质量管理中统计区间的意义与应用

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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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