講員：謝浩明 paulathome.tw@yahoo.com.tw 桃園縣中壢市32054中大路300號 中央大學資訊管理系 中央大學土木系 統計分析方法與應用 講員：謝浩明 paulathome.tw@yahoo.com.tw 桃園縣中壢市32054中大路300號 中央大學資訊管理系 中央大學土木系

目 錄 一、緒論 二、隨機抽樣 三、以統計表與統計圖分析工程品質 四、以統計量分析工程品質 五、常態分配在工程品管之應用 六、工程品質管制圖 目　　錄 一、緒論 二、隨機抽樣 三、以統計表與統計圖分析工程品質 四、以統計量分析工程品質 五、常態分配在工程品管之應用 六、工程品質管制圖 七、結語 八、參考文獻

一、緒論 1.1 統計分析概述 1.2 統計品管 1.3 統計分析在公共工程品管上之應用

用經驗方法處理不確定性問題，一般可分成以下4個步驟： 1. 收集經驗資料； 2. 整理經驗資料找出其變化規律； 3. 選擇冒險率； 4. 作決定。

以統計方法為基礎的品管技術稱為「統計品管」（statistical quality control，簡稱 SQC）。 公共工程通常包括設計、進料、施工、驗收及使用5大階段，每一階段之品質管制均 可使用適當的統計方法。

施工品管採用統計方法有以下好處： 1. 可客觀公平的選定檢驗樣品，減少爭議。 2. 可清楚的用圖、表或量化表示品質狀況， 可和契約規定標準、其他工程水準或定期 自行客觀比較。 3. 可有效的追蹤品質變化，甚至可預測未來 趨勢，即時採取改正措施，以管制品質。

二、隨機抽樣 2.1 抽樣檢驗 2.2 隨機數 2.3 隨機抽樣技術

(6) 試驗結果（

二、隨機抽樣 隨機抽樣的特性 隨機數 (亂數) 的使用 簡單隨機抽樣 系統隨機抽樣 分層隨機抽樣

2.1 隨機抽樣概述 品質檢驗方式： 100%檢驗(全檢)：適用於非破壞檢驗、 量少情況， 一般少用。 抽樣檢驗(抽檢)：公共工程常用 。 量少情況， 一般少用。 抽樣檢驗(抽檢)：公共工程常用 。 「由每一檢驗批中抽取規定件數之樣本， 進行規定品質特性之檢驗， 由檢驗結果計算品質指標， 若品質指標達規定值，則判定該檢驗批合 格，否則，判定該檢驗批不合格」 （批驗批 退） 15

抽樣方法： 立意抽樣（purposive sampling）： 無法計算誤差。因抽樣者之主觀或抽樣習慣而來之偏差，在統計品管上通常不用立意抽樣。 隨機抽樣（random sampling）： 可以計算誤差。工程施工規範大多規定原則上採用隨機抽樣。 16

隨機抽樣之特性： 每一個樣本單位被抽中機率相同。 可由樣本大小(sample size)控制抽樣誤差：樣本大小愈大誤差愈小。 樣本統計量可以不偏估計母體參數。 註：不偏估計--估計值比母體真值偏高與偏低之機會相等。 抽驗過程客觀公平，檢驗結果較具說服力。 17

2.2 隨機數 (random number) 1.自製隨機數 2.查隨機數表 3.以工程用計算機產生隨機數 隨機數：又稱「亂數」。 1.自製隨機數 2.查隨機數表 與ASTM D3665對應之我國國家標準為CNS 15315[營建用材料隨機抽樣法]，其隨機數表已擴編為10,000數， ASTM D3665 [營建工程材料隨機抽樣法]　所附的隨機數表，為由0.001、0.002、…1.000的1000個數所組成，，CNS 9042　附有40頁之隨機數表 （位置：（列，行），順序：通常由左往右取，由上往下，若為 0：100, max）。種子亂數（seed random number）：由業主或主驗人員指定，作為指示位置之用。 3.以工程用計算機產生隨機數 4.以電腦OFFICE　EXCEL產生隨機數 18

2.3 隨機抽樣技術 母體（population）抽樣檢驗上將母體稱作批（lot） 樣本單位（sample unit）。

2.3.1 簡單隨機抽樣 簡單隨機抽樣(simple random sampling)亦稱「單純隨機抽樣」 係將母體中之每一樣本單位分別編號 --->>> 自然編號

[例4]某混凝土工程，某日預定澆置相同規格混凝土共320m3，工程規範規定每100 m3需抽驗強度1次，故本日需抽驗4次（320/100=3 解： 由業主或主驗人員指定種子亂數，作為指示位置之用 (14,1) = 0.141 14 列 1 行 步驟1. 依所示位置循序讀取 n 個亂數：由表1查得4個隨機數（引用[例2] 結果）：0.348 0.311 0.232 0.797 步驟2. 以 n 個亂數乘以批量大小 （N），計算至小數第1位，採無條件進 位至整數，調整為原編號：將批量80乘以各隨機數，即得各抽驗車次 （表2）。 簡單隨機抽樣為最基本方法，但有時抽樣位置會局部集中，在品質均勻性較差時，容易引起爭議，宜盡量避免單獨採用，可用分層隨機抽樣法改進。

