spc統計過程控製技術的應用(doc 7頁)

spc統計過程控製技術的應用目錄：
一、基本概念
二、常用的統計技術
三、質量改進的四階段八步驟及適用的統計技術
四、過程質量控製

spc統計過程控製技術的應用內容摘要：
一、基本概念
1、信息：信息是一種資源，是對客觀事實的反映。對於管理信息而言，它是經過加工後的各種數據，其表現形式是數字、圖表、記錄、文件等。
2、數據：是用來描述客觀事物的，其主要反映方式是數字。
3、數據分析：是把數據加工成為信息的手段使之能證實質量管理體係的有效性、適宜性以及持續改進體係有效性。統計技術就是數據分析的重要方法途徑。
4、總體：是指研究對象的全體。一批零件、一個過程或在某段時間內生產的同類產品的全部都可以稱為總體。
5、樣本：是從總體中抽出來的一部分個體的集合。樣本中每個個體叫樣品，樣本中所包含的樣品數目稱為樣本大小，又叫樣本量（n）。
6、數據分類：
計量值數據：可以連續取值的質量數據，可以用計量器具、儀表等進行測量。如長度、重量、溫度等。
計數值數據：不能連續取值的質量數據，也無法用計量工具測定，隻能用計數方法表示，如不合格品數、氣孔數、缺陷數等。
非數字型數據：難於用數字表達，往往用定性的描述方式，如服務質量評價優、良、中、差。
7、樣本平均值（X）：即算術平均值
8、樣本中位值：當數據的個數為單數時，將數據依大小順序排列，中間的那個數就是中位值；當數據的個數是偶數時，將數據依大小順序排列，中間的兩個數的平均值就是中位值。
9、樣本方差（σ2）：是用來表示分布的散布大小。方差大意味著分布的散布較寬較分散，方差小意味著分布的散布較窄較集中。
10、樣本標準差（σ）：方差的開方。一般在實際使用中更常使用標準差來表示分布散布的大小。

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