例子：如果从一批单据中抽样以检查其正确度，被检查 的单据应是可从这批单据的任何地方获取的。
从一个分类总体中抽样
加 工 的 直 径
加工的轴 2组的样本
总体
样本
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
样本
决定总体的特征
minitab应用实例
抽样的方法
随机抽样
分组随机抽样
minitab应用实例
应采取什么方法从总体或过程抽样?
大多数的统计工具需要使用随机的和有代表性的数据。不论你是从一个过程 还是从一个总体收集数据，你必须选定正确的抽样方法，以确保你的样本从 统计角度看是有效的。
总体
过程
minitab应用实例
过程抽样
过程在运动
总体抽样
样本
有助于理解过程的特性和状况
一直关注数据! 哪些 KPIV 在驱动 KPOV? 从统计 角度讲, 你需要检查什么?
minitab应用实例
直方图
过程居中，分散及形状
为什么使用直方图?
•汇总一定时间内收集的数据. •用图形显示出数据的频率分布.
如何使用?
运用直方图显示数据的频率分布
直方图有什么作用?
•体现数据分布频率 •揭示数据的居中，偏差及形状 •显示数据的分布。 •作为预测未来过程表现的工具 •帮助确定过程变化 •帮助回答如下问题: “该过程的能力是否能满足我的客户的需求?” •用来显示大量数据的简单有用的工具
minitab应用实例
2020/11/2
minitab应用实例
什么是总体?
“总体” 代表着. . .所有的信息 (人员， 物品，事件，活动，等.)
它构成一个我们感兴趣或关心的特定
的集合。
在这个世界上，并不 是每个人都如此！
minitab应用实例
“如果我想了解 . . .”
“我的总体是 . . .” 1. 俄亥俄州的学生平均阅读水平
minitab应用实例
样本必须具有代表性。 在一个有代表性的样本里，收集的数据应该精确地反应一个总体 或过程。有代表性的抽样有助于避免偏颇于调查中的总体或过程 的某一特定区域。
样本必须是随机的。 在一个随机的样本里，数据的收集无序进行，每一个元素都有相等 的机会被选来测量。随机抽样有助于避免偏颇于收集数据的特定时 间和顺序，操作员，或数据收集员。
1 - 没有经验 3 - 经验丰富 2 - 经验一般 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3 1 3 2 2 3 1 3
客户类型
1-小 2 - 中等 3-大 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1 2 3 1
销售拜访
24 35 25 23 32 22 30 22 36 27 26 33 24 32 27 39 36 38 40 28 35 30 42 38 37 45 30 40
拜访l # 日期 1 1/3/98
2 1/3/98 3 1/3/98
4 1/4/98 5 1/3/98
客户 Wal-Mart
K Mart Light World Wal-Mart Kmart
客户 类型
3
3 3
3 3
拜访摘要 Promo presentation
Promo presentation Promo presentation Fillrate discussion/price increase Fillrate discussion/price increase
• 问题宏观陈述: 每周销售拜访的平均数低于要求的35个以上，造成LLC丢 失销售机会和客户。
•输出变量 & 单位: 每周销售拜访数
• 数据来源: 销售拜访登记簿
• 问题的具体化:
– 情况: 根据客户调查，销售拜访在月初时很少，且间隔很长；而在月末时戏剧性地 增加很多。
– 程度: 至少有3个客户由于LLC缺乏与他们的联系而降低了交易量，并主要由此原 因将生意转给了其竞争对手。
• 我们需要什么数据? 决定具体的测量数据(将被集中 起来)以满足第1步所述的目标。确认所需的每一个Y 或X.
• 对每一个测量，其操作定义是什么? 写下每一个定 义，以确保所有团队成员对于收集的数据有一个共同 的理解.
minitab应用实例
第3步
起草项目数据收集计划
建立数据 收集目标
决定 测量对象
Hale Waihona Puke minitab应用实例研究目标:
了解客户经理，经验，每月工作时间，客户类 型和销售区域对 每周销售拜访数量 的影响。
PIVs
客户经理 经验 每月工作时间 客户类型 销售区域
KPOV
} 每周销售拜访数量
小结一下这个“研究”是为了确保收集到正确的数据!
minitab应用实例
如何测量拜访次数?
