GB-Z+19027-2001GBT19001~1994的统计技术指南

ICS 03.120.10 A 00 中华人民共和国国家 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 化指导性技术文件 GB/z 19027-2001 idt iso/Tx 10017:1999 GB/T 19001-1994的统计技术指南 Guidance on statistical techniques for GB/T 19001:1994 2001一03一20发布 2001一09一01实施 国 家 质 量 技 术 监 督 局 发布 GB/z 19027-2001 目 次 前言 ·····，····················............................................................................................. m ISO前言 ··.........................................................................................................·一 N 引言 ······，··················，，······。。·································。··············································。。⋯ V 1 范围 ······················································，································..·····················⋯⋯ 1 2 术语和定义 ·........................................................................................................... I 3统计技术潜在需求的识别 ······································································一 ‘二’二’二’二’二1 4 已识别的统计技术的 说明 关于失联党员情况说明岗位说明总经理岗位说明书会计岗位说明书行政主管岗位说明书 ·········，，.·，·············，，，·甲···········，，，，，，··············，···············，.一5 4.1 总则 ··············。·················。·····························。···················。··..·········，···········⋯⋯ 5 4.2 描述性统计 ····。。················。。····························。。·······。。。··················..···············⋯⋯ 6 4.3 试验设计 ·........................................................................................................... 7 4.4 假设检验 ‘····4····4···‘···········4···“·················“···········4‘··············”····‘·····⋯⋯ 7 4. 5 测量分析 ···············。······································。········。······································⋯⋯ 8 4. 6 过程能力分析 ··························，·····································································⋯⋯ 9 4. 7 回归分析·........................................................................................................... 10 4.8 可靠性分析··································································································⋯⋯ 11 4. 9 抽样················，，··，··············。，·，······‘······。·，，，·················。，·，，·····························⋯⋯ 12 4. 10 模拟 ···。·········。·······。·········。·················。·····················。·····‘·······。。············。·····⋯⋯ 13 4. 11 SPC图(统计过程控制图)····。····························。·········。。