统计学 各种应用条件、校正条件
应用检验方法必须符合其适用条件,不同设计的数据应选用不同检验方法。 一、第五章 参数估计 P74 总体均数的置信区间 1.正态近似法:
总体标准差σ已知,或σ未知但n>50时 2. t分布法
总体标准差σ未知,且n≤50时
二、第六章 计量资料两组均数t检验P93、P99 (一)t 检验的应用条件
适用于计量资料(单样本、两配对样本、两独立样本),并要求: 1. 样本来自正态分布的总体。W检验(n≤50时),H0:样本来自正态总体,P>0.05时尚不能认为两组资料的分布非正态;
2. 两独立样本均数比较时,两总体方差齐性。Levene检验,H0:方差相等。P>0.05时尚不能认为两组资料方差不齐。
(二)方差不齐或非正态时,两计量资料均数的比较方法 方法1. 仅方差不齐时,可采用近似t检验,即 t′检验。 方法2. 变量变换:对数变换、平方根变换、倒数变换等
方法3. 非参数检验:Wilcoxon符号秩检验(两相关样本P142);Wilcoxon秩和检验、Mann-Whiney-U检验(两独立样本 P145)等
三、第七章 计量资料多组均数的比较-方差分析 (一)方差分析流程 P109
1、多个样本均数比较。若P2、作多重比较:LSD-t检验、Dunnett-t检验(多个实验组与一个对照组比较)、SNK-q检验(多个均数间全面比较)
(二)方差分析的应用条件 P114
1、各样本相互独立,服从正态分布;W检验 2、各样本方差齐性。Levene检验
四、分类资料(计数资料)的比较-
检验分类:
1. 按检验数分:全检、抽检、免检。
2. 按工序流程分:IQC、IPQC(可再分:首检、巡检、转序检验)、FQC、OQC、驻厂QC。
3. 按检验人责任分:专检、自检、互检。
4. 按检验场所分:工序专检和线上巡检,外发检验、库存检验、客处检验。
5. 按检验性质分:破坏检验、非破坏检验。
6. 按检验内容分:试制品检验、性能检验、可靠性检验、苛刻检验、分解检验。
7. 按检验数据类别分:计数检验、计量检验。
8. 检验的功能:鉴别、把关、预防、反馈。
IQC 进料检验 Incoming Quality Control
IPQC 制程检验 InProcess Quality Control
FQC 最终检验(线上检验) Final Quality Control
OQC 出货检验 Outgoing Quality Control
QA 品质保证 Quality Assutance QA也可以称为品质督核 Quality Audit
QE 品管技术人员
PE 生产技术人员
一般情况下,检验分为前四种或者前五种,后面的我是给你了解一下的,让你有一些认识。
质量检验的方式可以按不同的特征进行分类。
一、按检验数量划分 1、全数检验 全数检验使指对一批待检产品进行检验。这种方式,一般来说比较可靠。
同时能够提供较全面的质量信息。如果希望检查得到百分之百的合格品,唯一可行的办法就是进行全检,甚至一次以上的全检。
但是还要考虑漏检和错检的可能。全数检验有它固有的缺点: 第一,检验的工作量大; 第二,检验周期长; 第三,检验成本高; 第四,要求检验人员和检验设备较多; 第五,较大的漏检率和错检率; 由于检验人员长期重复检验的疲劳,工作枯燥,检验人员技术检验水平的限制,检验工具的迅速磨损,可能导致较大的漏检率和错检率。
具国外统计,这种漏检率和错检率有时可能会达到10%到15%。 第六,全检不适合破坏性的检验项目。
通常全检适用于以下几种场合: 第一,精度要求高的产品和零部件; 第二,对下道或后续工序影响较大的尺寸部位; 第三,手工操作比重大,质量不稳定的工序; 第四,一些批量不大,质量方面无可靠保证的产品(包括零部件)和工序 第五,采用挑选型抽样方案时,对于不合格的交验批,要进行100%的重检和筛选。
质量检验的方式可以按不同的特征进行分类。一、按检验数量划分 1、全数检验 全数检验使指对一批待检产品进行检验。
