通过一个案例告诉大部分初学者假设检验怎么在数据挖掘中使用。%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
from scipy import stats
from statsmodels.stats import weightstats as mstats
df_exams = pd.read_csv('./StudentsPerformance.csv')
df_exams.head()
df_exams.rename(columns={'race/ethnicity':'ethnicity'},inplace=True)
df_exams.rename(columns={'parental level of education':'parents_education'},inplace
=True)
df_exams.rename(columns={'test preparation course':'test_prep_course'},inplace=Tru e)
df_exams.rename(columns={'math score':'math_score'},inplace=True)
df_exams.rename(columns={'reading score':'reading_score'},inplace=True)
df_exams.rename(columns={'writing score':'writing_score'},inplace=True)
查看前5行的信息
df_exams.head()
接下来查看类别型数据是否均匀，数值型数据是否服从正态分布。
df_exams['ethnicity'].value_counts()
group C 319
group D 262
group B 190
group E 140
group A 89
Name: ethnicity, dtype: int64
以宗族信息这一列为例，可以看出C的占比较重，gro up A 只有89例。这也就说明当选择从每个gr ou p抽取80个样本是不合适的，因为这对A来说每次抽取，样本信息几乎没有发生什么变化。
exams = ['math_score','reading_score','writing_score']
for exam in exams:
y = df_exams[exam]
plt.figure(1); plt.title('Normal')
sns.distplot(y, kde=False, fit=stats.norm)
plt.figure(2); plt.title('Johnson SU')
sns.distplot(y, kde=False, fit=stats.johnsonsu)
fig = plt.figure()
res = stats.probplot(df_exams[exam], plot=plt)
plt.show()
这些图片说明数据并不是完全服从正态分布，密度函数的尾部与正态分布有些偏离，但大体还是可以认为近似服从正态分布的，如果数据不服从正态分布，Z检验和T检验将是无法使用的。到目前为止
请注意，我们用的都是全部的数据哟，而假设检验的思想是用样本的信息来推断总体的信息，所以接下来我们要从总体中取出样本。
# 从总体中随机抽取一定比例的样本
df_exams = df_exams.sample(frac=1)
假设检验被用来以科学严谨的方式检验一个关于数据的理论，这样我们就不会仅仅依赖于偶然性或主观假设。接下来我们要进行的是两个正态总体均值的检验，以学生分数为例，就是去检验两个不同的g r ou p的分数是否有明显的不同。当建立一个假设检验时，有一个原假设和一个备择假设。还必须设置显著性水平，通常为
5%(S ci py,s ta ts mod e l)。假设检验可以分为单尾或双尾。单尾的情况，例如，“A组得分>B组”。双尾的情况例如“A组的得分与B组不同”。简单介绍了这些接下来，我们从a组和B组各抽取50名学生作为样本，然后计算该数据样本的Z分数。
z分数可以回答这样一个问题：“一个给定数距离平均数多少个标准差?”,在平均数之上的分数会得到一个正的标准分数，在平均数之下的分数会得到一个负的标准分数。z分数是一种可以看出某分数在分布中相对位置的方法。
group_a_sample = df_exams[df_exams['ethnicity'] == 'group A']
group_a_sample = group_a_sample[:50]
# 绘制QQ图，检验正态性
fig = plt.figure()
res = stats.probplot(group_a_sample['math_score'], plot=plt)
plt.show()
group_b_sample = df_exams[df_exams['ethnicity'] == 'group B']
group_b_sample = group_b_sample[:50]
fig = plt.figure()
res = stats.probplot(group_b_sample['math_score'], plot=plt)
plt.show()
print(stats.zscore(group_a_sample['math_score']))
print(stats.zscore(group_b_sample['math_score']))
[ 0.47126865 0.05544337 2.06526555 0.26335601 0.33266022 -0.01386084 0.26335601 -0.77620719 0.05544337 0.54057286 -1.67716196 -0.01386084 -0.91481561 2.68900347 -1.19203247 1.37222342 -0.70690297 -0.56829455 0.7484855 -0.56829455 -0.70690297 -0.49899034 0.26335601 1.09500657 0.67918129 -1.60785775 0.33266022 0.47126865 -0.2910777 -0.36038191 0.67918129 -0.8455114 -1.8850746 -0.42968612 0.7484855 -1.46924932 -0.98411983 1.09500657 -0.98411983 0.47126865 -0.15246927 1.7880487 -0.2910777 0.1940518 -0.15246927 -0.56829455 0.12474758 2.48109083 -0.22177348 -1.39994511]
