spc中级统计分析管理工具.pptx

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1、中级统计分析SeniorProcessStatisticalAnalysis统计过程分析基础知识数据统计分析目的和作用数据6360  64  62  63  6463  62  66  64  60  6261  65  62  63  66  6367  64  63  62  65  6365  61  62  64  63  61平均值：63.1最大值：67最小值：60样本数：30数据的分类和特点压力泵的一组读数(Mpa)：200，215.3，211.5，218.2，220产品表面刮伤数（处）

2、：1，5，3，6，8，101）连续的读数，不一定是整数，一般需要专用的量具、仪器进行测量后读数——计量性的数据2）不连续的数据，自然数，一般通过计数得到，不一定需要专用的量具、仪器来测量——计数性的数据ONOFF统计分析的关键参数×δ？中级统计分析中的关键参数计量性数据度量分布位置的参数均值中位数众数度量离散程度的参数标准差极差计数性数据度量分布中的比例度量分布中的比率中级统计分析技术应用数据类型单样本双样本成对样本多个样本可视化工具圆点图箱式图散布图圆点图等值线Tukey均值多变量散点图直方图箱式

3、图差异分析圆点图茎叶图箱式图位置检验(正态假设)单样本t检验双样本t检验成对样本t检验方差分析ANOVA位置检验(无分布假设)Fisher检验Tukey末数检验Fisher检验Kruskal-Wallis检验Wilcoxon检验Kruskal-Wallis检验Wilcoxon检验变异检验单样本Х2检验F检验Bartlett(正态)Levene(无分布假设）比例检验单样本比例双样本比例检验或相关→P控制图+置信区间比率检验柏松比率检验→→U控制图+置信区间可视化工具VisualizeTools计量性数

4、据的分布可视化圆点图：检查并比较分布箱式图：检查并比较分布比较变量的汇总或单个值直方图检查并比较分布茎叶图检查并比较分布圆点图使用点图估计数据的形状和中心趋势。点图与直方图类似，分为多个区间。但是，具有少量数据时，点图可能比直方图更有用，原因在于：一般情况下，点图比直方图包含的区间更多。每个点都表示单独的观测值（或者少量观测值）。点图对于比较数据组也非常有用。点图-单变量示例您为一家洗发精制造商工作，您需要确保瓶盖的紧固程度适当。如果瓶盖扣得过松，则有可能在装运过程中脱落。如果扣得过紧，消费者可能很

5、难打开（尤其是在洗浴过程中）。您随机抽取一些瓶子样本，并检测打开瓶盖所需的扭矩。创建一个点图来评估数据并确定样本与目标值18的接近程度。解释结果大多数瓶盖紧固时的扭矩在14到24之间。只有1个瓶盖很松，扭矩小于11。但是，分布呈正向偏斜，有些瓶盖拧得过紧。许多瓶盖需要大于24的扭矩才能打开，5个瓶盖的扭矩大于33，这几乎是目标值的两倍。点图-多变量示例您的公司在2台机器上生产塑料管件，您想检验管件直径的一致性。您要测量2台机器在3周内生产的管件，每周各测量10个管件。创建一个内部含组（按机器分组每个

6、星期的符号）的点图来检验分布情况。解释结果机器2生产的管件的直径在各周似乎都比较稳定。但是，机器1生产的管件的直径变异性每周都在增加：·第1个星期的直径范围约为4.3到5.2·第2个星期的直径范围约为5.0到7.0·第3个星期的直径范围约为4.9到8.8箱图——四分位数四分位数是将数据样本分成四个相等部分的值。利用四分位数，可以快速评估数据集的展开和中心趋势–这是了解数据的重要前期步骤。下四分位数(Q1)25%的数据小于等于此值。第二个四分位数(Q2)中位数。50%的数据小于等于此值。上四分位数(Q

7、3)75%的数据小于等于此值。四分位间距下四分位数与上四分位数之间的距离(Q3-Q1)；因此，它跨越数据中间部分，即50%。Q1:计算k=(n+1)/4,如果结果是整数，那么Q1=Xk，否则Q1=1/2×(X[INT(k)-1]+X[INT(k)+1])。Q2:计算k=2(n+1)/4,如果结果是整数，那么Q2=Xk，否则Q2=1/2×(X[INT(k)-1]+X[INT(k)+1])。Q3:计算k=3(n+1)/4,如果结果是整数，那么Q3=Xk，否则Q3=1/2×(X[INT(k)-1]+X[I

8、NT(k)+1])。IQR:Q3-Q1例如，对于以下数据：7,9,16,36,39,45,45,46,48,51，求：Q1,Q2,Q3,IQR。结果如下：Q1=14.25Q2（中位数）=42Q3=46.50四分位间距=46.50-14.25，或32.25箱图箱线图（也称为方框须线图）可用来评估和比较样本分布。25%25%25%25%最大值:Q3+1.5(Q3-Q1)最小值:Q1-1.5(Q3-Q1)Q3:3rd四分位数Q2:中位数：2nd四分为数Q1:1st四分位数异