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* 刀柄系统 – 刀具的接口形式 6、常用的统计技术（6） （二）统计特征数（2 ）： 1、样本平均值： 这是表示数据集中位置的各种特征数中最基本的一种，其计算公式为： X= X—样本平均值 n—样本个数 Xi—每个样本的实测值 6、常用的统计技术（7） （二）统计特征数（3 ）： 2、样本中位数： 把收集到的统计数据按大小顺序重新排列，排在正中的那个数就是中位数；当n为奇数时，正中间的数只有一个，当n为偶数时，中位数为正中两个数的算术平均值。 中位数也是表示数据集中位置的一种特征数，只是较样本平均值所表示的数据集中位置要粗略一些，但是可减少计算的工作量 。 6、常用的统计技术（8） （二）统计特征数（4 ）： 3、 样本方差：样本方差是衡量统计数据分散程度的一种特征值。 S2= ? S2—样本方差 X—样本平均值 n—样本个数 Xi—每个样本的实测值 6、常用的统计技术（9） （二）统计特征数（5 ）： 4、样本标准偏差：S样本方差的正平方根作为样本标准偏差 S=（ ） ? S__样本偏差 X—样本平均值 n—样本个数 Xi___每个样本的实测值 6、常用的统计技术（10） （二）统计特征数（6 ）： 5、极差R=Xmax-Xmin 极差一组数据中最大值与最小值之差. 极差是表示数据分散程度的各种特征值中计算最简单的一种，因此极差反映实际情况的准确性较差。 6、常用的统计技术（11） (三)、“两图一表” 因果图常同排列图、对策表联合使用，通称为“两图一表” 1、排列图（1）： 由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序排列的矩形和一条累计百分比折线组成。 它是意大利经济学家帕累托在分析意大利社会财富分布时得到的“少数关键，多数次要”的结论，通过区分最重要和其他次要项目，就可以用最少的努力获得最大的改进。它是将质量改进项目从最重要到最次要进行排列而采用的一种简单的图示技术， 6、常用的统计技术（12） 1、排列图（2）： 应用举例：某厂为提高产品的质量，对一批另件进行了检验，发现质量问题如下： 外径尺寸超差25支，总长长度短9支，中孔尺寸超差118支，螺纹烂牙32支，其他问题16支，试用排列图对此问题进行分析。 6、常用的统计技术（13） 1、排列图（3）： 原 因 不合格品数 累计不合格品数 比率（%） 累计比率(%） 中孔尺寸超差 118 118 59 59 螺纹烂牙 32 150 16 75 外径超差 25 175 12.5 87.5 总长短 9 184 4.5 92 其他 16 200 8 100 6、常用的统计技术（14） 1、排列图（4）： 6、常用的统计技术（15） 2、因果图（1） 又叫石川图、特性要因图、树枝图、鱼刺图等，是揭示质量特性波动与其潜在原因关系，即表达和分析因果关系的一种图表。 借助因果图可以用来分析产品质量形成过程许多因素作用的结果， 它可以分析因果关系；表达因果关系，积累经验；通过识别症状，分析原因，寻找措施以促进问题的解决。 6、常用的统计技术（16） 2、因果图（2）——因果图的应用程序： （1）、简明扼要地确定结果，即确定需要解决的一个主要质量问题， （2）、确定可能发生的原因的主要类别，类别因素主要有：人员、机器设备、材料、方法、测量和环境等； （3）、开始画图，把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入； 6、常用的统计技术（17） 2、因果图（3）——因果图的应用程序： （4）、寻找所有下一个层次的原因，画在相应的主（因）枝上，并继续一层层地展开下去，一张完整的因果图展开的层次至少应有2层，最深一层应寻求到可以直接采取具体措施为至； （5）、从最末一层的原因（末端因素）中选取和识别少量（一般为3-5个）看起来对结果有最大影响的原因（即要因），并对它们做进一步的研究。 （6）要因一定要确定在最深层次因素上，并经科学论证，确认后均应列入对策表中。 6、常用的统计技术（18） 2、因果图（4）——因果图的应用图例： 6、常用的统计技术（19） 2、因果图（4）——因果图的应用图例： 6、常用的统计技术（20） 3、对策表（1） 对策表是质量改进PDCA循环P（策划）阶段找问题、查原因、分主次和订措施等步骤中第4步骤的产物，对策表的表头应落实5W1H的问题，即