[-0.68278212 -2.57240054 -0.05290932 -1.69057861 0.26202709 -0.17888388 -0.24187116 0.57696349 -0.7457694 -0.17888388 0.70293805 0.82891261 0.45098893 -0.36784572 0.82891261 0.07306525 -0.93473124 -0.430833
0.26202709 -0.99771852 1.33281086 -0.87174396 1.5217727 1.89969638
1.08086173 -0.80875668 0.57696349 0.13605253 -0.99771852 0.63995077 0.51397621 -1.43862949
2.08865822 -0.36784572 1.64774726 -2.50941326 -0.55680756 -0.36784572 -0.05290932 1.14384902 -1.50161677 0.32501437 0.07306525 0.13605253 0.13605253 0.95488717 1.08086173 -0.61979484 0.19903981 -0.30485844]
Z检验
下面的代码是z测试的一个示例。测试是看A组样本的“数学平均得分”是否小于总体平均值。
A组学生的平均“数学成绩”与总体平均值相同。
A组学生的平均“数学成绩”小于总体平均值。
首先介绍一下st at sm o de ls包中的 z te s t 函数的一般用法如下：
# 计算总体均值和样本均值
population_mean = df_exams['math_score'].mean()
sample_group_a_mean = group_a_sample['math_score'].mean()
print(population_mean,sample_group_a_mean)
# 这是单样本检验
zstats, pvalue = mstats.ztest(group_a_sample['math_score'],x2=None,value=populatio n_mean,alternative='smaller')
print(pvalue)
66.089 61.2
0.008850880637695917
可以看出P值非常的小，小于5%，则在显著性水平为5%的条件下，我们要拒绝原假设
T检验
在T检验中，假设样本为正态分布，且总体参数未知。有3种情况：
o独立样本t检验，比较两个样本所代表的两个总体均值是否存在显著差异。除了要求样本来自正态分布，还要求两个样本的总体方差相等(t te st_i nd)
o配对样本t检验，配对样本主要是同一实验前后效果的比较，或者同一样品用两种方法检验结果的比较。可以把配对样本的差作为变量(t te st_r el)
o单样本t检验，单样本t检验是样本均值与总体均值的比较问题。其中总体服从正态分布，总体的方差未知，从正态总体中抽样得到n个个体组成抽样样本，计算抽样样本均值和标准差，判断总体均值与抽样样本均值是否相同。(tt es t_1s am p)
下面是这3个假设检验的例子。注意：样本的随机性导致他们可能通
过也可能不通过假设，所以可能你得到的结论和我不同。
独立样本t检验
让我们来看看A组和B组在“数学成绩”功能上的得分是否不同。
=样本组A的平均“数学成绩”与样本组B相同。
=样本组A的平均“数学成绩”与样本组B不同。
在5%显著性水平下测试。这是一个双尾检验。
# 当不确定两总体方差是否相等时，应先利用levene检验，检验两总体是否具
有方差齐性。
print(stats.levene(group_a_sample['math_score'],group_b_sample['math_score']))
print(group_a_sample['math_score'].var(),group_b_sample['math_score'].var()) tscore,pvalue = stats.ttest_ind(group_a_sample['math_score'],group_b_sample['math_ score'],equal_var=False)
print(pvalue)
print(group_a_sample['math_score'].mean(),group_b_sample['math_score'].mean()) LeveneResult(statistic=0.3789408560110682, pvalue=0.5395976230546553)
212.44897959183675 257.1983673469388
0.39114162148079246
61.2 63.84
P值小于5%，则在显著性水平为5%的条件下，我们应拒绝原假设，认为两组成绩不相同。
配对样本t检验
接下来看看A组在“数学成绩”和“阅读成绩”上的得分是否不同。
=样本组A的平均“数学成绩”与“阅读成绩”相同。
=样本组A的平均“数学成绩”与“阅读成绩”不同。
在5%显著性水平下测试。使用t te st_r e l，这是一个双尾检验。tscore,pvalue = stats.ttest_rel(group_a_sample['math_score'],group_a_sample['reading _score'])
print(pvalue)
print(group_a_sample['math_score'].mean(),group_a_sample['reading_score'].mean()) 0.025329567098176128
61.2 64.26
P值小于5%，则在显著性水平为5%的条件下，我们应拒绝原假设，认为两个科目的成绩不相同。
单样本t检验
让我们看看A组样本的平均“数学分数”是否与总体平均值相同。
=样本组A的平均“数学成绩”与总体“数学成绩”平均值相同。
=样本组A的平均“数学成绩”与总体“数学成绩”平均数不同。
在5%显著性水平下测试。这是一个双尾测试。
tscore,pvalue = stats.ttest_1samp(group_a_sample['math_score'],df_exams['math_scor e'].mean())
print(pvalue)
print(group_a_sample['math_score'].mean(),df_exams['math_score'].mean())
0.02167469754070706