收集数据前...
检查单的作用是什么?
•达成对每种状况的一致认识和定义. •建立易懂的可以测量任何过程的数据. •建立对“事实”的更清晰的描述. •快速确定数据的模式.
minitab应用实例
客户经理销售拜访登记表
客户经理: Sally Smith 销售经验: 10年
区域: 北方
FW: 1
面向同类客户经验: 5年
拜访总数: 35 GEL经验: 8年
样本
决定总体的特征
minitab应用实例
总体
当从总体抽样时，运用随机或分组随机抽样法有助于确保获得一个 有效的数据系列或样本。在许多情况下，从一批中抽样可以被认为 是从总体中抽样，并且适用于同样的规则。随机抽样最适用于只包 含通常原因连续变量的总体。当一个总体具有明显的分类特征时， 应用分组随机抽样法，或分区抽样，可清晰地了解每一个类别的表 现。
minitab应用实例
100 and nP5 50 25 20
minitab应用实例
Minitab软件包简介和图表演示
minitab应用实例
问题陈述
Who is the Customer? What’s Important? (CTQ) What’s the Defect? What re the Units of Measurement?
1
4 - George How
1
5 - Mike Sell
1
6 - Dan Dollar
1
7 - Jim Jones
1
1
2
2
2
3
2
4
2
5
2
6
2
7
2
1
3
2
3
3
3
4
3
5
3
6
3
7
3
1
4
2
4
3
4
4
4
5
4
6
4
7
4
销售拜访摘要单
销售区域
经验
1 - North 2 - South 3 - East 4 - West 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3 1 2 3 4 1 2 3
每个元素被选中的可能性相 等
系统随机抽样
每第 n 个元素
总体被分成若干组，在每组内随机选 择
子群抽样
过程在运动
在该点每小 时3个样品
minitab应用实例
大约需要抽取多少样品来计算置信区间?
统计工具 平均值 标准偏差 缺陷率 (P) 直方图或柏拉图 散点图 控制图
最小样本尺寸 5-10 25-30
minitab应用实例
如何绘制直方图
•计算 数据点的个数.
•确定整个数据系列的 范围 (R) (最大值 - 最小值) .
•用数据范围 除以 数据段数 (K) ( 数据段数在 5 到 20 之间, 由数据系列的大小决定)
•确定间距 (H) (H=R/K).
注意- 匹配好数据段数和数据段间距, 以得到最 好的图形效果
•确定每根轴上的边界 ( 第1点 = 最小值 + H).
•将数据点放入合适的边界内（上),建立频率表.
•直方图 是显示频率表的图形.
minitab应用实例
绘制直方图 (在Minitab里)
Graph>Histogram
minitab应用实例
绘制直方图 (在Minitab里)
点击 “Annotation”
总体
样本
警告
当决定抽样方案时，你应确保谨记数据收集目标。随机抽样可以提供一个总体的好样本，但是它可能不能 让你发现罕见的或偶然的情况(特殊原因造成的数据点)。为了发现这样的缺陷，运用随机抽样法时你可能 需要收集很大的样本。
minitab应用实例
从一个统一总体中抽样
例子：如果从一箱材料中抽样，箱子的每个地方都有相 等的机会被抽取为样品。
minitab应用实例
绘图!绘图!绘图!
-直方图 -时间序列图 -散点图 -盒子图 -主效应图
Calls/Week
280 270 260 250 240 230 220 210 200 190 180 Index
2
4
6
8
10
12
让数据说话! 让数据告诉你, KPIV对于 KPOV是否真的很关键!
诠释数据
– 现状: 测量单位是每周的拜访数量。以前我们只有来自客户经理们关于每周拜访数 的估计。这样，我们将需要收集数据以了解每周实际拜访数。
– 时间段: 每周的销售拜访数的历史记录一直不同。然而，客户抱怨在最近6个月内 一直在增加，并且客户在上个月已经采取了行动。
– 规范: 客户期望经常的和及时的销售联系。来自以前的绿带项目的数据显示，每个 客户经理要求销售员每周给每个客户至少35个拜访。