基礎統計：資料之蒐集整理與分析 2.1 資料之型態 2.2 資料蒐集 2.3 伯拉圖分析 2.4 直方圖 2.5 製程集中趨勢之衡量

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1 基礎統計：資料之蒐集整理與分析 2.1 資料之型態 2.2 資料蒐集 2.3 伯拉圖分析 2.4 直方圖 2.5 製程集中趨勢之衡量
2.1 資料之型態 2.2 資料蒐集 2.3 伯拉圖分析 2.4 直方圖 2.5 製程集中趨勢之衡量 2.6 離散趨勢之衡量 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

2 前言 統計品管的第一步即：針對產品與製程中某些重要品質特性予以記錄。 沒有客觀的資料，人們被迫依賴主觀意見、個人感覺或臆測作決定。
資料之蒐集有助於問題定義、原因診斷或可行性方案之評估。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

3 資料之型態 一般而言，品管之資料可分為： 計量值 連續型資料。 可透過量測儀器衡量的。 雖然昂貴（耗時）但十分有用。 計數值 離散型資料。
通常以通過／不通過來判斷產品之好壞。 良品／不良品是可計數的。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

4 資料之蒐集 在開始蒐集資料前，應考慮： 資料蒐集之目的？ 資料該如何被蒐集（方法）？ 資料應如何被儲存（地點）？ 電腦資料庫／硬碟／磁片
網路即時傳輸 歷史性資料檔 資料應如何分析與呈現？ 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

5 點檢表 點檢表係有系統蒐集資料之工具。 其目的在於方便資料整理。 點檢表必須符合特定之需求－盡可能簡單正確。
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6 評估缺點之點檢表 表 2.1 評估缺點之點檢表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

7 伯拉圖資料蒐集表 1/2 表 2.2 伯拉圖資料蒐集表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

8 伯拉圖資料蒐集表 2/2 表 2.2 伯拉圖資料蒐集表（續） 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

9 繼電器缺點之伯拉圖 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

10 圖形之呈現 圖形是展示資料最有效之工具。 好的圖形勝過千言萬語。 資料以圖形方式展現，較易成為決策過程之一部分。
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11 直方圖 1/5 又稱次數分佈圖。 是一種「量測資料」以圖形展現之方式。 它可表現製程變異的樣式。 何時使用直方圖？
當製程發生問題，可利用直方圖找線索。 直方圖展現品質特性之分佈形狀： 橫軸代表品質特性之量測單位。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

12 直方圖 2/5 圖 2.3 金屬塊厚度之次數分佈圖 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

13 直方圖 3/5 為了清楚展現製程變異之樣式，直方圖可依下述六個步驟建立（這些步驟若有必要可作適當之調整）。 決定組數之原則：
k = log (n) (Sturge’s Formula) 計算並決定組距： 確定組界： 組距必須是常數。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

14 直方圖 4/5 表 2.3 組數之估計表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

15 直方圖 4/5 直方圖之限制：無法展現製程之趨勢。 計算組中點： 歸類並劃記。 計算每一組中觀察值出現之次數並記錄之：
　　 （各組次數之總和 = n） 直方圖之限制：無法展現製程之趨勢。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

16 圖 2.4 直方圖之形狀 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

17 直方圖繪製準則 組數應該在5～20間。 所有組距必須等長。 每組宜標明組中點。 每筆資料最多只能歸入一組。 組與組要避免重疊。
組與組間避免空隙出現。 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

18 直方圖範例 1/3 某工廠2000員工在過去106天之曠職人數： 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

19 直方圖範例 2/3 計算全距(range)、組距大小(class size)，並填入下列次數分佈表。
依3、4、5、6步驟填入下表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

20 直方圖範例 3/3 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

21 Excel – 直方圖 利用Excel資料分析功能 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

22 製程集中趨勢之衡量 1/2 母體：一組產品或製程資料之集合，具有相同之品質特性。 樣本：選自母體的子集合。 統計量： 算術平均數 中位數
眾數 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

23 製程集中趨勢之衡量 2/2 原始資料： 將資料由小而大排序 令 為 n 個樣本由小而大之排序，則
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24 樣本平均之次數分佈表 Ex. 1, 3, 4, 2, 7, 6, 8, 5 M = 4.5 表 2·4 樣本平均之次數分佈表
表 2·4 樣本平均之次數分佈表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

25 離散趨勢之衡量 1/2 變異數／標準差 全距 平均絕對偏差 計算公式如下： 原始資料： 經整理之資料：
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26 離散趨勢之衡量 2/2 S, s 之簡化公式： 全距＝最大值－最小值 變異係數
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27 樣本標準差之計算 1/2 公式 例：求1, 2, 3, 4, 5 之 S。 其中：X表示觀察值，n表示樣本數，Σ表示「和」
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28 樣本標準差之計算 2/2 樣本平均 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析

29 表 2.5 次數分佈之資料蒐集表 品質管理：理論與實務　chapter 2　基礎統計：資料之蒐集整理與分析