61.2 66.089
P值小于5%，则在显著性水平为5%的条件下，我们应拒绝原假设。
质量信息管理和数据分析 1方针\方针的引用 对于信息应准确采集\保持畅通\及时反馈\重点突出;对于数据应真实准确\统计分析\有效输出、以利改进。 ２目的和范围 对信息进行测量和、或收集、贮存、传递、维护、处置和利有，为数据分析提供有价值的信息，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部信息的收集、存取、传递、维护及其外置。 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品／服务的持续改进。适用于公司内、外部数据的收集、分析和利用。 ３职责 ３．１企业管理部信息中心归口进行信息管理和数据分析的管理。 ３．２质量管理部门负责有关质量管理体系的信息管理和与质量体系有关的数据收集和分析的管理。 ３．３销售部门负责顾客满意度的信息管理以及在顾客满意度方面的数据的收集和分析的管理。 ３．４生产部门负责制造过程的信息管理及有关数据的收集和分析的管理。 ３．５检验部门负责产品质量的信息管理和产品的数据的收集和分析的管理。 ３．６设计部门、工艺部门、计量部门、人事部门和财务部门等其他部门负责与其开展的质量活动相关的信息的管理以及有关的数据收集和分析的管理。 ４措施和方法 ４．１信息管理 ４．１．１信息源 １）信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。
它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 各／或服务的知识和／或经验，来自供方和顾客的信息。 ２）信息源类型，信息源主要包括内部信息资源和对组织有用的外部信息资源。 ３）内部信息源：来自组织内部的信息，例如：体系、产品特性、过程能力、设备能力、人员状况、资金、效益、利润、收入、质量成本、市场份额等。 ４）外部信息源，来自组织外部的信息，即来自外部相关方的信息。外部相关方主要为：顾客和最终用户，所有者和／或股东、供方和合作者、社会等。４．１．２信息及管理需求 （１）信息内容和分级 各部门确定需要哪些信息，并需向（和／或要求）其他部门提供哪些信息。信息内容主要有： １）使用的技术性能指标。 ２）失效模式和影响分析报告。 ３）关键件和重要件清单。 ４）产品定型时的质量分析报告。 ５）型式（例行）试验报告。 ６）严重异常、一般异常质量问题分析、处理及效果。 ７）设计评审、工艺评审结果及鉴定情况。 ８）可靠性工作。 ９）包装、贮存、搬运及维修对产品质量的影响。 １０）关键件、重要件和关键工序的质量控制情况。 １１）进货、过程、最终检验记录。 １２）工装检验各检测仪表的校准报告。
理化金相检测工艺 编制： 审核： 批准：
理化检验工艺 1 总则 1.1 为了保证锅炉安装修理改造工程中理化检验工作的质量，保证理化检验和实验的方法及评定结果符合相关标准要求和检验、实验结果准确性，特制定此工艺。 1.2 本工艺适用于本公司承建的工程项目施工过程中的金属结构、锅炉安装修理改造过程中所需的理化和实验项目。 1.3 理化检验工作除执行本工艺外，还应符合国家有关标准、规范的规定，以及设计图纸的要求； 2 编写依据 GB 223.1—1981 《钢铁及合金中碳量的测定》 GB 223.2—1981 《钢铁合金中硫量的测定》 GB 223.3—1988 《钢铁及合金化学分析方法二安替比林甲烷磷钼酸重量法测定磷量》 GB 223.4—1981 《钢铁及合金化学分析方法硝酸铵氧化容量法测定锰量》 GB 223.5—1997 《钢铁及合金化学分析方法还原型硅钼酸盐光度法测定酸溶硅含量》 GB/T 4338—1995 《金属材料高温拉伸试验方法》 GB/T 228—2002 《金属材料室温拉伸试验方法》 GB/T 232—1999 《金属材料弯曲试验方法》 GB/T 13298—1991 《金属显微组织检验方法》
GB/T13299—1991 《钢的显微组织评定方法》 GB/T 1818—1994 《金属表面洛氏硬度试验方法》 GB/T 4340.2—1999 《金属维氏硬度试验第2部分硬度计的检验》GB/T 4340.3—1999 《金属维氏硬度试验第3部分标准硬度块的标定》 GB/T17394—1998 《金属里氏硬度试验方法》 GB/T 4342—1991 《金属显微维氏硬度试验方法》 GB/T 231—2002 《金属布氏硬度试验法》 GB/T 230—2002～2004 《金属洛氏硬度试验法》 GB 4340—1999 《金属维氏硬度试验法》 3 检验工艺 3.1 钢铁五元素测定工艺 3.1.1 碳含量的测定： 碳含量的测定常用三种方法：碱石棉吸收重量法、气体容量法和游离碳测定法。 3.1.1.1 碱石棉吸收重量法主要适用于生铁、碳钢、合金钢、高温合金、精密合金、铁粉等。其测定范围：0.10%～5.0%。其方法是将试样置于高温炉中加热并通氧燃烧，使碳氧化成二氧化碳，混合气体经除硫后，以已知重量的内装碱石棉的吸收瓶吸收二氧化碳，称量。由吸收瓶之增重，计算试样中的含碳量。 具体分析方法步骤执行GB 223.1—1981《钢铁及合金中碳量的测定》第一章。 3.1.1.2 气体容量法主要适用于生铁、铁粉、碳钢、合金钢、高温合金及精
食品理化检验数据分析中的质量控制 摘要食品安全对人们的生命健康构成较大威胁，做好食品安全工作，有利于提高用餐的安全性。可以通过检测食品的方式，来确保食品安全。检测食品的关键就是提高理化检验分析质量，做好质量控制工作。本文主要分析食品理化检验质量控制的具体实施方法，为日后食品安全质量控制提供依据。 关键词质量控制；食品安全；检验 食品理化检验质量控制包含多个方面的内容，操作人员在检测过程中，要确保检测结果准确无误，对食品检测质量进行掌控。做好食品安全的检测工作，可大大提高用餐的安全性，减少食物食用的不安全因素。在食品安全检验过程中，质量控制是其中需要重点注意的问题，做好质量控制工作，可充分发挥食品样品检验的作用。 1 食品理化检测质量控制概述 食品理化检测的实施可提高检验结果的精准度，一般而言，食品检验质量要受到很多因素的影响，包括对环境的要求和对人员的要求，其中包括操作环境、操作方法、操作水平、设备仪器等，上述因素均属于客观因素。另外，在食品检验工作开展前，操作人员需确保所有设备的参数设置符合检测要求，能够确保检测过程的顺利进行。所有技术操作人员均需以食品安全检测要求为依据，校准与计量检定仪器，明确相关证书的具体要求，使仪器状态能够符合检测需求，遵循国家提出了检验项目指导准则，确定机器设备均属于正常状态后，才可对其进行检测。另外，食品安全的检测对操作人员的操作技术有着较高的要求，操作人员必须将检测方法彻底掌握，选取合理的检验方法，在检测之前，要对样品详细分析。 食品理化操作实施前，操作人员需检测仪器设备是否异常，在日常设备管理中，要维护设备，定期检修设备，定期对设备做期间核查，确保仪器设备的正常运行。当设备开机后，需给予预热。设备使用期间，要选取标准的容器、仪器进行取样，例如容器瓶、滴定管、移液管、刻度吸管、移液枪等，确保取样容器的干净与整洁，否则在检验时，可能会因器皿不干净，导致实验样品残留的情况发生，对检验结果的准确度造成影响。实验室内的所有对检验结果可能造成影响的耗材、用水等均需及时进行处理，只有经检验项目分析，确定该物质不会影响实验结果后，才可使用。部分有毒的试剂在使用前，检测人员需做好防范措施，尽量避免相互干扰、交叉感染的发生。 2 食品理化检验质量控制的具体应用方法 2.1 溶液的配置与保存 强化食品理化检验质量控制操作，需通过多个方面进行完善。①在检验前，
