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Variable Data 计量型数据4

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质量控制-7种工具

质量控制-7种工具
最大的问题是焊锡不良 占全不良的40.5%
使用
柱形图表
10万
5万
2万
数量比较
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
对比目标与实绩，适合与生产数量，不良率的管理。
特征
表现时间经过的连续变化或 趋向。
制定每日或每月数量大小及 累计，进行目标管理。
说 明
通过线的高低来比较。
形态
Z形图表
使用
曲线图表
变化状态
5.图表
5.3 根据表现方式区分的分类
1.质量
质量是决定产品或服务的有效性的性质或为履行使用目的而必备的性质，取决于多种质量特性的集合
一组固有特性满足要求的程度。-ISO9001:2000
要求：明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望
特性：可区分的特征
注1：术语“质量”可使用形容词如差、好或优秀来修饰。 注2：“固有的”（其相反是“外来的”）就是指在某物中本来就有的，尤其是那种永久的特性
选定及收集
1
1.按数量的大小整理并在各项目上记录。 “其他”排在最后。 2.计算累计数量及占有率。
整理及计算
2
1.在横轴上从左到右按数据量排列。 “其他”排在最后
画横，竖轴 及柱形
3
6.柏拉图
6.2 制定方法
内 容
名 称
顺序
1.在各柱形的右上端打点并用直线连接。
记录累计曲线
直观表现各部分的比率。
特征
可直观表现各部分的比率。
按占有率画在长方形带中。
说 明
按占有率区分整个圆。
形态
带状图表
使用
圆形图表
占有率
1月 56%
2月 20%
4月 10%

stata初级入门2-数据篇解析

stata初级入门2-数据篇解析
源，*.dbf xml数据：*.xml
菜单操作：file>import
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
7
3.其它方式
（1）用StatTransfer 软件转换
可以用statTranser 9软件将各种格式的数据转换成 dta格式数据
前提是你安装了这个软件
（2）安装外挂命令程序包，如usespss.ado程 序包就是一个用于读取spss生成的格式数据的 程序包。
(2)观测值：Data > Create or change data > Keep or drop observations Clear命令 list命令： 格式：list varlist [if] [in] [,options]
调用数据窗口方式：(a)在command窗口中 输入edit命令；(b)点工具栏上的
（2）在excel中录入后，直接复制到 stata数据编辑窗口中。
（3）键盘直接输入：在command窗口， 用input命令。划线部分输入
. drop _all . input x y
xy 1. 1 2 2. 3 4 3. 5 6 4. 7 8 5. 9 10 6. end
2024年8月15日星期四
《计量经济学软件应用》课程讲义
18
菜单操作：
Data > Create or change data > Create new variable Data > Create or change data > Create new variable (extended)
value label
variable label
foreign

SPC

SPC

什么叫SPC
SPC技术原理
统计过程控制（SPC）是一种借助数理统计方法的过程控制工具，他对生 产过程进行分析评价，根据反馈信息及时发现系统性因素出现的征兆，并采取措施 消除其影响，使过程维持在仅受随机性因素影响的受控状态，以达到控制质量的目 的。 当过程仅受随机因素影响时，过程处于统计控制状态（简称受控状态）；当 过程中存在系统因素的影响时，过程处于统计失控状态（简称失控状态）。 由于过程波动具有统计规律性，当过程受控时，过程特性一般服从稳定的随 机分布；而失控时，过程分布将发生变化。SPC正是利用过程波动的统计规律性对 过程进行分析控制的。因而，它强调过程在受控和有能力的状态下运行，从而使产 品和服务稳定地满足顾客的要求。

Individual Chart 个体图看上去像一个运行图，但现在它们为数据提供 了一些工程控制限
选择数据
3.2-14
Data的GRAPH化 I Chart
I C h a r t o f 不良数
10 UCL=10.06
8
Individual Value
6
_ X=5.57
4
2 LCL=1.07 0 1 4 7 10 13 16 19 Observation 22 25 28
3.2-15
Data 种类别管理图制作
Types of Data
计数值 (Attribute Data) – 是/不是 – 良好/不良 – 营业所1,2,3 – 交代组 1,2,3组 – 能数 (文件里的错别字, 选定的商品数等)
计量值 (Variable Data) – 连续数据(小数点也用意义) • 时间 (秒) • 速度 (ft/min) • 长度 (inches) • 等等
(1) 公司生产的每台洗衣机的RPM (2) 一个班次生产的部品的平均RPM (3) 拖板标签上的打印缺陷数 (4) 每份销售合同的打字错误数 (5) 月生产中脱离规格的部品数

