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1、2019/10/16,1,直方图,直方图,2019/10/16,2,直方图是指：对同一类型的数据进行分组、统计，并根据每一组所分布的数据画出柱子状的图，也称“柱状图”。,基本介绍,2019/10/16,3,弄清众多数据的分布状态，了解 总体数据的中心和变异，并能以此推测事物总体的发展趋势和问题的可能原因。,基本介绍,2019/10/16,4,收集同一类型数据。,使用步骤,尽可能多收集一些数据，最好50个以上。数据量越大越能显示分布状况。 收集数据时应该是随机的。,2019/10/16,5,例如：为了了解T550录音机磁带速度的分布情况，经过测定，获得如下数据： (规格300090),使用步骤,
2、2019/10/16,6,2. 设定组数，并计算全距、组距、组界、中心值。,使用步骤,a. 组数：人们为了便于观察分布情况，认为设定的数据区，通常如下：,本例中，我们选定组数为 8,2019/10/16,7,使用步骤,c. 组距：等分各组的宽度，代号为H,即H=全距/组数=R/组数，通常要调整到测定单位的整除数 我们可以很轻松的计算出 H=87/8=10.87 11,d.组界：各组数据之间的界限值。 一般来说，第一组的下界值要比测定数据的最小值小一点 本例中我们可计算第一组的下界值=最小值-测定单位/2 =2957-1/2=2956.5,b. 全距：代号为R，即数据中最大值与最小值之差 这里
3、R=3044-2957=87,2019/10/16,8,使用步骤,e.中心值：各组数据之间的中心值，也称 中值，代表值。,各值之间的关系如下：,2019/10/16,9,3.统计符合各组值的数据次数，每一个数据为一次。,使用步骤,数据表统计如下：,2019/10/16,10,4.按横坐标为数据特性值，纵坐标为数据的次数值，建立坐标系。,使用步骤,2019/10/16,11,5.按每一组数据次数的多少在坐标系里画出直方图。,使用步骤,0,10,8,2,6,4,16,14,12,2956.5,2967.5,2978.5,3000.5,3011.5,3022.5,3033.5,3044.5,2989
4、.5,2019/10/16,12,从上图中可以看出整体平均值略微右偏，但整体分布仍为常态分布，工序正常。 有了直方图，还可以进一步计算工序能力是否满足要求（CpCpk)。,使用步骤,2019/10/16,13,直方图一般有以下几种分布情况：,使用步骤-分析,正态分布,右偏或左偏分布,离岛分布,锯齿分布,双峰分布,平顶分布,2019/10/16,14,以上分布只有正态(常态)分布为正常分布 当数据出现异常分布时，首先要做好以下确认工作： A.测定数据有无错误？有无混入其它不相关的数据？ B.组距设定是否恰当？应为测定单位的整除数 C.必要时，将数据重新细分，再确认分布情况。 异常分布时，必须采取
5、对策，使数据处于正态分布。,使用步骤-分析,2019/10/16,15,使用步骤-分析,右偏或左偏分布,可能原因：,控制了公差下（上）限 左（右）侧某些数据被遗弃 （或样本被故意抛弃） 逐渐的工序分布左(右)偏,(如 由于刀具、夹具等的磨损) 工艺过程的特殊性,2019/10/16,16,使用步骤-分析,离岛分布,可能原因：,存在异常值数据 测量系统出现异常 机器、材料等方面的异常 混料 数据记录有误,2019/10/16,17,使用步骤-分析,锯齿分布,平顶分布,可能原因：,工艺参数调整误差大，且 频繁调整 工序波动大 机器(或刀具、夹具)出现 严重磨损、影响了精度 特殊的工艺过程 剔除了超上限和下限的数据,2019/10/16,18,使用步骤-分析,双峰分布,可能原因：,不同原因：不同班组，或不同 材料，或不同生产线的产品 混在一起 若是供应商来料数据，可能是 供应商来料前做了分检 两个时间抽样数据混在一起,2019/10/16,19,练习,测量螺丝头部尺寸如下表，请画一个直方图并作简要分析。 规格：5.060.3,2019/10/16,20,练习,0,5,4,1,3,2,8,7,6,2956.5,2967.5,2978.5,3000.5,3011.5,3022.5,2989.5,9,10,