2.3.2 分層抽樣 （比例抽樣，proportional sampling） 分層抽樣（straitified sampling）係將母體按預定樣本大小分為若干層（抽樣檢驗上稱作小批sublot），然後從每一層中，以簡單隨機抽樣法各抽出一件樣本。 解： （☆依其他特性分層 N1, N2, N3, …Ns,） 步驟1. （計算各小批數量 n1, n2, n3, …ns,）將檢驗批均分為4小批，每小批長： 80/4=20 k = N/n （ns,= Ns / N ） 步驟2.由表1.查得4個（n）隨機數如下(引用[例2]結果)： 0.348 0.311 0.232 0.797 步驟3. 以簡單隨機抽樣法分別自各層抽樣︰以小批量乘各隨機數，加上前一小批終點，計算得抽驗車次（表3）。

表 分層隨機抽樣法計算 分層隨機抽樣法計算較麻煩，但可確保樣本分散到檢驗批的各小批，容易被接受，在抽樣量不多或均質性較差時最宜採用。

2.3.3 系統抽樣 系統抽樣(systematic sampling)亦稱「等距抽樣」。 解： 步驟1.計算第一等分長：（k = N / n, k 為抽樣距離） 80/4=20 步驟2.由表1.查得一個隨機數為：（以簡單隨機抽樣法自第一等分決定起始值） 0.348 步驟3.計算第一點位置：（調整第一點編號為 A） 20×0.348 ＝6.9≒7 步驟4. 以後每隔20車為各抽驗車次（表4）。 （計算A, A+k, A+2k, …, A+(n-1)k）

表4　系統隨機抽樣法計算 系統抽樣法最適於抽樣量很大之情況。但若母體成週期性變化，且變化週期恰為抽樣間距的倍數時，會發生嚴重偏差，不可採用。

三種抽樣結果比較

三、以統計表與統計圖分析工程品質 3.1 數據一覽表 3.2 次數分配表 3.3 直方圖 3.4 累積相對次數分配圖 3.5 電腦繪製統計圖

三、以統計表與統計圖分析工程品質

ＳＯＰ： 數據整理成數據一覽表 橫軸整理 求出全距（R）= max–min 求出組數（k） 求出組距 （c = R/k）, 第一組組下限、上限、組中點，各組組下限、上限、組中點，---以表格整理橫軸

縱軸整理 畫記（tally） 計算次數, 相對次數 (百分比), (累積次數,) 累積相對次數 (累積百分比)---完成表格 作圖 製作直方圖（以組界、組中點為橫軸，分別以次數, 相對次數 (百分比) 累積次數,累積相對次數 (累積百分比)為縱軸） 計算計量值（參考第四小節） 計算分組資料平均值,標準差

3.1 數據一覽表 ☆數據整理之第一步為將數據按品管需要適當分類(如：按工程別、料源別、檢驗項目別、檢驗期間別等分類)，將重要項目依時間順序登記製成「數據一覽表」。 同一試樣需重覆檢測若干次，取各次檢測數據之平均數作為該次試驗結果，其目的係為提高試驗結果之精密度。

【例3】某公司生產之配電盤﹐為檢測其中油漆所含之松香油含量﹙x%﹚是否穩定﹐每小時從烤漆鋼板中抽驗5件﹐共抽20小時, 資料如下表：

Min= 12.2 Max= 14.0 R= 1.8 x-bar= 13.5 median= 13.6 mode= 13.7 stdev= 0.4 stdevp= V= 2.8%

3.2 次數分配表 一、計算數據之全距。 全距（R）=最大值（max）－最小值（min） =312－173=139

（建議︰符合 2k >= n 之k 最小值（2） 本例採用方法一：n=30， 則k=1+3.32×log(30)=5.9，可試分6組。 二、估計組數。 （方法一）史特吉斯（Sturges）[3]經驗公式： k=1＋3.32×log(n) (1） 式中，k=分組組數，n=數據個數 （方法二）經驗公式： （建議︰符合 2k >= n 之k 最小值（2） 本例採用方法一：n=30， 則k=1+3.32×log(30)=5.9，可試分6組。 （建議︰5 ≦ k ± 1 ≦ 15）

三、計算組距。 （建議︰ c=R/k 優先序：1.可整除者 2.距整數最近者） 組距=全距/組數=139/6=23.2 考量計算及製圖方便性，常取用5之倍數。 本例經以上考慮，組距選定25。 四、計算第一組之組下限。 第一組之組下限＝最小值－數據最小計量位/2＝173－1/2＝172.5 考量計算方便性，常取用整數或5之倍數。本例採用185。

五、計算第一組之組上限 組上限＝組下限＋組距； 本例：172.5＋25＝197.5 六、計算第一組之組中值 組中值＝（組下限＋組上限）/2； 本例：（172.5＋197.5）/2＝185  七、計算其餘各組之組下限、組上限及組中值 八、登錄劃記 (tally) 及計算次數 九、計算各組之累積次數、相對次數及累積相 對次數

表6 次數分配表（微調組界限前） 組下限 組上限 組中值 劃記 次數 累積次數 相對次數% 累積相對次數% (1) (2) (3)=[(1)+(2)]/2 (4) (5) (6) (7)=(5)/總次數 (8) =(6)/總次數 172.5 197.5 185 丁 2 6.7 222.5 210 正 5 7 16.7 23.3 247.5 235 12 40.0 272.5 260 正正 10 22 33.3 73.3 297.5 285 27 90.0 322.5 310 下 3 30 10.0 100.0 合計 100.1

十、微調各組組下限、組上限及組中值 表7 次數分配表（微調組界限後） 可以大致判斷出： 1.估計數據分佈範圍： 2.估計數據之平均數： 劃記 次數 累積次數 相對次數% 累積相對次數% (1) (2) (3)=[(1)+(2)]/2 (4) (5) (6) (7)=(5)/總次數 (8) =(6)/總次數 167.5 192.5 180 一 1 3.3 217.5 205 止 4 5 13.3 16.7 242.5 230 正一 6 11 20.0 36.7 267.5 255 正止 9 20 30.0 66.7 292.5 280 正丁 7 27 23.3 90.0 317.5 305 下 3 30 10.0 100.0 合計 可以大致判斷出： 1.估計數據分佈範圍： 2.估計數據之平均數： 3.估計某超限範圍所佔比例：