南京天田设备有限公司 质量信息和数据分析管理规定 编制： 审核： 批准： 2007-06-01 发布 2007-07-01 实施
1 范围 本规定规定了质量信息和数据分析的职责和工作程序。 本规定适用于本公司实施质量信息和数据分析的管理和控制。 2 引用文件 GJB9001A-2001 质量管理体系要求 GB/T19001-2000 质量管理体系要求 CT-ZLSC-02-2007 质量手册 3 术语和定义 无条文。 4 职责 4.1 质量部 a) 负责公司质量信息的归口管理； b) 负责产品符合性质量信息和数据的收集、分析和处理，并对各部门的质量信息管理进行检查和考核评价。 4.2 市场部 a) 负责与顾客沟通过程和市场调研有关质量信息及数据的收集、传递； b) 负责合同完成及顾客满意等有关质量信息和数据的收集、传递。 c) 负责产品售后服务有关质量信息收集、传递。 4.3 技术部 负责产品设计、调试、测试的过程有关质量信息和数据的收集、传递。 4.4 生产部 a) 负责产品装配、调试、搬运、包装等过程有关质量信息和数据的收集、传递。 b) 负责基础设施、工作环境等有关质量信息和数据的收集、传递； c) 负责采购过程有关质量信息和数据的收集、传递；
d) 负责生产计划等有关质量信息和数据的收集、传递； 4.5 总经办 负责与财务有关的产品质量成本、内外部质量损失等有关信息和数据的收集、传递。 5 工作程序 5.1 质量信息管理 5.1.1 信息收集 相关部门应识别、收集、传递有关的信息（包括量化的信息，即数据），并对信息进行分类、记录。 5.1.2 信息和数据的来源、内容 信息和数据主要来自监视和测量活动以及其他有关方面能客观地反映事实的资料，如市场分析、相关的科技发展动态、研制和生产计划报表、质量和财务报表、销售报表、售后服务报告、过程监视和测量记录、审核和评审结果、顾客的期望等。 5.1.2.1 质量部 收集的渠道： a) 对产品的检验验收和试验； c) 对产品质量问题的处理及不合格品的审理； d) 产品质量分析会； e) 内、外审和管理评审。 f) 监视和测量装置的校准和检定； 收集的信息和数据内容： a) 采购产品的合格率； b) 产品一次交验合格率、军验一次交验合格率； c) 质量目标完成情况考核； d) 内、外部审核和管理评审记录。 e) 计量器具送检率、合格率； 5.1.2.2 技术部
化验室化验数据管理办法-标准化文件发布号：（9556-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
化验分析测定、及结果报出制度 为了保证化验数据的时效性、准确性，也为了化验工作的相对独立性，使整个工作协调、有序进行，特制定本制度。 1、送到化验室的分析试样必须立即进行化验分析测定。 2、化验室分析测定严格依据国标进行（见技术操作规程）。 3、煤、焦样的各项指标分析测定：分析水分、灰分、挥发分、硫分、粘结指数等指标必须保证当天送样，当天测出结果。 4、煤、焦的分析水分、灰分、挥发分、硫分必须做平行试验，如平行试验结果超标，本次试验结果作废，应立即重新测定。数据修约《化验数据修约规定》，各项化验结果的重复性和再现性见《化验结果的精密度表》。 5、化验人员应在原始记录表上签名，做到谁化验谁负责。 6、化验人员计算出Mad、Ad、Vdaf、St,d、GR.I,判断焦渣特征。 7、由班组长负责审核化验人员的原始记录（审核记录表是否有编码、编码是否有遗漏及错误，原始记录是否整洁、涂改是否符合规范、计算是否有错误等）。
8、由班组长检查化验人员的化验样量与来样登记是否一致、是否有漏样，检查化验项目与化验结果是否一致、是否有丢项、漏项。 9、化验员填写报表并签章，由化验室主任负责审核化验报表，并签章，由统计人员登记各类报表，并报出前一天的化验报表。 10、化验员不得对化验结果弄虚作假。 11、外来样的化验，必须通过本部门领导同意方可化验，严禁私自收外样进行化验。 12、化验结果报出时间：由统计送交部门领导审核后，将前一天所有试样的分析结果及时报出。然后将每天的原始单据和统计数据整理归档，不得丢失。 13、化验员填报化验单时，应仔细核对，确认无误，再经化验室负责人审核签字后方可生效，化验员不得私自向外泄露任何化验数据。
质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R
1。目的 对数据进行收集、分析和利用，以促进体系、过程和产品/服务的持续改进。2。范围 适用于公司内、外部有关的质量信息的收集、分析、利用和管理。 3。职责 3.1 ISO推委会：负责有质量管理体系有关的数据收集和分析； 3.2 生产部门：负责制造过程的数据收集和分析以及顾客满意度方面的数据收集和分析； 3.3 品管部：负责产品质量有关的数据收集和分析。 4．定义 4.1信息源 信息作为资源的一种，是控制质量和以事实为依据进行决策的基础资源。 它包括量化信息（如数据）和非量化信息。典型的信息源为：过程、产品 /或服务的知识和/或经验，来自供方和顾客的信息。 5。作业内容 5.1 信息分类, 根据不同信息的特征进行分类： A.综合分析信息（如综合报告，年终总结，专案分析、持续改进项目策划等等）、 B.一般统计分析信息（如各种统计分析报表/图表等等） C.数据源（如各种报表、报告、质量记录等等）。 5.2 数据源（C类）管理及初步的数据分析（B类） 5.2.1对于数据源的收集和保存。 1）对于有关质量记录的收集和保存期限参见“质量记录总览表”，对于质量记录管理的要求参见《质量记录管理程序》。 2）对于外来记录或资料，由总台或相关部门文员接收（必要时做登记），并及时传递至相关部门保存（注：凡属热电感应的传真必 须要拷贝后保存）。 5.3 信息的测量 5.3.1体系业绩的测量 5.3.1.1顾客满意度。
