欢迎阅读本文档，希望本文档能对您有所帮助!工程质量控制的统计分析方法1.简述质量统计推断工作过程。 质量统计推断工作是运用质量统计方法在生产过程中或一批产品中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论基础，对总体的质量状况作出分析和判断。质量统计推断工作过程见图4-5。 图4-5 质量统计推断工作过程 2.简述质量数据的收集方法。 (1)全数检验 全数检验是对总体中的全部个体逐一观察、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评价结论的方法。 (2)随机抽样检验 抽样检验是按照随机抽样的原则，从总体中抽取部分个体组成样本，根据对样品进行检测的结果，推断总体质量水平的方法。 1)简单随机抽样； 2)分层抽样； 3)等距抽样； 4)整群抽样； 5)多阶段抽样。 3.描述质量数据集中趋势、离散趋势的特征值有哪些?如何计算? (1)描述数据集中趋势的特征值有： 1)算术平均数 总体算术平均数 样本算术平均数 2)样本中位数 当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。 (2)描述数据离散趋势的特征值有： 1)极差R 其计算公式为： 2)标准偏差 总体的标准偏差样本的标准偏差S3)变异系数 4.质量数据有何特性? 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。 在实际质量检测中，我们发现即使在生产过程是稳定正常的情况下，同一总体(样本)的个体产品的质量特性值也是互不相同的。这种个体间表现形式上的差异性，反映在质量数据上即为个体数值的波动性、随机性，然而当运用统计方法对这些大量丰富的个体质量数值进行加工、整理和分析后，我们又会发现这些产品质量特性值(以计量值数据为例)大多都分布在数值变动范围的中部区域，即有向分布中心靠拢的倾向，表现为数值的集中趋势；还有一部分质量特性值在中心的两侧分布，随着逐渐远离中心，数值的个数变少，表现为数值的离中趋势。质量数据的集中趋势和离中趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。 5.试述质量数据的波动的原因及分布的统计规律性。 (1)质量数据波动的原因 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，是由偶然性原因引起的；若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为异常波动，是由系统性原因引起的。 1)偶然性原因 在实际生产中，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，它们大量存在但对质量的影响很小，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的是正常波动，一般不会因此造成废品，生产过程正常稳定。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)系统性原因 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发生时，没有及时排除，生产过程则不正常，产品质量数据就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表现为异常波动，次品、废品产生。这就是产生质量问题的系统性原因或异常原因。由于异常波动特征明显，容易识别和避免，特别是对质量的负面影响不可忽视，生产中应该随时监控，及时识别和处理。(2)质量数据分布的规律性 对于在正常生产条件下的大量产品，误差接近零的产品数目要多些，具有较大正负误差的产品要相对少，偏离很大的产品就更少了，同时正负误差绝对值相等的产品数目非常接近。于是就形成了一个能反映质量数据规律性的分布，即以质量标准为中心的质量数据分布，它可用一个“中间高、两端低、左右对称”的几何图形表示，即一般服从正态分布。 6.简述质量控制七种统计分析方法的用途各有哪些? (1)统计调查表法。是利用专门设计的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。 (2)分层法。是将调查收集的原始数据，根据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。 (3)排列图法。是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。 (4)因果分析图法。是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题(结果)与其产生原因之间关系的有效工具。 (5)直方图法。