·································⋯⋯ 13 4.12 统计容差法 ································································································⋯⋯ 14 4.13 时间序列分析，，·············，，，，，··，·····⋯⋯，’，·，，，··············，······· .. ......................... 15 附录A(提示的附录) 用于支持GB/T 19001条款要求的统计技术综述 ‘··········。·。······。······⋯⋯ 17 文献 目录 ···········································。································································⋯⋯ 18 GB/z 19027-2001 前 言 本指导性技术文件等同采用ISO/TR 10017:1999QISO 9001:1994的统计技术指南》。 本指导性技术文件是GB/T 19000族标准的组成部分，并与其保持一致。 本指导性技术文件的附录A是提示的附录。 本指导性技术文件由全国质量管理和质量保证标准化技术委员会((CSBTS/TC 151)提出并归口。 本指导性技术文件由中国标准研究中心负责起草。 本指导性技术文件仅供参考。有关本指导性技术文件的建议和意见，请向国务院标准化行政主管部 门反映。 本指导性技术文件起草单位:中国标准研究中心、中国新时代质量体系认证中心、信息产业部第五 研究所、中国科学院系统科学研究所、清华大学。 本指导性技术文件主要起草人:谷艳君、李仁良、曹纯、汪修慈、马毅林、孙静。 Gs/z 19027-2001 ISO前言 国际标准化组织(ISO)是由各国标准团体((ISO成员团体)组成的世界性联合会。制定国际标准的 工作通常由ISO的技术委员会完成。各成员团体若对某技术委员会确立的项目感兴趣，均有权参加该 委员会的工作。与ISO保持联系的各国际组织(官方的或非官方的)也可参加有关工作。在电工技术标 准化方面，ISO与国际电工委员会((IEC)保持密切的合作关系。 国际标准的制定符合ISO/IEC导则第3部分的有关规定。 技术委员会的主要任务就是制定国际标准。由技术委员会通过的国际标准草案提交各成员团体投 票表决。国际标准草案需取得至少75%参加表决成员团体的同意，才能作为国际标准正式发布。 在特殊情况下，当技术委员会收集到不同于已作为国际标准发布的文件(如，新技术)中的数据时， 技术委员会可通过其正式成员的简单多数表决来决定出版技术报告。技术报告就其性质来说完全是一 种信息资料，并且在其所提供的数据不再有效或有用之前不必须评审。 ISO/TR 10017是由ISO/TC 176/SC 3国际标准化组织质量管理和质量保证技术委员会支持技术 分委员会制定的。 本技术报告可以更新，以反映ISO 9001的未来修订版。对本技术报告内容的意见可送到ISO中央 秘书处，以便在修订本技术报告时作出考虑。 GB/z 19027-2001 引 言 本指导性技术文件旨在帮助组织在建立、实施或保持符合GB/T 19001-1994所要求的质量体系 时，确定可使用的统计技术。 实际上，在所有过程的运行和结果中都可观察到变异，甚至在明显稳定的状况下也是如此，因此统 计技术才是有用的。在产品和过程可量化的特性中可观察到变异，并且从市场调、研到顾客服务以及产品 最终处置的整个寿命周期的各个阶段都可看到变异的存在二 统计技术有助于变异的测量、表述、分析、解释和建模，甚至使用相对有限的数据，也能做到这一点。 而对数据进行统计分析则有助于更好地理解变异的性质、程度和原因，从而有助于解决甚至预防由这些 变异所可能引发的问 题 快递公司问题件快递公司问题件货款处理关于圆的周长面积重点题型关于解方程组的题及答案关于南海问题 。 统计技术能使组织更好地利用可获得的数据作出决策，因而有助于组织在设计、开发、生产、安装和 服务等阶段改进产品和过程的质量。 本指导性技术文件旨在指导和帮助组织考虑和选择适合该组织需求的统计技术。而确定统计技术 需求的准则以及所选择的统计技术是否适宜仍由该组织作出最终决定。 本指导性技术文件所描述的统计技术也适合GB/T 1900。族其他标准使用。GB/T 19000.1-1994 的附录D列出了GB/T 19001-1994,GB/T 19002-1994,GB/T 19003-1994和GB/T 19004. 1- 1994的相应题目章节序号对照表。 中华人民共和国国家标准化指导性技术文件 GB/T 19001-1994的统计技术指南 GB/z 19027-2001idtISO/TR 10017:1999 Guidance on statistical techniques for GB/T 19001:1994 范 围 本指导性技术文件提供了选择适宜的统计技术的指南，这些统计技术对组织建立、实施或保持符合 GB/T 19001所要求的质量体系可能有用。通过查找涉及使用定量数据的GB/T 19001的要求，然后识 别并表述适用于这些数据的统计技术即可提供指南。 本指导性技术文件列出的统计技术既不全面也不详尽，组织不应排除使用对其有益的其他技术(统 计或其他技术)。本指导性技术文件并不规定必须使用哪些统计技术，也不对如何应用这些统计技术提 出建议。 