a)生产部应测量顾客满意和/或不满意之处，并规定测量的方法和措施。顾 客所关心的内容主要是符合性、交付能力、售后服务及产品费用和/或得到的服务。来自顾客的信息主要为：产品和/或服务的反馈；顾客要求、服务资料和合同信息；市场需求变化；市场竞争信息。 b) 生产部在必要时应与顾客信息源建立联系并与顾客合作。应策划并建立 进行市场调研活动的过程，以高效率地获得顾客的声音。应规定所使用的方法、测量标准以及评审的频次。 c)应依据研究的性质、规定的日期、目前的技术和可得到的经费，确定数据 收集的方法。采用的方法如下：顾客的投诉；与顾客直接交流；调查表；来自顾客组织的报告；各种媒体的报告；行业研究。 5.3.1.2管理评审/内部审核。总经理/ISO推委会应按计划进行管理评审/内部 审核并测量审核结果，将审核结果进行收集、分析或传递。 5.3.2过程的测量 1)生产部门应采取适当的方法对满足顾客要求和证实过程持续能力所必须的过程进行测量，以满足其预期的目的。 2)生产部门应确定评价过程有效性和效率的测量方法。对过程有效性的测量方法的要求主要是：质量符合性、准时性等等。过程效率的测量方法要求评价生产率、人员的利用、成本降低（如浪费、物耗）等。 5.3.3产品和/或服务的测量 1）品管部应采用适当的方法对产品特性进行测量。 2）品管部应定期评定并详细说明产品的测量要求，包括接受准则。 5.4 信息的贮存、保护、检索和处置 （1）贮存 各部门应及时将本部门涉及的信息以资料的形式将信息存档到相应的 档案之中。 （2）保护 各部门采取妥善措施，如信息加密、分级审查，以确保信息的安全性和 保密性。 （3）处置 各部门定期清理过时的“信息”，使贮存的信息都有可利用的价值并减 少信息所占“空间”。 5.5信息传递及发布 各部门应将有关信息（其他部门所需的信息）及时传递到相关部门。信息传递的管理方法主要为：计算机网络管理、手工报表等。如提供信息的部门没
目的：制定化验室气相色谱、高效液相色谱及质谱软件正确的积分方法，确保检测数据的准确性、完整性和可追溯性。 范围：适用于化验室气相色谱、高效液相色谱及质谱的所有积分。 责任人：QC、QA 内容： 1.0化验室色谱系统数据处理积分的定义及分类 1.1定义 积分是指色谱软件定量测定峰面积或峰高的过程。 1.2分类 1.2.1自动积分 自动积分是指采用色谱软件内置的积分事件设置积分参数进行积分。 1.2.2手动积分 手动积分是指采用手动积分工具进行积分。 2.0色谱系统数据处理积分的基本概念和术语 2.1色谱图(chromatogram)——样品流经色谱柱和检测器，所得到的信号-时间曲线，又称色谱流出曲线(elutionprofile)。 2.2基线(baseline)——经流动相冲洗，柱与流动相达到平衡后，检测器测出一段时间的流出曲线。一般应平行于时间轴。 2.3噪音(noise)——基线信号的波动。通常因电源接触不良或瞬时过载、检测器不稳定、流动相含有气泡或色谱柱被污染所致。 2.4漂移(drift)——基线随时间的缓缓变化。主要由于操作条件如电压、温度、流动相及流量的不稳定所引起，柱内的污染物或固定相不断被洗脱下来也会产生漂移。 2.5色谱峰(peak)——组分流经检测器时响应的连续信号产生的曲线。流出曲线上的突起部分。正常色谱峰近似于对称形正态分布曲线（高斯Gauss曲线）。不对称色谱峰有两种： 2.6前延峰(leadingpeak)和拖尾峰(tailingpeak)。前者少见。 2.7峰底—基线上峰的起点至终点的距离。 2.8峰高(peakheight，h)—峰的最高点至峰底的距离。
数据质量管理 定义： 是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。 目录 1数据质量管理 2数据质量管理评估维度 3分析影响数据质量的因素 4MTC-DQM 数据质量管理的方法与步骤 一数据质量管理 数据质量管理是循环管理过程，其终极目标是通过可靠的数据提升数据在使用中的价值，并最终为企业赢得经济效益。 二数据质量管理评估维度 由于数据清洗（DataCleaning）工具通常简单地被称为数据质量（Data Quality）工具，因此很多人认为数据质量管理，就是修改数据中的错误、是对错误数据和垃圾数据进行清理。 这个理解是片面的，其实数据清洗只是数据质量管理中的一步。数据质量管理（DQM），不仅包含了对数据质量的改善，同时还包含了对组织的改善。针对数据的改善和管理，主要包括数据分析、数据评估、数据清洗、数据监控、错误预警等内容；针对组织的改善和管理，主要包括确立组织数据质量改进目标、评估组织流程、制定组织流程改善计划、制定组织监督审核机制、实施改进、评估改善效果等多个环节。 任何改善都是建立在评估的基础上，知道问题在哪才能实施改进。通常数据质量评估和管理评估需通过以下几个维度衡量。
1 数据质量评估维度 完整性Completeness：完整性用于度量哪些数据丢失了或者哪些数据不可用。 规范性Conformity：规范性用于度量哪些数据未按统一格式存储。 一致性Consistency：一致性用于度量哪些数据的值在信息含义上是冲突的。 准确性Accuracy：准确性用于度量哪些数据和信息是不正确的，或者数据是超期的。 唯一性Uniqueness：唯一性用于度量哪些数据是重复数据或者数据的哪些属性是重复的。 关联性Integration：关联性用于度量哪些关联的数据缺失或者未建立索引。 2 管理质量评估维度 配置管理Config Management：此维度用于度量数据在其生命周期内的一切资源是否得到了控制和规范，即数据的计划、产生、变更直至消亡的过程中，与数据相关的计划、规范、描述是否收到控制。评估指标包括：评估配置项的细化粒度、评估基线准确度和频度以及变更流程是否合理完善等。 培训 Training：此维度用于度量数据的生产和使用者在数据生命周期内的一切活动中是否经过了知识和技能的培训、培训效果是否满足岗位需要；受训的知识和技能是否经过审核和确认，受训的内容是否与企业文化和价值观一致；培训流程是否合理完善等； 验证和确认Verify & Validation：此维度用于度量数据在其生命周期内是否得到验证和确认。评估内容包括是否通过验证流程确保工作产品（数据）满足指定的要求、是否通过“确认”流程保证工作产品（数据）在计划的环境中满足使用的要求；“验证”和“确认”的流程是否完善； 监督和监控Monitoring：此维度用于度量产生和使用数据的流程在数据的整个生命周期内是否真正受控。脱离监控的信息、技术、计划、流程、制度，会导致数据质量低下。监督和监控的流程是否完善。 三分析影响数据质量的因素 影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素
