高級(jí)統(tǒng)計(jì)方法（Advanced Statistical Methods）

比基本的統(tǒng)計(jì)方法更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)過程分析及控制技術(shù)，包括更高級(jí)的控制圖技術(shù)、回歸分析、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、先進(jìn)的解決問題的技術(shù)等。

計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)（Attributes Data）

可以用來記錄和分析的定性數(shù)據(jù)，例如：要求的標(biāo)簽出現(xiàn)，所有要求的緊固件安裝，經(jīng)費(fèi)報(bào)告中不出現(xiàn)錯(cuò)誤等特性量即為計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的例子。其他的例子如一些本來就可測(cè)量（即可以作為計(jì)量型數(shù)據(jù)處理）只是其結(jié)果用簡(jiǎn)單的“是/否”的形式來記錄，例如：用通過/不通過量規(guī)來檢驗(yàn)一根軸的直徑的可接受性，或一張圖樣上任何設(shè)計(jì)更改的出現(xiàn)。計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)通常以不合格品或不合格的形式收集，它們通過p、np、c和u控制圖來分析（參見計(jì)量型數(shù)據(jù)）。

均值（Average）（參見平均值Mean）

數(shù)值的總和被其個(gè)數(shù)（樣本容量）除，在被平均的值的符號(hào)上加一橫線表示。例如，在一個(gè)子組內(nèi)的x值的平均值記為X，X（X兩橫）為子組平均值的平均值，X（X上加一波浪線）為子組中位數(shù)的平均值。R為子組極差的平均值。

認(rèn)知（AwarenesS）

個(gè)人對(duì)質(zhì)量和生產(chǎn)率相互關(guān)系的理解，把注意力引導(dǎo)到管理義務(wù)的要求和達(dá)到持續(xù)改進(jìn)的統(tǒng)計(jì)思想上。

基本的統(tǒng)計(jì)方法（Basic Statistical Methods）

通過使用基本的解決問題的技術(shù)和統(tǒng)計(jì)過程控制來應(yīng)用變差理論，包括控制圖的繪制和解釋（適用于計(jì)量型數(shù)據(jù)和計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)）和能力分析。

二項(xiàng)分布（Binomial Distribution）

應(yīng)用于合格和不合格的計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)的離散型概率分布。是p和np控制圖的基礎(chǔ)。

因果圖（Cause-Effect Diagram）

一種用于解決單個(gè)或成組問題的簡(jiǎn)單工具，它對(duì)各種過程要素采用圖形描述來分析過程可能的變差源。也被稱作魚刺圖（以其形狀命名）或石川圖（以其發(fā)明者命名）。

中心線（Central Line）

控制圖上的一條線，代表所給數(shù)據(jù)平均值。

特性（Characteristic）

一個(gè)過程或其輸出的明顯特性，可按這個(gè)特性收集計(jì)量型或計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)。

普通原因（Common Cause）

造成變差的一個(gè)原因，它影響被研究過程輸出的所有單值；在控制圖分析中，它表現(xiàn)為隨機(jī)過程變差的一部分。

連續(xù)的（Consecutive）

連續(xù)生產(chǎn)的產(chǎn)品單元，是選擇子組樣本的基礎(chǔ)。

質(zhì)量和生產(chǎn)率持續(xù)改進(jìn)（Continual Improvement in Quality and Productivity）

一種可操作的宗旨，它充分利用公司內(nèi)的人才，用不斷提高效率的方式來為顧客生產(chǎn)質(zhì)量不斷提高的產(chǎn)品，從而歸還受益者投資。這是一個(gè)動(dòng)態(tài)的戰(zhàn)略，使公司提高現(xiàn)在及未來市場(chǎng)條件中的能力。與任何靜態(tài)的戰(zhàn)略不同，它認(rèn)為2（顯然地或隱含地）一些特殊的不合格中不可避免的。

控制（Control）

用來表示一個(gè)過程特性的圖象，圖上標(biāo)有根據(jù)那個(gè)特性收集到的一些統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如一條中心線，一條或兩條控制限。它能減少I尖錯(cuò)誤和II類錯(cuò)誤的凈經(jīng)濟(jì)損失。它有兩個(gè)基本的用途：一是用來判定一個(gè)過程是否一直受統(tǒng)計(jì)控制；二是用來幫助過程保持受控狀態(tài)。

控制圖（Control Limit）

控制圖上的一條線（或幾條線），作為制定一個(gè)過程是否穩(wěn)定的基礎(chǔ)。如有超出了控制極限變差存在，則證明過程受特殊因素的影響。控制限是通過過程數(shù)據(jù)計(jì)算出來的，不要與工程的技術(shù)規(guī)范相混淆。

