质量数据的统计处理

第一部分 质量数据的收集
1、收集质量数据的目的
     ①用于控制现场的数据
     ②用于分析的数据
     ③用于调节的数据
     ④用于检查的数据
2、数据的分类
     ①计量值数据
     ②计数值数据
3、数据的抽样方法
 ①简单随机抽样
②系统随机抽样
③分层抽样
④整群抽样
 
第二部分数据的整理与图示
 1、记量值数据与直方图
 2、记数值数据与柱状图
 
第三部分质量变异及其统计特征量
1、质量的统计观点
    ①产品质量的变异性认识
    ②质量变异的规律性
2、影响质量的因素分类
    ①4M1E
    ②偶然因素；异常因素
3、质量数据统计特征描述
    ①表示数据集中程度的统计量
      平均值、中位数
②表示数据离散程度的统计量
     极差、方差、标准偏差
4、质量管理中常见的分布
   ①正态分布
   ②二项分布
   ③泊松分布
5、中心极限定理
 
第四部分过程参数的估计
 1、点估计
     ①矩估计法
 2、点估计的优良性原则
     ①无偏性
     ②有效性
3、区间估计
 案例讲解
 
第五部分过程参数的假设检验
1、假设检验的定义及观点（案例导入）
2、假设检验的基本原理
①小概率事件原理
②带有概率性质的反证法原理
3、假设检验的基本步骤
①建立假设：原假设和备择假设
②选择检验统计量和确定拒绝域：
均值和方差
单侧检验和双侧检验的判定规则
③给出检验中的显著性水平a：检验的两类错误
④检出力
⑤给出临界值（各种分布表的使用）
⑥根据样本观测值，计算统计量的值。
⑦检验假设是否成立
⑧从技术上探讨检验的结果
 4、假设检验方法及案例分析
    均值假设检验的种类及选择规则
①U检验：母平均和基准值的检验（母标准偏差已知）
U检验的运用范围
案例：冲压加工中，修改模具后品质是否发生改变
〈U表的使用
〈统计量u0的计算
②t检验：母平均和基准值的检验（母标准偏差未知）
t检验的使用范围
案例：电池容量采用漏液对策的试生产品，要检验容量是否发生变化
〈t表的使用方法及t分布
〈统计量t0的计算
③F检验、t检验：无数据对应，两个母平均的差异检验
检验的前提条件：等方差、样本独立
确定等方差：F检验
确认改善前后的品质状况：t检验
案例：焊接好的批和不良批均值是否有差异
〈F表的使用及F分布
〈F0的计算
④配对数据的检验
什么是配对数据
案例：来料检验时，检验厂商和供应商对同一批来料是否有测量上的差异
      方差检验的种类及选择规则
    ⑤检验（拟合优度检验）：母方差和基准值的差异检验
使用范围
案例：变换人员后，检验两个人员的工作结果是否有差异
 
第六部分相关及回归分析
1、何为相关关系
2、从散布图看相关
3、相关系数及其检验
4、回归直线
5、最小二乘法求回归直线
6、回归直线在质量管理中的应用