3.3 直方圖（histogram） 圖3 混凝土抗壓強度直方圖 可初步辨識如下：1. 數據分佈型態： 2. 數據分佈範圍： 約250 約12.5％ 圖3　混凝土抗壓強度直方圖 可初步辨識如下：1. 數據分佈型態： 2. 數據分佈範圍： 3. 數據之平均數： 4. 估計某超限範圍所佔比例：

3.4累積相對次數分配圖 圖4　累積次數分配圖 以試算表製作

四、以統計量分析工程 品質 4.1 工程品質之集中性與離散性 4.2 平均數 4.3 標準差 4.4 變異係數 4.5 全距 四、以統計量分析工程 品質 4.1 工程品質之集中性與離散性 4.2 平均數 4.3 標準差 4.4 變異係數 4.5 全距 4.6 計算機之統計功能及EXCEL之統計函數

四、以統計量分析工程品質 計量值：集中趨勢與離散程度（傾斜度、寬窄度） 未分組資料計量值（統計量）包含 •集中趨勢---中間值 •分散程度(品質均勻度) 全距 圖6　品質數據之集中與離散

•集中趨勢---中間值 樣本平均值( )﹐樣本移動平均值（ ） 樣本中位數(Md) n=偶數,為n/2及n/2+1位置對應值的平均值 n=奇數,為(n+1)/2位置的對應值 樣本眾數(Mo)發生次數最多者,可多於一個或不存在

分散程度 (品質均勻度) 樣本全距 R = 最大值-最小值 樣本變異數 s2 標準差 s s2 = √ (x– )2 / (n-1) 樣本變異係數 v v = s / *100% 分組資料標準差的計算 S = / d2 (n) 

4.2 平均數 平均數(mean)係指算術平均數(arithmetic mean)，平均數亦稱為平均值。 (3) 式中， 平均數 數據個別值，i=1～n n=樣本大小(數據個數)

平均數( ，唸x bar)係由樣本數據求得，稱為「樣本平均數」，一般簡稱「平均數」。 「母體平均數」以μ(唸mu)表示。 　　　　　 （4） 式中，μ=母體平均數。 數據個別值，i＝1～N。 N=批量。

工程規範中常以平均數表示工程品質水準，規定每批抽驗若干件，其平均數不得小於某一定值。 　　　　　　　 （5） 式中， ＝樣本平均數（抽驗n件之檢驗結果之平均數)。 SL＝規格下限值。 k=常數 s＝標準差（抽驗n件之檢驗結果之標準差）。

CNS 1178[混凝土空心磚檢驗法][12]第3.3節規定： 「全斷面抗壓強度檢驗：已知標準差時採樣三個，不知標準差時採樣七個混凝土空心磚進行試驗，滿足下列公式時，該批為合格」   (4) 式中, =平均值 SL=規格下限值（CNS 8905[混凝土空心磚]規定，A種磚：SL=40 kgf/cm2，B種磚：SL=60 kgf/cm2，C種磚：SL=80 kgf/cm2） σ=母體標準差(不知標準差時以樣本標準差s估計之，詳第4.3節)

工程品管上也常取連續若干數之移動平均數（ ），以顯示品質之變動趨勢。例如以下五數值（255,253,264,298,285）之三數移動平均數如下： 說明：（255+253+264）/3=257.3 （253+264+298）/3=271.6 （264+298+285）/3=282.3 ☆ 移動平均數理論、法則 = 255 253 264 298 285 257.3 271.6 282.3

移動平均數應用例: 表7 ABC三廠連續強度抽驗結果 No. A廠 B廠 C廠 1 101 96 104 2 99 98 100 3 4 5 103 6 7 102 8 9 97 10 平均

表8 三廠連續強度抽驗結果及移動平均數 A廠 B廠 C廠 個別值 移動平均數 1 101 96 104 2 99 98 100 3 100.0 98.0 101.3 4 99.3 99.0 100.3 5 103 100.7 6 99.7 7 102 8 9 97 10 101.7 98.7 平均

圖7 品質變化趨勢圖（移動平均數）

4.3 標準差 樣本標準差計算如下： (6) 式中，s =樣本標準差 =數據個別值，i=1～n =平均數 n =樣本大小(數據個數)

標準差愈大表示各數據互相差異愈大；若數據為品質特性，標準差愈大表示品質愈不均勻。 母體標準差(σ，唸sigma)如下： (7) 式中，σ=母體標準差 =數據個別值，i=1～N μ=母體平均數 N=母體中之個體數（批量） 標準差愈大表示各數據互相差異愈大；若數據為品質特性，標準差愈大表示品質愈不均勻。 57

4.4 變異係數 （V） 變異係數（coefficient of variation）為標準差對平均數之比值，計算公式如下： (7) s=標準差 =平均數 

表9為ACI 214[19]建議用以評估混凝土管制水準之準則，說明如下： （1）全面變異（overall variation）：為各次試驗結果之差異，以標準差表示，用於評估混凝土品質之均勻性，標準差愈大，表示混凝土品質愈不均勻，管制水準愈差。全面變異之標準差以各次之試驗結果以（5）式計算得之。

