质量管理中统计区间的意义与应用
学过一点统计质量管理或有过六西格玛管理培训经历的人都知道“统计区间Statistical Interval”的概念,有的还在实际工作对其有所应用。但根据笔者的观察发现,绝大多数工程技术人员对这个统计概念的理解似是而非,导致根据统计推断做出的判断与实际情况相悖,产生了不必要的质量损失。更有甚者,由于认识上的明显偏差,对于同一组数据,不同的人用各自认为正确的统计分析方法,得出了截然相反的结论,双方因此争论不休,大大降低了工作效率。这些现象显然违背了我们“由数据驱动,用量化的方法进行客观公正的决策”的初衷,因此有必要对这一概念做一个全面明确的阐述,并结合实际介绍如何有效地应用统计区间。
总体而言,统计区间分为三类:置信区间Confidence Interval,预测区间Prediction Interval,容忍区间Tolerance Interval。相对而言,置信区间是大家最熟悉的,但它的真正含义是什么?预测区间和容忍区间又有什么作用?让我们用一个实际案例来说明吧。
背景介绍:假定您在一个生产同轴电缆的公司负责质量管理工作,有一种主要产品的规格是:目标值=50欧姆,标准差=2欧姆。从上月(六月份)生产的所有产品中随机抽取了40个电缆并测量其阻值,发现此样本的平均值=49.86欧姆,标准差=1.96欧姆(具体分布参见用专业统计分析软件JMP制作的图一)。除了已经获得的样本统计量,您还能提炼出什么信息呢?对于下列问题,您会如何解答呢?
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