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时间:2018-03-20
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1、第二章基礎統計-資料之蒐集整理與分析第二章基礎統計-資料之蒐集整理與分析統計品管的第一步即:針對產品與製程中某些重要之品質特性予以記錄沒有客觀的資料,人們被迫依賴主觀之意見、個人之感覺或臆測作決定。資料之蒐集有助於問題之定義、原因之診斷或可行性方案之評估。2資料之型態一般而言,品管之資料可分為:計量值-連續型資料-可透過量測儀器衡量的-雖然昂貴(耗時)但十分有用計數值-離散型資料-通常以通過/不通過判斷產品之好壞-良品/不良品是可計數的3資料之蒐集在開始蒐集資料前,我們應考慮1)資料蒐集之目的?2)資料該如何被蒐集(方法)?3)資料應如何被儲存(地點)?-電腦資料庫/硬碟/磁片-網路
2、即時傳輸-歷史性資料檔4)資料應如何分析與呈現?4點檢表點檢表係有系統蒐集資料之工具其目的在於方便資料之整理點檢表必須符合特定之需求-儘可能簡單正確5評估缺點之點檢表6伯拉圖資料蒐集表7繼電器缺點之伯拉圖合計8繼電器缺點之伯拉圖(續)9圖形之呈現圖形是展示資料最有效之工具好的圖形勝過千言萬語資料以圖形方式展現,較易成為決策過程之一部份10直方圖又稱次數分佈圖是一種“量測資料”以圖形展現之方式它可表現製程變異的樣式11直方圖何時使用直方圖?-當製程發生問題,可利用直方圖找線索直方圖展現品質特性之分佈形狀-橫軸代表品質特性之量測單位12直方圖13直方圖為了清楚展現製程變異之樣式,直方圖可
3、依下述六個步驟建立。這些步驟若有必要可作適當之調整14直方圖1.決定組數之原則:k=1+3.3log(n)(Sturge’sFormula)15直方圖2.計算並決定組距組距=3.確定組界組距必須是常數16直方圖4.計算組中點組中點為(組上界+組下界)/25.歸類並劃記6.計算每一組中觀察值出現之次數並記錄之f=n(各組次數之總和=n)17直方圖之形狀崖狀(零件可能經篩選)對稱(常態分配)18直方圖之形狀右偏(製程中心偏向規格下限)梳狀(量測誤差)19直方圖之形狀均等分佈(儀器校對不精確)雙峰型(二個以上製程)20直方圖直方圖之限制-無法展現製程之趨勢21直方圖繪製準則1.組數應該在5
4、-20間2.所有組距必須等長3.每組宜標明組中點4.每筆資料最多只能歸入一組5.組與組要避免重疊6.組與組間避免空隙出現22直方圖範例某工廠2000員工在過去106天之曠職人數146141139140145141142131142140144140138139147139141137141132140140141143134146134142133149140143143149136141143143141140138136138144136145143137142146139148140140139139144138146153147142133140141145148139136
5、14114013915813513214814214514512212914314813814914614114214413715314814413815014813814514514214314314814114514123直方圖範例計算全距(range)、組距大小(classsize),並填入下列次數分佈表。1.Range=R=XH–XL=158-122=362.ClassSize=36/8=5(四捨五入)3.依3、4、5、6步驟填入下表24直方圖範例25製程集中趨勢之衡量母體-一組產品或製程資料之集合,具有相同之品質特性。樣本-選自母體的子集合。26製程集中趨勢之衡量統計量1.
6、算術平均數2.中位數3.眾數母體:,樣本:(原始資料),(經整理之資料)27製程集中趨勢之衡量原始資料:(2)將資料由小而大排序令為n個樣本由小而大之排序,則Ex.1,3,4,2,7,6,8,5M=4.528樣本平均之次數分佈表金屬塊之厚度組距組中點(X)次數(f)組中點*次數(fX)3.275–3.3253.325–3.3753.375–3.4253.425–3.4753.475–3.5253.525–3.5753.575–3.6253.625–3.6753.675–3.7253.303.353.403.453.503.553.603.653.70339323810311fi=n
7、=1009.910.0530.60110.40133.0035.5010.803.653.70fix=347.60例:29離散趨勢之衡量1.變異數/標準差2.全距3.平均絕對偏差30離散趨勢之衡量31離散趨勢之衡量(2)全距=最大值-最小值(3)(4)32樣本標準差之計算33樣本標準差之計算34次數分佈之資料蒐集表35
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