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质量管理体系审核员统计技术应试指南统计技术的作用：十二项质量管理体系基础之十——统计技术的作用：应用统计技术可帮助组织了解变异，从而有助于组织解决问题并提高有效性和效率。
这些技术也有助于更好地利用可获得的数据进行决策。
在许多活动的状态和结果中，甚至是在明显的稳定条件下，均可观察到变异。
这种变异可通过产品和过程可测量的特性观察到，并且在产品整个寿命周期(从市场调研到顾客服务和最终处置)的各个阶段，均可看到其存在。
统计技术有助于对这类变异进行测量、描述、分析、解释和建立模型，甚至在数据相对有限的情况下也可实现。
这种数据的统计分析能对更好地理解变异的性质、程度和原因提供帮助。
从而有助于解决、甚至防止由变异引起的问题，并促进持续改进。
一、关于ISO/TR100171、ISO/TR10017的作用及其适用范围ISO/TR10017《统计技术在ISO9001：2000国际标准中的应用指南》，其作用可以帮助组织提高质量管理体系的绩效，适用于组织的质量改进，但不适用于合同的，规定的认证/注册目的。
也并不试图成为一个审核组织是否符合ISO9001：2000的强制性检查表。
2、ISO/TR10017涉及的统计技术描述统计、假设检验、试验设计、测量分析、过程能力分析、回归分析、可靠性分析、抽样、仿真、统计过程控制（SPC）图、时间序列分析等3、什么是描述统计描述统计指总结和表征数据分布特点的统计方法，一般人们对于数据特征感兴趣的是它们的中心值（通常用均值表示）和分散程度（一般用极差和标准差表示）另一个感兴趣的特征是数据分布的形状（例如“斜度”表示对称程度）。
描述统计所提供的信息可以用一系列图表的方式有效地表示出来，它包括对数据进行相对简单的表达，例如：——趋势图（也叫“运行图”），它是一个时间段内的一组所关心的特性的描点，以观察它随时间的变化。
——散点图，有助于评估两个变量之间的关系，通过将一个变量描点于X轴，另一变量描点于Y 轴来进行。
因子分析在市场分析中的应用指南市场分析是企业制定营销策略和决策的基础，而因子分析作为一种多元统计分析方法，能够帮助市场分析师更好地理解市场现象和探索潜在的市场因素。
本文将从因子分析的基本原理、具体应用和注意事项等方面进行讨论，希望能够为市场分析师提供一些有益的指导。
1. 因子分析的基本原理因子分析是一种多元统计技术，主要用于识别一组观测变量之间的潜在结构或共同因素。
通过对观测变量之间的相关性进行分析，可以将这些变量归纳为更少的一些潜在因子，从而更好地理解变量之间的关系。
在市场分析中，这些潜在因子往往代表了不同的市场特征或消费者行为。
2. 因子分析的具体应用在市场分析中，因子分析可以用于多个方面。
首先，可以用于市场细分，通过对消费者行为和偏好的因子分析，帮助企业更好地识别不同消费者群体。
其次，可以用于品牌定位，通过对品牌形象和消费者认知的因子分析，帮助企业了解自身的品牌特点和市场定位。
此外，还可以用于产品定价，通过对不同产品特征和价格敏感度的因子分析，帮助企业确定合理的产品定价策略。
3. 因子分析的注意事项在进行因子分析时，需要注意以下几点。
首先，需要保证观测变量之间存在一定的相关性，否则因子分析将失去意义。
其次，需要选择合适的因子提取方法和旋转方法，以确保提取的因子具有解释性和可解释性。
最后，需要进行因子得分的解释和应用，以便将因子分析的结果与实际市场情况相结合。
通过以上的讨论，我们可以看出因子分析在市场分析中的应用是非常广泛的，可以帮助企业更好地理解市场现象和发现潜在的市场因素。
然而，在实际应用中，因子分析也存在一些限制和局限性，需要结合具体的市场情况进行分析和应用。
希望本文能够为市场分析师提供一些有益的指导，帮助他们更好地利用因子分析方法进行市场分析和决策。
前言，
本指导性技术文件等同采用ISO/TR10017:2003《ISO9001:2000的统计技术指南》。
本指导性技术文件是GB/T19000族标准的组成部分,并与其保持一致。
本指导性技术文件代替GB/Z19027-2001《GB/T19001-1994的统计技术指南》(IDT ，ISO/TR10017.1999)。
