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数据分类与分布分析:计量值与计数值差异及应用
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更新于2024-06-27
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数据的种类分布情况文档深入探讨了数据在实际应用中的不同类型和分析方法。数据主要分为两种类型:计量值数据和计数值数据。计量值数据,如钢材厚度和抗拉强度,是连续取值的,遵循连续概率分布,如正态分布,它们能够提供精确的数量信息。相反,计数值数据,如产品不合格品数,是离散的,通常符合二项分布或泊松分布,这类数据是非连续性的。 在收集的数据中,由于生产过程中的自然波动,数据往往会呈现出不均一性,也就是所谓的散差。这种散差可以通过频数分布图来直观地展示,类似于直方图,它可以帮助我们理解数据的分布状态,比如集中趋势和分布的宽度。通过频数分布,我们可以观察数据的离散程度,并通过比较不同样本的分布图来推断总体的特征。 为了量化这些特性,我们引入了几个关键指标。中心位置的代表量包括平均值(算术平均值),它是所有测定值的和除以数量;中位数,是将数据从小到大排列后位于中间位置的值,对于奇数和偶数个数据有不同的定义;中值则是最大值和最小值的平均,提供了一个稳健的中心点估计;此外,众数也代表数据集的常见值。 衡量散差的指标有极差,即数据范围内最大值与最小值的差距。除了极差,还有标准偏差,它给出了数据相对于平均值的离散程度,是衡量数据分散程度的重要工具。有时候,我们还会考虑偏斜度来描述数据分布的倾斜程度,以及陡度来评估分布曲线的峰度,这有助于更全面地刻画数据的特性。 通过这些定量指标,我们可以对数据进行科学的处理和分析,从而得出更有意义的结论,为决策制定提供依据。在实际的统计和数据分析中,理解并应用这些概念至关重要,它们构成了理解和解释复杂数据集的基础。
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例题:上一节不良原因调查用检查表用层别方法可能得
到几种结论?
在调查服装品牌喜好和个人特性不同方面如何应用层别
法呢?
帕累托图
一、 概述
工场内常常需处理不良品、灾害、故障、投诉等问题点,
这些问题点按项目分类后会有 2-3 个项目占全体的大部分。
帕累托图是针对这些问题点按现象、原因来分类,将数据按
由大至小的顺序排列,以柱状图和累积曲线图作成
帕累托图是在不良对策中发现重要问题点的情况下使用。
也就是说,不良损失额的大部分是由几个主要项目构成,残
余的小部分则为多数的不良项目。其意义在于对前者的不良
项目采取相应的对策并实施,能够有效的降低不良数或使成
本大幅度的减低。
二、帕累托图的作法
步骤 1 数据的收集
对于发现的不良、灾害、及错误等问题点收集数据,数据
收集期间我们可以根据问题发生状况及性质来决定数据集
计的周期,例如:以一个月、三个月(一年四次)为周期,
也可以根据问题的具体情况每星期每星期的来收集。
下表是某制品检查中所发现的不良数,期间是一个月,检
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查台数为 500 台。
表一 不良的数据
分类项目
件数
伤痕
涂装
镀层
变形
脏污
其他
13
18
7
2
31
3
合计
74
步骤 2 将数据根据原因及内容进行分类
原因可按材料、机械、作业者、作业方法分类;
内容可按不良项目、场所、时间进行分类
步骤 3 根据分类项目来整理数据,并作成计算表
分类项目按数据多少由大到小排列,“其他”项目不
论多大都是排在最后
表二 计算表
分类项目
件数
累积件
数
脏污
涂装
伤痕
镀层
变形
其他
31
18
13
7
2
3
31
49
62
69
71
74
合计
74
——
例如:到涂装位置的累积件数为
(脏污)+(涂装)→31+18=49
并且,最后项目的累积件数一定要等于总件数
步骤 4 图表中纵轴和横轴的作成
纵轴和横轴最好是一样长,并适当的决定刻度的间隔
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纵轴:坐标终点应稍大于数据的合计数,并且恰当选择
(凑整)
横轴:按项目的数据多少从左至右依次排列,并在下面
记入相应的项目名称
纵轴是记录件数、金额等特征值;横轴记录分类项目
下面是纵轴、横轴记录项目的具体举例:
表三 项目举例
项目
项目的具体内容
纵
轴
品质
纳期
成本
安全
士气
不良率、不良数、修理数、投诉件数、欠点
数、故障回数
纳期遵守率、纳期延迟日数、作业时间、工
作效率、待工时间
损失金额、劳务费、办公经费
灾害件数、无灾害记录日数
出勤率、欠勤率、参加率、提案件数、发表
件数、表彰件数
横
轴
现象
机械、设
备
作业者
作 业 方
法
原材料
时间
不良项目、欠点内容、不良位置
机械、设备机号、工夹具、计测器
男女、年龄、经验年数、所属部门
作业条件、一定时间内的作业量
批号、厂家、成分
月、周、季度、小时、午前、午后
步骤 5 柱状图的作成
柱状图中“其他”项放置最右端,各项目之间无间隔。
“其他”项不论它有多大,应放在最右端作为最后一个
项目,并且作为检讨的对象
步骤 6 累积曲线的作成
累积的值在各个柱状图的右上部打点,然后用直线连接
这些点,做出折线,折线的起始点为 0。
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