X（自变量）
相关图
• 应用： 3）观察分析
Y Y Y
强正相关
0
Y X
强负相关
0
Y X
不相关
0
Y X
弱正相关
0
X
弱负相关
0
X
非线性相关
0
X
相关图
• 相关图的相关检定： 通常采用中值法 1）作中值线 2）数点 各象限点数n及线上点数 3）计算 nⅠ+nⅡ=nⅢ+nⅣ nⅡ+nⅢ=nⅠ+nⅣ N= ni n线 =n-n线
统计方法
• 性质：
3.风险性 -统计方法既然要推断用部分整体，那么这种由推断而得出的结论就 不会是百分之百正确，即可能有错误。犯错误就要担风险。
• 用途：
1.提供表示事物特征的数据；(平均值、中位数、标准偏差、方差、极 差) 2.比较两事物的差异；（假设检验、显著性检验、方差分析、水平对比 法）
统计方法
X（自变量）
相关图
• 应用： 1）相关图的作法 ① 收集相对应的数据（必须一一对应） ② 画横、纵坐标轴 ③ 按数据画出坐标点 ④观察分析-见图 ⑤填补有关事项
相关图
• 应用： 2）应用
因 变 量
98.5
98 97.5
Y( )
线性关系：Y=a+bx
97 96.5
96 57.8 58 58.2 58.4 58.6 58.8
检查表
• 应用步骤： 3.选择和制作检查表 1）检查表样式 ③图形式：对象于何位置发生 ④点检式：确认所定的事有无遗忘/遗漏 2）选择 原则：“易于收集、记录和整理分析” 3）制作 4.实施检查 5.记录必要事项
检查表
• 常用的几种检查表 1）频数分布调查表 主要是用于计量值数据的搜集调查； 2）缺陷位置检查表 工序质量分析中常用方法； 3）不合格项目检查表-表1 • 注意事项 1）检查表项目和形式应与产品、过程的要求相适应； 2）检查表应便于操作者记录； 3）设计检查表时，应正确分层。
Y
Ⅱ 5
X中
Ⅰ 2线上1个）Ⅳ
X
20
相关图
• 相关图的相关检定： 3）计算 取nⅠ+nⅢ和nⅡ+nⅣ中小值作为判定值。 4）判定 计算结果对比检定表（1%为15）；点数界限大于判定 值，判定相关，否则无关。
相关图
• 相关图应用注意事项： 1）观察分析注意事项 ①要有较多的试样（不少于50个） ②异常点的处理 ③要注意分层观察 2）相关图相关性规律的运用范围一般局限于观测值数据的 范围内，不能任意扩大相关判断范围。
因果图
• 应用 3）应用
操作人员因素 不熟悉操作
轧制工艺因素
轧制工艺设计不合理
工序漏检 其他因素
模具磨损
带钢卷中不符要求 冲孔定位不准 原料原因 原料材质不符要求
产 品 成 本 偏 高
设备因素
因果图
• 应用 练习：油封杂质问题的“因果图”分析。
作业：油封脱胶问题的“因果图”分析。
因果图
• 应用注意事项 1）绘制注意事项 ①确定原因应集思广益，发扬民主； ②识别和确定原因，应查找客观原因，尽可能具体； ③有多少质量问题，就要绘制多少张因果图； ④验证； ⑤与“相关工具”结合使用效果更好；
排列图
• 相关工具 ABC分类法 趋势图 饼分图 柱状图
160 140 120 100 90.3 80 70.9 60 40 20 0 汽车工业 其他 综合 60.5 45.9 32 23.7 6.2 1 60.5 21.1 45.9 2 70.9 6.2 59.4 3 32 0 23.7 0 0 1.3 5 135.7 1.3 90.3 6 0 59.4 61.5 44.2 62.8 97.3
质量管理常用统计技术
杨志坚
2010年10月27日
培训目的
• 当前企业应具备品质意识、问题意识、危机意识、改善意 识，寻求自身工作的改善方法，在管理上应用统计技术的 方法和观念，在全员努力之下来满足顾客要求和社会要求。
• 在品质活动中所采用的统计方法，即我们常讲的“品管七 大工具”和“品管新七大工具”。
因果图
• 应用注意事项 2）使用注意事项 ①在数据的基础上客观地评价每个因素的重要性； ②要不断加以改进； ③排列图、因果图和对策表，统称为两图一表； • 相关工具 1）五个为什么（5Whys） 分析问题根本原因 多从制度和资源等客观方面去寻找， 尽量不要寻找主观原因。
排列图
• 概念 又称“巴雷特图”或“柏拉图”。为寻找主要问题或影响 质量的主要因素，将质量问题从最重要到最此要进行排列而 采用的一种简单的图示技术。 “关键的少数（20%）、次要的多数（80%）” • 应用 1）应用步骤 ①确定目的、分类数据； ②确定数据记录的时间，一般1-3个月，不宜过长； ③按分类项目进行统计；
数量
4816 4227 2186 1489 990 606 518 386 269
比例
28.74% 25.22% 13.04% 8.89% 5.91% 3.62% 3.09% 2.30% 1.61%
累计
