spc统计过程控制技术的应用(doc 7页)

spc统计过程控制技术的应用目录：
一、基本概念
二、常用的统计技术
三、质量改进的四阶段八步骤及适用的统计技术
四、过程质量控制

 

spc统计过程控制技术的应用内容摘要：
一、基本概念
     1、信息：信息是一种资源，是对客观事实的反映。对于管理信息而言，它是经过加工后的各种数据，其表现形式是数字、图表、记录、文件等。
     2、数据：是用来描述客观事物的，其主要反映方式是数字。
     3、数据分析：是把数据加工成为信息的手段使之能证实质量管理体系的有效性、适宜性以及持续改进体系有效性。统计技术就是数据分析的重要方法途径。
     4、总体：是指研究对象的全体。一批零件、一个过程或在某段时间内生产的同类产品的全部都可以称为总体。
     5、样本：是从总体中抽出来的一部分个体的集合。样本中每个个体叫样品，样本中所包含的样品数目称为样本大小，又叫样本量（n）。
    6、数据分类：
    计量值数据：可以连续取值的质量数据，可以用计量器具、仪表等进行测量。如长度、重量、温度等。
    计数值数据：不能连续取值的质量数据，也无法用计量工具测定，只能用计数方法表示，如不合格品数、气孔数、缺陷数等。
    非数字型数据：难于用数字表达，往往用定性的描述方式，如服务质量评价优、良、中、差。
    7、样本平均值（X）：即算术平均值
    8、样本中位值：当数据的个数为单数时，将数据依大小顺序排列，中间的那个数就是中位值；当数据的个数是偶数时，将数据依大小顺序排列，中间的两个数的平均值就是中位值。
    9、样本方差（σ2）：是用来表示分布的散布大小。方差大意味着分布的散布较宽较分散，方差小意味着分布的散布较窄较集中。
    10、样本标准差（σ）：方差的开方。一般在实际使用中更常使用标准差来表示分布散布的大小。

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