(2）組內變異（within-test variation）：為一次試驗中各試體強度間之差異，以變異係數表示，用於評估試驗之精密度（precision）。其變異係由於各試體之製作、養治及試驗等差異而引起，組內變異與試驗操作及試驗儀器穩定性有關，但與混凝土品質無關。組內變異係數需先計算試驗內之標準差，因一組試體之數量不多，不宜用（5）式計算標準差，需以（9）式估計之（詳[例12]）。

表9 ACI 214R-02混凝土管制水準評估準則（適用於fc’≦350 kgf/cm2普通強度混凝土） 全面變異 標準差，kgf/cm2 作業 最佳 很好 可以 尚可 不良 等級 Excellent Very Good Good Fair Poor 施工試驗 <28 28-35 35-42 42-49 >49 試驗室試拌 <14 14-18 18-21 21-25 >25 組內變異 變異係數，% <3.0 3.0-4.0 4.0-5.0 5.0-6.0 >6.0 <2.0 2.0-3.0 >5.0

（適用於fc’>350kgf/cm2高強度混凝土） 表10　ACI 214R-02混凝土管制水準評估準則 （適用於fc’>350kgf/cm2高強度混凝土） 總變異（變異係數，%） 作業 最佳 很好 可以 尚可 不良 水準 Excellent Very Good Good Fair Poor 工地試驗 <7.0 7.0~9.0 9.0~11.0 11.0~14.0 >14.0 試驗室試拌 <3.5 3.5~4.5 4.5~5.5 5.5~7.0 >7.0 組內變異（變異係數，%） <3.0 3.0~4.0 4.0~5.0 5.0~6.0 >6.0 <2.0 2.0~3.0 >5.0

標準差和平均全距（ ）有相當良好的統計關係，在樣本少之情況下，常用樣本之平均全距（ ）估計母體標準差，公式如下： 分組資料標準差的計算︰組內變異 標準差和平均全距（ ）有相當良好的統計關係，在樣本少之情況下，常用樣本之平均全距（ ）估計母體標準差，公式如下： (10) (11) 式中，σ=母體標準差 k=樣本組數，通常要求k≧10，使推估結果較為理想 Ri=第i組之全距 =統計係數，和每組之樣本大小(n)有關  

表11　係數 樣本大小(n) 2 1.128 3 1.693 4 2.059 5 2.326 6 2.534 7 2.704 8 2.847 9 2.970 10 3.078

[例12]請以表6前10次之混凝土抗壓強度計算組內變異之標準差及變異係數。解：

4.6計算機之統計計算功能 1.目前工程用之電子計算機大多具基本統計 計算功能，數據量不大時，十分實用。 2.如果數據量龐大或經常分析時，可用電腦 程式分析。(EXCEL) （「=AVERAGE(A1:A5)」即為平均數。「=STDEV(A1:A5)」即為樣本標準差)。 EXCEL顯示結果如下：

五、常態分配在工程品 管之應用 5.1 工程品質之常態分配 5.2 以常態分配估計機率

五、常態分配在工程品管之應用 （計量值檢驗） 五、常態分配在工程品管之應用 （計量值檢驗） 常態分配的特性 為百分比圖（面積為 100%, 特性橫軸 -∞,∞）、鐘形形狀、土堆狀（中心點有眾數 Mo）、 左右對稱 （中心點有平均值， 中位數 Md）、 距中心點一個標準差﹐s﹐各有一反曲點、（作圖時應注意） 樣本分布經驗公式 （0.6826, 0.9544, 0.9974；m ± σ, m ± 2σ, m ± 3σ ）

如何查表及運用:標準常態分配 μ= 0 σ= 1

一般常態分配及標準常態分配的轉換 N(μ, σ2) vs N(0,1) z = (x – μ)/σ; （如應用於計量值檢驗） x = μ + z * σ （如應用於計數值檢驗）

常態分配平均數的標準差 = （= 的平均數） 注意:橫軸為 平均值 為 CNS-3090 預拌混凝土, CNS-1289混凝土配 比設計準則, 及土木水利施工規範使用

5.1 常態分配概述 x，抗壓強度 (kgf/cm2) 圖7 直方圖與常態分配曲線

常態分配之機率密度函數表示： ,-∞＜x＜∞　 （12） 式中，x＝品質特性之隨機變數。 e＝2.718281828（自然對數之底）。 μ＝母體平均數。 σ＝母體標準差。

當X呈現常態分配，其平均數＝μ，標準差＝σ，可用以下簡式表示之： X～N（μ,σ2）　　　　 （13）

(1)常態分配曲線為單峰型，峰頂所對應之水 平座標值為母體平均數(μ)。 (2)常態分配曲線為左右對稱於x=μ之垂直 常態分配曲線有以下特質： (1)常態分配曲線為單峰型，峰頂所對應之水 平座標值為母體平均數(μ)。 (2)常態分配曲線為左右對稱於x=μ之垂直 軸，兩側各有一個反曲點，各反曲點與平 均數之水平距離為一個母體標準差(σ) （如圖8所示）。 μ +1σ +2σ +3σ +4σ -2σ -3σ -4σ -1σ 1σ 圖8　常態分配曲線

(3)兩側以水平軸為漸近線，所涵蓋範圍為-∞ 至+∞。 (4)常態分配有兩個參數，分別為平均數(μ) 和標準差(σ)：

標準差大時，曲線平緩，分布寬闊；標準差小時，曲線尖銳，分布狹窄。 a.標準差(σ)決定曲線分散寬窄： 標準差大時，曲線平緩，分布寬闊；標準差小時，曲線尖銳，分布狹窄。 μ1 μ2 (a)標準差固定，平均數改變 (b)平均數固定，標準差改變 σ1 σ2 圖　常態分配曲線的變化

