调查表法调查表是为收集数据而设计的图表。
调查表法就是利用统计表进行整理数据和粗略分析原因的一种工具。
其格式多种多样，可根据调查的目的不同，使用不同的调查表。
3.排列图法排列图法又称主次因素分析图，是把影响质量的因素进行合理分类，并按影响程度从大到小的顺序排列，做出排列图，以直观的方法表明影响质量的主要因素的一种方法。
排列图的基本结构：1个横坐标，2个纵坐标，几个直方形和一条曲线构成。
（1）针对某一问题收集一定时期的资料。
（2）将数据按一定分类标志进行分类整理，从大到小依次排列，并计算出各类项目的频数、累计频率。
（3）按一定的比例画出两个纵坐标和一个横坐标。
横坐标表示影响质量的因素，左边纵坐标表示频数，右边纵坐标表示累计频率。
（4）按种类影响因素的程度的大小，依次从左到右在横坐标上画出直方块，其高度表示该项目的频数，并写在直方块上方。
（5）按右纵坐标的比例，在直方块中问的上方标出累计频率，从原点开始连接各点，画出的曲线就是巴雷特曲线。
应用排列图的注意事项：（1）通常把因素分为A、B、C三类。
在累计频率80％与90％两处画2条横线，把图分成三个区域，累计频率在80％以内的诸因素是主要因素（A类），累计频率在80％～90％的是次要因素（B类），90％以上的为一般因素。
（2）主要因素不能太多，一般找出主要因素一二项为宜，最多不超过三项。
若找出主要因素过多，须考虑重新进行因素的分类。
（3）适当合并一般因素。
不太重要因素可以列出很多项，为简化作图，可把这些因素合并为"其他"项，放在横坐标的末端。
（4）在采取措施之后，为验证效果，要重新画巴雷特图，以便进行比较。
4.因果分析图因果分析图又称特性因素圈、树枝图、鱼刺图。
质量管理中的统计方法
质量管理中的统计方法
在质量管理中，统计方法是用于收集、分析和解释数据，从而帮助组织做出更明智的决策。
以下是一些在质量管理中常用的统计方法：
1. 控制图: 控制图是一种用于监测过程稳定性和识别突变的方法，例如常见的X-bar和R图。
2. 直方图: 通过将数据分为不同的组并显示其频率分布，直方图可以帮助质量人员了解数据分布情况。
3. 散点图: 用于观察两个变量之间的关系，以便识别可能的相关性或影响。
4. 回归分析: 用于研究一个变量如何受到一个或多个其他变量的影响。
5. 假设检验: 通过对样本数据进行假设检验，以评估所得结果的可信度。
这些统计方法可以帮助质量管理人员更好地理解过程
和产品的特征，从而做出更明智的决策。
这些方法也有助于确定潜在的问题，并提供基于数据的解决方案。
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测量（Measure）：测量设备、试验手段和测试方法等； 环境（Environment）：工作场地的温度、湿度、含尘度、 照明、噪声、震动等；
第三节、产品质量波动性的规律
由概率统计理论可知，任何一个随机变 量一般都有一个相应的概率分布。
总体和样本
总体：指在某一次统计分析中研究对
象的全体，又叫母体，用N表示。
个体 个体
个体
个体
组成总体的每 个单元
从总体中随机抽取出来并且要对 它进行详细研究分析的一部分个 体、子样，叫样本，用n表示。
抽样和随机抽样
抽样：指从总体中抽取样品组 成样本的过程。 随机抽样：使总体中的每一个 个体（产品）都有同等机会被 抽取出来的组成样本的过程。
准、规格、公差而言的。一个零件和产品不符合
标准、规格、公差的质量项目叫不良项目，也称
不合格项目。
如表4—1
表4-1
不良品项目调查表
项目 日期
交合 验格 数数
不良品
废品数
次品 数
返修品数
废品类型
不良品类型
次品类型
返修品类 型
良品率 （%）
2. 缺陷位置调查表
缺陷位置调查表宜与措施相联系，能充分反映 缺陷发生的位置，便于研究缺陷为什么集中在那 里，有助于进一步观察、探讨发生的原因。缺陷 位置调查表可根据具体情况画出各种不同的缺陷 位置调查表，图上可以划区，以便进行分层研究 和对比分析。如表4—2。
二、产品质量特性值的波动性
同一个人用同一批原材料在同一台 机器设备上所生产出来的同一种零件， 其质量特性值不会完全一样。这就是 我们常说的产品质量特性值有波动 （或称分散、差异）的现象。这种现 象反映了产品质量具有“波动性”这 个特点。
