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李卫红，杨练根 编

图书标签:

• 质量管理
• 统计学
• 质量控制
• 数据分析
• 六西格玛
• 过程能力
• 统计过程控制
• 实验设计
• 可靠性工程
• 数据挖掘

出版社： 中国质检出版社

ISBN：9787502637316

版次：2

商品编码：11170556

包装：平装

开本：16开

出版时间：2012-12-01

用纸：胶版纸

内容简介

《质量统计技术》内容提要：本书在明确统计技 术与质量管理的关系及相关概念的基础上，着重介绍了统计质量控制常用 的方法。全书共分九章，主要内容有：概论、统计技术的基础知识、参数 估计与假设检验、方差分析与正交试验设计、质量管理中常用的统计技术 、过程能力分析、控制图、抽样检验、可靠性技术等。本书各章节均有相 对独立性，可根据需要选读。此外，在附录中选列了必要的数表。本书涉 及范围较为广泛，体系较为完整。本着理论联系实际的原则，力求在对相 关理论和概念做明确叙述的同时，更着重所涉及理论和概念的正确应用。

目录

第一章 概论
第一节 质量管理中的重要术语和统计技术的相关概念
第二节 质量管理发展简史
第三节 统计技术和质量管理
第四节 ISO 9000族标准与统计技术
第五节 质量统计软件
第二章 统计技术的基础知识
第一节 质量特性数据的特点与分类
第二节 随机数据分布的定量表示及计算
第三节 数据的收集与整理
第四节 几种常用的概率分布
第三章 参数估计与假设检验
第一节 过程参数的估计
第二节 假设检验的基本思想
第三节 均值检验
第四节 总体方差检验
第四章 方差分析与正交试验设计
第一节 方差分析
第二节 正交试验的基本概念和方法
第三节 多指标的正交试验
第四节 水平不等的正交试验
第五节 有交互作用的正交试验
第五章 质量管理中常用的工具与技术
第一节 检查表
第二节 直方图
第三节 因果图
第四节 分层法
第五节 排列图
第六节 散布图
第七节 头脑风暴法
第八节 系统图法
第九节 关联图法
第十节 过程决策程序图（PDPC）
第十一节 网络图法
第十二节 矩阵图
第十三节 矩阵数据分析法
第十四节 亲和图
第十五节 流程图
第十六节 Qc工具与质量改进
第六章 过程能力分析
第一节 过程质量的两种波动
第二节 过程能力的基本概念
第三节 过程能力指数和过程性能指数
第四节 过程能力的分析与评定
第五节 过程能力的调查
第七章 控制图
第一节 控制图概述
第二节 常规计量值控制图
第三节 常规计数值控制图
第四节 控制图的观察与分析
第五节 通用控制图
第八章 抽样检验
第一节 抽样检验概述
第二节 抽样检验的基本原理
第三节 计数标准型抽样检验
第四节 计数挑选型抽样检验
第五节 计数调整型抽样检验
第六节 计数周期抽样检验
第七节 平均值的计量标准型一次抽样检验
第八节 不合格品率的计量标准型一次抽样检验
第九章 可靠性技术
第一节 可靠性的基本概念
第二节 系统可靠性模型
第三节 可靠性预计和分配
第四节 可靠性试验
附 表
附表1 正态分布表
附表2（a） □值表
附表2（b） 正态分布的双侧分位数（□）表
附表3 f分布表
附表4 X2分布表
附表5 F分布表
附表6 正交表
附表7 累积二项分布表
附表8 累积泊松分布表
附表9 相关系数检验表
参考文献