(5)常態分配曲線總覆蓋面積（水平座標由-∞ 至+∞）為所有數值之出現機率，設定為 1。水平軸上任何兩座標點（□及□）所夾曲線面積，為此兩座標值間之出現機率 P〔 ≦x≦ 〕。 xa xb P[xa≦x≦xb] x 圖　兩座標點所夾曲線面積

(6)平均數=μ，標準差=σ之常態分配（用[N(μ,σ2)]表示，σ2為標準差之平方，統計名詞為「變異數」）可轉換為μ=0、σ=1之標準常態分配（用[N(0,1)]表 示）。

今欲估計該品質特性出現在及間之機率，。估計方法如下： 1.以樣本平均數（ ）估計母體平均數(μ)。 2.以樣本標準差（s）估計母體標準差（σ）。 3.確定所求數值之上下限範圍： 及 。 4.分別計算和與平均數（μ）之差距，以標準差（σ）表示： 　　　　　　　　　　　　　　　 （14） 　　　　　　　　　　　　　　　　 （15）

5.查標準常態分配表（表14），分別求得由 -∞到 與-∞到 之累積機率： ：z在 以下之累積機率。 ：z 在 以下之累積機率。 -∞到 與-∞到 之累積機率： ：z在 以下之累積機率。 ：z 在 以下之累積機率。 6.相減二累積機率，即可得解： 　　（16） （17） 　　　　（18）

【例14】某混凝土工程經連續30次之抗壓強度檢驗，試驗結果如表5. 所示，計算得平均數＝250. 3 kgf/cm2，標準差＝34 【例14】某混凝土工程經連續30次之抗壓強度檢驗，試驗結果如表5.所示，計算得平均數＝250.3 kgf/cm2，標準差＝34.2 kgf/cm2。假設抗壓強度呈常態分配，試估計以下機率 （X代表混凝土之抗壓強度）： (1)P〔X≦300〕：強度在300以下佔全數之比例。 (2)P〔X≦210〕：強度在210以下佔全數之比例。 (3)P〔210≦X≦300〕：強度介於210與300間佔全數之比例。

解： 一、以樣本平均數及樣本標準差，分別估計得母體 平均數及母體標準差如下： 母體平均數(μ)＝250.3 kgf/cm2 二、計算P〔X≦300〕：（參見圖14） z＝（300－250.3）/34.2＝1.45 P〔X≦300〕＝P〔Z≦1.45〕 查表14（標準常態分配表）：由最左欄z=1.4及 表頭列z=0.05之交叉點，得 F(Z≦1.45)=0.9265，故得知 P〔X≦300〕＝P〔Z≦1.45〕＝0.9265＝92.65 %

註：若 300 為規格上限，則 92.65 %為合格率。實際上混凝土之抗壓強度規格通常只設下限值，但有些品質特性則設上限值，如：混凝土之氯離子含量、細粒料之含泥量、鋼筋之輻射強度、及機電設備接地線 之電阻等。

三、計算P〔X≦210〕：（參見圖15） Z＝(210－250.3)/34.2＝－1.18 P〔X≦210〕＝P〔Z≦－1.18〕 因為常態分配為左右對稱， 故P〔Z≦－1.18〕＝P〔Z≧1.18〕 因為常態分配下之總面積＝1， 故P〔Z≧1.18〕＝1－P〔Z≦1.18〕 查表14（標準常態分配表）： P〔Z≦1.18〕＝0.8810，故得知 P〔X≦210〕＝P〔Z≦－1.18〕＝1－0.8810＝0.1190＝11.90 % 註：若 210 為規格下限，則 11.90 %為不合格率。

四、計算P〔210≦X≦300〕：（參見圖16） P〔210≦X≦300〕＝P〔X≦300〕－P〔X≦210〕 ＝0.9265－0.1190＝0.8075＝80.75 % 註：若 300及210分別為規格上下限，則 80.75 %為 合格率。

一般常態分配曲線計算及累積面積計算亦可使用EXCEL，其函數格式如下： ＝NORMDIST（x,平均數,標準差,引數）=====> 傳回 累加機率 值 若引數設為T或1時，將傳回常態分配橫座標值－∞到x點之累積面積，即F(x)。 【例14】各值可求得如下： NORMDIST(300,250.3,34.2,1)= 0.9269181 NORMDIST(210,250.3,34.2,1)= 0.1193261 NORMDIST(300,250.3,34.2,1)-NORMDIST(210,250.3,34.2,1)= 0.8075920 NORMINV(累加機率,平均數,標準差) =====> 傳回 X 值

標準常態分配曲線計算及累積面積計算亦可使用EXCEL，其函數格式如下： ＝NORMSDIST（Z）=====> 傳回 累加機率值 (查表值) NORMSINV(累加機率,平均數,標準差) =====> 傳回 Z 值

以相同方法可求得常態分配平均數上下一個標準差至三個標準差之涵蓋機率如下（參見圖15）： （1）平均數上下一個標準差(μ±σ)： P[μ－σ≦x≦μ＋σ] = p[-1≦z≦1] = 2（0.8413-0.5）= 0.6826 （2）平均數上下二個標準差(μ±2σ)： P[μ－2σ≦x≦μ＋2σ] = p[-2≦z≦2] = 2（0.9772-0.5）= 0.9544 （3）平均數上下三個標準差(μ±3σ)： P[μ－3σ≦x≦μ＋3σ] = p[-3≦z≦3] = 2（0.9987-0.5）= 0.9974