本指导性技术文件不拟用于 合同 劳动合同范本免费下载装修合同范本免费下载租赁合同免费下载房屋买卖合同下载劳务合同范本下载 、法规或认证目的，也不拟用作是否符合GB/T 19001-1994要求 的强制性检查清单。使用统计技术的理由在于其应用应有助于提高质量体系的有效性。 2 术语和定义 本指导性技术文件采用GB/T 6583,GB/T 3358(所有部分)和IEC 6005。给出的术语和定义。 按照GB/T 6583“产品”定义的注1和注2，本指导性技术文件的“产品”适用于服务、硬件、流程性 材料 、软件 通用产品类别或其组合 。 3 统计技术潜在需求的识别 表1对与GB/T 19001条款的实施可能有关的定量数据的需求做了识别。针对定量数据的需求所 列出的一个或多个适宜的统计技术可能适用于这些数据，它们的应用将使组织获益。 当GB/T 19001的条款对定量数据无明显需求时，则未识别出统计技术。 经过慎重考虑，仅列出众所周知且已广泛使用的统计技术，它们对使用者十分有益。 下面所列的每种统计技术都在第4章中作了简要描述，以便帮助组织评价这些统计技术的相关性 及价值，以及帮助组织决定是否将这些统计技术用于特定场合。 表 1 定量数据的需求及支持性统计技术 GB/T 19001-1994的条款 } 使用定量数据的需求 { 统计技术 } 4.1 管理职责 4.1.1 质量方针 评价质量方针在组织内得到实施的程 度的需求 抽样 4.1.2.1 4.1.2.3 组织 职责和权限 资源 管理者代表 未识别出需求 未识别出需求 未识别出需求 国家质 f技 术监督局 2001一03-20批准 2001一09一01实施 GB/z 19027-2001 表 1(续 ) G13/1 19001-1994的条款 使用定量数据的需求 统计技术 4.1.3 管理评审 针对组织质量目标定量评价其业绩的 需 求 描述性统计;抽样 SPC图;时间序列 分 析 4.2 质量体系 4. 2. 1 总则 未识别出需求 4.2.2 质量体系程序 4.2.3 质量策划 未识别出需求 未识别出需求 4.3 合同评审 4.3.1 总则 未识别出需求 4.3.2 评审 4. 3. 2a 评审 未识别出需求 4. 3.26 评审 未识别出需求 4.3.Zc 评审 分析投标、合同或定单以及确保供方 具有满足要求的能力的需求 测量分析;过程能力分析;可靠性分 析 抽样 4.3.3 合同的修订 未识别出需求 4.34 记 录 未识别出需求 生.4 设计控制 4.4.1 总则 未识别出需求 4.4.2 设计和开发的策划 未识别 出需求 4.4.3 组织和技术接口 未识别 出需求 4.4.4 设计输人 识别并评审输人要求是否适宜以及解 决差异的需求 测量分析;过程能力分析;可靠性分 析;统计容差法 4. 4. 5. 设计输出 评价设计输出满足输人要求的需求 描述性统计;假设检验;测量分析;过 程能力分析;可靠性分析 抽样;统计 容差法 4. 4. 5b 设计输出 未识别出需求 44.5c 设计输出 识别关键设计特性的需求 回归分析;可靠性分析;模拟 4. 4. 6 设计评审 4. 4. 7 设计验证 4. 4. R 设计确认 未识别出需求 确保设计满足规定要求的需求 试验设计;假设检验;测量分析;回归 分析;可靠性分析;抽样;模拟 确保产品符合已确定的使用者需求和 (或)要求的需求 假设检验;回归分析;可靠性分析;抽 样 ;模拟 4.4.9 设计更改 未识别出需求 4.5 文件和资料控制 4. 5. 1 总则 未识别出需求 4. 5. 2 文件和资料的批准和发布 未识别出需求 4.5.3 文件和资料的更改 未识别出需求 GB/z 19027-2001 表 1(续) GB/T 19001-1994的条款 使用定量数据的需求 统计技术 4. 6. 2. 分承包方的评价 基于分承包方满足要求的能力，评价 分承包方的需求 描述 性 统计 ;假 设 检验 ;过 程能 力 分 析 ;抽样 4.6.Zb 分承包方的评价 未识别 出需求 4.6，ZC 分承包方的评价 描述并汇总分承包方业绩的需求 描述性统计 4.6.3 采购资料 未识别 出需求 4. 6. 4 采购产品的验证 4.6.4. 1 供方在分承包方货源处的 验证 未识别出需求 4.6.4.2 顾客对分承包方产品的验 证 未识别出需求 4. 7 顾客提供产品的控制 未识别出需求 4.8 产品标识和可追溯性 未识 别出需求 牛.9 过程控制 4.ga 过程控制 未识别出需求 4.gb 过程控制 确保设备适宜性的需求 描述性统计;测量分析;过程能力分析 4.gC 过程控制 未识别出需求 4.9d 过程控制 监侧和控制适宜过程参数和产品特性 的需求 描述性统计;试验设计;回归分析;抽 样石PC图;时间序列分析 4. 9e 过程控制 认可过程和设备的需求 描述性 统计;测量分析 ;过程能力分析 4.gf 过程控制 未识别出需求 4. 9g 过程控制 为确保持续的过程能力，对设备进行 适当维护的需求 描述性统计;过程能力分析;可靠性分 析 ;模 拟 4.10 检验和试验 4. 10. 1 总则 规定检验和试验活动以验证产品要求 得到满足的需求 假设检验;可靠性分析，抽样 4. 10. 2 进货检验和试验 4.10.2.1 进货检验和试验 验证接收产品符合规定要求的需求 描 述性 统 计;假设 检验 ;可靠性 分析 ; 抽样 4. 10. 2. 2 进货检验和试验 未识别出需求 4. 10. 2. 3 进货检验和试验 未识别出需求 4. 10. 3a 过程检验和试验 按要求检验和试验产品的需求 描述性统计;假设检验;可靠性分析; 抽样 4. 10. 3b 过程检验和试验 未识别出需求 4. 10. 