本指导性技术文件基于GB/T19001—2000作了修订,以反映2000版GB/T19000族标准的变化。
与GB/Z19027-2001相比,本指导性技术文件对诸如描述性统计、试验设计、抽样等统计技术的概念作了进一步的阐述,给出了更多的应用示例。
本指导性技术文件由全国质量管理和质量保证标准化技术委员会(SAC/TC151)提出并归口。
本指导性技术文件由中国标准化研究院负责起草。
本指导性技术文件起草单位:中国标准化研究院、中国新时代质量体系认证中心、北京机械工业学院、中国质量协会
本指导性技术文件主要起草人:谷艳君、咸奎桐、于振凡、曹纯、朱晓燕、段一泓。
本指导性技术文件仅供参考。
有关本指导性技术文件的建议和意见,请向国务院标准化行政主管部门反映。
因子分析在企业管理中的应用指南企业管理者在决策过程中需要从大量的数据中提取出有意义的信息，以此为基础进行有效的管理和决策。
而因子分析作为一种多元统计分析方法，可以帮助企业管理者从庞大复杂的数据中提取出主要因素，帮助他们更好地理解数据和进行决策。
本文将探讨因子分析在企业管理中的应用指南。
一、因子分析的基本原理首先，我们需要了解因子分析的基本原理。
因子分析是一种用于发现观测变量之间的潜在关系的统计技术。
通过因子分析，我们可以将大量观测变量归纳成较少的几个因子，这些因子能够解释原始变量中的共同方差。
因子分析的核心思想是将多个变量归纳为少数几个共同因子，从而简化数据和发现数据背后的结构。
二、因子分析的应用范围因子分析可以应用于多个领域，例如市场调研、消费者行为分析、员工满意度调查等。
在企业管理中，因子分析也有着广泛的应用。
比如，在人力资源管理中，可以利用因子分析来识别员工满意度的主要影响因素；在市场营销中，可以通过因子分析找出影响消费者购买行为的关键因素。
因子分析的应用范围非常广泛，可以帮助企业管理者更好地理解数据和做出有效决策。
三、因子分析的步骤在应用因子分析进行数据处理时，需要经过一系列的步骤。
首先需要明确研究的目的，确定需要进行因子分析的变量。
然后进行数据收集和准备工作，确保数据的质量和完整性。
接下来是进行因子分析，通过统计软件进行因子提取和旋转，从而得到潜在因子。
最后，需要对结果进行解释和应用，确保因子分析的结果能够为决策提供有效的参考。
四、因子分析的利与弊尽管因子分析在企业管理中有着广泛的应用，但是也存在一些限制和局限性。
首先，因子分析需要一定的统计知识和技能，需要专业人士来进行分析。
其次，因子分析的结果受到数据质量和样本大小的影响，需要谨慎对待。
另外，因子分析得到的因子只是统计结果，需要结合实际情况进行解释和应用。
因此，在应用因子分析时需要注意这些利与弊，确保结果的有效性和可靠性。
五、结语因子分析作为一种多元统计方法，可以帮助企业管理者更好地理解数据和做出决策。
技术报告ISO/TR10017第二版2003-5-15统计技术在ISO9001：2000国际标准中的应用指南标准号ISO/TR10017：2003ISO/TR10017：2003 内容页码前言 (3)简介 (4)1 范围 (5)2 引用标准 (5)3 识别统计技术的潜在应用 (5)4 已识别出的统计技术的描述 (10)4.1 总则 (10)4.2 描述统计 (10)4.3 实验设计 (12)4.4 假设检验 (14)4.5 测量分析 (15)4.6 过程能力分析 (16)4.7 回归分析 (18)4.8 可靠性分析 (19)4.9 抽样 (21)4.10 仿真 (23)4.11 统计过程控制（SPC）图 (24)4.12 统计公差 (26)4.13 时间序列分析 (27)参考文献（略）前言国际标准化组织（ISO）是由各国标准化团体（ISO成员团体）组成的世界性的联合会。
制定国际标准的工作通常由ISO的技术委员会完成。
各成员团体若对某技术委员会确立的项目感兴趣，均有权参加该委员会的工作。
与ISO保持联系的各国际组织（又方的或非官方的）也可以参加有关工作。
在电工技术标准化方面，ISO与国际电工委员会（IEC）保持密切的合作关系。
国际标准遵照ISO/IEC导则第二部分的规则起草。
技术委员会的主要任务是起草国际标准。
技术委员会通过的国际标准的草案将会被传递到各个成员机构进行投票。
