spc統計品質管理工具箱(doc 64頁)

spc統計品質管理工具箱目錄：
第一章：Quality Scoring品質定分
第二章：Basic Statistics基本統計
第三章：Process Capability製程能力
第四章：PFMEA失效分析

spc統計品質管理工具箱內容提要：
傳統的「因式設計法」(Factorial Design) 囿於大量的實驗數量，以致難以實施﹔或者將主因與某些混因收容在同組內，以致不易厘清它們與品質之間的錯綜關係。「調配比對法」(Paired Comparison)隻需要少數幾次配比，就能回避掉多數混淆的因素，而可望提供吾人有關關鍵主因的線索。
「全式要因法」的威力甚大，它對四項獲選變因的所有水準（多用兩級水準）都要試驗。因此，在變因和水準的所有可能組合（共計十六套）都業經試驗後，各項主效應、和所有二、三和四階交錯效應，都可以係統的加以析分和量化。
在32組數據中，計算所有A-和A+名下數據的平均數。由於B、C、和D此時全係平衡狀態，A-和A+的差值就純粹可歸咎於A本身。因此A+減去A-的差值即為A之效應。同樣方式，繼續求算B、C和D等變因各自的效應。

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