4 最终检验和试验 验证最终产品符合规定要求的需求 描述性统计;假设枪验 可靠性分析; 抽 样 4. 10. 5 检验和试验记录 未识别出需求 Gs/z 19027-2001 表 1(续) GB/T 19001-1994的条款 使用定量数据的需求 统计技术 4.n 检验、侧量和试验设备的控制 4.11.1 总则 未识别出需求 4. 11. 2a 控制程序 评价检验、测量和试验设备能力的需 求 描 述性 统 计;测 量 分析 ;过 程 能力 分 析 ;SPC图 4.11. 2b 控制程序 未识别出需求 4.11. 2c控制程崖 规定检验、测量和试验设备校准过程 的需求 描述性统计;测量分析‘过程能力分 析 ;SPC图 4.11.2d 控制程序 未识别 出需求 4.11.2e 控制程序 未识别出需求 4.11. 2f 控制程序 评价以前检验和试验结果有效性的需 求 描述性统计;假设检验;可靠性分析; 抽样;SPC图 4.11. 2g控制程序 未识别出需求 4.11.2h 控制程序 未识别出需求 4.11. 2i控制程序 未识别 出需求 4.12 检验和试验状态 未识别出需求 4.13 不合格品的控制 4. 13.1 总则 未识别出需求 4.13.2。 不合格品的评审和处置 未识别出需求 4.13.26 不合格品的评审和处置 未识别出需求 4.13.2c 不合格品的评审和处置 未识别出需求 4. 13. 2d 不合格品的评审和处置 未识别出需求 4.14 纠正和预防措施 4.14.1 总则 未识别出需求 4. 14. 2a 纠正措施 评价处理顾客抱怨和产品不合格报告 的过程有效性的需求 描述性统计 ;抽样 4.14.26 纠正措施 分析产品、过程或质量体系不合格原 因的需求 描述性统计;试验设计;测量分析;过 程能力分析;回归分析;可靠性分析; 抽样;模拟;SPC图;统计容差法;时间 序列分析 4.14. 2c 纠正措施 未识别出需求 4. 14. 2d 纠正措施 评价纠正措施有效性的需求 描述性统计;假设检验;回归分析;抽 样;SPC图;时间序列分析 4. 14. 3a 预防措施 汇总并分析与实际或潜在不合格有关 的产品或过程数据的需求 描述性统计;回归分析;时间序列分析 4.14. 3b 预防措施 未识别出需求 4. 14. 3c 预防措施 确保预防措施有效性的需求 描述性统计;假设检验;回归分析;抽 样;SPC图;时间序列分析 GB/z 19027-2001 表 1(完 ) GB/T 19001-1994的条款 使用定量数据的需求 统计技术 4. 14. 3d 预防措施 未识别出需求 4.15 搬运、贮存、包装、防护和交付 4.15.1 总则 未识别出需求 4.15.2 搬运 未识别出需求 4. 15. 3 贮存 评价产品在储存期间变质以及确定适 宜的评价间隔的需求 描述性统计;假设检验;可靠性分析; 抽样;时间序列分析 4. 15.4 包装 评价装箱、包装和标志的过程符合规 定要求的需求 描述性统计;过程能力分析;抽样;SPC 图 4. 15.5 防护 评价在供方控制下的防护和隔离产品 的适宜性的需求 描 述性 统计 ;假设 检验 ;抽 样 ;时间序 列分析 4.15.6 交付 评价 在最终检验 和试 验后产品质量保 护适宜性的需求 描述性统计布抽样 4.16 质量记录的控制 未识别出需求 4.17 内部质量审核 策划并进行内部审核时的潜在抽样需 求，以及汇总审核数据和验证有效性 的需求 描述性统计;抽样 4.18 培训 未识别出需求 4.” 服务 验证服务满足规定要求的需求 描述性 统计;抽样 4.2。 统计技术 4.20.1 确定需求 本条款要求确定对统计技术的需求 要考虑识别适宜的统计技术 4.20.2 程序 未识别出需求 附录A对表1的结果做了概要总结，即对统计技术的范围及其能用于支持ISO 9001实施的范围 做 了综述 。 4 已识别的统计技术的说 明 4.1 总则 下列统计技术有助于组织满足其需求，它们已在第3章中做了识别: — 描述性统计; — 试验设计; — 假设检验; — 测量分析; — 过程能力分析; — 回归分析; — 可靠性分析; — 抽样 ; — 模拟 ; — 统计过程控制图; — 统计容差法; — 时间序列分析。 如前所述，选择上述技术的准则是这些技术众所周知并使用广泛，且它们的应用已使使用者获益。 Gs/z 19027-2001 技术的选择和应用方式取决于其不同的运用情况和目的。 4.2-4.13条款对上述所列的每种统计技术作了简要说明。这些说明旨在帮助非专业读者评价在 实施质量体系要求中应用统计技术的潜在适用性和利益。然而，实际应用这些统计技术时将需要比本指 导性技术文件所提供的更多的指南和专业知识。 从公共渠道可获得有关统计技术的大量信息，如教科书、期刊、报告、工业手册以及其他信息来源， 它们可能有助于组织有效地使用统计技术，，。然而，列出这些来源超出了本指导性技术文件的范围，寻 找这些信息是每个组织自身的职责。 4.2 描述性统计 4.2.1 描述性统计的概念 描述性统计是指以揭示数据分布特性的方式汇总并表达定量数据的方法。 通常，组织所关心的数据特性是其集中趋势(最常用的是均值，也用众数或中位数来描述)，以及散 布或离散程度(通常通过极差、标准差或方差来度量)。另一个所关心的特性是数据的分布，对此有描述 分布形态的定量测度(如描述对称性的“偏度”)。 描述性统计提供的信息通常可通过各种图解法进行快速有效地传递，其范围从以饼分图、条形图、 直方图、简单散布图和趋势图等方式简单地展示数据，到展示包括专门标度的更复杂性质(如概率图)， 以及包括多维和多变量的图示。 