内部资料 注意保存宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司 管理文件 文件编号：SWZ07016 第 1 版签发:王治政质量数据分析和质量信息管理办法 1 总则 1.1为了收集、分析各类质量数据和信息并及时传递和处理，更好地为质量管理体系的持续改进和预防措施提供机会，特制订本办法。 1.2本办法适用于宝山钢铁股份有限公司特殊钢分公司（以下简称：分公司）质量数据和质量信息的收集、分析等管理。 2管理职责分工 2.1 质量保证部负责质量数据和质量信息的归口管理，并负责质量指标、质量体系运行等方面数据和信息的收集、分析和传递。 2.2 制造管理部、特殊钢技术中心负责关键质量特性等方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.3特殊钢销售部负责顾客满意度及忠诚度方面的数据和信息收集、分析和传递。 2.4 采购供应部负责原料、资材备件、设备工程供方数据和信息收集、分析和传递。 2.5 各有关生产厂、部负责本部门或本专业数据和信息收集、分析和传递。 3质量数据、信息收集的范围 3.1 需收集的质量数据、信息应能反映分公司产品实物质量和质量管理体系的运行状况，能反映分公司技术质量水平，并能为持续改进和预防措施提供机会。 3.2 数据、信息收集范围包括： 3.2.1质量合格率、不合格品分类、废品分类、质量损失等； 3.2.2关键质量特性、工艺参数等； 3.2.3体系审核中不合格项的性质和分布等； 3.2.4顾客反馈、顾客需求、顾客满意程度、顾客忠诚程度等；2006年1月12日发布 2006年1月12日实施
3.2.5供方产品、过程及体系的状况等。 4 数据分析的方法 4.1数据分析中应采用适用的数理统计方法。常用统计方法有：分层法、排列图法、因果图法、对策表、检查表、直方图法、过程能力分析、控制图法、相关及回归分析、实验设计、显著性检验、方差分析等。 4.2 产品开发设计阶段可使用实验设计和析因分析、方差分析、回归分析等，以优化参数。 4.3 在质量先期策划中确定过程控制适用的统计技术，并在控制计划中明确。 4.4 生产过程可使用控制图对过程变量进行控制以保持过程稳定；并可利用分层法、直方图法、过程能力分析、相关及回归分析等对过程进行分析，明确过程变差及影响过程因素的相关性，以改进过程；使用排列图法、因果图法等确定生产中的主要问题及其产生原因；使用对策表来确定纠正和预防措施。 4.5 产品验证中可使用检查表，并在检测中使用显著性检验，方差分析、测量系统分析等来进行检测精度管理，防止不合格品流入下道工序。 4.6 在质量分析、质量改进和自主管理活动中可使用分层法、排列图法、因果图法、对策表、直方图法、控制图法、相关和回归分析等。 5质量数据、信息的利用 5.1按规定定期向有关部门传递数据分析的结果，包括销售部每月应将用户异议情况反馈到质量保证部等部门，财务部每月将质量损失情况反馈质量保证部等部门，质量保证部通过编制质量信息日报，每天将实物质量情况向制造管理部、特殊钢技术中心或分公司主管领导传递。 5.2 应通过报告、汇报等形式及时向分公司领导报告数据、信息分析的有关文件，为分公司领导决策提供依据。 5.3 各部门应充分利用数据分析的结果，以寻求持续改进和预防措施的机会。 5.5经过汇总、整理和分析的数据和信息可通过管理评审、技术质量等有关专业工作会议和分公司局域网与相关部门进行沟通。 6质量信息（异常信息）管理
2017年质量管理体系数据分析报告 一、综合概述 2017年集团发展稳中求胜，在建项目管理体系均正常运行，过程均在受控状态。项目的管理、收益、声誉得到改善，提高了公司的市场竞争力。通过对施工过程控制，体现了质量、环境、职业健康安全管理的有效性，使一些管理瑕疵和产品瑕疵得到改进和改正。对体系运行的适宜性和有效性提供了支撑，使企业赢得了良好地信誉和效益。 二、数据分析范围本年度数据分析范围包括所有在建项目和集团体系覆盖范围的管理控制、运行过程有关的信息范围，对数据的收取采取了调查、交谈、现场采集记录等方式。对体系覆盖的绩效、监视结果、资源配置情况等相关数据进行了评价。 三、数据分析过程数据采集监控点放在施工组织设计、工期进度、施工过程、产品质量抽样等关键点上。得出了施工组织的策划率、进度偏差、工序检查合格率、分部分项合格率、强度合格率、不合格纠正预防控制率等数据。分析得出了企业项目管理的实用信息，产品的符合性及其趋势。 1、施工组织设计 施工的组织设计采取项目经理组织项目编制，分公司技术负责人审核批准后报集团总工程师审批的控制流程。检查项目的施工组织设计编制率100%，审批率100%。建筑产品从管理源头上得到了有效
控制，重难点专项施工方案项目组织专家进行评审。施工组织设计得到业主、监理审批并备案。 2、施工进度 项目的施工进度与合同工期比较都有拖延，拖延率达100%。其中原因各不相同。有业主征地滞后拖延工期、有气候（雨、雪）原因拖延工期、有业主设计优化更改设计造成工期拖延、有工程款支付不到位停工（待工）造成工期拖延、有甲供材料不及时停工待料造成工期滞后。这些原因都普遍存在各个项目上，工期的拖延采取的措施包括：协商业主让步延后工期、按照合同条款索赔工期、缩短关键线路工序的施工持续时间满足工期要求。 针对工期滞后的普遍性，检查组对工期的处置进行了审查跟踪，发现一些不利项目的趋势： （1）、提出的索赔事实与索赔证据衔接不紧，有代沟，容易遭到业主的反索赔。 （2）、协商的手段和方式粗暴，一度追求目标得到赔偿，忽略协商的知识、技巧、逻辑思维、时机动机，索赔的赔偿率不高。 （3）、管理上存在超前意识不强，对一些可以预测估计的气象、地质、技术的应急、物质、机械、资金储备不足。 3、施工过程针对公司的经营范围，公司的技术性密集、劳动力密集的特点。一些特殊的施工过程控制存在瑕疵，对管理提出了较大要求。我们跟踪检查发现回访工程中对于填充墙体裂缝、卫生间，