28.74% 53.96% 67.00% 75.89% 81.80% 85.42% 88.51% 90.81% 92.42%
排列图
• 分类和作用 3）80/20效率法则 又称巴雷特法则/定律、最省力法则或不平衡法则。即在 投入和产出、努力和收获、原因和结果之间，普遍存在着不 平衡关系。关键的少数，往往是决定整个组织的效率、产出、 盈亏和成败的主要因素。 • 应用注意事项 1）制作注意要点 ①分类方法不同，排列图不同； ② 分类不当，造成“其他”项所占百分比很大； ③如果数据是质量损失（金额），在排列图纵轴表示。
排列图
• 应用 1）应用步骤 ④统计数据：排序； ⑤计算：频率、累计频率； ⑥作图：两纵轴（左频数，右频率），一横轴（项目或 类别）； ⑦分析：累计频率达到或超过80%项目，确定为“关键 的少数”
排列图
• 应用 （2）应用实例——油封不合格类型分布
类型
杂质 缺胶 起坏 胶裂 撕坏 气泡 切废 脱胶 流痕
QC两种七大工具关系
• 两种品管七大工具的区别：
品管七大工具 理性面 大量的数据资料 问题发生后的改善 感性面 大量的语言资料 问题发生前计划、构想 品管新七大工具
• 两种品管工具之间相辅相成；
QC七种工具
检查表
• 概念： 也叫统计分析表法或调查表法。 • 作用： 系统地收集资料、累积数据、确认事实并可对数据进行粗 略的整理和分类，便于以后的统计分析与改进，用起来简单 方便。 • 应用步骤： 1.明确目的 收集数据无意义，需要考虑收集数据如何使用。
135.7
21.1
4
7
8
9
10
11
12
61.5 0 44.2
97.3 0 62.8
1200000 1079095 1000000 3.58 3.72 970160 3.94 3.68
4.5 4 3.5 2.95 725663 673886 583001 2.12 452357 3 2.5 2 1.5 1
统计方法
• 概念：
统计方法：是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反
映的问题作出一定结论的方法。 描述性统计方法： -是对统计数据进行整理和描述的方法； -常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数据更 加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方图 等。
统计方法
• 性质：
1. 描述性 -利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示统计数据的的 规律； -统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、级差和标准差 等，亦可用统计图表予以显示，如条形图、折线图、圆形图、频数直方 图、频数曲线等。 2. 推断性 -统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目的， 因此它具有由局部推断整体的性质。
QC七大工具
排列图 —收集、整理资料； 因果图 —确定主导因素； 直方图—展示变数之间的线性关系； 相关法— 寻找引发结果的原因； 分层法— 从不同角度层面发现问题； 检查表— 展示过程的分布情况； 控制图 —识别波动的来源
QC新七大工具
关联图—理清复杂因素间的关系； 系统图—系统地寻求实现目标的手段； 亲和图（KJ图）—从杂乱的语言资料中汲取资讯； 过程决策图（PDPC）—预测设计中可能出现的障碍和结果 ； 矩阵图—多角度考察存在的问题，变数关系； 矩阵数据分析—多变数转化少变数资料分析； 网络图—合理制定进度计划；
日期 班次 5月 332 245 144 82 16 819
2000.09.18 全部 6月 223 241 107 72 32 675 合计 1746 1537 913 493 130 4819
欠铸 冷隔 小砂眼 粘砂 其他 合计
4月 353 272 168 94 23 910
检查表
• 几种有用的检查表 1）顾客满意度调查表 2）员工满意度调查表 3）文件控制检查表 4）记录控制检查表 5）库存质量检查表 6）标识检查表
因果图
• 概念： 也称特性要因图、鱼骨（刺）图、树枝图、石川图等。用 于分析质量特性（结果或问题）与影响因素（原因）之间关 系的图。 • 应用 1）结构 由质量特性（结果或问题）和影响因素两部分组成。
因果图
• 应用 1）结构
大骨
中骨
小骨
主骨
特 性
因素（原因）
特性（结果）
因果图
• 应用 2）画法 ⑥ 检查和分析图上标出原因有无遗漏； ⑦找出主要原因，必要时标记，作为重点改进项目。 ⑧有关信息标注。 3）应用 某企业产品成本偏高问题的“因果图”分析。
试用, 6, 9%
800000