图解法十分有用，通常用来揭示在定量分析中不易发现的数据的异常特征。图解法在调查或验证变 量之间关系的数据分析中，以及在估计描述这些关系的参数中都有着广泛的应用。此外，图解法也以有 效的方式在汇总和表示复杂数据或数据的关系中发挥着重要作用，尤其对非专业人员更是如此。 图解法在本指导性技术文件列出的许多统计技术中都有引用。图解法应被视为统计分析的极为重 要的组成部分。 4.2.2 描述性统计的用途 描述性统计用于汇总和表征数据。它通常是对定量数据进行分析的初始步骤，并常常是使用其它统 计方法的第一步。 如果满足统计假定，则在规定的误差界限和置信水平内，样本数据的特性可作为推断总体特性的基 础 4.2.3 益处 描述性统计提供了一种高效和相对简单地汇总和表征数据的方式，同时也提供了一种表达信息的 便利方式。描述性统计易于理解并能用于所有层次的分析和决策。 4.2.4 局限性与注意事项 描述性统计提供了样本数据特性(如均值和标准差)的定量测度。然而，这些测度受到样本量和所使 用的抽样方法的限制。除非满足抽样有关的统计假定，否则，不能根据这些定量测度对所抽取样本的总 体特性作出正确估计。 4.2.5 应用示例 描述性统计适用于能收集到定量数据的几乎所有领域。下面就是一些应用示例: — 汇总产品特性的关键测度(如均值和离散程度); — 描述一些过程参数的状况，如炉温; — 表征服务业提供服务的交付时间或响应时间; — 汇总从顾客调查中所获得的数据。 1)文献目录中所列出的是ISO和IEC发布的与统计技术有关的标准和技术报告。列出它们仅为提供信息，本指导 性技术文件并不规定组织应执行这些标准和技术报告。 GB/z 19027-2001 4.3 试验设计 4. 3门 试验设计的概念 试验设计(英文缩写为“DOE")是指以计划好的方式进行的调研，而为了以规定的置信水平得到结 论，试验设计则依赖干对结果的统计评价。 进行试验的具体安排和方式称为“试验设计”，这样的设计由其使用目的和试验条件决定 DOE通常包括:对所调研的系统引人变化，并对该系统的变化效果作出统计评价。DOE的目的可 以是确认系统的某些特性，也可以是调查某个或多个因素对系统某些特性的影响。 4.3.2 试验设计的用途 DOE可用于以规定的置信水平评价产品、过程或系统的某些特性。目的可能是针对某一规定的标 准进行确认，或对几个系统进行比较评价。 DOE对调查复杂的体系尤为有用，这些体系的输出可能受大量潜在因素的影响。试验的目标可以 是使所关心的特性达到最大或最优，或减少其变异。DOE还可用来识别系统中更有影响的因素、其影响 的大小以及因素间可能存在的相互关系(即交互效应)，其结果可用来促进产品或过程的设计和开发，或 用来控制或改进现有的系统。 来使用试验设计的信息建立数学模型，该模型将所关心的体系特性作为有影响因素的函数;这样的 模型在某些限制条件下可用于预测目的。 4.3.3 益处 当估计或确认所关心的特性时，需要保证所获得的结果不是仅归因于偶然变差。这适用于根据已规 定的标准所做的评价，更适用于两个或多个体系的比较。DOE允许在规定的置信水平作出这样的评价。 当与分别调查每个因素的影响相比时，DOE的一个主要优点就是调查一个过程的多个因素的影响 时效率更高且更经济。DOE识别某些因素间交互效应的能力也使组织能深入了解过程oDOE的这些优 点在处理复杂过程，即处理包括具有大量潜在影响因素的过程时尤为突出。 当对体系进行调查时，若两个或多个变量之间可能仅有偶然联系，则存在作出不正确假定因果关系 的风险。通过运用健全的试验设计原理可减少这种错误的风险。 4.3.4 局限性与注意事项 所有系统都存在某种水平的固有变差(通常称为“噪声”)，这有时会掩蔽调查结果并导致得出错误 结论。其他潜在的误差来源包括系统中可能存在的未知(或仅未认出)的因素的混杂效应，或系统中各种 因素之间依存关系的混杂效应。经过良好设计的试验(如样本量的选择或在试验设计中作出其他考虑) 能减轻因这些误差而产生的风险，但这些风险不会被消除，因此在得出结论时一定要考虑这一点。 严格地说，试验结果仅对试验中所考虑的某些因素及其取值范围有效。因此，在外推(或内插)显著 超出试验中所考虑的取值范围时一定要慎重。 DOE理论做了某些基本假定，如在数学模型和所研究的物理现实之间存在着典型关系，但这些假 定的正确性或适宜性仍值得考虑。 4.3. 5 应用示例 DOE常用于对产品或过程的评价，例如，确认医疗处理的效果，或评价几类处理的相对有效性。 DOE应用的工业示例包括依据一些规定的性能标准所做的产品确认试验。 DOE广泛用来识别复杂过程的影响因素，从而控制或改进一些所关心的特性(如过程的产量、产品 强度、耐久性、噪声水平等)的均值或减少变异。这些试验在诸如电子元器件、汽车和化学品的生产中经 常遇到。它们也广泛用于农业和医学等各个不同领域，具有巨大的潜在应用范围。 4-4 假设检验 4.4门 假设检验的概念 假设检验是在规定的风险水平上确定一组数据(一般是来自样本的数据)是否符合已给定假设的统 计方法。假设可能是关于某一特定统计分布或模型的假定，也可能是关于某一分布的参数值(如均值)。 GB/z 19027-2001 假设检验的方法包括评价以数据形式存在的证据，从而决定是否应该拒绝关于统计模型或参数的 给定假设 。 4.4.2 假设检验的用途 一假设检验的用途很广，它可使人们在规定的置信水平判断有关总体参数(根据来自样本的估计)的 假设是否正确。因此，假设检验可用于检验总体参数是否符合特定标准，也可用来检验两个或多个总体 的差别 。 假设检验也可用于模型假定的检验，如检验总体的分布是否正态，样本数据是否随机等。 