SPSS帮你绘制质量控制图_数据分析师
控制图(Control Chart)又称管理图,它是用来区分是由异常原因引起的波动,还是由过程固有的原因引起的正常波动的一种有效的工具。控制图通过科学的区分正常波动和异常波动,对工序过程的质量波动性进行控制,并通过及时调整消除异常波动,使过程处于受控状态。不仅如此,通过比较工序改进以后的控制图,还可以确认此过程的质量改进效果。因此,控制图在质量管理中有着广泛的应用。
控制图的种类很多,一般常按数据的性质分成计量值控制图和计数值控制图两大类。而最常用的是计量值控制图中的平均值-极差控制图,这两类控制图的特点与适用场合详见表1。
质量控制图的绘制
控制图有着重要的实践意义,因此在企业的生产过程、工序监控过程中有着广泛的应用。然而,令质量管理人员烦恼的是,虽然控制图的意义比较明显,但是控制图的绘制却要花费巨大的人力和时间。
现在,大多数企业都是通过人工来绘制控制图,首先通过计算器计算各种指标,然后再一步步地绘制控制图。在这个过程中,往往会出现计算错误或者误差过大等原因,使得最后的控制图达不到预期的效果,更为严重的是能使质量管理者产生错误的判断,做出错误的决策,从而产生较大的损失。也有的企业利用excel绘制控制图,从而提高其精确度,减少误差。然而,用excel绘制控制图的步骤比较繁杂,不容易掌握,容易在绘制过程中产生操作性失误,造成数据集的失真。
SPSS的图形工具非常强大,具有很强的统计分析功能。在质量数据管理中,经常要用到一些图形方法和工具,例如帕雷托图、直方图、散点图、控制图、序列图等,SPSS均可以有效地应用这些图形方法和工具来处理质量数据信息,这些功能集中在Graph菜单中。
点击“Group”下拉菜单中的“Control”项,将会弹出“Control Charts”对话框。从中选择所要绘制控制图的类型,“X-Bar,R,s”、“Individuals,Moving Range”、“p,np”、“c,u”分别表示“均值-极差控制图”、“单值-移动极差控制图”、“不合格品率控制图”和“缺陷数控制图”。“Data organization”则是选择以组为单位,还是以个体为单位进行分析。单击“define”按钮,则会弹出控制图各种参数确定的对话框,通过设置,就可以比较迅速地绘制出需要的控制图。
下面以一个实例介绍SPSS软件绘制质量控制图的过程。
实例介绍
例:某化学用品厂生产一种产品,每件产品需要反应试剂至少为1克,但是不能超过50克。为了控制生产过程,准备用控制图对生产过程进行监控,步骤如下:
第一步:建立数据文件。经确定,本例应用平均值—极差控制图,每5个观测值作为一组。
第二步:点击Graph菜单中的“control”项,弹出“Control Charts”对话框。选择其中的“X-Bar,R,s”表示均值-极差控制图。并选择数据组织方式为“Cases are units”表示观测量分类模式。
第三步:单击“Define”按钮,将弹出“X-Bar,R,s:Cases Are Units”对话框,其中,“Process Measurement”框用于选择工序变量,也就是待分析变量;“Subgroups Defined by”用于选择分组变量;“X-Bar and range”表示绘制平均值—极差控制图;“X-Bar and standard de?鄄viation”表示要绘制均值—标准差控制图。在此将变量“重量”选入“Process Measurement”;将变量“组号”选入“Subgroups Defined by”;选择“X-Bar and range”,即平均值—极差控制图。
第四步:单击“Options”按钮,打开“X-Bar,R,s:Options”对话框,其中,“Number of Sigmas”表示用于选择中心线以上或以下标准差的数值,在此根据质量管理的“3σ原则”,填入“3”; “Minimum subgroup size”为每组的最小样本容量,在此填入“5”,“Display subgroups defined by missing val?鄄ues”表示显示缺失值的组,在此不选择,点击“Continue”。“Statistics…”对话框中“Specification Limits”框用于设置上、下参考线,用以比较数据,在此可以分别填入“45”和“25”。
最后,点击“OK”,即可以绘出所要求的控制图,结果如图1和图2所示。
通过此控制图就可以看到均值、极差上下控制线以及平均值,还可以看到在25和45参考线以外的组号,并且通过分析,可以看出该控制图没有出现越出控制界限的点子,也未出现点子排列有缺陷的情况。因此,可以知道两张控制图无任何异常,说明生产过程是正常的,是受控的。
数据分析咨询请扫描二维码
CDA数据分析师在中国航信高科技产业园进行了面向测试度量的数据分析培训课程,培训人数近2 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进深圳迈瑞生物医疗电子股份有限公司,在迈瑞总部展开了为期两天的培训,本次课程参训人员线上及线下近百人, ...
