质量数据的统计处理_内训课程

课程大纲

◆第一部分质量数据的收集
●收集质量数据的目的
用于控制现场的数据
用于分析的数据
用于调节的数据
用于检查的数据
●数据的分类
计量值数据
计数值数据
●数据的抽样方法
简单随机抽样
系统随机抽样
分层抽样
整群抽样
◆第二部分数据的整理与图示
记量值数据与直方图
记数值数据与柱状图
◆第三部分质量变异及其统计特征量
●质量的统计观点
产品质量的变异性认识
质量变异的规律性
●影响质量的因素分类
①4M1E
②偶然因素；异常因素
●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
●质量管理中常见的分布
正态分布
二项分布
泊松分布
●中心极限定理
◆第四部分过程参数的估计
●点估计
矩估计法
●点估计的优良性原则
①无偏性
②有效性
●区间估计
案例讲解
◆ 第五部分过程参数的假设检验
●假设检验的定义及观点（案例导入）
●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
●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
●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
① 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
● 何为相关关系
● 从散布图看相关
● 相关系数及其检验
● 回归直线
● 最小二乘法求回归直线
● 回归直线在质量管理中的应用

课程介绍评价详情(0)

下载课纲