本指导性技术文件所列的许多统计技术明确或隐含地引用了假设检验，如抽样、SPC图、试验设 计、回归分析、测量分析等。 除假设检验外，还可建立所研究参数的可能的合理取值范围(称为“置信区间”)，以便提供有用的补 充信 息。 4.4.3 益处 假设检验允许以规定的置信水平对总体的某些参数作出判断.因此，假设检验可能有助于作出也许 依赖于这些参数的决策。 假设检验还能对总体分布的性质以及就样本数据自身的特点作出判断。 4.4.4 局限性与注意事项 为确保假设检验的结论有效，必须充分满足基本的统计假定，特别是样本应为独立的和随机抽取 的。在理论上，对如何从某种假设检验作出有效判断，还存在着争议。 4.4.5 应用示例 当必须对某一参数或某个或多个总体(通过样本估计而来)的分布作出判断时，或对样本数据自身 进行评价时，假设检验具有广泛的应用。例如，假设检验可用于: — 检验总体的均值(或标准差)是否达到给定值，如目标值或标准; — 当比较零件的不同批次时，检验两个总体的均值是否不同; — 检验总体的缺陷率不超过给定值; — 检验两个过程的输出中缺陷品率的差异; — 检验样本数据是否是从单个总体中随机抽取的; — 检验总体的分布是否正态; — 检验对样本的某一观察结果是否为“离群值”，即有效性可疑的极值。 4. 5 测量分析 4.5.1 测量分析的概念 测量分析(也称“测量系统分析”)是在系统运行的条件下，评价测量系统不确定度的一套方法。对测 量误差的分析可使用与分析产品特性相同的方法。 4.5.2 测量分析的用途 只要收集数据就应考虑测量不确定度。测量分析在规定的置信水平用来评价测量系统是否适合预 期目的。测量分析可将各种来源的变差量化，如来自测量人员的变差，或来自测量仪器自身的变差。测 量分析也可将来自测量系统的变差作为总过程变差、或总容许变差的一部分予以描述。 4.5.3 益处 在选择测量仪器、或决定仪器是否有能力评价所检查的产品或过程参数时，测量分析提供了定量且 经济有效的方式。 侧量分析通过将测量系统自身各种来源的变差量化，为比较和解决测量中的差异奠定了基础。 4.5.4 局限性与注意事项 在所有情况下(最简单的情况除外)，测量分析都需要由受过培训的专业人员来实施。在进行测量分 析时，应小心谨慎并具有专业知识，否则，测量分析结果可促使在测量结果和产品的可接受性两个方面 Gs/z 19027-2001 的虚假和潜在代价较高的过分乐观。相反，过分悲观能导致对适宜测量系统作不必要的更换。 4.5.5 应用示例 a)测量不确定度的确定:测量不确定度的量化有助于组织向其(内部或外部)顾客作出保证，即测 量过程有能力测量拟达到的质量水平。测量不确定度的分析通常能突出对产品质量至关重要的方面的 变异，因此，能指导组织配置这些方面的资源，以改进或保持质量。 b)选择新仪器:通过检查与仪器有关的变差部分，测量分析有助于指导组织选择新仪器。 c)确定某一特定方法的特性(正确度、精密度、重复性、再现性等):测量分析可用来选择最适宜的 测量方法，以保证产品质量。测量分析也使组织能针对各种测量方法对产品质量的影响来平衡其费用和 有效性 。 d)比对测试:通过将测量结果与从其他测量系统获得的结果相比较，组织可评价和量化其测量系 统。此外，除了向顾客提供保证外，比对还有助于组织改进其测量分析方法或加强对测量分析人员的培 A o 4.6 过程能力分析 4.6-1 过程能力分析的概念 过程能力分析是检查过程的固有变异和分布，以便估计其产生符合规范所允许变差范围的输出的 能力 。 当数据是(产品或过程的)可度量的变量，且处于统计控制状态时(见4.11)，过程的固有变异以过 程的“散布程度”表示，并通常以过程分布的六倍标准差(6a)来测量。如果过程数据是正态分布的变量， 在理论上，这种散布程度将包含总体的99. 73%. 过程能力可方便地用指数表达。指数可将实际的过程变异与规范允许的容差联系起来。广泛应用 于计量数据的能力指数是“C, 11，即整个容差除以6。的比值，它是在规范上下限之间良好中心定位的过 程的理论能力的测度。另一个广泛使用的能力指数是“CPK n，它描述了可能中心定位或未能中心定位的 过程的实际能力。为更好地表征长期和短期变异及围绕预期的过程目标值的变差，还发明了其他能力指 数 。 当过程数据涉及“属性”(如不合格品百分数或不合格数)时，过程能力以平均不合格品率或平均不 合格率表示。 4-6.2 过程能力分析的用途 过程能力分析用来评价过程连续产生符合规范的输出的能力，并估计预期的不合格产品的数量。 过程能力分析适用于评价过程的任一部分(如某一特定机器)的能力。如，“机器能力”的分析可用来 评价特定设备或估算其对整个过程能力的贡献。 4.6.3 益处 过程能力分析能评价过程的固有变异，估计预期的不合格品百分数。因此，它使组织能估计不合格 所发生的费用，并作出有助于指导过程改进的决策。 确定过程能力的最低标准可指导组织选择能用于生产可接收产品的过程和设备。 4.6.4 局限性与注意事项 能力概念仅适用于处于统计控制状态的过程。因此，过程能力分析应与提供持续控制验证的控制方 法联合起来实施。 不合格品百分数的估计受正态性假定的限制。当实践中不能实现严格的正态性时，应谨慎处理这样 的估计，尤其是在过程具有高能力比的情况下更应如此。 当过程分布实质上非正态时，能力指数可能引起误导。 不合格品百分数的估计应基于针对这种分布所开发的分析方法。同样地，在过程受可查明的系统变 差原因(如工具磨损)限制的情形下，则必须使用专门方法计算和解释过程能力。 