二、 质量数据的特征值

　　(一)描述数据集中趋势的特征值

　　1.算术平均数

　　算术平均数又称均值，是消除了个体之间个别偶然的差异，显示出所有个体共性和数据一般水平的统计指标，它由所有数据计算得到的是数据的分布中心，对数据的代表性好。其计算公式为：

　　2.样本中位数

　　样本中位数是将样本数据按数值大小有序排列后，位置居中的数值。当样本数n为奇数时，数列居中的一位数即为中位数;当样本数n为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。例：现有一组数据(已经排序)：10，20，30，40，50，60，70，80，90共有9个数据，处于中间位置的是第5个数据，样本中位数即为：样本中位数= 50;如有一组数据(已经排序)：10，20，30，40，50，60，70，80，90，100共有10个数据，取中间位置的是第5，6位数据的平均值55，作为中位值，样本中位数即为：样本中位数=55;

　　(二) 描述数据离中趋势的特征值

　　1.极差R

　　极差是数据中最大值与最小值之差，是用数据变动的幅度来反映其分散状况的特征值。

　　2.标准偏差。

　　3.变异系数Cv

　　三、质量数据的分布特征

　　(一) 质量数据的特性

　　(二)质量数据波动的原因

　　质量特性值的变化在质量标准允许范围内波动称之为正常波动，是由偶然性原因引起的;若是超越了质量标准允许范围的波动则称之为异常波动，是由系统性原因引起的。

　　1.偶然性原因

　　在实际生产中，影响因素的微小变化具有随机发生的特点，是不可避免、难以测量和控制的，或者是在经济上不值得消除，它们大量存在但对质量的影响很小，属于允许偏差、允许位移范畴，引起的是正常波动，一般不会因此造成废品，生产过程正常稳定。通常把4M1E因素的这类微小变化归为影响质量的偶然性原因、不可避免原因或正常原因。

　　2.系统性原因

　　当影响质量的4M1E因素发生了较大变化，如工人未遵守操作规程、机械设备发生故障或过度磨损、原材料质量规格有显著差异等情况发生时，没有及时排除，生产过程则不正常，产品质量数据就会离散过大或与质量标准有较大偏离，表现为异常波动，次品、废品产生。这就是产生质量问题的系统性原因或异常原因。由于异常波动特征明显，容易识别和避免，特别是对质量的负面影响不可忽视，生产中应该随时监控，及时识别和处理。

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