累計(jì)和（CUSUM）

一種先進(jìn)的統(tǒng)計(jì)方法，它利用當(dāng)前的和最近的過程數(shù)據(jù)來檢驗(yàn)過程均值中不大的變化或變異性，CUSUM代表偏離目標(biāo)值的變差的“累積和”，它把當(dāng)前和最近的數(shù)據(jù)看得同等重要。

探測(cè)（找出）（Detection）

一種被動(dòng)（事后）型的策略，它企圖在產(chǎn)品生產(chǎn)出來后發(fā)生不能接受的輸出，并將其與好的輸出分開（參見預(yù)防）。

分布（Distrbution）

描述具有穩(wěn)定系統(tǒng)變差的輸出的一種方式，其中單個(gè)值是不可預(yù)測(cè)的，但一組單值就可形成一種圖形，并可用位置、分布寬度和形狀這些術(shù)語來描述。位置一般用均值來表示，或者用中位數(shù)表示。分布寬度用樣本的標(biāo)準(zhǔn)差或樣本極差表示，形狀包括許多特性，比如對(duì)稱性及峰度，但經(jīng)常使用常見分布的名稱來概括，如：正態(tài)分布，二項(xiàng)分布，或泊松分布。

單值（Individual）

一個(gè)單個(gè)的產(chǎn)品或一個(gè)特性的一次測(cè)量，通常用符號(hào)X表示。

位置（Location）

分布中心趨勢(shì)典型值的一般概念。

平均值（Mean）

一組測(cè)量值的均值。

中位數(shù)（Median）

將一組測(cè)量值從小到大排列后，中間的值即為中位數(shù)。如果數(shù)據(jù)庫的個(gè)數(shù)為偶數(shù)，一般將中間兩個(gè)數(shù)的平均值作為中位數(shù)。子組中位數(shù)是構(gòu)成簡(jiǎn)單的有關(guān)過程位置的控制圖的基礎(chǔ)。中位數(shù)加波浪號(hào)（~）的符號(hào)表示；如X就是一分組的中位數(shù)。

移動(dòng)極差（Moving Range）

兩個(gè)或多個(gè)連續(xù)樣本值中最大值與最小值之差，這種差是按這樣方式計(jì)算的：每當(dāng)?shù)玫揭粋�(gè)額外的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí)，就在樣本中加上這個(gè)新的點(diǎn)，同時(shí)刪除其中時(shí)間上“最老的”點(diǎn)，然后計(jì)算與這點(diǎn)有關(guān)的極差，因此每個(gè)極差的計(jì)算至少與前一個(gè)極差的計(jì)算共用一個(gè)點(diǎn)的值。一般說來，移動(dòng)極差用于單值控制圖，并且通常用兩點(diǎn)（連續(xù)的點(diǎn)）來計(jì)算移動(dòng)極差。

不合格品（Nonconformity）

一個(gè)具體出現(xiàn)的不符合規(guī)范要求或其他檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)的情況，有時(shí)稱為缺陷。一個(gè)不合格品中能有多處不合格。（例如：一扇門也許有幾處凹痕和縫，對(duì)化油器進(jìn)行功能檢驗(yàn)可發(fā)現(xiàn)一些潛在的不合格。分析產(chǎn)品不合格的系統(tǒng)，用c和u控制圖。

正態(tài)分布（Normal Distribution）

一種用于計(jì)量型數(shù)據(jù)的、連續(xù)的、對(duì)稱的鐘形頻率分布，它是計(jì)量型數(shù)據(jù)用控制圖的基礎(chǔ)。當(dāng)一組測(cè)量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布時(shí)，有大約68.26%的測(cè)量值落在平均值處正負(fù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間內(nèi),大約95.44%的測(cè)量值將落在平均值處于正負(fù)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的區(qū)間內(nèi);大約99.73%的值將落在平均值處正負(fù)三個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差的區(qū)間內(nèi)。這些百分?jǐn)?shù)是控制界限或控制圖分析的基礎(chǔ)（因?yàn)榧词拐麄�(gè)輸出的全部數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，但其子組平均值趨向于正態(tài)分布），而且是許多過程能力確定的基礎(chǔ)（因?yàn)樵S多工業(yè)過程的輸出服從正態(tài)分布。）

可操作的定義（Operational Definition）

清楚地交流質(zhì)量期望和性能信息的方式；它由以下三部分組成：（1）適用于某一個(gè)物體或一個(gè)組標(biāo)準(zhǔn)，（2）對(duì)這一個(gè)體或組進(jìn)行一種試驗(yàn)；（3）一個(gè)決定：是或不是——這一個(gè)體或組是否符合上述要求。

