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《质量管理学》题库（第六章）第六章质量检验与抽样检验理论一、单项选择题1. 对实体的质量特性进行检验，并将结果与规定的质量要求进行比较，以确定质量特性的复合性活动称为（）。
A 质量控制B 质量审核C 质量检验D 质量评审答案：C 较易2. 按照加工过程的阶段划分，质量检验可划分为（）。
A 全数检验：B 进货检验、工序检验和完工检验C 抽样检验D 计数检验和计量检验答案：B 较难3. 通过测量和记录质量特性的数值，并根据数值和标准对比，判断其是否合格的检验是（）。
A 过程检验B 阶段检验C 计数检验D 计量检验答案：D 较难4. 抽样检验具有节约检验工作量和检验费用，缩短检验周期，减少检验人员和设备的优点。
但其不足表现在（）。
A 选取样本困难B 选取抽样方法困难C 具有一定错判的风险D 检验过程要求严格答案：C 较难5. 全数检验具有结果可靠，能够提供完整的质量数据的优点。
但其（）是这种检验方法的缺点。
A 存在漏检和错检的可能B 检验技术要求高C 检验环境要求高D 检验时间要求高答案：A 较难6. 在对全数检验和抽样检验进行选择时，一个考虑的主要因素是（）。
A 检验环境B 检验技术C 检验成本D 检验难易答案：C 较难7. 抽样方案中预先规定判定批产品不合格的样本中最小不合格数称为（）。
A最小样本容量B基准检验标准C合格判定基准D不合格判定数答案：D较易8.在抽样检验中，消费者所承担的不合格批被判定为合格批的风险称为（）。
A 消费者风险B 检验性风险C 误差性风险D 随机抽检风险答案：A 较易9. 计数型抽样方案的优点表现为（）。
A 可获取完整的产品信息B 检验误差较小C 所需样本量相对较小D 测量简单答案：D 较难10. 在最简单的计数型抽检方案中通常需要确定两个参数，一个是抽取的样本量，另一个是（）。
A 生产者风险系数B 消费者风险系数C 合格判定数D 不合格判定数答案：C 较易11. 对给定的抽样方案，表示批接受概率与不合格率的函数关系曲线称为（）。
学习使用Minitab进行统计分析和质量控制第一章：引言Minitab是一款流行的统计分析软件，广泛应用于质量管理和数据分析领域。
本章将介绍Minitab的基本概念和功能，为后续章节的学习做好铺垫。
第二章：Minitab的安装与配置在本章中，我们将教您如何下载、安装和配置Minitab软件。
此外，我们还将介绍一些Minitab的基本设置，以适应不同的统计分析需求。
第三章：数据输入与整理数据的准确性和完整性对于统计分析至关重要。
本章将详细介绍如何在Minitab中输入和整理数据，包括导入外部数据文件、手动输入数据和处理缺失值等方面的操作。
第四章：统计分析基础在进行高级统计分析之前，了解统计学的基本概念和方法是至关重要的。
本章将介绍Minitab中常用的统计分析方法，如描述性统计、假设检验和可视化方法等。
第五章：统计分析进阶本章将深入介绍Minitab中更为高级的统计分析方法，如方差分析、回归分析和时间序列分析等。
我们将通过实例来演示如何使用这些方法解决实际问题。
第六章：质量控制基础质量控制是保证产品质量的关键环节。
在本章中，我们将介绍质量控制的基本概念和方法，并展示如何使用Minitab进行流程能力分析、控制图和异常值检测等操作。
第七章：质量控制进阶本章将进一步讨论质量控制的高级方法和技巧。
我们将介绍如何使用Minitab进行六西格玛和设计试验等操作，以提升产品质量和工艺效率。
第八章：质量报告和可视化在进行统计分析和质量控制后，将结果及时、准确地传达给相关人员是十分重要的。
本章将介绍如何使用Minitab生成专业的统计报告和可视化图表，以便于更好地传达和解释分析结果。
第九章：实际案例分析在本章中，我们将以真实的案例为例，展示如何使用Minitab 进行全面的统计分析和质量控制。
通过实际案例的分析，读者将深入了解Minitab的功能和应用，掌握实际操作技巧。
第十章：总结与展望最后一章将对全书进行总结，并展望Minitab在未来的发展趋势。
质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。
一、数据收集。
在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。
数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。
通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。
二、质量测量指标。
