样本中位数

质量管理统计分析方法的工作程序如图7-1所示。

二、质量数据的分类

（一）按质量数据的特征分类

1.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、质量、强度等。

2.计数值数据：是指只能计数、不能连续取值的数据。如废品的个数、合格的单元工程数、出勤的人数等。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。

（二）按质量数据收集的目的不同分类

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。

三、质量数据的整理

1.数据的修约

在质量管理中，建议采用“四舍六入五单双法”修约，即：四舍六入，五后非零时进一，五后皆零时视五前奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一（零视为偶数）。

例如，将下列数字修约为保留一位小数时，分别为：

①14.263→14.3②14.3→14.3③14.2501→14.3

④14.1500→14.2⑤14.2500→14.2

5.极差R

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。不能反映中间数据的分布和波动规律，仅适用于小样本。

计算公式为：

6.标准偏差

标准偏差简称标准差或均方差。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。

四、质量数据的分布规律

质量数据具有个体数值的波动性和总体（样本）分布的规律性。

（一）质量数据波动的原因

①人的状况，如精神、技术、身体和质量意识等；

②机械设备、工具等的精度及维护保养状况；

③材料的成分、性能；

④方法、工艺、测试方法等；

⑤环境，如温度和湿度等。

质量数据的波动分为两大类，即正常波动和异常波动。质量特性值的变化在质量标准允许范围内波动称之为正常波动，是由偶然性因素引起的；若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为异常波动，是由系统性因素引起的。

1.偶然性因素

影响因素的微小变化具有随机发生的特点，是不可避免、难以测量和控制的，或者是在经济上不值得消除，或者难以从技术上消除。如原材料中的微小差异、设备正常磨损或轻微振动、检验误差等。通常把4M1E因素的这类微小变化归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。

2.系统性因素

当影响质量的4M1E因素发生了较大变化，如工人未遵守操作规程、机械设备发生故障或过度磨损、原材料质量规格有显著差异等情况。

二、质量数据的分类

（一）按质量数据的特征分类

1.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、质量、强度等。

2.计数值数据：是指只能计数、不能连续取值的数据。如废品的个数、合格的单元工程数、出勤的人数等。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。

1.数据的修约

在质量管理中，建议采用“四舍六入五单双法”修约，即：四舍六入，五后非零时进一，五后皆零时视五前奇偶，五前为偶应舍去，五前为奇则进一（零视为偶数）。

例如，将下列数字修约为保留一位小数时，分别为：

①14.263→14.3②14.3→14.3③14.2501→14.3

④14.1500→14.2⑤14.2500→14.2

5.极差R

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。不能反映中间数据的分布和波动规律，仅适用于小样本。

计算公式为：