产品质量波动
产品质量波动性 普遍性和永恒性
正 常 波 动
是由随机原 异
为了能够获得良好的效果、可比性、全面性
和准确性，调查表格设计应简单明了，突出重点；
应填写方便，符号好记；调查、加工和检查的程
序与调查表填写次序应基本一致，填写好的调查
表要定时、准时更换并保存，数据要便于加工整
理，分析整理后及时反馈。
1.不良项目调查表
质量管理中“良”与“不良”，是相对于标
产品质量波动
引起产品质量波动的因素
人、机、料、法、环、测
第二节 产品质量波动性的原因
引起产品波动的原因主要来自六个方面（5 M1E ）：
人（Man） ：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、 熟练程度、身体素质等 ；
机器（Machine）：机器设备、工夹具的精度、维护保养 状况等；
材料（Material）：材料的化学成分、物理性能和外观质 量等；
正态分布的概念和特征
概念：指变量的频数或频率呈中间最多，两 端 逐渐对称地减少，表现为钟形的一种概 率分布。从理论上说，若随机变量x的概率 密度函数为：
f (x) 1 e(x)2 / 2 2
2
则称x服从均数为μ、标准差为σ2的正态分布。
Frequency
正态分布的特征
40 30 20 10
5.作业抽样调查表
作业抽样是分析作业时间的方法。它将全部时 间分为加工、准备、空闲的时间，然后通过任意 时刻，反复多次瞬间观测作业的内容，进而调查 各段时间占全部时间的百分比。
目前，调查表广泛应用于各行各业，调查表的 形式也多种多样。
老七种工具之二：分层法
分层就是把所收集的数据进行合理的分类， 把性质相同、在同一生产条件下收集的数据归在 一起，把划分的组叫做“层”，通过数据分层把 错综复杂的影响质量因素分析清楚。
每一个产品的质量特性都不可能完全相同，产品质量的
特性质实质上是一个随机变量，其总体也显然遵循一定的 概率分布。
如果对一批产品波动性进行描述，便可以发现它 们遵循着一定的统计规律。这个集体规律性，完全 可以用概率统计的方法作定量描述，并且能估算出 波动性的大小范围，并作为判断加工质量的范围。
第四节 正态分布
随时机抽样方法
随机抽样方法
一般随机抽样法 顺序抽样法 分层抽样法
整群抽样法
从总体中的每 个个体被抽到 的机会是相等 的。
从总体样本 中等距抽取 样本的方法
从子总体中 中按比例 随机抽取样
品
随机抽取整 群的产品的 取样方法
统计特征数
统计特征数
表示集中趋势
样本平均值 样本中位数
表示散布或 离散程度
样本方差 样本标准偏差 样本极差
3.频数调查表
为了做直方图而需经过收集数据、分组、统计 频数、计算、绘图等步骤。如果运用频数调查表， 那就在收集数据的同时，直接进行分解和统计频 数。
4.检查确认调查表
检查确认调查表是对所做工作和加工的质量 进行总的检查与确认。在有限的时间内检查太多 的项目，稍有疏忽，同一项目可能检查两次，而 有的项目可能漏检。因此，当检查项目较多时 （100项以上），为了不致弄错或遗漏，预先把应 检查的项目统统列出来，然后按顺序，每检查一 项在相应处作记号，防止遗漏。
一、产品的质量特性值
测量质量特性所得的数值，叫质量特性数值， 习惯上称质量特性数据 分为：
计数值数据（计件值：如合格品数 计点值：如疵点数）
计量值数据
统计数据及其分类
统计数据的分类
计量数据
凡是可以连续取值的、 或者说可用测量工具 测出小数据点以下数值
注意：百分数的表达情况
计数数据
凡是不能连续取值的、 或者说用测量工具不能 测出小数据点以下数值
因引起的质 量波动。 允许存在
常 波
的，如公差 动
由系统原因 引起的产品 质量波动。 不允许存在 的，是要设 法消除的
在相同条件 下生产出来 的产品质量 特性值不完 全相同，存 在差异的这 种特性称为 产品质量的 波动性
——仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制 状态，简称为控制状态或稳定状态。