在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。
常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。
通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。
三、统计分析方法。
在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。
比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。
四、质量改进措施。
通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。
比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。
五、持续改进。
质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。
通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。
因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。
总结。
质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。
质量控制处统计岗位安全操作规程质量控制处统计岗位是一个重要的职位，需要严格遵守安全操作规程，以确保数据的准确性和保密性。
以下是对于统计岗位安全操作规程的详细说明。
第一章：总则第一条：为了保证统计工作的正常进行，确保数据的准确性、完整性和保密性，所有从事统计工作的人员都必须严格遵守本规程，并接受相关培训。
第二条：统计工作是一项复杂的工作，需要准确收集、整理和分析数据。
统计岗位人员应具备相关统计专业知识和技能，并遵守相关法律法规。
第三条：统计数据是公司决策的重要依据，统计岗位人员必须严格遵守保密原则，妥善保管和使用统计数据，不得泄露、篡改或滥用数据。
第二章：数据收集与整理第一条：统计岗位人员在数据收集过程中，应遵守以下原则：1. 确保数据来源的可靠性和准确性；2. 准确记录数据，不得随意填写、删除或修改数据；3. 确保数据的完整性，不得遗漏或重复录入数据。
第二条：统计岗位人员在数据整理过程中，应遵守以下原则：1. 根据统计需求，将采集的数据进行分类、编码和归类；2. 将数据进行核对和校验，确保数据的准确性和一致性；3. 按照规定的标准和格式进行数据整理，确保数据的规范性和统一性。
第三章：数据分析与报告第一条：统计岗位人员在数据分析过程中，应遵守以下原则：1. 根据统计需求，选择合适的统计方法和工具进行数据分析；2. 保证数据分析过程的科学性和客观性，不得随意干预或操纵数据；3. 确保数据分析结果的可靠性和准确性，不得作虚假或夸大解释。
第二条：统计岗位人员在报告编制过程中，应遵守以下原则：1. 根据统计结果，编制相关报表和图表，确保数据的清晰和易理解；2. 保密敏感数据，根据相关规定作适当的数据脱敏处理；3. 根据不同层级和需求，提供相应的报告和分析结果。
第四章：数据保密与管理第一条：统计岗位人员在数据保密方面，应遵守以下原则：1. 严格遵守保密原则，不得泄露、篡改或滥用统计数据；2. 妥善保管统计数据，防止数据遗失、被盗或损坏；3. 不得将统计数据用于违法、违规或损害公司利益的活动。
质量控制的统计分析方法第六章质量统计数据及其波动第一节一、质量统计数据质量控制工作的一个主要内容就是进行质量定量分析。
这就需要大量的质量统计数据，因此质量统计数据是质量控制的基础。
质量数据的收集通常有两种方法。
一种是随机取样，即质量控制对象各个部分都有相同机会或可能性被抽取；另一种是系统抽样，就是每间隔一定时间连续抽取若干件产品，以代表当时的生产或施工状况。
这些质量统计数据，在正常生产条件下一般呈正态分布。
质量控制工作中，常用的质量统计数据主要有以下几种。
X 1．子样平均值子样平均值又称为算术平均值，是用来反映质量数据集中的位置。
其计算式为?X?X 6-1）（i n1?i Xn1式中——子样平均值；??n,...,i?12,3X;——抽样数据i n——样本容量。
~X．中位数2将收集到的质量数据按大小次序排列后，处在中间位置的数据称为中位数（或为偶数时，则取中叫中值）。
当样本容量n为奇数时，取中间一个数为中位数；当n 间两个数的平均值作为中位数。
．极植与极差3在一组质量数据中，按由大到小顺序排列后，处于首位和末位的最大和最小值表示。