排列圖（Pareto Chart）

一種用于解決問題的簡(jiǎn)單工具，按照對(duì)成本或總變差的影響程序?qū)Ω鞣N潛在的有問題的區(qū)域變差源進(jìn)行排序。一般情況下，大多數(shù)的成本（或變差）是由于少量原因造成的，所以解決問題的精力最好是優(yōu)先集中在少量關(guān)鍵的原因上，而暫忽視多數(shù)不重要的原因。

泊松分布（Poisson Distribution）

應(yīng)用于不合格數(shù)的計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)概率分布，是c和u控制圖的基礎(chǔ)。

預(yù)防（Prevention）

是一個(gè)主動(dòng)（事前）型的策略，通過直接分析和改善過程本身來改進(jìn)質(zhì)量和生產(chǎn)率。預(yù)防是與持續(xù)改進(jìn)的宗旨是一致的（參見檢驗(yàn)）。

解決問題（Problim-Solving）

從癥狀分析到產(chǎn)生的原因（特殊的或普通的）再到改進(jìn)性能措施的過程。可用的基本技術(shù)有：排列圖，因果圖及統(tǒng)計(jì)過程控制技術(shù)。

過程（Process）

能產(chǎn)生輸出——一種給定的產(chǎn)品或服務(wù)的人、設(shè)備、材料、方法和環(huán)境的組合。過程可涉及到我們業(yè)務(wù)的合格各個(gè)方面，管理過程的一個(gè)有力工具即為統(tǒng)計(jì)過程控制。

過程均值（Process Average）

一個(gè)特定過程特性的測(cè)量值分布的位置即為過程平均值，通常用X來表示。

過程能力（Process Capability）

一個(gè)穩(wěn)定過程的固有變差（6σR/d2）的總范圍。

——對(duì)于計(jì)量型數(shù)據(jù)（Variables Data Case）

（1）過程固有能力定義為6σR/d2；

（2）符合規(guī)范的過程能力（即輸出符合規(guī)范的百分?jǐn)?shù)%）可以通過考慮過程中心及分布寬度（如CPK）等指數(shù)和一些假設(shè)來估算。然而，也有估算這個(gè)值更精確的方法。

——對(duì)于計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)（Attributes Data Case）

過程能力通常用不合格的平均比例或比率表示。例如，從控制圖上來說，過程能力被定義為p，c或u，這里直接指的是不符合規(guī)范的產(chǎn)品的平均比例或比率（或用符合規(guī)范的比例1—p表示）。

過程控制（Process Control）

參見統(tǒng)計(jì)過程控制。

過程性能（Process Performance）

一具過程總變差的總范圍6σR/d2。

過程分布寬度（Process Spread）

一個(gè)過程特性單值的分布變化程度。通常用過程平均值加減幾倍的標(biāo)準(zhǔn)差來表示（例如：X±3σ）。

二次方程式（Qadratic）

屬于二次冪的數(shù)學(xué)關(guān)系式，二次方程式最普通的例子即為拋物線。

隨機(jī)性（Randomess）

單值是不可預(yù)測(cè)的狀態(tài)，盡管它可能符合某種分布規(guī)律。

隨機(jī)抽樣（Ramdom Sampling）

使得所考慮的幾個(gè)個(gè)體的所有組合被抽作樣本的機(jī)會(huì)是相同的機(jī)樣過程。

極差（Range）

一個(gè)子組、樣本或總體中最大與最小值之差。

合理子組（Rational Subgroup）

按下列方式組成的子組：給予最大機(jī)會(huì)使得每個(gè)子組中測(cè)量相同，并且給予最大機(jī)會(huì)使得子組之間彼此不同。這種分組方法提出了一種確定一個(gè)過程的變差是否來自一個(gè)恒定系統(tǒng)的偶然原因的要求。

鏈（Run）

控制圖上一系列連續(xù)上升或下降，或中中心線之上或之下的點(diǎn)。它是分析是否存在造成變差的特殊原因的依據(jù)。

鏈圖（Run Chart）

一種代表過程特性的簡(jiǎn)單圖形，上面描有一些從過程中收集到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（通常是單值）和一條中心線（通常是測(cè)量值的中位數(shù)），可用來進(jìn)行鏈分析。（參見控制圖）

樣本（Smaple）

應(yīng)用于過程控制時(shí)，它是子組的同義詞，這個(gè)用法的目的完全不同對(duì)于一大群人或項(xiàng)目等的估計(jì)。

形狀（Shape）

數(shù)值分布形成的總體圖形的一般概念。

σ（Singmaσ）

用于代表標(biāo)準(zhǔn)差的希臘字母。

特殊原因（Special Cause）

一種間斷性的，不可預(yù)計(jì)的，不穩(wěn)定的變差根源。有時(shí)被稱為原因，存在它的信號(hào)是：存在超過控制子的點(diǎn)或存在控制限之內(nèi)的鏈或其它非隨機(jī)性的圖形。