六西格玛考试试卷(5份)

六西格玛考试试卷(5份)

六西格玛培训考试姓名：__________________ 部门/ 职务：__________________说本试卷共26道题，其中前20题每题3分（有可能多选），其他6题共计40分，总分100分。

1．选择项目的几种典型的方法不包含哪一种？（）A 业务的声音（Voc Of Business）B 过程的声音（Voc Of Process）C 客户的声音（Voc Of customer）D 供应商的声音（Voice of Supplier）2. 要分析熊的体重与胸围是否存在相关性,应该作以下哪一种图? （）A．控制图B．鱼骨图C．直方图D．散点图3. 在正态分布里, 请找出曲线下, 平均值＝0，标准差＝1；请求出 -1 和 +1之间所涵盖的面积 (概率) ?A 0.2903B 0.7580C 0.2580D 0.6830E 0.90324．Cp与Cpk关系,以下哪个表述正确: （）A．Cp <= Cpk B．Cp >= Cpk C．Cp < Cpk D Cp > Cpk5. 已知一个正态分布,请求出平均值左右各三个标准差所覆盖的概率? （）A. 5%B. 68%C. 95%D. 99.736. 在计算出控制图的上下控制限后，可以比较上下控制限与上下公差限的数值。

这两个限制范围的关系是：A. 上下控制限的范围一定与上下公差限的范围相同B. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围宽C. 上下控制限的范围一定比上下公差限的范围窄D. 上下控制限的范围与上下公差限的范围是相互独立的7．某一产品规格为 40 +/- 20, 平均值是 36 和标准差 10, 请算出超出规格线(上下)的百分比 ?A 9.12 %B 31.69 %C 90.88 %D 67.30%E 16.00 %8. 长度, 时间和电阻通常被描述为（）A计量型的数据 B离散（attribute data）的数据 C连续（variable data）的数据 D属性的数据9. 下面的哪一项最不可能是D阶段做的？（）A 表达选择该项目的理由B Y的定义。

计量型数据

计量型数据

计量型数据：
答案：计量数据是指使用计量器具经检测而出具的数据,也可以叫“量值”、“测量结果”、“测量数据”等。

计数型数据（Attributes Data）与计量型数据（Variables Data ）相对, 可以被分类用来记录和分析的定性数据，例如：要求的标签出现，所有要求的紧固件安装，经费报告中不出现错误等特性量即为计数型数据的例子。

其他的例子如一些本来就可测量（即可以作为计量型数据处理）只是其结果用简单的“是/否”的形式来记录，例如：用通过/不通过量规来检验一根轴的直径的可接受性，或一张图样上任何设计更改的出现。

计数型数据通常以不合格品或不合格的形式收集，它们通过p、np、c和u控制图来分析。

凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据，叫计量值数据，如长度、重量、温度、力度等，这类数据服从正态分布。

凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下数据的，而只能以0或1、2、3等整数来描述的这类数据，叫计数值数据，如不合格品数、缺陷数等。

spc统计-SPC基本统计 精品

spc统计-SPC基本统计 精品
2021/4/1
方差与标准差
若x1, x2, …,xn 是一个具有N个观测值的样本,则样本方
差为：
s2
n (xi x)2
i 1
n 1
样本标准差是样本方差的算术平方根,即:
n (xi x)2
s
i 1
n 1
2021/4/1
方差计算
s2
n (xi x)2
i 1
n 1
练习八： 计算下列观测值的方差和标准差.
2021/4/1
转化计数型数据
如可以,将计数型数据转换为计 量型数据能增加它的功能。
计数型数据
转 换 为
计量型数据
2021/4/1
Variable Data 计量型数据
2021/4/1
计量型数据 – 学习目的
完成此阶段学习后, 学员能够 Ⅰ 利用数据的分布形状,中央趋势和变异大小进行特性化
Ⅱ 如果数据是正态分布的,计算z数值,利用Z数值表确定
超出某一数值的比例
2021/4/1
离散数据与连续数据
连续数据的优点： 离散=稀少的信息 连续=丰富的信息
2021/4/1
统计学基本术语
Population 总体 想要测量对象的全部
Parameter 参数 用总体的所有数据计算出的数值(如均值, 标准差), 称为总体的参数
参数 • 总体平均值 • 总体标准差
用时6900小时。那末每次战斗平均用时多少？
每次战斗平均用时为：
注意所使用的符号
N xi
i1
6900
2.3hours
N 3000
2021/4/1
均值的特性
均值的计算使用了每个观测值；每个 观测值对均值都有影响。