2024-05-01CDA数据分析师在合肥市对合肥阳光新能源科技有限公司开展了为期8天的企业内训。 合肥阳光新能源科技 ...
2024-05-01CDA数据分析师走进海尔大学,进行了《数据治理与数据中台建设的道与术》专题培训,培训现场爆满,近百人参加了此次培训。 ...
2024-05-01在中国银行苏州分行培训中心开始数据分析师培训,此次培训课程共10天内容,包括Excel、MySQL、概率论与数理统计、SPSS等内容, ...
2024-05-01从实际的业务需求出发,结合行业的典型应用特点,围绕实际的商业问题,探讨数据挖掘、机器学习模型在金融领域的应用,包括获客、信用评分、细分画像、交叉销售、反欺诈、违规识别、时序预测、运筹优化、流程挖掘九个方面,形成 ...
2024-05-01本次培训课程为线上+线下的模式,由于学员编程能力不一、部分学员没有编程基础,故提供统计学、python基 ...
2024-05-01华夏银行信用卡中心-机器学习培训 1、课程亮点 取材于业界一流企业和顶级咨询公司的行业实践;已经被证明是人人 ...
2024-05-01主 题:数据中台建设及数据分析应用主题分享 1. 数据中台市场洞察 2. 主流数据中台产品比较 3. 某企业数据中 ...
2024-05-01围绕“数据驱动”战略,全力打造我行 300 人数字化人才梯队,着力培养数字化管理人才、大数据专业团队 ...
2024-05-01在当今数据驱动的商业环境中,数据分析成为了企业决策的重要依据。通过对大量数据的收集、处理和分析,企业能够更好地理解市场 ...
2024-04-29在人工智能(AI)的世界里,提示词(Prompt)是一种强大的工具,它能够引导AI按照用户的需求产生特定的输出。本文将深入探讨AI ...
2024-04-29CDA立足未来职场,拓展前沿视野——对外经贸大学保险学院举办“三全育人大讲堂”分享行业最新动态。 ...
2024-04-294月2日,CDA数据分析师创始发起人兼协会理事长赵坚毅博士受邀在浙江万里学院举办了一场以“数字化能力在职场中的作用” ...
2024-04-29随机森林(Random Forests)现在机器学习中比较火的一个算法,是一种基于Bagging的集成学习方法,能够很好地处理分类和回归的问 ...
2022-12-23方差分析是数据分析中常用的一种统计分析方法,接下来让我们简单了解一下方差分析的基本思想和原理吧。 方差分析(Analysis ...
2022-12-23来源:关于数据分析与可视化 关于streamlit-aggrid 数据排序 表格样式的调整 数据 ...
2022-08-03作者:麦叔 定义 「把上面晦涩的概念汇成一句话就是:」 ❝ 回调函数就是一个被作为参 ...
2022-08-03现今,高学历人群日益增多,物以稀为贵的高学历光环淡去。无论本科生还是研究生,甚至博士生,求职竞争力都大不如前,就业压力越来越大。
2022-06-01某家企业10个人面试,有9个本科生……如何脱颖而出,除得体的举止和良好的沟通力外,证书成重要筹码,这也是很多人考证的关键所在。
2022-04-14