——有异常波动的生产过程称为处于非 统计控制状态，简称为失控状态或不稳定 状态。
——计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按 件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等；记 点数据是指按缺项点（项）计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单 位（产品）缺陷数等。
——记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。
——当数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据， 应取决于给出数据的计算公式的分子。
理和分析的图表。
2、层别法
把收集来的原始数据按照一定的目的和要求加以分类整理，以便进行比较分
析的一种方法。
3、直方图
将数据按其顺序分成若干间隔相等的组，以组距为底边，以落入各组的频数
为高的若干长方形排列的图。
4、散布图
①用来发现和确认两组数据之间的关系并确定两组相关数据之间预期的关系。
②通过确定两组数据、两个因素之间的相关性，有助于寻找问题的可能原因。
(一) 计量数据
——凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具 体测量出小数点以下数值的这类数据。如：长度、容积、质 量、化学成分、温度、产量、职工工资总额等。
——计量数据一般服从正态分布。
(二) 计数数据
——凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小 数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。
0 1.2290 1.2410 1.2530 1.2650 1.2770
正态分布的特征
均数处最高 以均数为中心，两端对称 永远不与x轴相交的钟型曲线 有两个参数：均数——位置参数，
标准差——形状（变异度）参数。 正态曲线下的面积分布有一定规律 正态分布具有可加性
正态分布的参数
5、排列法
将质量改进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。
6、因果分析图
能简明、准确表示事物的因果关系，进而识别和发现问题的原因和改进方向
7、控制图
区分过程中的异常波动和正常波动，并判断过程是否处于控制状态。
老七种工具之一：调查表
调查表是为了调查客观事物、产品和工作 质量，或为了分层收集数据而设计的图表。即 把产品可能出现的情况及其分类预先列成调查 表，则检查产品时只需在相应分类中进行统计。
收集、整理和分析数据变异并进行 推论的技术
用途
提供表示事物特征的数据 比较两事物的差异
分析影响事物变化的因素 分析事物之间的相互关系
研究取样和试验方法，确定合理的试验
发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化
第一节 产品质量的波动及其统计描述
一、产品的质量特性值 二、产品质量特性值的波动性
一、样本平均值
如果从总体中抽取一个样本，得到一批数据X 1，
X 2，X 3….X n，则样本的平均值
：
_
x
1 n
n i 1
xi
：样本的算术平均值；
n ：样本大小。
二、样本中位数
把收集到的统计数据X 1，X 2，X 3….X n，按大小顺 序重新排列，排在正中间的那个数就叫作中位数，用
符号
来表示。
当 n 为奇数时，正中间的数只有一个；
当 n 为偶数时，正中间的数有两个，此时，中位数为正中两个 数的算术平均值。
三、样本方差
样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征数，其计算公式：
S 2 ：样本方差； ：某一数据与样本平均值之间的偏差。
四、样本标准偏差
国际标准化组织规定，把样本方差的正平方根作为样本标准偏差， 用符号 S 来表示。其计算公式：
五、样本极差
极差是一组数据中最大值与最小值之差。常用符号 R 表示，其计算 公式：