医学统计学的基本内容


四、分析资料(data analysis) ： 按设计的要求，根据研究目的和资料的类型，对整理出的基础数据作进一步的计算和统计学处理，并用适当的统计图表表达出来，最后结合专业做出结论。 1. 描述性统计， 2. 统计学推断和对比分析， 3. 相关分析， 4. 统计模型配合（多因素分析）。 统计分析方法要与研究目的及资料类型匹配。有好的原始资料，才有好的统计分析结果。
*
基本要求：
完整，准确，及时。 质量控制：保证统一性、可重复性
01
02
三、整理资料(data sorting)： 是对收集到的原始资料去伪存真、分类汇总的过程。 要求：正确表述事物的客观概貌。 1. 对原始资料进行检查和核对。 2. 根据研究目的要求，合理分组。 ①质量分组：即将观察单位按其属性或类别(如性别、职业、疾病分类、婚姻状况等)归类分组； ②数量分组：即将观察单位按数值大小(如年龄大小、血压高低等)分组。 两种分组往往结合使用，质量分组基础上数量分组。 3. 整理与汇总：按分组要求设计整理表，进行手工汇总(划记法或分卡法)或用计算机汇总列表(整理表)。
散点图（scatter diagram）：用点的位置表示两变量间的数量关系和变化趋势。
直方图（histogram）：是用各矩形的面积表示各组段的频数，各矩形面积的总和为总频数，用以表示连续型资料的频数分布。
纵坐标从0开始
实例数据1
练习
202X
实例数据2
汇报人姓名
二、资料收集 (data collection)： 通过合理可靠的手段或渠道获得研究所需的原始数据。是统计分析的基础。 主要来自三方面： 统计报表和报告卡： 例如，疫情报表、医院工作报表等是根据国家规定的报告制度，由医疗卫生机构定期逐级上报的统计报表。传染病和职业病发病报告卡、肿瘤发病及死亡报告卡、出生及死亡报告单等。防止漏报。 2. 日常医疗卫生工作记录 例如，门诊病历、住院病历、健康检查记录、卫生监测记录等。要做到登记完整、准确。 3. 专题调查或实验研究： 一般统计报表和医院病历资料的内容都有局限性，不能完全满足研究的要求。为了进行深入的分析，通常需要采用专题调查或实验研究。

variable metric 变量度量法

标题：探讨变量度量法在数据分析中的应用1. 引言在数据分析领域，变量度量法(variable metric)是一种重要的技术方法，它在数据处理过程中起到至关重要的作用。

本文将深入探讨变量度量法在数据分析中的应用，以及其对数据分析的意义和影响。

2. 变量度量法的基本概念在数据分析中，变量度量法是指通过测量和记录一组变量的值，以便进行数据分析和模式识别的一种方法。

它通过对变量进行度量和评估，来帮助我们更好地理解数据的特征和规律。

变量度量法的核心在于如何有效地度量和评估变量，以便进行准确的数据分析和预测。

3. 变量度量法的应用领域变量度量法在数据分析领域有着广泛的应用，包括但不限于市场调研、金融风险评估、医疗诊断、信用评分等。

在市场调研中，我们可以使用变量度量法来度量消费者的偏好和购买意向，从而为企业制定营销策略提供依据；在金融风险评估中，我们可以利用变量度量法来评估借款人的信用风险，从而为风险控制提供数据支持。

