统计基本概念及QC手法HQ.pptx

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;如何收集數據;?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 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 ;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(Continuous and Discrete Data) 連續型數據(Continuous Data)： 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(Discrete Data )： 　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。;屬質即離散型數據又分為名目資料與順序資料(Nominal and Ordinal Data) 名目資料(Nominal)：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 101 102 103 版序 A B C 名次：冠軍　亞軍　季軍;集中趨勢量數(Measures of central tendency)，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(measure of central location) 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;?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)。; 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：12位商學院畢業生的起始月薪;中位數;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 32 42 46 46 54 因此，中位數46;四分位數(Inter-quartile);範例：12位商學院畢業生的起始月薪;離散量數(Measures of Dispersion );;離散的概念(The Concept of Dispersion);全距(Range);範例：12位商學院畢業生的起始月薪;範例：製程鍍銅品質;四分位數距(Inter-quartile Range);?一個好的表達方式，最好能 1、用到所有之資料。 2、描述資料中各數值和中心值間之平均變化或差異程度(deviation)。 3、當資料中的數值分配變化程度或異質性程度大時，則測量差異的 數值也越大。 ?要符合以上的要求，我們可以將資料中每個數值與平均 數相減，也就是計算 ，這種差距稱做deviations。 如果資料的異質性大，則差距的數值也會愈大。雖然，此 差距符合以上的要求，但由於這種差距的總和為零，因此 我們要設法以此種差距為基礎來設計差量的統計。;?我們可以取各數值與平均數差距的絕對值，然後求其總 和後，再將總和除以資料的件數，也就是計算 然後除以N(資料的件數)。這種方法得出的差量稱做平 均差(average deviation)或AD。不過，統計上很少利用 此種差量。;?為使偏差平方和能夠合理的應用，因而，產生另一方法即將 偏差平方和除以N(資料的件數)所得差量稱做變異數(variance)。 當我們是計算母體的變異數時，其公式是;?另一個與變異數有關的差量是標準差(