 1、数据及其种类： 通常可把统计数据归成两大类，即计量数据和计数数据。 ①计量数据——通过某种量具、仪器测定获得，取值范围为某一区间中的一切实数的数据称为计量数据。 ②计数数据——通过数数的方法获得，取值范围为非负整数的数据称为计数数据。 2、数据的收集： 有目的地收集各种数据，掌握数据的来源，使质量数据具有可追溯性和客观性。数据一定要准确可靠，虚假的数据不但无用反而有害。 3、总体、个体、样本和随机抽样： ·总体——是指研究对象的全体。总体通常用N来表示。 ·个体——是指组成总体的每个单元。 ·样本——是指从总体中抽取出来的部分个体。样本通常用n表示。 ·抽样——是指从总体中抽取样本的过程。所谓随机抽样，就是要使用权总体中的每一个个体都有同等机会被抽取出来组成样本的活动。 4、数据的统计特征数： 统计方法中常用的统计特征数可分为两类：一类是表示数据的集中位置的特征， 如样本均值（平均数），样本中位数等；一类是表示数据的离散程度的特征，如样本极差、样本标准差等。 ·样本均值——用 表示。其计算公式为：= (x1+x2+···+xn) ·样本中位数——用 表示。把收集到的统计数据按大小顺序重新排列，排在正中间的那个数就是中位数。当n为偶数时，正中位置有两个数，此时，中位数为正中两个数的算术平均值。 ·样本极差——用R表示，其计算公式为：R=xmax-xmin ·样本标准差——用S表示。国际标准化组织（ISO）规定，把样本方差的平方根作为样本标准差。其计算公式为： ，式中：xi-----某一数据与样本均值之间的偏差。 5、统计方法定义： 统计方法是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的总是作出一定结论的方法。统计方法的三种属性： ①描述性——利用统计方法对质量数据进行整理和描述，以便展示统计数据的规律。统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、极差和标准差等；也可用统计图表以显示，如排列图、直方图、控制图等。 ②推断性——统计方法都是通过研究事物的一部分来达到了解、推测事物整体状况的目的，即具有推断性。 ③风险性——统计方法要用局部（样本）支推断全体，即可能有推断错误就要承担风险。正确地使用统计方法可以最大限度地减少错误和风险。 6、统计方法应用的三步骤： ①统计调查和整理——根据解决某方面质量问题的需要，到现场收集数据加以整理和归纳，用统计表和统计图的方法，并借助于一些统计特征数（如均值、标准差等）来表述这批数据所代表的对象客观的统计性质。 ②统计分析——对经过整理的数据进行统计分析，研究它的统计规律，例如质量特性值的波动是否出现某种趋势和倾向；其中有无异常波动，影响这些波动的又是什么因素。 ③统计推断——根据统计分析的结果，对总体的现状或发展趋势作出有科学根据的统计推断。 7、统计方法的三方面应用 ①在过程控制中应用。②在确定质量水平中应用。③在数据分析中应用。 8、过程（工序）能力： 在制造业中，过程能力称为工序能力，是指工序中人、机、料、法、测、环（5M1E）诸因素均处于规定的条件下，操作呈稳定状态时所具有的质量水平，即过程处于稳定状态下的实际加工能力。通常用质量特性值分布的标准偏差σ的6倍来表示。根据正态分布的原理，质量特性值落在μ3σ的范围内的概率为99.73%，这就是说过程在受控状态下发生不合格品的可能性仅为0.27%，即约千分之三。因此我们可以将产品的质量公差范围T与6σ（即6S）进行定量化比较以判断过程能力的大小。 9、过程（工序）能力指数Cp和Cpk： 过程（工序）能力指数是表示过程（工序）能力满足公差范围要求程度的量值。它是公差范围和过程（工序）能力的比值。一般用符号Cp表示。当给定双侧公差，质量数据分布中心与公差中心不一致时，用Cpk表示过程（工序）能力指数。 10、过程能力计算 12、常用七大质量管理工具手法： ①检查表（又称调查表）是用来记录、收集和积累数据，并对数据进行整理和粗略分析的统计图表。检查表是收集数据的一种常用方法。 ②排列图法是寻找影响产品质量的主要问题，即在影响产品质量的诸多问题中确定关键的少数的一种方法。 ③因果图法是用于寻找质量问题产生的原因，即分析原因与结果之间关系的一种方法。 ④直方图法是用于分析和掌握质量数据的分布状况，以便推断总体分布状态，估算工序能力和过程不合格品率的一种统计方法。 ⑤层别法：将多种多样的资料,因应目的而分类成数个项目,使 之方便以后分析的一种方法. ⑥散布图 ：将两个种类的资料显示在坐标图上,借以判断两者是否相关.这种图表称之为散布图。 13、七大手法的具体适用性简介如下： 14、直方图能力分析 15、直方图形态分析 16.控制图的分析与判断（过程控制分析） (1)过程处于受控状态的判断准则 ①点子没有跳出控制界限；②点子在控制界限内，排列无异常。 (2) 当出现下列情况，则认为过程发生了变化，必须查明变化原因，予以消除，达到预防目的。 ①点子跳出了界限（在界限上的点子按跳界处理）；②点子虽未跳出控制界限，但排列有缺陷。 (3)点子排列有缺陷现象分析 所谓点子排列有缺陷是指点子未跳出控制界限，但排列上有缺陷。 *关于“小概率事件” （1）小概率事件是指几乎不会发生的事件，但又不是一定不会出现的事件。它的发生概率非常小，和“0”非常接近，但不等于零。 （2）小概率事件不是不可能事件，所以发生概率不等于零。（必然事件U，P（U）=1，不可能事件V，P（V）=0） ②控制界限的分布缺陷 ②常规控制图的国标（GB/T4091-2001）8种判异准则如下： 准则：一点落在界外。 准则：连续9点落在中心线同一側。 准则：连续6点递增或递减。 准则：连续14点中相邻点上下交替。 准则：连续3点中有2点落在中心线同一側的B区之外。 准则：连续5点中有4点落在中心线同一側的C区之外。 准则：连续15点在C区的中心线上下。 准则：连续8点在中心线两側，但无一在C区中。 ③周期性缺陷 如果点子排列呈周期规律性时，需进行分析查找原因。但这些周期的判断往往需要时间和相关技术支持。出现以下这几种排列，应注意。  |
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