4. 变量度量法的技术方法在实际应用中，变量度量法有多种技术方法，包括主成分分析、因子分析、判别分析等。

这些方法可以帮助我们对变量进行降维和提取主要信息，从而更好地进行数据分析和模式识别。

在主成分分析中，我们可以通过线性变换将一组可能相关的变量转换为一组线性不相关的变量，从而减少数据维度，提取主要信息。

5. 变量度量法的意义和影响变量度量法在数据分析中的应用意义重大。

它可以帮助我们更好地理解数据的特征和规律，发现隐藏在数据背后的信息，提高数据分析的精度和准确性。

变量度量法也对企业决策和政策制定产生重要影响，为各行各业的发展提供科学依据。

6. 个人观点和理解对我个人而言，变量度量法作为数据分析的重要技术方法，具有不可替代的意义。

它可以帮助我们更好地理解和应用数据，提高数据分析的效率和准确性，为我们的工作和生活带来更多可能性。

我认为深入理解和应用变量度量法是非常必要的。

7. 结语变量度量法作为一种重要的数据分析技术方法，在实际应用中具有广泛的意义和影响。

SPC统计过程控制及minitab应用

步骤: 1.先决定是属于那一种控制图 Ø 板厚数据:属于计量值控制图 Ø 每天量测四点板厚数据:样本数介于2 < n=4 < 10 间 →平均值及极差控制图
29/129
平均值&极差控制图
步骤: 2.先计算各组的平均值 及 极差
4/25 4/26 4/27 4/28 4/29 4/30 5/1 5/2 5/3
– 中心线(centerline，简称CL ) :
• 用来代表制程质量数据的平均值
– 描绘的点:
• 由制程收集质量数据经加以计算获得
15/129
控制图
22
21
20
6s
19
Sam ple M ean
X barChartof 銅厚
控制上限
X 3s
U CL=21.775
__ X =19.824
中心线
18
Ø X bar控制图控制界限
UCL X X A 2 R CL X X
LCL X X A 2 R
A2 3 d2 n
Ø R bar控制图控制界限 : UCL R D 4 R
CL R R LCL R D 3 R
D3 1 3 d3 d2
D4 1 3 d3 d2
备注:控制图系数A2、D3 、D4 为由样本大小n决定之系数
常的变化，其变化是不可避免的，如要予以减少或去除是非常不经济的 6/129
制程变动的原因分析
Ø 非机遇原因(Random cause):
– 又可称为不正常原因或异常原因，乃由下列各项所引起: (一)使用不合格的原料或材料 (二)未按SOP作业，或本身SOP不合理 (三)机械故障或工具损坏 (四)未经考试合格人员作业
特性 ü平均值、标准偏差…

