统计基本概念及QC手法HQ

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1、基本統計概念及QC手法課程目的：了解品管常用手法的做法/判斷及應用教材適用對象：所有工程師3.品管常用手法3-1特性要因圖的做法/應用3-2查檢表的種類/設計3-3層別法的做法/應用3-4柏拉圖的做法/應用3-5直方圖的做法/判斷3-6推移圖的做法/應用3-7散佈圖的做法/應用3-8箱型圖的做法/應用課程大綱：1.如何收集數據1-1數據的分類1-2收集數據的目的與方式1-3收集數據的步驟2.基礎統計2-1資料型態與基本定義2-2集中趨勢量數2-3離散量數如何收集數據以實驗數據來表示事實以實驗為

2、基礎，經過考慮、判斷後採取行動，此為品質管制中的重要過程，其最恰當之表示方式即為數據數據的分類，按收集方法可分成以下兩類：(1)計量值的數據由測量所得之數據，如板厚、尺寸、線寬、間距、…等。(2)計數值的數據由統計點數所得之數據，如針孔、凹陷、短路、斷路…等。收集數據之目的在收集數據時必須先瞭解為何要收集此數據及收集的使用目的，大致可區分為以下四類：(1)現狀掌控(2)製程解析(3)製程管制(4)品質保證收集數據方式(1)用記錄表記錄(2)影片記錄(3)儀器(4)自動記錄裝置收集數據步驟

3、1.明確收集數據目的2.決定「何時、誰、何處、何種數據、如何收集」3.考慮能以最少的數據(作正確判斷的抽樣)4.設計適當的查檢表5.以層別方式收集數據6.決定適切的檢查方式(測定方法)7.記錄查檢表8.記錄數據的方法使標準化基礎統計x%資料型態與基本定義群體與樣本群體(Population)：群體是由某一被指定的群組裡所有的個數所構成。樣本(Sample)：樣本為自群體中抽取一部份的個數。數據按型態分：可分為屬量資料(資料以數字方式表示，例如：年齡、身高等)與屬質資料(資料常以文字/符號

4、方式表示，例如；性別、血型等)屬量數據為連續型數據；屬質數據為離散型數據(ContinuousandDiscreteData)連續型數據(ContinuousData)：為一個變數之量測尺度屬連續尺度，則其資料與資料間可以做無限分割，例如身高、體重、溫度等。離散型數據(DiscreteData)：一個變數之量測尺度屬離散尺度，一般為分類級別用，則其數據稱離散數據或間斷數據。數據不是數字屬質即離散型數據又分為名目資料與順序資料(NominalandOrdinalData)名目資料(Nominal)

5、：以代號來代表類別之不同，而不具特定的順序。例如：顏色：紅、黃、綠、藍水果：蘋果、香蕉、桔子順序資料(Ordinal)：資料型態具特定的順序例如：批號101102103版序ABC名次：冠軍　亞軍　季軍集中趨勢量數(Measuresofcentraltendency)，簡稱集中量數，是全部資料中央位置的數值，故又名中心位置量數(measureofcentrallocation)集中量數之作用有下列三項：1.簡化作用2.比較作用3.代表作用常用的如右邊平均數中位數四分位數集中趨勢量數(Measure

6、sofcentraltendency)資料集的平均數是資料集內所有資料的總和除以項目數。如果資料來自樣本，稱為樣本平均數，記為。如果資料來自母體，稱為母體平均數，記為μ(mu)。平均數為瞭解製程鍍銅的品質是否有獲得提昇，工程師隨機抽樣量測取得下列鍍銅厚度資料。範例：製程鍍銅品質平均數ItemData(um)ItemData(um)ItemData(um)18.90117.56218.1726.96126.94228.2738.90139.05239.4948.81148.14246.975

7、9.261510.86259.0469.041611.76267.6878.05179.70278.0289.17188.66289.49911.12199.732910.411010.86209.16309.05範例：12位商學院畢業生的起始月薪某大學的就業輔導室寄出一份給其抽樣的商學院畢業生，調查他們有關工作起薪的資訊。得到如下的資料。畢業生月薪($)畢業生月薪($)123507239022450826303255092440423801028255225511242062210122380

8、平均數中位數中位數最常用來做為財產資料或所得資料的位置量數。有極端值的資料集，中位數比平均數更能提供較佳的中央位置量數。將資料項目由小排到大，中位數是位置在中間的資料值。若資料項目為奇數，中位數即為排在中間的數值。若資料項目為偶數，沒有單一的中間項，中位數是中間的兩個資料值的平均數。範例一(樣本數奇數)：讓我們利用前面的定義計算5個班級人數的中位數。將5個資料值由小至大排列如下3242464654因此，中位數46範例二(樣本數偶數)：畢業生起始月薪2210225523502380238