二、 質量數據的特征值$lesson$

　　(一)描述數據集中趨勢的特征值

　　1.算術平均數

　　算術平均數又稱均值，是消除了個體之間個別偶然的差異，顯示出所有個體共性和數據一般水平的統計指標，它由所有數據計算得到的是數據的分布中心，對數據的代表性好。其計算公式為：

　　2.樣本中位數

　　樣本中位數是將樣本數據按數值大小有序排列后，位置居中的數值。當樣本數n為奇數時，數列居中的一位數即為中位數;當樣本數n為偶數時，取居中兩個數的平均值作為中位數。例：現有一組數據(已經排序)：10，20，30，40，50，60，70，80，90共有9個數據，處于中間位置的是第5個數據，樣本中位數即為：樣本中位數= 50;如有一組數據(已經排序)：10，20，30，40，50，60，70，80，90，100共有10個數據，取中間位置的是第5，6位數據的平均值55，作為中位值，樣本中位數即為：樣本中位數=55;

　　(二) 描述數據離中趨勢的特征值

　　1.極差R

　　極差是數據中最大值與最小值之差，是用數據變動的幅度來反映其分散狀況的特征值。

　　2.標準偏差。

　　3.變異系數Cv

　　三、質量數據的分布特征

　　(一) 質量數據的特性

　　(二)質量數據波動的原因

　　質量特性值的變化在質量標準允許范圍內波動稱之為正常波動，是由偶然性原因引起的;若是超越了質量標準允許范圍的波動則稱之為異常波動，是由系統性原因引起的。

　　1.偶然性原因

　　在實際生產中，影響因素的微小變化具有隨機發生的特點，是不可避免、難以測量和控制的，或者是在經濟上不值得消除，它們大量存在但對質量的影響很小，屬于允許偏差、允許位移范疇，引起的是正常波動，一般不會因此造成廢品，生產過程正常穩定。通常把4M1E因素的這類微小變化歸為影響質量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。

　　2.系統性原因

　　當影響質量的4M1E因素發生了較大變化，如工人未遵守操作規程、機械設備發生故障或過度磨損、原材料質量規格有顯著差異等情況發生時，沒有及時排除，生產過程則不正常，產品質量數據就會離散過大或與質量標準有較大偏離，表現為異常波動，次品、廢品產生。這就是產生質量問題的系統性原因或異常原因。由于異常波動特征明顯，容易識別和避免，特別是對質量的負面影響不可忽視，生產中應該隨時監控，及時識別和處理。

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