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质量统计基本知识
一、质量数据的收集方法
(一)全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记,从而获得对总体质量水平评价结论的方法。
(二)随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则,从总体中抽取部分个体组成样本,根据对样品进行检测的结果,推断总体质量水平的方法。 抽样的具体方法有: 1。简单随机抽样 简单随机抽样又称纯随机抽样、完全随机抽样,是对总体不进行任何加工,直接进行随机抽样,获取样本的方法。 适用于——总体差异不大,或对总体了解甚少的情况。 2。分层抽样 分层抽样又称分类或分组抽样,是将总体按与研究目的有关的某一特性分为若干组,然后在每组内随机抽取样品组成样本的方法。 优点——对每组都有抽取,样品在总体中分布均匀,更具代表性。 适用于——总体比较复杂的情况。 工程质量控制用于:①研究混凝土浇筑质量时,可以按生产班组分组、或按浇筑时间(白天、黑夜;或季节)分组、②按原材料供应商分组后,再在每组内随机抽取个体。 3。等距抽样 等距抽样又称机械抽样、系统抽样,是将个体按某一特性排队编号后均分为n组,这时每组有K=N/n个个体,的方法。如在流水作业线上每生产100件产品抽出一件产品做样品,直到抽出n件产品组成样本。 4。整群抽样 整群抽样一般是将总体按自然存在的状态分为若干群,并从中抽取样品群组成样本,然后在中选群内进行全数检验的方法。 如对原材料质量进行检测,可按原包装的箱、盒为群随机抽取,对中选箱、盒做全数检验;每隔一定时间抽出一批产品进行全数检验等。 由于随机性表现在群间,样品集中,分布不均匀,代表性差,产生的抽样误差也大,同时在有周期性变动时,也应注意避免系统偏差。 5。多阶段抽样 多阶段抽样又称多级抽样。上述抽样方法的共同特点是整个过程中只有一次随机抽样,因而统称为单阶段抽样。但是当总体很大时,很难一次抽样完成预定的目标。多阶段抽样是将各种单阶段抽样方法结合使用,通过多次随机抽样来实现的抽样方法。 如检验钢材、水泥等质量时,可以对总体1万个个体按不同批次分为100群,每群100件样品,从中随机抽取8群,而后在中选的8群中的800个个体中随机抽取100个个体,这就是整群抽样与分层抽样相结合的二阶段抽样,它的随机性表现在群间和群内有两次。
二、 质量数据的特征值
(一)描述数据集中趋势的特征值 1。 算术平均数 算术平均数又称均值,是消除了个体之间个别偶然的差异,显示出所有个体共性和数据一般水平的统计指标,它由所有数据计算得到的是数据的分布中心,对数据的代表性好。其计算公式为: 2。样本中位数 样本中位数是将样本数据按数值大小有序排列后,位置居中的数值。 当样本数n为奇数时,数列居中的一位数即为中位数;当样本数n为偶数时,取居中两个数的平均值作为中位数。例:现有一组数据(已经排序):10,20,30,40,50,60,70,80,90共有9个数据,处于中间位置的是第5个数据,样本中位数即为:样本中位数= 50;如有一组数据(已经排序):10,20,30,40,50,60,70,80,90,100共有10个数据,取中间位置的是第5,6位数据的平均值55,作为中位值,样本中位数即为:样本中位数=55;
(二) 描述数据离中趋势的特征值 1。 极差R 极差是数据中最大值与最小值之差,是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。 2。标准偏差。 3。变异系数Cv
三、质量数据的分布特征
(一) 质量数据的特性
(二)质量数据波动的原因 质量特性值的变化在质量标准允许范围内波动称之为正常波动,是由偶然性原因引起的;若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为异常波动,是由系统性原因引起的。 1。偶然性原因 在实际生产中,影响因素的微小变化具有随机发生的特点,是不可避免、难以测量和控制的,或者是在经济上不值得消除,它们大量存在但对质量的影响很小,属于允许偏差、允许位移范畴,引起的是正常波动,一般不会因此造成废品,生产过程正常稳定。 通常把4M1E因素的这类微小变化归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。 2。系统性原因 当影响质量的4M1E因素发生了较大变化,如工人未遵守操作规程、机械设备发生故障或过度磨损、原材料质量规格有显著差异等情况发生时,没有及时排除,生产过程则不正常,产品质量数据就会离散过大或与质量标准有较大偏离,表现为异常波动,次品、废品产生。 这就是产生质量问题的系统性原因或异常原因。由于异常波动特征明显,容易识别和避免,特别是对质量的负面影响不可忽视,生产中应该随时监控,及时识别和处理。
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