L表示。
首位数和末位数之差叫极差，常用R叫极值，常用?C）和离差系数4．子样均方差S（或v?）表示，其计算式??2?X?S?X）如（或子样均方差反映质量统计数据的分散程度，常用S 下：n1??2?XX?S?（6-3）或（6-2 i n1i?n1i1?n1i?）6-3上两式的计算结果相近；较大时，当子样数较小时，则须采用式（n当子样数进行计算。
C表示，其计算式为离差系数用来反映质量相对波动的大小，常用v229S?100?%C（6-4）v X式中各符号意义同上。
二、质量波动如前所述工程产品质量具有波动性。
形成质量波动的原因可归纳为两大类：随机性因素和系统性因素。
随机性因素对产品质量的影响并不很大，但它却是引起工程产品质量波动的经常性因素。
如：材料性质的微小差别、工人操作水平的微小变化、机具设备的正常磨损、温度、湿度的微小波动等等。
在实际施工或生产中这类因素很难消除，有时即便能够消除也很不经济。
所以，对质量控制来说，随机因素并不是我们控制的主要对象。
系统性因素对产品质量影响较大，但这类因素并不经常发生。
如：材料的性质变化较大或品种规格有误，机械设备发生故障，工人违返操作规程，测试仪表失灵等等。
这类因素在生产、施工中少量存在，会导致质量特征值的显著变化。
因此，这类因素引起的质量波动容易发现和识别，是质量控制的主要对象。
若生产（或施工）过程仅受随机性因素的影响，其大批量产品的质量数据一般具有正态分布规律。
此时的生产状态为稳定的生产状态，生产处于受控状态。
若生产或施工过程受到系统性因素的影响，则其质量数据就不再呈正态分布，此时的生产或施工处于异常状态，需要立即查明原因，进行改进，使生产或施工从异常状态转入正常状态——即稳定状态。
此即质量控制的目标所在。
第二节质量控制的直方图法直方图又称频数分布直方图或质量分布图。
是用于整理质量数据，并对质量波动分布状态及其特性值进行推断的图示方法。
运用直方图可以判断生产过程是否正常，估计产品质量的优劣和推测工序的不合格情况，并根据质量特性的分布情况进行适当调整，达到质量控制的目的。
一、直方图的绘制方法1．数据的收集与整理为使随机收集的数据更具有代表性，一般数据收集不少于50组。
【例】某工地在一段时间内生产的30Mpa混凝土，为检验其抗压强度共做试块100组，经过相同条件养护28d，测得其抗压强度如表6-1所列，试绘制其抗压强度直方图。
X?35.5MPa，从最小值栏中从表中最大值栏中选出全体数据中的最大值max7.7MPaMPa27X?.8，即极之与最大值最小值差值最选出小为差，min R?7.7MPa。
2．确定直方图的组数和组距直方图的组数视数据多少而定，当数据为50~200个时可分为8~12组；当数据230为200个以上时可分为10~20组；一般情况下常用10组。
本例设组数K=10组。
组距用h表示，其近似计算公式为X?X minmax?h（6-5）K用上式计算出本例h= 0.8。
3．计算并确定组界值确定组界值时，应注意各组界值相邻区间的数值应是连续的，即前一区间的上界值应等于后一区间的下界值。
另外，为避免数据落在区间分界上，一般把区间分界值比数据值提高一级精度。
本例第一区间下界值可取最小值减0.05，即为27.75，上界值则为其下界值加组距h即为28.55。
为保持分组连续，第二区间下界值取为表6-1 混凝土试块强度统计表表6-2 频数分布统计表序号分组区间（Mpa）频数频率（%）1 27.55~28.55 1 11 1 28.55~29.35 25 5 3 29.35~30.157 7 4 30.15~30.9524 5 30.95~31.75 2438 6 38 31.75~32.5517 17 7 32.55~33.354 4 33.35~34.15 82 9 34.15~34.95 21 10 34.95~35.751100100累计231图6-1 混凝土抗压强度频数分布直方图28.55，上界值取其下界值加组距，即29.35，其他区间上、下界值的确定以此类推。
4．编制频数分布统计表根据所确定的组界值进行频数统计，并计算频率，编制出频数分布统计表如表6-2。
5．绘直方图画直角坐标，横坐标表示质量统计数据分组区间，纵坐标代表各分组区间内质量数据出现的频数。
本例的混凝土强度直方图，如图6-1所示。
二、频数分布直方图的观察分析直方图是一种有效的现场分析工具，一般从两方面进行观察分析。
1．判断质量数据分布状态将直方图形状与各种典型直方图比较，大致看出产品质量的分布情况，若发现质量问题，就可以分析原因，采取有效措施。
典型直方图有以下6种，如图6-2所示。