只有超过75%的成员投票表示同意，该草案才能作为国际标准正式发布。
在例外的情况下，当一个技术委员会收集到不同于那些在正常情况下会被发表成国际标准的信息时（例如“艺术的状态”），可以通过简单地在成员机构以多数通过的方式作为技术报告加以发布。
技术报告本质上并不是正式的，直到它所发布的信息失效或失去作用的时候，才对其进行重新评审。
本文件中的某些内容可能涉及到一些专利的问题，对此应引起注意。
ISO不负责识别任何这样的专利权问题。
ISO/TR10017 由ISO/TC176技术委员会中的SC3质量管理和质量保证技术支持分委会制定。
引言，
本指导性技术文件旨在帮助组织在建立、实施、保持和改进符合GB/T19001—2000所要求的质量管理体系时,确定可使用的统计技术。
实际上,在所有过程的运行和结果中都可观察到变异,甚至在明显稳定的状况下也是如此,因此统计技术才是有用的。
在产品和过程可量化的特性中可观察到变异,并且从市场调研到顾客服务以及产品最终处置的整个寿命周期的各个阶段都可看到变异的存在。
统计技术有助于变异的测量、表述、分析、解释和建模,甚至使用相对有限的数据,也能做到这一点。
对数据进行统计分析有助于更好地理解变异的性质、程度和原因,从而有助于解决甚至预防由这些变异所可能引发的问题。
统计技术能使组织更好地利用可获得的数据作出决策,因而有助于组织持续改进产品和过程的质量,以使顾客满意。
统计技术适用的活动范围很广,如市场调研、设计、开发、生产、验证、安装和服务等。
本指导性技术文件旨在指导和帮助组织考虑和选择适合该组织需求的统计技术。
而确定统计技术需求的准则以及所选择的统计技术是否适宜仍由该组织作出最终决定。
本指导性技术文件所描述的统计技术也适用于GB/T19000族的其他标准,尤其是GB/T19004-2000。
因子分析在医疗服务质量评价中的应用指南引言医疗服务质量评价是医疗机构和医生的一项重要工作。
通过对医疗服务质量的评价，可以及时发现问题并采取改进措施，提高医疗服务水平，满足患者的需求。
因子分析作为一种多元统计技术，可以帮助医疗机构更准确地评价医疗服务的质量，发现潜在的影响因素，为改进工作提供科学依据。
一、确定研究目的和问题在进行因子分析之前，首先需要明确研究的目的和问题。
比如，医疗机构希望了解患者对医疗服务的满意度，或者希望发现影响医疗服务质量的关键因素等。
只有确定了研究的目的和问题，才能有针对性地进行因子分析，得出有实际意义的结论。
二、收集数据收集数据是因子分析的前提条件。
医疗机构可以通过问卷调查、访谈、观察等方式收集与医疗服务质量相关的数据。
这些数据可以包括患者的基本信息、就诊体验、医疗费用、医生态度等。
在收集数据时，要确保数据的准确性和完整性，以保证因子分析的结果可靠性。
三、数据清洗和准备在进行因子分析之前，需要对收集到的数据进行清洗和准备。
这包括数据的缺失值处理、异常值处理、数据的标准化等工作。
只有保证数据的质量和一致性，才能得出准确的因子分析结果。
四、因子提取因子提取是因子分析的核心部分。
在进行因子提取时，可以使用主成分分析、最大似然法等方法。
通过因子提取，可以将众多的变量归纳为少数几个共同的因子，从而更好地理解变量之间的内在关系。
五、因子旋转在因子提取之后，还需要对提取出的因子进行旋转，以便更好地理解和解释因子。
常用的因子旋转方法包括方差最大化旋转、极大似然估计旋转等。
通过因子旋转，可以使得因子的解释更加清晰，更符合实际情况。
六、结果解释和应用最后，需要对因子分析的结果进行解释和应用。
通过对因子的命名和解释，可以更好地理解每个因子所代表的含义和影响。
在应用时，可以将因子分析的结果用于医疗服务质量的评价、制定改进策略等方面，为医疗机构提供科学的决策依据。
结论因子分析是一种多元统计技术，可以帮助医疗机构更好地评价医疗服务的质量。
移动应用开发技术中的友盟统计与百度统计集成指南在移动应用开发领域，统计用户活动和行为数据对于开发者来说非常重要。
友盟统计和百度统计是两个常见的数据统计工具，它们可以帮助开发者了解用户的使用习惯、应用的性能以及市场运营情况，从而优化产品和提升用户体验。
本文将介绍友盟统计和百度统计的特点和优势，并提供集成指南，以帮助开发者顺利实现数据统计功能。