以上三值常被引用，工程習慣上常取指定值 ±3σ作為公差，若母體為常態分配時，其涵蓋機率約為99 以上三值常被引用，工程習慣上常取指定值 ±3σ作為公差，若母體為常態分配時，其涵蓋機率約為99.74%，工程項目很重要時，可進一步考慮採用 ±2σ作為公差，其涵蓋機率為95.44%。 圖15　常用常態分配含概率

[例15]某工程規範需規定X材料之長度公差， 經調查以往正常製程資料分析得長度之標準 差為2.0mm，試擬定X材料長度之個別值公差 界限（tolerance limit）

解： 茲按工程習慣取正負三個標準差（±3σ）作 為自然公差界限（natural tolerance limit）， 故可擬定X材料長度公差如下： ±3σ=±3(2.0)=±6.0mm 若該X材料之設計長度為5000mm，則設計圖 可標示長度為5000±6.0mm

5.3 平均數之分配 n愈大時， 愈小，故常態分配曲線愈尖銳。工程品管常以平均數( )作為品質指標，平均數（ ）分配與個別值（x）分配之標準差不同，不能混用。 (19) (20)

圖16　平均數之常態分配

【例17】CNS 3090[預拌混凝土]規定混凝土之強度試驗結果須滿足下列兩項要求：條件一：任何一組強度試驗之結果不得低於fc’-35 kgf/cm2。條件二：任何連續3組強度試驗結果之平均數不得小於規定強度fc’。若某工程之規定強度（fc’）為 210 kgf/cm2，由以往相似工程之試驗資料估計混凝土抗壓強度之標準差（σ）為30 kgf/cm2。為達到CNS 3090之兩項要求，試估算混凝土之要求平均強度（配比目標強度）（fcr’），以作為配比設計及施工控制 之目標。

[例17]CNS 3090[預拌混凝土]規定混凝土之 強度試驗結果須滿足下列兩項要求： 條件一：任何一組強度試驗之結果不得低於 fc’-35 kgf/cm2。 條件二：任何連續三組強度試驗結果之平均 值不得小於規定強度fc’。 若某工程之規定強度（fc’）為 210 kgf/cm2，由以往相似工程之試驗資料估計混凝土抗壓強度之標準差(σ)為30 kgf/cm2。為達到CNS 3090之兩項要求，試估算混凝土之要求平均強度（配比目標強度）(fcr’)，以作為配比設計及施工控制之 目標。

由(23)與(25)兩式可看出，設定品質目標須考慮3項因素，分列如下： 1.規格界限：如（23）式之fc’-35與（25） 式之fc’，此值通常由工程規範設定。 2.製程能力：如（23）式之 與（25）式 之，此值通常依廠商之工程能力決定，CNS 12891規定以過去承辦相似工程之連續30次 以上之試驗結果估算標準差。

3. 可忍受之失敗率：如（23）與（25）兩式 均採1%，即須提高2.33個標準差。此值通常由工程規範依工程之重要性決定，重要 性越高可忍受之失敗率越低。

六、工程品質管制圖 6.1 管制圖原理 6.2 平均數-全距管制圖 6.3 ACI混凝土抗壓強度管制圖

管制圖 品質管制圖特別適用於大量及連續性產製之材料或施工。 品質管制圖的做法 一般對平均值、全距作出管制 接包含管制中心線（CL）、上限界線（UCL）、下限界線 （LCL）

管制圖 三種基本異常現象 連續七點在中心線同一邊 連續七次往同一方向 任一數據點在管制線外 ACI 的三種管制圖 個別值管制圖 移動平均值管制圖 移動平均全距管制圖

6.1管制圖原理 品質管制圖由Dr. Shewhart於1924年首創，故又稱修瓦特管制圖（Shewhart control chart）。管制圖可分成多種型式，工程品管所用管制圖以製作者立場可分以下二式：

製程管制圖（process control chart）：製程管制圖由材料生產廠商或工程施工廠商所製作，其目標為控制製程之穩定，並符合材料標準或工程規範要求，一般品管書籍所介紹者為此型式。

製程管制圖又可區分為以下二種型式： 標準未知管制圖（standard unknowen control chart）：在製造業通常要求蒐集25組以上數據，據以建立管制界限。惟在公共工程上，檢驗頻率低，要集滿25組以上數據為時太久，常縮短數據組數至10組以下。 標準已知管制圖（standard given control chart）

驗收管制圖（acceptance control chart）：驗收管制圖由監造單位所製作，其目的為觀察進料品質或施工成果是否符合規範要求，驗收管制圖通常依據施工規範要求之個別值或平均數等製作，並以施工規範所定之品質規格或品質水準指標，來標示管制圖之管制界限。如第6.3節將介紹之ACI混凝土抗壓強度管制圖即屬於一種驗收管制圖，其依據CNS 3090抗壓強度要求及ACI 214R之管制評量準則所製作。

品質管制圖特別適用於大量及連續性產製之材料或施工。影響品質變化之因素甚多，以其發生機率及影響程度可分為兩大類： 隨機原因（亦稱機遇原因，random causes）：如材料在許可差範圍內的少許變化、環境略有差異、取樣及試驗的隨機誤差等。其來源很多，對品質影響輕微，要完全徹底消除很不經濟，一般不予追究。工程規範通常會考慮隨機原因所引起之品質變化，而允許若干許可差。

異常原因（亦稱可究原因，assignable causes）：如材料用錯、配方錯誤、機械失控、操作不當、取樣或試驗方法不對等。其發生機會不多，萬一發生時對品質影響嚴重，必須立即追究原因並作改正。