在图6-2中，图（a）呈正常形，以中间为峰，大体上向左右两边对称分布，一般正常状态下的质量特性呈此分布；图（b）呈锯齿形，产生的原因往往是因为数据分组不当或测量方法、读数不准确所致；图（c）呈偏峰形（又称单侧缓坡形），产生的原因是操作时对另一侧界限控制太严所致；图（d）呈孤岛形，产生的原因一般是由于少数原材料不合格或短时间内操作人员违反操作规程所致；图（e）呈双峰形，造成此形的原因一般是由于收集数据时分类工作做得不够好，使两个不同的分布（如不同的操作者或不同的操作方法）混淆在一起所造成的；图（f）呈绝壁形，产生的原因主要是由于操作者的主观因素（如考虑到返修余地），也有可能是由于收集质量数据时有意不收集废品的质量数据所致。
2．判断质量保证能力将直方图的实际数据分布范围B与公差界限T（即质量标准要求的界限）比较，232图6-2 几种常见的典型直方图f（）绝壁形（c）偏峰形；（d）孤岛形；（e）双峰形；（（a）对称形；b）锯齿形；???图6-3 直方图分布范围与标准比较233可以看出数据分布是否都在公差范围内，进而判断产品质量的波动情况和掌握工序质量情况。
两者对比大致可分为如图6-3所示的6种情况。
?表示实际分布的中心值，B和T比较一般可分为两种情况：6-3图中（1）B包含在T内，实际中可碰到如下几种情况：1）B和T的分布中心重合，实际尺寸分布两边有一定余地，此为理想的质量保证能力状态，如图6-3（a）所示；2）中心稍有偏差，B和T一端界限重合，有超差的可能，必须采取措施纠正偏差，如图6-3（b）所示；3）B和T两端界重合，质量数据太分散没有任何余地，稍一不慎就会超差，此时应采取对策提高加工或施工质量，减少数据分散，以提高质量保证能力，如图6-3（c）所示；4）T过分大于B，说明质量控制过于严格，质量虽好但却不够经济，此时应适当放松质量控制以提高生产率，降低成本，如图6-3（d）所示。
（2）B不包含在T内，有两种情况：1）B和T的界限交叉，中心过分偏移，产生单边超差出现不合格质量，此时应立即调整，使分布移至中心避免再出现废品，如图6-3（e）所示。
2）B大于T，产生双边超差，必然出现废品，这说明质量保证能力不足，应立即采取措施提高质量保证能力，尽快消除系统性误差，不得已时也可放宽质量标准，如图6-3（f）所示。
第三节质量控制的排列图法排列图是根据“关键的少数和次要的多数”的基本原理，对产品质量的影响因素按影响程度大小主次排列，找出主要因素，采取措施加以解决。
此法多用于废品分析。
排列图是由一个横坐标，两个纵坐标，n 个直方形和一条折线所组成。
横坐标表示影响质量的各个因素，按影响程度大小从左至右排列；左边纵坐标表示影响因素的频数，右边纵坐标表示累计频率（%）；直方形高度表示因素影响的程度，由各影响因素累积百分数连成的折线称为排列图曲线或巴雷特曲线。
下面举例分析说明。
【例】某框架结构现浇混凝土柱施工中，经检验发现其超出允许偏差的点数（频数）如表6-3所列，，试用排列图法分析其主要质量问题。
表6-3 现浇混凝土柱超差点数表序号项目点数（频数）频率（%）累计频率（%）80 1 53.3 53.3 轴线位移73.3 2 20 30 柱高86.6 3 20 13.3 截面尺寸93.3 10 6.7 4 垂直度100 1056.7其它234由表6-3可绘制排列图，如图6-4所示。
6-4 现浇混凝土柱质量问题排列图图从图中可知，现浇混凝土柱的质量问题，主要存在于轴线位移及柱高两方面，的质量问题。
若能将这两方面的质量提高，就能解决73.3%是主要影0 ~ 80%在分析排列图时，一般将其中的累积频率分为3类：为A类，为C类，是一般影响因素。
B类，是次要因素；90% ~ 100%为响因素；80 ~ 90% 作排列图时应注意以下几点：）主要因素不能太多，最好一或两个，否则将失去意义。
（1 （2）将不太重要的因素合并在“其它”项内，以免横坐标太长。
3）排列图可以连续使用，以求一步一步深入寻找原因。
（第四节质量控制的管理图法一、质量控制管理图的作用和一般形式所年发明的。
质量控制管理图又叫控制图，是美国贝尔研究所哈特博士在1924 谓控制图就是以上、下控制界线为依据表示生产工序质量变化状态的图形。
前述直方图法和排列图法都是反映产品质量在某一段时间内的静止状态，即静态分析方法。
但在实际生产中，工程产品的质量都是在动态的生产过程中形成的，因此，只用静态分析方法就不能保证工程质量始终处于控制状态，而质量控制管理图则能够及时提供施工过程中质量状态的变化情况，及时发现可能出现的质量问题并及时采取措施，使工程质量始终处于受控状态，此即质量的动态分析方法。
利用动态分析法，可使工序质量的控制由事后检查转变为事前预防，防患于未然。
因此，管理图作为质量控制的统计分析工具，愈来愈受到人们的重视，并将会得到日益广泛的应用。