前言/序言

《统计学原理与方法》 本书旨在为读者构建一个坚实的统计学理论基础，并教授一套系统性的统计分析方法，以应对现实世界中复杂多变的数据挑战。我们并非仅仅罗列枯燥的公式和定义，而是力求通过清晰的逻辑阐述、直观的案例分析以及对统计思维的深入挖掘，帮助读者理解统计学的本质，掌握其核心思想，并能够灵活运用统计工具解决实际问题。 第一部分：统计学基础概念与数据导论 在信息爆炸的时代，数据无处不在，但“数据”本身并非知识。如何从海量数据中提取有价值的信息，如何辨别数据中的规律与噪声，如何做出基于数据的理性决策，这些都是统计学所要解答的核心问题。本部分将带领读者进入统计学的大门，从最基础的概念入手，层层递进，构建对统计学的初步认知。 统计学的角色与意义： 我们将探讨统计学在科学研究、商业决策、社会分析等各个领域的关键作用，强调统计学作为一门连接现象与解释、个体与群体、现象与规律的桥梁。理解统计学的力量，将激发读者进一步探索的兴趣。 数据的类型与测量尺度： 数据的类型多种多样，包括定性数据（如性别、颜色）和定量数据（如身高、收入）。不同的数据类型决定了我们可以采用的统计方法。我们将详细介绍分类数据、顺序数据、间隔数据和比率数据等测量尺度，并讲解每种尺度数据的特点及适用的统计分析。 总体与样本： 统计学研究的最终目标往往是了解整个“总体”的特征，但由于成本、时间和可行性等限制，我们通常只能观测“样本”。如何从有限的样本信息推断出无限的总体特征，是统计学中最核心的挑战之一。我们将深入探讨总体与样本的概念，以及两者之间的关系。 抽样方法与抽样分布： 抽样的质量直接影响到推断的准确性。本书将介绍多种常用的抽样技术，如简单随机抽样、分层抽样、整群抽样等，并分析它们各自的优缺点。更重要的是，我们将引入“抽样分布”这一关键概念，理解样本统计量（如样本均值）在重复抽样过程中的分布规律，这是进行统计推断的理论基石。 数据收集与整理： 统计分析的第一步是有效的数据收集。本书将讨论各种数据收集方法，包括问卷调查、实验设计、观察研究等，并强调数据质量的重要性。同时，我们将讲解数据清洗、数据转换、数据编码等数据预处理技术，确保输入统计模型的原始数据具有良好的质量。 第二部分：描述性统计——认识你的数据 在对数据有了基本了解之后，我们需要运用描述性统计工具来概括和总结数据的特征，以便更直观地认识数据的分布和趋势。这一部分将教会读者如何用简洁有效的方式呈现和解读数据。 频数分布与可视化： 频数分布表是展示数据集中趋势和离散趋势的初步工具。我们将介绍如何构建频数分布表，并进一步讲解各种统计图表，如直方图、条形图、饼图、散点图、箱线图等，它们能够生动形象地揭示数据的分布形态、异常值以及变量之间的关系。 集中趋势的度量： 集中趋势描述了数据围绕某个中心值的聚集程度。我们将深入讲解均值（平均数）、中位数和众数等集中趋势的度量指标，分析它们各自的适用场景以及受极端值的影响程度。 离散趋势的度量： 离散趋势则反映了数据相对于中心值的散布程度。本书将详细介绍极差、四分位距、方差和标准差等离散趋势的度量方法，并通过实例说明它们如何帮助我们理解数据的波动性和可变性。 分布形状的度量： 除了集中与离散，数据的分布形状也是一个重要的特征。我们将学习如何通过偏度（skewness）和峰度（kurtosis）来描述数据分布的对称性与尖峭度，从而更全面地理解数据的内在规律。 百分位数与百分位数的应用： 百分位数能够描述数据集中某个位置的数值，例如，第90百分位数表示有90%的数据小于或等于该数值。我们将探讨百分位数在排名、分级以及理解数据分布中的作用。 第三部分：概率论基础——理解不确定性 统计推断的根基在于概率论。不确定性是现实世界的固有属性，而概率论正是量化和分析这种不确定性的数学语言。本部分将为读者打下扎实的概率论基础。 概率的基本概念： 我们将从基本事件、样本空间、互斥事件、独立事件等概念出发，建立对概率的直观理解。 条件概率与贝叶斯定理： 条件概率是在已知某个事件发生的前提下，另一个事件发生的概率。贝叶斯定理则提供了一种更新我们对某个事件信念的方法，当有新的证据出现时。这两个概念在决策分析、疾病诊断等领域有着广泛的应用。 随机变量及其分布： 随机变量是取值依赖于随机现象的变量。我们将区分离散型随机变量和连续型随机变量，并介绍它们各自的概率分布，如二项分布、泊松分布、指数分布、正态分布等。 重要概率分布的特性： 正态分布（高斯分布）因其独特的对称性和广泛的自然现象拟合能力，在统计学中占据核心地位。