SPC统计过程控制及minitab应用


制程能力分析-Cp
制程精密度Cp (Capability of precision)：单边规格
[1].上限规格(USL)的场合
Cpu USL X 3s
[2].下限规格(LSL)的场合
x ˆ
USL
Cpl X LSL 3s
LSL
x ˆ
105/129
制程能力分析-Cpk
Cpk，制程能力指数： Cpk 是总合Ca和Cp二值之指数，其计算式为；
(2)样本数要大,才能准确地估计制程参数与制程能力指标 数据需要至少25 组样本, 达到125 个数据, 如果数据不足, 则依照绩 效指标公式计算。
(3)质量特性値服从or近似常态分配;非常态则使用百分位法计算
百分位法
99/129
制程能力分析
例:打靶靶图
试述那一个“精” ? 那一个“准 ” ?
精而不准
X 3s
1 4 7 10 13 16 19 22 25 28
Sample
控制下限
15/129
控制图种类
➢控制图依收集的数据型态可分为：
– 计量值控制图(Variable Control Chart)
计量
– 计数值控制图(Attribute Control Chart)
计数
➢依用途目的可分为：
1.解析用控制图–目的在于研究制程能力同时解析制程 以进行制程控制之准备
• 未正确实施设备维护 • 不正确之操作方法
7/129
制程变动的原因分析
➢ 制程变动比较
机遇原因 • 种类很多 特 • 随时存在 性 • 每类影响性小 • 不易消除
非机遇原因 • 种类少 • 偶而发生 • 每类影响性皆很大 • 可经济的消除
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OOOO O O
Applicableto all DMAIC phases
R4A.,l4R4
Characterization
nt#.nt ouerc.*r,l+t
*+'t*11'
04-2
C' C)O O of Comparison DataTypes &+E*4 Db+{'O O O C C OOO O O OO C OOOO
Basic Terms of Statistics
OOO
hi++Arr^i*
o Sample t++
Population,{-4i
oooo ooooo oooo ooooo oooo ooo o o o
^1.,9. *, #r+fs $k+n 4+*fr ^
of Subset datapulledfrom a population
Sergeant: The river depth is 1.6 m but the averageheight of soldiers is only 1.7M. There should haveno problemfor us to crossthe river.. But....
RA +-!' E, 6 # g fJH N +bfi+ B.*h f ..... FfD)&$'tT66666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666666
The mean pull strengthfor the l0 observations is:
I0+t'tir*Ernil{rtfi fr{tu,
+240 +...262 +230 260
Mean,tlfu
2 Example F'l=
During an Operation in I ggx, pilots made 3000 combatflights for a total of 6900 hours. I{hat was the mean durotion of eachflight mission?.
Variable Data
ntg4&+E
oco ocoo
ccoc
C CCCCC OOCC OCCCO CCCC C
Variable Data - LearningObjective
itg4&+E-+4 H61r
;i,d,l"*Hf E, +nfrV6g #-+4
I.
ooo oooo ooooo oooo - ooooo oooo
ooo oooo ooooo oooo ooooo oooo oooo
O O
,l' ^ X ti+, ,€.*fr] tf6s00 rf .flF i ggx 4-/H./t7, f , rtl,Lit,/t 7SOoO
/'z 4Xr+,+f *1,q1$9
4Xt*+*#J,EI ftrt:
The mean duration of mission during this operationwas:
ooo oooo ooooo oooo ooo oo oooo oooo o o
Mean,t14fr
Sample Meant++Itl4fr t t+&(t+ ^E h n)#ttfl,$,!4fr X2, hX12
OOO O O OO
O OO O O
OCTCTO
ooo oo oooo
O O
oooo
CCOC, OOOC)O
oooo OCOOO oooo
OOC'O C O
I0+rel*4,ht&#l{Ezf:
260 230 240 236 248 248 252 278 265 262 Whatis the meanpull strength?
E I ti &.fE 6tYt'{E,fr. :!' z
. . :
t
l +.- -;- : -.- -1 . I. , . 1 | + +
l
04-1
Variable Data - Learning Obiective
*&e&+E-*E H6t
ooo oooo ooooo oooo ooooo oooo ooo o o o
ru. For normally distributed data,calculate z values and use the ztable to determine the proportion beyond any particular value.
Excellent data definition
Poordatadefinition
fk+ER_y,an&
samplerequired Smaller
jL &*ER. ^snrfr
x#,rx*hr+
Larger samplerequired
Data Data vs Continuous Discrete
,rA.
#J il n &+E ^fr frt+i, + *ft.*fi" fifitli'J' iL4i++'t*4t'
E l
II.
and histograms, dotplots boxplots. Interpret
r l l l ll34;+6W
1
| t
.*__l
o: Population standarddeviation s: Sample standarddeviation
*+t t84rL
t+t-'l,ilEA
Describe Setsof VariableData
#id-ttgflry.+ER
ooo ooo o ooooo ooo o ooooo
,,*F-{; 4 : )Ery.-',KE-I.6M,+4 -aE-l.7M,d'iTiAA-trE ER-... Fl ", L + rrl
*#t*t#Eri€&&#
The Advantage of Continuous Data
ooo oooo ooooo oooo ooo oo oooo oooc) o o
i€4&##l4A,F*
InformationfiF4 Discret. ft: Sparse frtH,B S
Continuous€* =Richwith information#H Bt{H,B
, *" X*L*E ftf.*^A fr.t i+ffz*L4fr fl nz*L4fr'nhL&-* *-&4frVlvV&l
6 Sigma Map -Variable Data
- atftee+E 6 Sigme,*U,El
Breakthrough Strategy
ooo oooo ooooo oooo ooooo oooo
o If theobservations a gnple of sizen arexr,x2,.. . , Xn, in thenthe samplemean( ffi )is:
x",I'lifA h4frh :
04-7
ooo
Meank4fr
ExampleI 6'lThepull strength (in d) of I0 gold bondingwires are
oooo ooooo oooo ooooo oooo oooo o o
Parameter .*'**
Statistics *it*
liffi
ffi
T;I
,ffi
ffi
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m
l2
E
7d
E)
04-6
of Measures Location 4l-flil'l€ (CentralTendency) t's€*
o Statistics *,tt& values(e.g.meanor standard Computed deviation)usingall the dataof a sample, arecalledstatisticsof the sample
A h l+4t/-),4& t+* #tzlLi+
OOOOO OOOO
ttJ tfltrn{'{fi.Ft 4H4.6Fr'h .
Statistics ?tifg. SampleMean ##ffiE . SampleStandardDeviation
*{+E* nt++'#tFn6 n #re4fr(}"}A4fr,
f#*irEE
04-4
BasicTerms of Statistics
,ftnt+t^^i+
Population #ff describedby a characteristicof interest
ooo ooo o ooo oo oooo ooooo