这种方式,一般来说比较可靠。同时能够提供较全面的质量信息。
如果希望检查得到百分之百的合格品,唯一可行的办法就是进行全检,甚至一次以上的全检。但是还要考虑漏检和错检的可能。
全数检验有它固有的缺点: 第一,检验的工作量大; 第二,检验周期长; 第三,检验成本高; 第四,要求检验人员和检验设备较多; 第五,较大的漏检率和错检率; 由于检验人员长期重复检验的疲劳,工作枯燥,检验人员技术检验水平的限制,检验工具的迅速磨损,可能导致较大的漏检率和错检率。具国外统计,这种漏检率和错检率有时可能会达到10%到15%。
第六,全检不适合破坏性的检验项目。 通常全检适用于以下几种场合: 第一,精度要求高的产品和零部件; 第二,对下道或后续工序影响较大的尺寸部位; 第三,手工操作比重大,质量不稳定的工序; 第四,一些批量不大,质量方面无可靠保证的产品(包括零部件)和工序 第五,采用挑选型抽样方案时,对于不合格的交验批,要进行100%的重检和筛选。
2、抽样检验 抽样检验是指根据数理统计原理所预先制定的抽样方案。从交验的一批产品中,随机抽取部分样品进行检验,根据检验结果,按照规定的判断准则,判定整批产品是否合格,并决定是接收还是拒收该批产品,或采取其它吃力方式。
抽样检验的主要优点是,明显节约了检验工作量和检验费用,缩短了检验周期,减少了检验人员和设备。特别是属于破坏性检验时,只能采取抽样检验的方式。
抽样检验的主要缺点,是有一定的错判风险。例如将合格判为不合格,或把不合格错判为合格。
虽然运用数理统计理论,在一定程度上减少了风险,提高了可靠性,但只要使用抽检方式,这种风险就不可能绝对避免的。 抽样检验适用于一下几种场合: 第一,生产批量大,自动化程度高,产品质量比较稳定的产品或工序; 第二,带有破坏性检验的产品和工序; 第三,外协件、外购件成批的验收检验; 第四,某些生产效率高,检验时间长的产品和工序; 第五,检验成本太高的产品和工序; 第六,产品漏检少量不合格不会引起重大损失的产品。
二、按质量特性值划分 1、计数检验 计数检验包括检查和计点检查,只记录不合格数(或点),不记录检测后的具体测量数值,特别是有些质量特性本身很难用数值表示,如产品的外形是否美观,食物的味道是否可口等等,它们只能通过感官判断是否合格,还有一类质量特点,如产品的尺寸等虽然可以用数值表示,也可以进行测量,但在大批量生产中,为了提高效率、节约人力和费用,常常只用“过端”和“不过端”的卡规检查是否在上下公差范围以内,也就是只区分合格与不合格品,而不测量实际的尺寸大小。 2、计量检验 计量检验就是测量和记录质量特性的数值,并根据数值与表准对比,判断是否合格。
这种检验在工业生产中是大量而广泛存在的。三、按检验性质划分 1、理化检验 理化检验是借助物理、化学的方法,使用某种测量工具或仪器设备,如千分尺、游标卡尺、显微镜等等所进行检验,理化检验的特点通常都是能够得到具体的数值,人为误差小因而有条件时,要尽可能的采用理化检验。
2、官能检验 管能检验时靠人的感觉器官来对产品的质量进行评价和判断的。如对产品的形状、颜色、味道、气味、伤痕、老化程度等,通常时依靠人的视觉、听觉、触觉和嗅觉等感觉器官进行检查的,并判断质量的好坏或是否合格。
官能检验又可以分为两类: 第一类、嗜好形官能检验,如美不美、香不香,这类由人的感觉本身作为判断对象的检验,这种检验往往因人而异,因为每个人的嗜好可能不同,如每个人都有不同的审美观,对同一事物,其判断的结果可能由所不同。也就是说,这类检验往往由较强的主观意愿。
第二类、分析型官能检验,通过人的感觉。
质量检验的方式可以按不同的特征进行分类。
一、按检验数量划分
1、全数检验
全数检验使指对一批待检产品进行检验。这种方式,一般来说比较可靠。同时能够提供较全面的质量信息。如果希望检查得到百分之百的合格品,唯一可行的办法就是进行全检,甚至一次以上的全检。但是还要考虑漏检和错检的可能。全数检验有它固有的缺点:
第一,检验的工作量大;
第二,检验周期长;
第三,检验成本高;
第四,要求检验人员和检验设备较多;
第五,较大的漏检率和错检率;
由于检验人员长期重复检验的疲劳,工作枯燥,检验人员技术检验水平的限制,检验工具的迅速磨损,可能导致较大的漏检率和错检率。具国外统计,这种漏检率和错检率有时可能会达到10%到15%。
第六,全检不适合破坏性的检验项目。
通常全检适用于以下几种场合:
第一,精度要求高的产品和零部件;
第二,对下道或后续工序影响较大的尺寸部位;
第三,手工操作比重大,质量不稳定的工序;
第四,一些批量不大,质量方面无可靠保证的产品(包括零部件)和工序
第五,采用挑选型抽样方案时,对于不合格的交验批,要进行100%的重检和筛选。
2、抽样检验
抽样检验是指根据数理统计原理所预先制定的抽样方案。从交验的一批产品中,随机抽取部分样品进行检验,根据检验结果,按照规定的判断准则,判定整批产品是否合格,并决定是接收还是拒收该批产品,或采取其它吃力方式。
QC检验时一般有三种检验方式
正常检验(NormalInspectin):产线品质较稳定无厂外退货与客诉.通常采取此种方式检验.
加严检验:(TightenedInspection):
1)新机种投产,品质无把握时;
2)新产线作业,品质不稳定时;
3)客户抱怨时,当有客户抱怨某机种有某种不良时,OQC则应清查库存加严重验并对产线后续入库之产品,连续三批须加严抽验,若五批后,再无厂内/外及客诉则转为正常检验.
减量检验:(ReducedInspection)
稳定之产品,制程不良率低,无厂内,厂外退货及客诉,长期生产可减量检验.
三者之间的转换条件为:
N(正常检验)转换成T(加严检验):连续五批中有两批拒收.
T(加严检验)转换成N(正常检验):连续五批合格.
N(正常检验)转换成R(减量检验):连续十批合格.
R(减量检验)转换成N(正常检验):十批中有一批拒收.
若连续五批不合格则中止检验.
3.入库数量在150PCS以下须全检,若入库为200PCS,QC人员应视情况而定,也须全检.
4.对新产线,新客户之新料号或老客户之新料品质无保证的情况下,QC须跟产线全检.
5.抽样数及允收数详见《抽样计划》.
统计学 各种应用条件、校正条件应用检验方法必须符合其适用条件,不同设计的数据应选用不同检验方法。
一、第五章 参数估计 P74 总体均数的置信区间 1.正态近似法: 总体标准差σ已知,或σ未知但n>50时 2. t分布法 总体标准差σ未知,且n≤50时 二、第六章 计量资料两组均数t检验P93、P99 (一)t 检验的应用条件 适用于计量资料(单样本、两配对样本、两独立样本),并要求: 1. 样本来自正态分布的总体。W检验(n≤50时),H0:样本来自正态总体,P>0.05时尚不能认为两组资料的分布非正态; 2. 两独立样本均数比较时,两总体方差齐性。
Levene检验,H0:方差相等。P>0.05时尚不能认为两组资料方差不齐。
(二)方差不齐或非正态时,两计量资料均数的比较方法 方法1. 仅方差不齐时,可采用近似t检验,即 t′检验。 方法2. 变量变换:对数变换、平方根变换、倒数变换等 方法3. 非参数检验:Wilcoxon符号秩检验(两相关样本P142);Wilcoxon秩和检验、Mann-Whiney-U检验(两独立样本 P145)等三、第七章 计量资料多组均数的比较-方差分析 (一)方差分析流程 P109 1、多个样本均数比较。
若P<0.05,均数不全相等,则进行第2步; 2、作多重比较:LSD-t检验、Dunnett-t检验(多个实验组与一个对照组比较)、SNK-q检验(多个均数间全面比较) (二)方差分析的应用条件 P114 1、各样本相互独立,服从正态分布;W检验 2、各样本方差齐性。Levene检验 四、分类资料(计数资料)的比较-。
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