我们将深入剖析正态分布的性质，并介绍其他一些常用的概率分布，理解它们在不同场景下的适用性。 期望与方差： 期望（均值）是对随机变量取值的平均预测，方差和标准差则衡量随机变量的离散程度。我们将学习如何计算和解释这些统计量，以及它们在概率模型中的重要作用。 第四部分：统计推断——从样本到总体 描述性统计让我们认识了样本，而统计推断则让我们能够基于样本信息，对未知总体的特征做出合理的推测。这是统计学最具价值的部分之一。 参数估计： 参数估计是指利用样本统计量来估计总体参数（如总体均值、总体比例）。我们将介绍点估计和区间估计两种方法。点估计提供一个单一的数值作为参数的最佳猜测，而区间估计则提供一个包含总体参数的可能范围，并给出其置信水平。 置信区间的构建与解释： 置信区间是统计推断的核心。本书将详细讲解如何为总体均值、总体比例等参数构建置信区间，并强调对置信区间的正确解释，避免常见的误区。 假设检验的基本原理： 假设检验是一种判断样本数据是否支持某个关于总体的声明（假设）的方法。我们将引入零假设（H0）和备择假设（H1）的概念，以及P值、显著性水平（α）、第一类错误（α错误）和第二类错误（β错误）等关键统计量。 单样本均值与比例的假设检验： 本部分将详细讲解如何对单个总体的均值和比例进行假设检验，并分析Z检验和t检验的应用场景。 两样本均值与比例的比较： 在许多实际问题中，我们需要比较两个或多个总体的均值或比例是否存在显著差异。我们将学习独立样本t检验、配对样本t检验、Z检验等方法，以及方差分析（ANOVA）用于比较多个样本均值。 卡方检验： 卡方检验是一种广泛用于分析分类数据之间关系的方法，可以检验两个分类变量是否独立，或者拟合优度。 第五部分：回归分析——探索变量间的关系 在实际应用中，我们常常关心变量之间是否存在某种联系，以及这种联系的强度和方向。回归分析是揭示变量间数量关系的有力工具。 简单线性回归： 我们将从最简单的形式——简单线性回归开始，即研究一个自变量与一个因变量之间的线性关系。我们将学习如何建立回归模型，计算回归系数，并解释它们的含义。 回归系数的显著性检验与置信区间： 如何判断回归模型是否有效，回归系数是否真实存在，这些都需要进行统计检验。我们将学习如何检验回归系数的显著性，并构建其置信区间。 拟合优度检验： 决定系数（R-squared）是衡量回归模型对因变量解释程度的重要指标。我们将学习如何计算和解释决定系数，以及其他拟合优度指标。 多重线性回归： 现实中的现象往往受多个因素的影响。多重线性回归允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响，从而建立更全面、更准确的模型。我们将探讨多重共线性、变量选择等问题。 非线性回归简介： 当变量间的关系不是简单的线性时，我们可以尝试非线性回归模型。本书将简要介绍多项式回归、指数回归等非线性回归的基本思想。 第六部分：其他重要的统计分析方法 除了上述核心内容，本书还将介绍一些在特定领域或研究场景中非常重要的统计技术。 方差分析（ANOVA）的扩展应用： 除了比较两个总体的均值，ANOVA还可以扩展到比较三个或更多总体的均值，以及研究多个因子（因素）的交互作用。 时间序列分析基础： 时间序列数据是指按照时间顺序收集的数据。我们将介绍时间序列数据的基本特征，如趋势、季节性、周期性和随机波动，以及一些基础的时间序列模型。 非参数统计方法： 当数据不满足参数统计方法（如正态分布）的假设时，非参数统计方法提供了另一种选择。我们将介绍一些常用的非参数检验，如秩和检验、符号检验等。 多元统计分析简介： 对于具有多个观测变量的数据，多元统计分析提供了更高级的分析工具，如主成分分析（PCA）、因子分析等，用于降维和揭示变量间的内在结构。 学习方法与实践指导 贯穿全书，我们将强调理论与实践相结合的学习方法。每个章节都会配有大量的例题和练习题，涵盖从基础计算到实际应用的不同难度。此外，本书还会引导读者使用常用的统计软件（如R、SPSS、Python等）进行数据分析，通过实际操作来巩固所学知识，提升数据分析能力。我们鼓励读者在学习过程中，积极思考，勇于提问，将统计学知识融会贯通，最终成为一个能够独立运用统计学解决问题的专家。 本书的编写目标是，使读者在完成学习后，不仅能够理解统计学的基本原理，更重要的是能够自信地将统计思维应用于日常工作和生活中，从而做出更明智的决策，更深入地理解世界。