目前，在质量管理体系审核中，存在着一个普遍的问题，就是对GB/T19001－2000标准中8.4条款“数据分析”的审核深度不够，重视程度不高。查其原因主要有两点，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。 企业要想提高管理水平和产品质量，要想在同行业处于领先水平，就必须知道本企业的差距在哪里，然后才能分析原因进行改进。企业在管理活动和产品实现活动中通过内部沟通、顾客沟通、各种监视和测量活动，会收集到许多数据和信息，但这些数据和信息一般都是无规律的。因此，需要对数据和信息进行整理、分析，找出其规律性，从而为改进指出方向和机会，为领导正确决策提供依据。这就是进行数据分析的目的。 1ISO9000质量管理体系中数据分析的含义数据是关于自然、社会现象和科学试验的定量或定性的记录，是科学研究最重要的基础，研究数据就是对数据进行采集、分类、录入、储存、统计分析，统计检验等一系列活动的统称。其中统计分析，统计检验需要一些逻辑推理，才能分析影响输出的关键因素。由于数据的客观性，它被用于许多场合。ISO9000族标准中对“数据分析”作了规定：“组织应确定、收集和分析适当的数据，以证实质量管理体系的适宜性和有效性，并评价在何处可能持续改进质量管理体系的有效性，应包括来自监视和测量的结果以及其他有关来源的数据。”数据分析提供以下有关方面的信息：顾客满意；与产品要求的符合性；过程产品的特性及趋势，包括采取预防措施的机会；供方。但从企业实际情况看，目前部分贯标企业对数据分析的重视程度不高。查其原因，一是企业不知道分析什么，如何进行分析，因而提供不出分析的证据；二是有相当一部分审核员不知道应该收集什么证据，企业应该做哪些数据分析，在审核中轻描淡写几句，从而影响了数据分析在质量管理体系中应有作用的发挥。这是许多企业虽然贯标认证多年，但质量管理水平提高不明显的主要原因之一。 质量数据是指某质量指标的质量特性值，由于质量一词含义丰富，既包括狭义的产品质量，也包括广义的工作质量，因而质量指标在企业中就多种多样，质量数据在企业中几乎无处不在。狭义的质量数据主要是产品质量相关的数据，如不良品数、合格率、直通率、返修率等。广义的质量数据指能反映各项工作质量的数据，如质量成本损失、生产批量、库存积压、无效作业时间等。这些均将成为精益质量管理的研究改进对象。 在质量数据统计分析中，特别关注三项指标，一是数据的集中位置，二是数据的分散程度，三是数据 关于加强数据分析 在质量管理中应用的思考 杨辉 （河南省信阳市质量技术监督局） 作者简介：杨辉，研究生，河南省信阳市质量技术监督局 注册质量工程师，主要从事质量管理工作。
化验室分析数据管理制度 一、原始记录填写 1、数据要保持完整性。 2、要用专用的记录表格填写检查全过程，按此记录出具检验结果，字迹清晰、 工整。 3、填写记录要按计量法规单位填写。 4、操作者必须在检验记录单和检验结果单上签字，由部门主管审核，并对记录 结果负责。 5、原始记录是化验室重要的需要保存的资料，一般中控分析原始记录保留一年，原材料及成品分析原始记录保留二年。对原始记录要求：要用圆珠笔或钢笔在实验的同时记录在本上，不应事后抄在本上。可事先设计合理的格式。 6、要详尽、清楚、真实地记录测定条件仪器、试剂、数据及操作人员。 7、采用法定计量单位。数据应按测量仪器的有效读数位记录，发现观测失误应注名。 8、数据整理要求用清晰的格式把大量数据表达出来，必须保持原始数据应有的信息。 二、实验数据上报 1、化验员得出化验数据后，规范填写在原始记录表格上，并及时上报科室负责人员。 2、科室负责人负责统计化验数据，制作化验数据统计表，仔细核对，确保数据的准确性，没有漏报、错报现象。 3、严格按照规定时间上报数据，上报统计表格的及时性、真实性、客观性、一致性，对所上报表格的真实性负责。 4、各类统计表格统一管理，不得遗失。 三、异常数据处理 异常数据指不符合之前累积的未定型数据得到的结果，或者不符合积累的相同方法得到的测试数据。 1、化验人员发现异常数据后，立即向化验室负责人上报，分析人员立即保存化验样品以及化验室用的药品、溶液待进行调查。 2、根据下列情况，对测试异常数据进行调查，并将最终调查结论上报给监测站
进行人员的针对性培训和考核。 4、实验异常数据调查报告见附件1 。 四、实验数据保密 1、本化验室的业务技术水平，技术、规划等，检测仪器设备技术条件、非标准 检验方法、其他涉及本化验室权益的技术资料等，化验室人员要对以上内容保密 2、属于保密范围内的技术资料和文件，由有关人员传阅和处理，不得擅自复制或私自转借外单位人员。 3、检验原始记录、结果报告、各种质量活动计划和记录未经上报审批，不得交于化验室外人员。 4、保密文件由化验室安排专人负责，使用后的文件即时存档，未经上报审批不 得随意复印、传阅、并严禁作为废物出售。 五、化验员考核 1、对初次违返本管理制度者，化验室对当事人提出批评与教育。 2、对再次或多次违反本管理办法者，化验室有权对当事人进行通报批评； 3、对因违反本管理办法造成安全事故、设备丢失等经济损失，或造成管理混乱 的，视情节与经济损失情况对当事人进行严肃处理，或按经济损失进行赔偿。
质量管理如何利用好大数据 如果抛开拗口的定义，这样一个段子更能说明大数据的作用：“尊敬的用户您好，您于XX时购买了一张XX影院的《XXXX》电影票。我们于刚才售出您邻座的票，是一个女生。她的电话号码是：138xxxxxxxx，根据她的购票记录来看，她近半年都是单身，她观看的电影类型和您的匹配度为85%。她表示愿意和您交个朋友，请您及时联系她。” 这就是大数据，是对每个个体数据的收集与整合，它可以应用于生活的每一个方面，当然也包括质量安全。上周，国务院办公厅《关于运用大数据加强对市场主体服务和监管的若干意见》出炉，就特意提出要建立大数据标准体系，加强和改进质量监管，就是希望借助大数据这一新技术，做好质量安全工作。 运用大数据加强对市场主体进行质量服务和监管，首要的就是需要在质量基础方面的建立自己的大数据，甚至包括大数据的基础——标准。建立大数据标准体系，研究制定有关大数据的基础标准、技术标准、应用标准和管理标准等。加快建立政府信息采集、存储、公开、共享、使用、质量保障和安全管理的技术标准。引导建立企业间信息共享交换的标准规范，促进信息资源开发利用。在国务院办公厅的“意见”里，完善标准规范，正是政府加强运用大数据的保障措施之一，这何尝也不是大数据发挥自身作用的基础保障。 不成规矩无以成方圆。对于如火如荼的大数据来说，建立属于自身的标准体系，就是建立大数据运用的“规矩”。一方面，标准体系规范的完善，利于大数据更好地发挥其作用，也能够更好地促进大数据产业健康发展；另一方面，建立大数
据标准体系，也是夯实运用大数据做好质量服务于监管的基础，便于提高质量服务和监管的针对性、有效性。 有了标准体系，不仅有了大数据的规范基础，也有了质量基础的“大数据”根基。在此基础上，计量、认证认可、检验检测其他国家质量基础同样可以借助大数据这一先进手段，为更好加强对市场主体的质量服务和监管提供帮助。 对于大数据来说，有两点比较关键，一是数据，即数据的获取与生成；二是对数据的分析与应用。对于消费市场来说，目前无论是可穿戴设备等智能硬件，还是智能手机里的众多APP（应用程序）软件，都是很好的数据收集工具。对于质量服务和监管来说，同样可以借助硬件和软件两种方式获取包括质量基础在内的“大数据”。 对质量大数据尤其是质量基础大数据的分析和应用，则是运用大数据服务加强对市场主体质量服务和监管的直接体现。正如国务院办公厅在“意见”中提到的，充分运用大数据技术，积极掌握不同地区、不同行业、不同类型企业的共性、个性化需求，在检验检测、认证认可等方面主动提供更具针对性的服务，推动企业可持续发展，正是借助大数据创新质量服务理念和服务方式的一种表现，也能为改进质量监管提供帮助。 当前，市场主体数量快速增长，市场活跃度不断提升，全社会信息量爆炸式增长，数量巨大、来源分散、格式多样的大数据对政府质量服务和监管能力提出了新的挑战，也带来了新的机遇，只要从建立质量基础大数据入手，相信一定可以更加有效利用大数据技术为质量服务和监管服务。