友盟统计是一个全面且强大的移动应用数据分析平台，可以帮助开发者实时监测和分析应用的运营情况。
它支持iOS、Android和Windows Phone等多个平台，并提供了丰富的数据统计指标，如用户活跃度、留存率、用户流失原因、广告转化率等。
友盟统计还能根据用户特征进行用户行为分析和用户画像建立，为市场推广和产品优化提供有力支持。
百度统计是由百度推出的一款数据统计工具，它适用于各类移动应用和网站的数据分析需求。
百度统计提供的统计指标较为细致，可以帮助开发者了解用户的地域分布、浏览器分布、设备类型、网络状况等。
此外，百度统计还具备实时统计功能，开发者可以在后台查看用户实时访问情况以及应用的即时性能数据，从而及时调整运营策略。
接下来，我们将介绍友盟统计和百度统计的集成步骤。
首先，对于友盟统计的集成，首先要在友盟官网注册账号，并创建应用。
在创建应用过程中，需要选择相应的应用平台并填写相关信息。
注册成功后，会生成一个App Key，开发者需要将该App Key嵌入到应用的代码中。
对于iOS平台的集成，开发者需要通过CocoaPods下载友盟统计SDK，并在工程的Podfile文件中添加相应的依赖。
接下来，在工程的AppDelegate文件中导入UMCommon和UMAnalytics的头文件，并在 didFinishLaunchingWithOptions 方法中加入初始化代码。
在应用启动后，友盟统计将自动开始工作，并开始收集统计数据。
对于Android平台的集成，开发者需要下载友盟统计SDK，并将其添加到工程中。
统计技术应用指南
1、引言
依据准确的数据和信息进行逻辑推理分析是科学决策的有效途径，而逻辑推理分析使用统计推断和统计控制方法可收到事半功倍之效，不仅能确定、控制和验证过程能力和产品特性，还可持续改进企业的质量管理体系。
2、统计技术应用围和方法
2.1、市场调研和顾客满意度测定中的抽样调查。
2.2、施工过程控制中的控制图。
2.3、物资采购、分项工程验收中的统计抽样检验。
2.4、分项工程不合格点分析、质量改进中的排列图、因果图和对策表。
3、统计技术应用
3.1、抽样调查
3.1.2、调查资料的统计分析
a、目标量估算。
计算各特定答案所占比率。
b、相关分析。
3.1.3、市场需求预测和顾客满意度统计
a、通过统计分析搞清市场需求与那些因素有关，并以这些因素为自变量，需求为因变量的需求量预测。
如销售情况与促销方式的关系，销售额与广告费的关系等。
b、通过客户对户型、功能、质量、价格、服务等表示的很满意、满意、一般、不满意、很不满意。
分别分配权数为1、0.8、0.6、0.3、0，并分别计算单项满意度，进而可对各项目分别权重，并计算综合满意度。
3.1.4、抽样调查可用于工程设计调研、市场需求调研、广告调研、促销方式调研、客户调研及客户满意度测定等。
3.2、X--R控制图
3.2.1、控制图用于：
a.诊断、评估过程的稳定性；
b.控制：决定某一过程何时需要调整，何时需要保持原有状态；
c.确认：确认某一过程的改进效果
3.2.2、X-R控制图的应用步骤：
a、预备数据的取得
确定相同时间间隔抽取样本大小n=5的样本，共取25组，记入数据表。
b、计算各组样本的平均值X和级差R记入数据表。
c、计算25组数据的总平均值X和级差平均值R，并记入数据表。
d、计算控制界限
X图：VCL=X+A2R n=5时，A2=0.58
CL=X
LCL=X-A2R
控制图数据表
R图VCL=D4R n=5时,D4=2.115
CL=R
LCR=D3R n≤6时，D3为负值，下限LCL不考虑。
e 、作控制图并打点（如图） X R 图2 X-R 控制图
f 、判断取样过程是否处于稳定状态，如出现异常则应分析原因采取措施。
如点子超界或在控制界限排列不随机，均属异常。
如：
① 连续3个点子中至少2个接近控制界限；连续7个点子中至少3个接近控制界限；连续10个点子中至少4个接近控制界限。
② 连续7个点子都在中心线一侧；连续11个点子中至少10个在中心线一侧；连续14个点子中至少12个在中心线一侧；连续17个点子中至少14个在中心线一侧。
③ 连续7个点子中有连续上升或下降趋势。