製程管制圖通常以中心線（CL）之上下各3個標準差（CL±3σ）為管制界限（涵蓋機率約99 製程管制圖通常以中心線（CL）之上下各3個標準差（CL±3σ）為管制界限（涵蓋機率約99.7%），惟必要時亦可設置管制界限為CL±2σ，以提高反應靈敏度，但也會增加緊張度（因為各點更容易超出管制界限，可能將隨機原因之變化誤判為異常原因之變化，誤發警訊引起工作人員緊 張）。

製程管制圖之判讀係採用統計檢定原理，以機率推算當製程為正常時，某現象之出現機會很低（通常設定為小於1%），如果出現該現象，我們就判定製程異常。

最基本，當有下列3種現象之一時，可判定有異常原因存在，應追究改正（參見圖22）。 有任何1點落在管制界限以外。 連續7點出現在中心線之上邊或下邊。 連續7點出現持續上升或持續下降。 註：此處所列舉者為最基本之研判規則，足供一般工程品管使用，更詳細研判規則請參閱品管專業書籍、CNS 2580[生產過程中管制品質用之管制圖法] 或 CNS 2312 [分析數據用的管制圖法]。應用管制圖初期，採用簡易規則即可產生效果，待有相當經驗，再逐漸引進較複雜的研判規則。

圖22 製程管制圖之3種基本異常現象 UCL CL LCL (b)連續7點落於CL之上邊或下邊 (c)連續7點持續上升或持續下降 20 25 30 35 40 45 50 55 60 2 4 6 8 10 12 14 16 (b)連續7點落於CL之上邊或下邊 (c)連續7點持續上升或持續下降 圖22　製程管制圖之3種基本異常現象

6.2平均數-全距管制圖 平均數－全距管制圖（ Chart），係由平均數管制圖（ Chart）與全距管制圖（R Chart）兩圖組成，通常適用於n＝2～10情況。平均數管制圖用於管制品質之集中趨勢，全距管制圖用於管制品質之離散程度。製程管制宜先用全距管制圖使製程穩定，再用平均數管制圖求平均數維持理想目標。

【例18】以某瀝青拌和廠為管制瀝青混合料品質，每天抽驗2次瀝青含量，作為1組數據，計算其平均數及全距，用於管制品質變化，因採用新配比生產，尚無以往資料可用，茲要製作標準未知之平均數-全距管制圖。

解： 蒐集正常製程資料：至少有10組數據。本例採前10日資料為依據，以連續2個結果為一組，如表16所示。 註：在製造業上製作管制圖，通常要求有 25 組以上數據，公共工程獲得數據成本高，常以較少組數據先訂管制界限，其誤判率較高，宜在累積較多數據後重新檢討管制界限。

計算各組平均數 和全距R：如表16 註： ， 表16 管制圖數據 No. 瀝青含量,% R x1 x2 1 5.63 5.33 5.480 表16　 管制圖數據 No. 瀝青含量,% R x1 x2 1 5.63 5.33 5.480 0.30 2 5.60 5.85 5.725 0.25 3 5.18 5.58 5.380 0.40 4 5.65 5.40 5.525 5 5.55 5.61 5.580 0.06 6 5.38 5.49 5.435 0.11 7 6.05 5.69 5.870 0.36 8 5.12 5.54 5.330 0.42 9 5.47 10 5.90 5.750 合計 55.600 2.56 註： ，

計算平均數之平均( 　)及平均全距(　 )： （26） （27） 式中，k＝取得起用數據組數。

計算平均數管制圖之中心線及管制界限： 中心線： 　　　　　　　　　　　　（28） 管制上限： 　　　　　　　　　　　 （29） 管制下限： 　　　　　　　　　　　　 （30）

計算全距管制圖之中心線及管制界限： 中心線： 　　　　　　　　　　　　　（31） 管制上限： 　　　　　　　　　　　　（32） 管制下限： 　　　　　　　　　　　　（33）

繪製管制圖（圖23）（可用EXCEL之散布圖繪製）。 判讀：管制圖各點均無圖22之異常情形，顯示製程已呈穩定，可正式確定管制界限。 註：(28)至(33)式中之A2、D3、D4為管制圖係數，可查表17得之。管制圖係數是以統計原理求得，使管制界線與中心線相距3個標準差之係數

表17 計量值管制圖係數 每組樣本數 管制圖係數 n A2 D3 D4 2 1.880 3.267 3 1.023 2.575 4 表17　計量值管制圖係數 每組樣本數 管制圖係數 n A2 D3 D4 2 1.880 3.267 3 1.023 2.575 4 0.729 2.282 5 0.577 2.115 6 0.483 2.004 7 0.419 0.076 1.924 8 0.373 0.136 1.864 9 0.337 0.184 1.816 10 0.308 0.223 1.777

圖23　瀝青含量　　　管制初步建立

正常生產以後，仍定期按計畫抽驗，每增加一組資料即予繪入管制，並隨時檢討及作必要之修正，表18及圖24分別為後續抽驗數據及管制圖，圖中圈出部分為異常狀況，應立即追查原因並作必要之改正。

表18 管制圖數據後續數據 No. 瀝青含量,% R x1 x2 11 5.8 5.7 0.1 12 5.6 5.4 5.5 0.2 13 表18　 　　　管制圖數據後續數據 No. 瀝青含量,% R x1 x2 11 5.8 5.7 0.1 12 5.6 5.4 5.5 0.2 13 5.3 14 5.1 0.4 15 5.9 0.6 16 6.4 6.0 6.2 17 18 19 20 0.3

圖24　瀝青含量　　　管制圖後應用

6.3 ACI混凝土抗壓強度 管制圖 個別值管制圖（x Chart）： ACI 214原圖僅標有規定強度（fc’）及需要平均強度（配比目標強度）（fcr’），本例參照CNS 3090之要求加列個別值規格下限（fc’-35 kgf/cm2），以供判定各次試驗結果是否合格。