它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。 (6)控制图。用途主要有两个：过程分析，即分析生产过程是否稳定。过程控制，即控制生产过程质量状态。 (7)相关图。在质量控制中它是用来显示两种质量数据之间关系的一种图形。 7.如何绘制排列图?如何利用排列图找出影响质量的主次因素? (1)排列图的绘制 结合实例加以说明。某工地现浇混凝土构件尺寸质量检查结果是：在全部检查的8个项目中不合格点(超偏差限值)有150个，为改进并保证质量，应对这些不合格点进行分析，以便找出混凝土构件尺寸质量的薄弱环节。 1)收集整理数据 首先收集混凝土构件尺寸各项目不合格点的数据资料，见表4-2。以全部不合格点数为总数，计算各项的频率和累计频率，结果见表4-3。 不合格点统计表 表4-2序 号 检查项目 不合格点数 序 号 检查项目 不合格点数1 轴线位置 1 5 平面水平度 152 垂直度 8 6 表面平整度 753 标高 4 7 预埋设施中心位置 14 截面尺寸 45 8 预留孔洞中心位置 1 不合格点项目频数频率统计表 表4-3序 号 项 目 频 数 频率（%） 累计频率（%）1 表面平整度 75 500 5002 截面尺寸 45 300 8003 平面水平度 15 100 9004 垂 直 度 8 53 953 续 表序 号 项 目 频 数 频率（%） 累计频率（%）5 标 高 4 27 9806 其 他 3 20 1000合 计 150 100 2)排列图的绘制 画横坐标。将横坐标按项目数等分，并按项目频数由大到小顺序从左至右排列，该例中横坐标分为六等份。 画纵坐标。左侧的纵坐标表示项目不合格点数即频数，右侧纵坐标表示累计频率。 画频数直方形。以频数为高画出各项目的直方形。 画累计频率曲线。从横坐标左端点开始，依次连接各项目直方形右边线及所对应的累计频率值的交点，所得的曲线即为累计频率曲线。 记录必要的事项。如标题、收集数据的方法和时间等。 图4-6为本例混凝土构件尺寸不合格点排列图 图4-6 混凝土构件尺寸不合格点排列图 (2)利用排列图，确定主次因素 将累计频率曲线按(0%80%)、(80%90%)、(90%100%)分为三部分，各曲线下面所对应的影响因素分别为A、B、C三类因素。该例中A类即主要因素是表面平整度(2m长度)、截面尺寸(梁、柱、墙板、其他构件)，B类即次要因素是平面水平度，C类即一般因素有垂直度、标高和其他项目。综上分析结果，下步应重点解决A类等质量问题。 8.绘制和使用因果分析图时应注意的事项? (1)集思广益。绘制时要求绘制者熟悉专业施工方法技术，调查、了解施工现场实际条件和操作的具体情况。要以各种形式，广泛收集现场工人、班组长、质量检查员、工程技术人员的意见，集思广益，相互启发、相互补充，使因果分析更符合实际。 (2)制订对策。绘制因果分析图不是目的，而是要根据图中所反映的主要原因，制订改进的措施和对策，限期解决问题，保证产品质量。具体实施时，一般应编制一个对策计划表。 9.如何绘制直方图并对其观察分析? (1)直方图的绘制方法 1)收集整理数据 用随机抽样的方法抽取数据，一般要求数据在50个以上。 【例】某建筑施工工地浇筑C30混凝土，为对其抗压强度进行质量分析，共收集了50份抗压强度试验报告单，经整理如表4-4。 数据整理表(N/mm2) 表4-4序号 抗压强度数据 最大值 最小值1 398 377 338 315 361 398 315*2 372 380 331 390 360 390 3313 358 352 318 371 340 371 3184 399 343 332 404 412 412 3325 392 354 344 381 403 403 3446 423 375 355 393 373 423 3557 359 424 418 363 362 424 3598 462 376 383 397 380 462* 3769 364 383 434 382 380 424 36410 444 420 379 384 395 444 3792)计算极差R 3)对数据分组 包括确定组数、组距和组限。 确定组数 。本例中取 =8 确定组距 。 本例中： 确定组限。首先确定第一组下限： 第一组上限：30.5+ =30.5+2=32.5 第二组下限=第一组上限=32.5 第二组上限：32.5+ =32.5+2=34.5 以下以此类推，最高组限为44.546.5，分组结果覆盖了全部数据。 4)编制数据频数统计表 统计各组频数，可采用唱票形式进行，频数总和应等于全部数据个数。本例频数统计结果见表4-5。 频数统计表 表4-5组 号 组限（N/mm2） 频数统计 频数 组号 组限（N/mm2） 频数统计 频数1 30532.5 2 5 38.540.5 正 92 32534.5 正一 6 6 40.542.5 正 53 34.536.5 正正 10 7 42.544.5 24 36.538.5 正正正 15 8 44.546.5 一 1合