五工程质量控制的统计分析方法.ppt

第五章 工程质量控制的统计分析方法 正态分布概率密度曲线 第二节 常用的质量分析工具 一、直方图 二、控制图 三、排列图 四、分层法 五、因果分析图法 六、相关图法 七、调查表法 2．点在中心线附近居多，即接近上、下控制界线的点不能过多。接近控制界线是指点子落在了μ±2σ以外和产上μ±3σ以内。如属下列情况判定为异常：连续3点至少有2点接近控制界线；连续7点至少有3点接近控制界线；连续10点至少有4点接近控制界线。 3．点在控制界线内的排列应无规律。以下情况为异常： （1）连续7点及其以上呈上升或下降趋势者，如图： （2）连续7点及其以上在中心线两侧呈交替性排列者； （3）点的排列呈周期性者，如图： 4．点在中心线两侧的概率不能过分悬殊，图5－11（d）。以下情况为异常：连续11点中有10点在同侧；连续14点中有12点在同侧；连续17点中有14点在同侧；连续20点中有16点在同侧。 * 第一节 质量控制统计分析的基本知识 第二节 常用的质量分析工具 第一节 质量控制统计分析的基本知识 一、质量数据的分类 二、质量数据的特征值 三、质量数据的分布规律 一、质量数据的分类 (一) 按质量数据的特征分类 按质量数据的本身特征分类可分为计量值数据和计数值数据两种。 1．计量值数据。计量值数据是指可以连续取值的数据，属于连续型变量。如长度、时间、重量、强度等。这些数据都可以用测量工具进行测量，这类数据的特点是：在任何两个数值之间都可以取得精度较高的数值。 2．计数值数据。计数使数据是指只能计数、不能连续取值的数据。如废品的个数、合格的分项工程数、出勤的人数等等。此外，凡是由计数值数据衍生出来的量，也属于计数值数据。如合格率、缺勤率等虽都是百分数，但由于它们的分子是计数值，所以它们都是计数值数据。同理，由计量值数据衍生出来的量，也属于计量值数据。 (二) 按质量数据收集的目的不同分类 按质量数据收集的目的不同分类，可以分为控制性数据和验收性数据两种。 1．控制性数据。控制性数据是指以工序质量作为研究对象、定期随机抽样检验所获得的质量数据。它用来分析、预测施工（生产）过程是否处于稳定状态。 2．验收性数据。验收性数据是以工程产品（或原材料）的最终质量为研究对象，分析、判断其质量是否达到技术标准或用户的要求，而采用随机抽样检验而获取的质量数据。 二、质量数据的特征值 1．算术平均数 式中 N——总体中个体数； Xi――总体中第i个的个体质量特性值 式中 n——样本容量； xi——样本中第i个样品的质量特性值。 （2）样本算术平均数 （1）总体算术平均数μ （一）描述数据集中趋势的特征值 2．样本中位数 中位数又称中数。样本中位数就是将样本数据接数值大小有序排列后，位置居中的数值。 当n为奇数时， 当n为偶数时， （二）描述数据离散趋势的特征值 极差是数据中最大值与最小值之差，是用数据变动的幅度来反映分散状况的特征值。极差计算简单、使用方便，但比较粗略，数值仅受两个极端值的影响，损失的质量信息多，不能反映中间数据的分布和波动规律，仅适用于小样本。 其计算公式为： 1．极差R 用极差只反映数据分散程度，虽然计算简便，但不够精确。因此，对计算精度要求较高时，需要用标准偏差来表征数据的分散程度。标准偏差简称标准差或均方差。总体的标准差用σ表示，样本的标准差用S表示。 2．标准偏差 标准差值小说明分布集中程度高，离散程度小，均值对总体的代表性好；标准差的平方是方差，有鲜明的数理统计特征，能确切说明数据分布的离散程度和波动规律，是最常采用的反映数据变异程度的特征值。 标准偏差是反映样本数据的绝对波动状况，当测量较大的量值时，绝对误差一般较大；测量较小的量值时，绝对误差一般较小。因此，用相对波动的大小，即变异系数更能反映样本数据的波动性。变异系数用CV表示，是标准偏差s与算术平均值 的比值。 3．变异系数CV 三、质量数据的分布规律 (一) 质量数据波动的原因 1．偶然性因素 2．系统性因素 (二) 质量数据分布的规律性 一般来说，计量值数据是服从正态分布，计件值数据服从二项分布，计点值数据服从泊松分布。 正态分布规律是各种频率分布中用得最广的一种，在水利工程施工质量管理中，量测误差、土质含水量、填土干密度、混凝土坍落度、混