质量管理：数据分析控制程序 1、目的 收集和分析适当的数据，以确定质量管理体系的适宜性和有效性，并识别可以实施的改进。 2、适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析。 3、相关/支持性文件 《过程和服务的监视和测量程序》 《文件控制程序》 《记录控制程序》 《纠正措施程序》 《预防措施程序》 4、职责 4.1质量管理部 a)负责归口管理公司对内、外相关数据的传递与分析、处理； b)负责统计技术的选用、批准、组织培训及检查统计技术的实施效果。 4.2各部门 a)负责各自相关的数据收集、传递、交流； b)负责本部门统计技术的具体选择与应用。 5、工作程序 5.1数据是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。
5.2数据的来源 5.2.1外部来源 a)政策、法规、标准等； b)地方政府机构检查的结果及反馈； c)市场动态； d)相关方（如业主和住户、供应方等）反馈及投诉等。 5.2.2内部来源 a)日常工作，如质量目标完成情况、服务质量检查与考评记录、内部质量审核与管理评审报告及体系正常运行的其他记录； b)存在、潜在的不合格，如质量问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等； c)紧急信息如出现突发事故等； d)其他信息员工建议等。 5.2.3数据可采用已有的质量记录、书面资料、讨论交流、电子媒体、通讯等方式。 5.3数据的收集、分析与处理 5.3.1对数据的收集、分析与处理应提供如下信息； a)业主和住户满意或不满意程度； b)服务满足业主和住户需求的符合性； c)过程、服务的特性及发展趋势，包括采取预防措施的机会； d)供方的信务标准类数据的收集分析，并负责传递至相关部门。对出现的不合格项，执行《纠正措施程序》。
以收集到的数据为根据，对要确认的事实进行判断的方法以及 找出作为判断基准的p-Value的方法。 ?000营业部的IQC小组每天都要检查合作公司的产品质量。 IQC小组根据产品有没有达到规定的质量要求，判断它是合格品还是不合格品。 ?即IQC小组必须对以下两个事实中的一个做出判断。 -产品的质量符合要求（是合格品） -产品质量不符合要求（是不合格品） 还没有确认的两个事实称为假设，分别用0假设和对立假设表示。 ?（肯定的假设是0假设，否定0假设的是对立假设） 这种情况下，如果按照常理，应在合作公司交上来的部件中抽样本，并将其与预定的规格进行比较。规格和样本的差异大，则为对立假设；差异小，则为0假设。对这些数据进行整理…… ?换句话说，以样本为根据对0假设的概率进行计算，如果概率大则设定为0假设，概率小则设定为对立假设，这样的一系列判断方法称为假设检验。0假设的概率称为p-Value。 ?求出p-Value之后需要一个基准来判断它的大小。 这个基准称为显著性水平，一般会选择1%、5%、10%中的一个。
（通常使用5%）。显著性水平的选择跟分析者对0假设的确信程度有关。 如果对0假设很确信，为了尽量使0假设正确，应选择较低的显著性水平。对0假设不是很确信的时候，为提高对立假设的正确率，应该选择较高的显著性水平。
1/15 对一个平均值的假设检验（已知某样本集合的标准误差率的时候） 确认一下身高的平均值是否为70。 （已知：某样本集合的标准偏差是12） -0假设：平均身高是70 -对立假设：平均身高不是70 Stat -> Basic Statistics -> 1-Sample Z...
理化检验中级相关知识模拟Ⅱ A1题型 1．我国计量立法的宗旨是 A、为了加强计量监督管理 B、为了保障国家计量单位制的统一和量值的准确可靠 C、有利于生产、贸易和科学技术的发展 D、为了适应社会主义现代化建设的需要，维护国家、人民的利益 E、为了加强计量监督管理，保障国家计量单位制的统一和量值的准确可靠，有利于生产、贸易和科学技术的发展，适应社会主义现代化建设的需要，维护国家、人民的利益 答案：E 2．经省级以上人民政府计量行政部门考核合格的产品质量检验机构，才能 A、为社会提供数据 B、为社会提供公证数据 C、为社会提供合法数据 D、为社会提供准确数据 E、为社会提供合理数据 答案：B 3．我国法定计量单位是 A、由国家以法令形式规定强制使用或允许使用的计量单位 B、由国家以法律条文规定允许使用的计量单位 C、由国家规定的强制使用或允许使用的计量单位 D、由计量行政部门以法令形式规定使用的计量单位 E、由计量行政部门以法令形式规定强制使用的计量单位 答案：A 4．我国法定计量单位中，热力学温度的基本单位的符号是什么 A、k B、k C、mK D、K E、K 答案：D 5．为了保证检验结果的准确可靠，提供公证数据，产品质量检验机构必须建立 A、质量保证体系 B、仪器设备管理体系 C、人员管理体系 D、实验室环境管理体系 E、组织机构管理体系 答案：A 6．产品质量检验机构对检验工作应坚持什么方针 A、信誉第一的方针 B、数量第一的方针 C、质量第一的方针
答案：C 7．我国制定的卫生标准属于下列哪一种标准 A、卫生行业标准 B、国家强制性标准 C、国家推荐性标准 D、卫生行业强制性标准 E、卫生行业推荐性标准 答案：B 8．应用有效数字运算规则，计算：13.64×4.4×0.3244= A、19.4692 B、19.469 C、19.47 D、19.5 E、19 答案：E 9．在线性范围内，测得浓度为10.0μg/L 钙标准溶液的吸光度为0.100,同时测得一试样溶液的吸光度为0.156，计算其浓度为 A、15 B、15.0 C、15.6 D、16.0 E、16 答案：C 10．一个毒物有多个标准检验方法时，要求这些检验方法 A、有可比性 B、有相同的灵敏度 C、有相同的精密度 D、有相同的准确度 E、有互补性 答案：A 11．某一实验室，用同一检验方法测得食品中铅；小李的测定误差为2％，而小王的测定误差为10％，经统计检验，检测结果不存在离群值；两人检测的误差相差那么大，是因为存在 A、系统误差 B、偶然误差 C、过失误差 D、偶然误差和过失误差 E、系统误差和过失误差 答案：C 12．下列五种说法中，哪一种是最确切 A、“卫生标准是国家的一项重要技术法规，是卫生执法监督和疾病防治的法定依据” B、“卫生标准是国家的一项重要技术法规，是卫生执法监督的法定依据”