④ 点子排列呈“周期状”。
⑤ 连续12个以上的点子集中在中心线附近。
g 、分析用控制图正常时，延长控制界限，转化为控制用控制图进行日常控制。
h 、控制图使用一段时间后，若施工条件或质量状况改变，
应重新取样计算控制界限。
3.2.3、X-R控制图可用于砼试块强度、坍落度统计分析、构件质量水平分析等。
3.3、统计抽样检验
通常采用GB2828-87逐批检验计数抽样程序及抽样表。
3.3.1、规定检验批次N。
同一设备、同一工艺、同批生产的材料、零部件为一批，且数量大小适宜。
3.3.2、按不同不合格分类分别规定合格质量水平AQL值。
a、关键质量特性不符合标准规定，如电器漏电、压力容器耐压不合格、钢材含碳量超标等属A类不合格，AQL值一般取
0.65、1.5；
b、重要质量特性不符合标准规定，如设备运行噪音大、材料机械性能不合格等属B类不合格，AQL值一般取1.5、2.5。
c、一般质量特性不合格。
如瓷制品上的气泡、精面材料色差等，属C类不合格，AQL值一般取2.5、4.0。
3.3.3、按不同的不合格分类分别规定检验水平IL。
为确定判定能力而规定的批量N与样本大小n之间的等级划分。
一般检验水平分为Ⅲ级、Ⅱ级、Ⅰ级三级，一般选用一般检验水平Ⅱ级。
3.3.4、按不同的不合格分类分别规定抽样方案。
a、根据批量N和规定的检验水平，查“样本大小字码表”，得到相应样本大小字码。
表2 统计抽样样本大小字码表
b、根据样本大小字码和确定的AQL值，从GB2828-87标准中查出一次抽样正常检验方案及合格判定数Ae和不合格判定数Re。
附：GB2828-81标准的主抽检表（另附）
3.3.5、逐批检验后的处置
a、不合格品数少于或等于Ae时，判为批合格，删除或更换不合格品，整批接收。
b、不合格品数等于或大于Re时，判为批不合格，全部退回供方百分之百检验，删除不合格后可重新提交检验。
3.4 两图一表在质量分析中的作用
3.4.1、排列图
a、确定排列项目
存在的很多质量问题，或影响一个质量问题的很多原因都可以作为排列项目，以便从中确定关键的少数。
表3 PDCD循环与两图一表的应用
b、选择度量单位
在排列图中，度量单位可以是频数、件数、成本等。
同一排列图中，排列项目的度量单位都应是相同的、等价的。
c、选择取样时间周期及确定样本量
排列项目应从分析周期的质量数据中取样、数量应能反映过程的基本状况，并对故障频数和百分比及累计进行计算。
d、建立坐标系并对坐标轴刻度。
左纵坐标为排列项目的频数，其高度等于所有项目的频数总和；
右纵坐标为累计百分比，从0-100%标定，100%刻度与左纵坐标频数总和刻度等高；
横坐标为排列项目，按频数度量单位量值，以递减顺序从左向右排列，“其他”项无论多大均排在最右端。
e、作排列图
在坐标系对应横坐标的每一项目上画长方形，其高度表示该项目的量值。
并画出百分比曲线，如图3
图3
f
按右纵坐标刻度分别在100%，90%，80%处作水平线。
称为C线、B线、A线。
在A线附近覆盖的百分点所代表的项目为A类因素，属关键的少数（如图中的A、B两项）应重点解决。
3.4.2、因果图
a、明确要分析的质量问题。
b、广泛、深入地调查研究。
由座谈会或发调查表的方式，
尽可能找出影响质量问题的全部潜在原因。
c、整理所取得的语言资料。
用分层图对调查研究所取得的语言资料进行整理，获得有逻辑性的有条理的思路，通常分为人、机、料、法、环、测等几个类别。
d、绘制草图。
将整理后的语言资料按已明确的逻辑关系绘制因果图草图。
e、讨论分析。
对绘制的草图广泛征询有关人员意见，直到一致认为完善为止。
f、绘制因果图。
根据讨论分析的一致意见绘制正式因果图。
如图4。
图4 因果图
g、图形分析
从末端因素中确定影响质量问题的主要原因。
可辅助使用排列图、矩阵图、专家会签法或两两对比法等工具。
3.4.3、对策表
针对影响质量问题的主要原因制定措施计划。
a、确定目的或最终目标。
b、提出措施手段。
一般从最高一级手段开始逐级展开，第一级展开的手段为第二级展开的目的。
c、措施评价，评价所采取的措施方法是否恰当，以决定取舍。
d、确定每一项实施措施项目应达到的目标。
e、制订措施计划（对策表）确定每一项对策的执行人，完成期限和验证人。