4.6.5 应用示例 GB/z 19027-2001 通过确保零件的变异与组装产品中允许的总容差相一致，过程能力可用来建立制造产品的合理加 工规范 相反，当需要严格的容差时，零件的制造商需要达到规定的过程能力水平，以确保高产低耗。 较高的过程能力目标(如，Cp)2)有时用在零件和分系统级，以达到所期望的复杂系统的累积质量 和可靠性 。 机器能力的分析用来评价机器按规定要求生产或运行的能力，这有助于组织作出采购或修理机器 的决定 。 汽车、航空航天、电子学、食品、医药以及医疗设备的制造商通常将过程能力作为评价分承包方和产 品的主要准则。这使这些制造商可将对采购产品和材料的直接检验减至最少 一些制造业和服务业的公司通过跟踪过程能力指数，以识别过程改进的需求，或验证这些改进的有 效性。 4.7 回归分析 4.7.1 回归分析的概念 回归分析就是将所关心的特性(通常称为“响应变量”)的性能与潜在的原因(通常称为“解释变量”) 联系起来。这样一种关系可通过科学、经济、工程等学科的模型作出规定，目的是帮助理解响应变差的潜 在原因，并解释每个因素对该变差所起的作用有多大 通过统计将响应变量的变差与解释变量的变差联 系起来，以及将预期和实际响应变量之间的偏差减至最小达到最佳拟合可做到这一点。 4.7.2 回归分析的用途 使用回归分析可: — 检验有关潜在解释变量对响应影响的假设，并针对解释变量的已知变化，使用这些信息描述估 计的响应变化; — 针对解释变量的具体值，预测响应变量值; — 针对给出的解释变量特定值，(在规定的置信水平)预测响应值的预期范围; — 估计响应变量和解释变量相关联的方向和程度(尽管这样的关联并不意味着因果关系)。例如， 可以使用这些信息确定变更某个因素而其他因素不变时所产生的影响，如改变温度对过程产量的影响 4.7.3 益处 回归分析可使组织深人了解各种因素与所关心的响应之间的关系，这样的了解有助于指导组织在 研究和最终改进过程时作出决策。 回归分析获得的结论来自于其对响应数据的形态进行简明地描述能力、对不同但相关的数据子集 的比较能力以及对潜在的因果关系的分析能力。当这些关系能较好地建模时，回归分析还能估计解释变 量所产生影响的相对大小以及这些变量的相对强度。这些信息在控制或改进过程的输出中具有潜在价 值 回归分析也可对在分析中未测量或遗漏的因素对响应影响的大小和来源作出估计。这种信息可用 来改进测量 系统或控制过程 回归分析可针对一个或多个解释变量的给定值预测响应变量值;同样，回归分析也可就现有或预期 的响应来预测解释变量改变时的影响。当不了解措施的有效性时，在投人时间和金钱解决某一问题之 前，进行此类分析可能是有益的 4. 7.4 局限性与注意事项 当建立过程模型时，需要具备确定回归模型最佳规范的技能，以及运用诊断方法改进模型的技能 遗漏变量、测量误差以及其他无法解释的响应变差来源的存在都会使建模复杂化。选择何种适用于回归 分析问题的估计技术，取决于所研究的回归模型的特定假定以及可获得的数据特性。 某个观测值或一小组观测值无论是否被回归分析包括或遗漏，都可能对响应的估计产生影响。因 此，必须了解有影响的观测值并与数据中的“离群值”相区别，即只要可能，就必须调查极值的有效性。 通过将解释变量的数量减至最少来简化模型在建模中很重要。包含不必要的变量能混淆解释变量 10 Gs/z 19027-2001 的影响，并降低模型的预测精密度。然而，遗漏某个重要解释变量可能会严重限制模型和结果的可用性。 4.了，5 应用示例 回归分析用于将产量、运行质量、循环时间、测试或检验失败的概率、以及过程缺陷的各种形态等生 产特性的建模 回归分析也用来识别过程的最重要因素，以及它们对所关心的特性变差影响的大小和性 质 。 回归分析用来预测实验的结果，或预测对材料或生产条件中的变差进行的受控前瞻性或回溯性研 究 的结果 回归分析也用来验证测量方法的可替代性，例如，用非破坏性的或省时的方法取代破坏性的或耗时 的方法 非线性回归的应用示例包括将药物浓度作为时间和反应量的函数来建模;将化学反应作为时间、温 度和压力等的函数来建模 4.8 可靠性分析 4.8.1 可靠性分析 的概念 可靠性分析就是将工程和分析方法应用于评价、预计和保证所研究的产品或系统在某一段时间无 故障运行乙〕。 可靠性分析使用的技术通常需要使用统计方法处理不确定性、随机特性或在一段期间内发生故障 等的概率 这种分析通常包括使用适宜的统计模型来表征所关心的变量，如故障前时间，或故障间隔时 间。这些统计模型的参数可从实验室或工厂试验或从现场作业所获得的经验数据作出估计。 可靠性分析还包括用于研究故障的物理性质和原因、以及预防或减少故障的其他技术(如故障模式 和影响分析) 4.8.2 可靠性分析的用途 可靠性分析用于下述目的 一 基于来自有限期间并包括许多规定的试验单元数的试验所获得的数据，验证规定的可靠性测 度得到满足; — 预测无故障运行的概率，或其他可靠性的测度，如故障率、零件或系统的平均故障间隔时间等; — 建立产品或服务性能的故障形态及运作情况的模型; — 提供对概率设计有用的设计参数(如应力和强度)方面的统计数据; 识别关键或高风险的零件以及可能的故障模式和机理，并支持查找原因和采取预防措施。 可靠性分析所使用的统计技术允许对所开发的可靠性模型的参数估计值和用这些模型做出的预计 结果设定统计置信水平。 4. 8. 3 益处 可靠性分析提供 7产品和服务抗故障或抗服务中断的性能的定量测度。