评分☆☆☆☆☆

读完《质量统计技术》，我感觉自己像是打开了一扇新的大门。之前我对“质量”的理解，大多停留在成品检测的层面，觉得只要产品没问题就行了。但这本书让我认识到，质量的提升是一个贯穿整个生产流程的系统工程，而统计技术则是实现这一目标的重要工具。我尤其对书中关于“实验设计”的部分印象深刻。作者通过生动的例子，讲解了如何通过科学的实验方法，来找出影响产品性能的关键因素，并优化这些因素，从而达到提升产品质量的目的。这让我意识到，很多时候，我们并非不知道问题所在，而是缺乏系统的方法去找出最优的解决方案。这本书提供的不仅仅是一套技术，更是一种科学的思维方式，一种不断追求卓越的精神。作者还非常注重理论与实践的结合，书中提供了大量的案例分析，让我能够清晰地看到，这些统计技术是如何在实际生产中发挥作用，并为企业带来切实的效益。读完这本书，我感觉自己对“质量”有了更全面、更深刻的认识，也对如何通过科学的方法来提升质量有了更清晰的思路。

评分☆☆☆☆☆

我通常不会主动去翻阅这类技术性很强的书籍，总觉得它们离我的生活太远。但这一次，我鼓起勇气尝试了一下《质量统计技术》，结果却出乎意料地让我着迷。作者的功力在于，他能够将那些原本晦涩难懂的统计学原理，用一种非常接地气的方式呈现出来。我最喜欢的部分是关于“过程能力分析”的章节。在阅读之前，我一直以为“能力”就是一个模糊的概念，但书中通过图表和实例，清晰地解释了如何通过计算Cp、Cpk等指标来量化一个生产过程的稳定性，以及它能否满足客户的质量要求。我甚至开始思考，在我的日常生活中，是否也可以运用类似的思维方式来评估某些“过程”的能力，比如学习效率，或者团队协作的成果。这本书给我带来的不仅仅是理论知识，更是一种解决问题的思维模式。作者还特别强调了数据在质量管理中的核心地位，以及如何通过收集、整理和分析数据来做出更明智的决策。这让我意识到，无论是在工作还是生活中，忽略数据往往意味着忽略事实，从而可能做出错误的判断。这本书的叙述结构也很清晰，从基础概念到高级应用，层层递进，让我能够循序渐进地掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，我选择《质量统计技术》这本书，更多的是出于一种好奇心。我一直觉得“统计”这个词离我很遥远，似乎是为那些搞科研或者做数据分析的专业人士准备的。但这本书却让我看到了统计学另外一面，它其实是一门非常有用的、能够指导我们如何更有效地工作的学问。作者在书中花了大量的篇幅来讲解如何识别和分析数据中的“变异”，以及如何区分“可控变异”和“不可控变异”。这一点对我触动很大。很多时候，我们在工作中会遇到各种各样的问题，但却不知道问题出在哪里，或者即使知道，也无从下手。这本书就提供了一套系统的方法，让我们能够像侦探一样，通过分析数据来找到问题的真正根源。我特别喜欢书中关于“柏拉图”的讲解，它用一种直观的方式，让我们能够快速识别出影响质量的最主要因素，然后集中精力去解决这些关键问题。这种“抓大放小”的方法，让我觉得非常实用。这本书的语言风格也非常独特，没有使用很多生僻的专业术语，而是用一种非常平易近人的方式来解释复杂的概念，读起来一点也不会觉得有压力。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直让我眼前一亮！拿到手的时候，我只是抱着试试看的心态，毕竟“质量统计技术”这个名字听起来就有点枯燥。但翻开第一页，我就被作者的叙述方式吸引住了。他没有上来就抛出一堆公式和图表，而是先从一个生动有趣的案例讲起，讲述了质量管理在实际生产中的重要性，以及统计技术是如何成为解开质量谜团的关键。读着读着，我仿佛置身于一个繁忙的工厂，亲眼见证着那些看似复杂的统计工具如何帮助工程师们找出问题根源，改进生产流程，最终提升产品质量。书中的语言非常平实易懂，即使是对统计学了解不深的我，也能轻松理解那些概念。作者还穿插了一些小故事和名人轶事，让原本可能枯燥的理论知识变得鲜活起来，读起来一点也不费劲。尤其是关于抽样检验的那一部分，我之前总觉得很模糊，这本书里用了很多贴近实际的例子，比如如何从一大批产品中抽取有代表性的样本，以及如何根据样本结果来判断整批产品的质量。这种“润物细无声”的教学方式，让我真正体会到了统计的魅力，也对“质量”这个词有了更深刻的理解。这绝对是一本适合所有想了解质量管理，或者想提升自己工作效率的读者的好书。

评分☆☆☆☆☆

拿到《质量统计技术》这本书，我最大的感受就是它的实用性。作者显然不是那种只坐在书斋里写书的理论家，而是真正深入到工业生产第一线，将自己在实践中积累的经验和技巧毫无保留地分享出来。我尤其被书中关于“控制图”的讲解所打动。以往我理解的控制图，就是一条条线，上面标着各种数值，看起来挺吓人。但在这本书里，作者将控制图比作是生产过程的“健康监测仪”，通过它，我们能够及时发现生产过程中出现的异常波动，并采取相应的措施加以纠正，避免小问题演变成大麻烦。书中的每一个图表都配有详细的解释，并且提供了大量的实际案例，让我能够清晰地看到，一个看似简单的控制图，在实际应用中能够发挥多么巨大的作用。我甚至可以想象，在我的工作中，如果能熟练运用这些工具，将能极大地提升工作效率，减少不必要的返工和损失。这本书不仅仅是关于“技术”，更是关于如何通过科学的方法来管理和优化“质量”。读完这本书，我感觉自己对“质量”这个词有了全新的认识，不再仅仅局限于产品的外观和功能，而是涵盖了整个生产过程的方方面面。