規(guī)范（Specification）

判定一特定的特性是否可接受的工程技術(shù)要求。規(guī)范不能與控制限混淆，理想情況規(guī)范直接與顧客（內(nèi)部的或外部的）的要求或期望緊密相連，或者兼容。

分布寬度（Spread）

和個(gè)分布中從最小值到最大值之間的間距（參見過程分布寬度）。

穩(wěn)定性（Stability）

不存在變差的特殊原因；處于統(tǒng)計(jì)控制的狀態(tài)。

穩(wěn)定過程（Stable Process）

處于統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)的過程。

標(biāo)準(zhǔn)差（Standard Deviation）

過程輸出的分布寬度或從過程中統(tǒng)計(jì)抽樣值（例如：子組均值）的分布寬度的量度，用希臘字母σ或字母s（用于樣本標(biāo)準(zhǔn)差）表示。

統(tǒng)計(jì)值（Statistic）

由樣本數(shù)據(jù)計(jì)算得到的值（例如：子組均值或極差），用來推斷產(chǎn)生輸出的過程，而這個(gè)樣本也是來自這個(gè)輸出。

統(tǒng)計(jì)控制（Statistical Control）

描述一個(gè)過程的狀態(tài)，這個(gè)過程中所有的特殊原因變差都已排除，并且僅存在普通原因。即：觀察到的變差可歸咎于恒定系統(tǒng)的偶然原因；在控制圖上表現(xiàn)為不存在超出控制限的點(diǎn)或在控制限范圍內(nèi)不存在非隨機(jī)性圖形。

統(tǒng)計(jì)過程控制（Statistical Process Control）

使用諸如控制圖等統(tǒng)計(jì)技術(shù)來分析過程或其輸出以便采取適當(dāng)?shù)拇胧┻_(dá)到并保持統(tǒng)計(jì)控制狀態(tài)從而提高過程能力。

子組（Subgroup）

用來分析過程性能的一個(gè)或多個(gè)事件或測(cè)量。通常選用合理分組使得每個(gè)子組內(nèi)的變差盡量小（代表普通原因的變差），同時(shí)使得各子組間過程性能的變化（即特殊原因變差）不一樣。合理子組一般由連續(xù)的零件組成，盡管有時(shí)采用隨機(jī)抽樣。

I 類錯(cuò)誤（Type Erroy）

拒絕一個(gè)真實(shí)的假設(shè)；例如：采取了一個(gè)適用于特殊原因的措施而實(shí)際上的過程還沒有發(fā)生變化；過度控制。

II 類錯(cuò)誤（Type Error）

定量的數(shù)據(jù)，可用測(cè)量值來分析。例如：用毫米表示的軸承頸直徑，用牛頓表示關(guān)門的力，用百分?jǐn)?shù)表示電解液的濃度，用牛頓·米表示緊固件的力矩，X—R圖，X—s中位數(shù)，單值和移動(dòng)極差控制圖都用于計(jì)量型數(shù)據(jù)（參見計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)）。

變差（Variation）

過程的單個(gè)輸出之間不可避免的差別；變差的原因可分成兩類：普通原因和特殊原因。

——固有變差（Inherent Variation）

僅由普通原因造成的過程變差，由6σR/d2來估計(jì)：

——總變差（Total Variation）

由于普通和特殊兩個(gè)原因造成的變差，用σs估計(jì)。

區(qū)域分析（Zone Analysis）

這是對(duì)休哈特（Shewhart）控制圖詳細(xì)分析的一種方法，它將X圖上均值到控制上限的區(qū)域分成三等分，并將平均值到控制下限的區(qū)域也分成三等分。這些等分的區(qū)域有時(shí)被稱為“σ”區(qū)域（這里的σ為平均分布標(biāo)準(zhǔn)差，而不是單值）。只要數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布（即受控）則期望一定比例落在每個(gè)區(qū)域內(nèi)的概率是一定的。例如，落在均值相鄰區(qū)域的概率是0.3413,落在下一個(gè)區(qū)域的概率為0.136,落在最近一個(gè)區(qū)域的概率是0.02135,落在上、下控制限之外區(qū)域的概率各是0.00135。那么可以根據(jù)與這些區(qū)域相關(guān)的數(shù)據(jù)點(diǎn)來檢驗(yàn)數(shù)據(jù)中是否有些不自然的趨勢(shì)。極差圖的概率取決于樣本的容量，計(jì)數(shù)型數(shù)據(jù)控制圖的概率是以二項(xiàng)分布或泊松分布為基礎(chǔ)的。由這個(gè)系統(tǒng)得到的經(jīng)驗(yàn)方法可用作過程微小變化的早期警告系統(tǒng)，而這種微小變化可能不會(huì)反映為超出控制線的點(diǎn)。