移動平均數管制圖（ Chart）： ACI 214原圖各點為前連續5組試驗結果之移動平均數，本例採用CNS 3090規定之3組試驗結果之移動平均數。此圖可顯示強度變化走勢、週期性變化等。 ACI 214原圖僅標有需要平均強度（配比目標強度）（fcr’ ），本例參照CNS 3090之要求加3組移動平均數之規格下限（fc’），以供判定各3組移動平均數是否合格。

移動平均全距管制圖（ Chart）： 圖中各點為前連續10組試體強度之移動平均全距（此全距為同一組試體之全距），此圖可顯示試驗精密度，作為判斷組內變異水準之用。 ACI 214原圖僅標有表9之組內變異為「可以等級」上限5%，本例加上表9各等級之界限，可供判定試驗精密度之等級變化，其計算如下：

(34) 式中，　　　＝移平均全距之最大值 σ1＝組內標準差 fcr’ ＝需要平均強度（配比目標強度） V1＝組內變異係數 d2＝統計係數，依一組試體之個數（n）決定（查表11） 本例每組有2個試體，n＝2，d2＝1.128 　　　　　　　　　　　　　　(35) 式中之V1取表10.各管制等級變異係數之分界值：3、4、5和6%。

【例19】茲以表5.之混凝土抗壓強度資料說明製作ACI 混凝土抗壓強度管制圖之過程。已知施工要求條件如下：(1)規定抗壓強度：fc’＝210 kgf/cm2 (2)需求平均抗壓強度：fcr’＝250 kgf/cm2（參見【例17】）

解： 準備空白計算表，格式如表19。 準備空白ACI混凝土抗壓強度管制圖，格式如圖25，各圖參考線如下： 個別值管制圖： 規定抗壓強度：fc’＝210 kgf/cm2 需求平均抗壓強度：fcr’＝250 kgf/cm2 個別值規格下限：SL＝fc’－35 kgf/cm2＝175kgf/cm2

移動平均數管制圖： 需要平均抗壓強度fcr’＝250 kgf/cm2 移動平均數規格下限：SL＝fc’＝210 kgf/cm2 移動平均全距管制圖： 　　　　　　依照表9.訂出各管制水準之分界線： 因fcr’＝250

以各水準界限之V1代入上式，結果如下： 等級上限 V1 最佳級 0.03 8.5 很好級 0.04 11.3 可以級 0.05 14.1 尚可級 0.06 16.9

每次獲得試驗報告後，立即將試體強度填入表19之(1)(2)兩欄。 計算各次之試驗結果（同組各試體強度之平均數），填入(3)欄及圖25.。如：(260+249)/2＝255（採用4捨5入） 計算各次2只試體強度之全距，填入(5)欄。如：260-249＝11

由第3次試驗開始，逐次計算前3次試驗結果之移動平均強度，填入(4)欄及圖25。如：(255+253+264)/3＝257.3 由第10次試驗開始，逐次計算前10次試驗之移動平均全距填入(6)欄及圖25。如：(14+11+17+15+19+12+18+21+8+12)/10＝14.7

判讀：管制圖每獲得1點資料，應立即判讀，若有不合格或異常應立即改正，規範有規定者應依其規定辦理。本管制圖可判讀如下： 個別值管制圖：有1點低於fc’-35kgf/cm2，按混凝土施工規範（土木402-94）要求，需檢討原因及提高後續強度，並需辦理結構上混凝土鑽心試驗以確認其可用性。

移動平均數管制圖：有4點低於fc’，按混凝土施工規範（土木402-94）之要求，需檢討原因及提高後續強度。 移動平均全距管制圖：第17點以前之組內變異為「尚可」至「不良」水準，顯然試驗精密度不佳。經改進後，第18至27點漸趨於穩定，屬「尚可」至「可以」水準，其後又有偏高趨勢，需要加強注意。

表19　ACI管制圖計算表

圖25　ACI混凝土管制圖

七、結語 統計方法為蒐集、分析及顯示大量數值資料之最有效方法，在工程品管作業中相當實用，要發展高品質工程需要能熟用統計方法。在推廣採用統計方法時，有以下事項值得注意： 1. 統計方法通常用於量化之資料，在品管上要透過有計畫之檢驗以獲得品質數據。 2. 採用統計分析必須先有正確可靠之數據，亦即檢驗樣品應經正確取樣手續、按標準方法製成試體及檢驗，所得之數據經統計分析才具實際意義。

統計方法雖然係客觀方法，但統計分析結果之解 讀仍需工程專業背景，品管人員需兼具所任工作之統計分析能力及工程專業，才能正確判讀統計分析結果。 4. 透過統計分析僅可顯示工程品質狀況及協助作正確判斷，但必須正確設計與確實施工才能確保工程品質。 5. 統計方法在工程品管之應用甚廣，本課程介紹一般公共工程常用部份，品管人員可以從簡易部分先行採用，再逐漸推進到更精確技術。

八、參考文獻 [1]林惠玲、陳正倉,2005,"應用統計學",雙葉書廊 [2]白賜清,1981“品質管制之統計方法”,中華民國品質學會 [3]房克成、林清風,2006,“管制圖與製程管制”,中華民國品 質學會 [4]王文中,"EXCEL於資料分析與統計學的運用",博碩公司 [5]中國土木水利工程學會,2005,“混凝土工程施工規範”,土 木402-94 [6]陳式毅,1988,“統計方法在工程品管上之應用”,台北市政 府捷運工程局 [7]CNS 3090,1998,"預拌混凝土"

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