可靠性活动与系统运行中 风险的遏制密切相关 可靠性通常是感知产品或服务质量、以及顾客满意程度的影响因素 在可靠性分析中使用统计技术的益处包括: -一 在规定的置信限内，具备预计和量化故障可能性以及其他可靠性测度的能力; 通过使用不同的冗余技术和降额策略，具备指导作出选择不同设计 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 决策的能力; — 制定完成符合性试验的客观的接收或拒收准则，以证实可靠性要求得到满足; 一 一基于产品性能、服务和耗损数据的可靠性分析，具备策划最佳预防性维修和更换计划的能力。 4.8.4 局 限性与注意事项 z)可靠性分析与涉及维修性和可用性的“可信ft”的广阔领域密切相关。它们和其他相关的技术和方法在文献目录 所列出的IEC的出版物中作了规定和讨论 GB/z 19027-2001 可靠性分析的基本假定是所研究的系统性能可通过统计分布合理地予以表征。因此，可靠性估计的 准确度将取决于这种假定的正确性。 当存在可能符合或不符合同一统计分布的多个故障模式时，会增加可靠性分析的复杂性。此外，当 在可靠性试验中观测到的故障数很小时，可能严重影响与可靠性估计相联系的统计置信度和精密度。 另一个关键是与可靠性试验的条件有关，特别是当试验包括某种形式的“加速应力”(即应力比产品 在普通使用中大得多)时更是如此。确定产品在试验中所观测的故障与在正常使用条件下的产品性能之 间的关系可能很困难，并且这将增加可靠性预计的不确定性。 4.8.5 应用示例 可靠性分析应用的典型示例包括: — 验证零件或产品能满足规定的可靠性要求; — 根据新产品引进时试验数据的可靠性分析，判断产品的寿命周期费用; — 基于对现货产品的可靠性分析，指导作出制造或购买现货产品的决策，并估计对交付目标和与 预测故障有关的以后的费用的影响; — 基于试验结果、质量改进和可靠性增长，推测软件产品成熟度，并建立符合市场要求的软件投 放 目标 ; — 确定主要产品的耗损特性，以有助于改进产品的设计，或策划所要求的适宜的服务维修计划和 工作 。 4.9 抽样 4.9.1 抽样的概念 抽样是一种系统的统计方法，它通过研究总体有代表性的部分(即样本)来获取该总体的某些特性 信息。有各种抽样技术可以使用，如简单随机抽样、系统抽样、序贯抽样、跳批抽样等，抽样技术的选择取 决于抽样的目的和抽样条件。 4.9.2 抽样的用途 抽样大致可分为不互斥的两大领域:“验收抽样”和“调查抽样”。 验收抽样是基于选取“批”的样本结果，作出接收或不接受该“批”(即一组产品)的决定。为满足具体 要求和应用，有许多验收抽样方案可供选择。 调查抽样用于估计总体的某个或多个特性值、或估计这些特性在总体中是如何分布的枚举研究或 分析研究 调查抽样通常与收集人们对某个主题的观点的民意测验相联系，调查抽样也同样能用于其他 目的(如审核)的数据收集。 在枚举研究中所使用的获取总体或部分总体特性方面的信息的探索性抽样是调查抽样的一种特别 形式。生产抽样也是调查抽样的一种特别形式，可用于过程能力分析。 4.9.3 益处 正确设计的抽样方案与总体调查或loo%批检验两者之一相比，能节省时间、费用和劳动力。当产 品检验包含破坏性试验时，抽样是获取相应信息的唯一切实可行的途径。 抽样提供了一种既经济有效又及时的方法，以获取有关总体的某一所关心的特性值或分布情况的 初始信息 。 4.9.4 局限性与注意事项 设计抽样方案时，应慎重决定样本量、抽样频次、样本的选择、划分子组的根据以及抽样方法的各种 其他方面 。 抽样要求以无偏的方式选择样本，即样本要代表总体。如果做不到这一点，将导致对总体特性作出 不良估计。在验收抽样的情况下，不能代表总体的样本可能导致对可接收后量批的不必要的拒收，或导 致对不可接收质量批的非预期接收。 即使是无偏样本，从样本得到的信息也会产生一定程度的误差。这种误差的大小可通过增大样本量 12 cs/z 19027-2001 来减少，但却不能消除。达到所期望的置信水平和精密度的样本量取决于具体问题和抽样范围，这样的 样本量可能太大，以至于没有实用价值。 4.9.5 应用示例 调查抽样的一个频繁应用是在市场调研中估计可能购买某一特定产品的人口的比率，另一个应用 是在库存审计中估计满足规定准则的个体比率。 抽样用于对操作者、机器或产品的过程检查，以便监测变差并确定纠正及预防措施。 验收抽样广泛用于工业领域，以便对接收的材料满足预先规定的要求提供某种程度的保证。 4.10 模拟 4.10.1 模拟的概念 模拟是通过计算机程序用数学方式表示(理论或经验的)系统，从而解决问题的方法的集合 如果这 种表达方式包括概率论的概念，尤其是包括随机变量，模拟则称为“蒙特卡罗法”。 4.10.2 模拟的用途 在理论科学方面，如果不知道解决问题的综合理论，或如果知道，但不可能或难以解决，而通过计算 机能获得解决方法时，则可使用模拟法。在经验方面，如果计算机程序能够充分地描述系统时，可使用模 拟法。模拟在统计教学中也是一种有益的工具。 相对廉价的计算能力的发展正使模拟越来越多地应用于迄今还没有得到解决的问题。 4.10.3 益处 在理论科学中，如果没有明确的解决问题的计算方法，或计算太繁琐以至不能直接进行(如。维积 分)，则可采用模拟法(特别是“蒙特卡罗法”。同样，在经验方面，当经验调查是不可能的或花费太大时， 可采用模拟法。模拟的益处在于它提供了一种省时经济的解决办法，或它最终提供了解决问题的办法。 统计教学中使用模拟法具有明显的益处，因为它能有效地解释随机变差。 4.10.4 局限性与注意事项 在理论科学中，选择基于概念推理得出的证据比模拟更具优势，因为模拟往往对结果的原因不能作 出说 明。 经验模型的计算机模拟可能受到模型不适宜的限制，即，模型可能没有完全说明问题。因此，经验模 型的计算机模拟不能替代实际经验调查和试验。 4门0.5 应用示例 大型项目(如太空计划)通常采用蒙特卡罗法。