《产品的质量综合评价方法研究》研究报告

产品综合质量定量常规评价方法的研究技术报告唐山市质量技术监督局开平区分局2009/09/01目录一、立项依据二、相关领域国内外技术现状、发展趋势三、研究内容及目标四、研究方案五、数据处理六、结论附件一：基础理论附件二：关于“重要”的几种情形及表达方式附件三：决定与决定性、影响附件四：常规多指标综合评价简介附件五：能力评价方法：连乘法附件六：产品质量的评定中的一些具体问题一、本项目的立项依据本课题紧密围绕《国家质检总局“十一五”科技发展规划》中“质量管理与监督检测”之优先项目《质量管理与监督领域理论与方法、评价技术、产品监管体系相关理论等研究》”而确立。二、相关领域国内外技术现状、发展趋势、意义1、国内现状：就产品质量的评价，当前主要是进行定性评价：即判定合格与否或者就产品的各项指标分别比较评判优劣（最终结果只能是：各有千秋）。就评价方法有：常规多指标评价方法、模糊综合评判方法、多元统计分析方法。模糊综合评判方法、多元统计分析方法比较复杂，操作起来工作量大，适用于大规模综合评价。而常规多指标评价方法（包括加权平均法和连乘法）比较简单，适合于我们日常小规模评价工作。产品质量评价一般是小规模评价，所以本课题着眼于常规评价法。从文献上看，鲜有产品质量定量评价方面的文章，常规评价法更少。意义：提供产品质量定量综合评价方法。三、研究内容及目标内容：产品综合质量定量常规评价方法目标：在加权合成法与乘法合成法两种评价方法之间，用统计数据证明乘法合成法是合理（接近现实）的评价方法。四、研究方案技术路线：提出评价的理论基础→设计产品质量评价的2套方案（加法和乘法）→数据采集→数据处理→根据质量信息、消费者评价信息结果和两种不同评价方案的计算结果接近程度确立最适宜的评价方法。理论基础：见附件（一）、附件（二）附件（三）附件（四）附件（五）、附件（六）。选取若干生产企业同一种产品进行研究。数据来自产品质量检验结果和消费者直接评价结果。1、根据产品质量检验结果。使用两种评价方法对同一种产品不同品牌的质量进行评价。（1）使用加权平均法：求取各项指标实际值与标准值的比值，分别乘以权重（权重为1，指标的标准值已经体现了指标的重要性），再加和得到综合质量。得到的数据代号为：ZJJ(质量检验加法评价)（2）使用连乘法：求取各项指标实际值与标准值的比值，然后将比值相乘得到综合质量，为保证能够使用不同产品的数据，取检验数据的集合平均值。得到的数据代号为：ZJC(质量检验乘法评价)参与评价的指标为消费者能感受到的指标。以与抽样调查一致。数据特点：抽查项目（指标）具有针对性。2、根据消费者的感受评价产品质量：产品质量满意度数据来源：《中国用户满意度手册》中摘取质量满意度指标之产品质量可靠性（中国质量协会、中国消费者协会、清华大学中国企业研究中心）得到的数据代号为：CY(抽样调查)数据特点：置信度：80%3、数据处理（1）求取ZJJ、CY的统计相关系数（2）求取ZJC、CY的统计相关系数4、结果判定：相关系数越高的评价方法为合理的评价方法。为使结果具有说服力，选取的产品至少5种以上。5、产品的选取遵循的原则：①产品为大众消费品，且消费者能感受其产品质量的。②执行标准是统一的③质检系统有监督检验数据的④能取得消费者评价信息的五、数据处理1、数据处理结果国家局提供了13组产品质量监督检验数据。其中5组由于信心少不具有统计学意义，舍弃：利用了剩余的8组数据。数据处理结果如下：产品质量综合评价方法研究----相关系数统计表序号产品名称ZJJ与CY的相关系数ZJC与CY的相关系数zjj与zjc的相关系数统计样本数判别1冰箱0.070.180.92112洗衣机(1)0.610.610.9921洗衣机(2)0.220.320.97154微波炉0.120.50.66105空调0.070.140.9166吸油烟机0.020.260.55307热水器-0.57-0.571128视盘机-0.5-0.50.9189电视机(1)-0.47-0.350.81510电视机(2)0.810.750.99711电视机(3)0.240.250.718合计：138分析：1、除电视机（2）组外，ZJC与CY的相关系数大于等于ZJJ与CY的相关系数，表明按照乘法比按照加权法评价产品质量更接近实际，使用乘法更稳妥。此结论是在样本量138为基础的。2、当zjj与zjc的相关系数接近1时，ZJC与CY的相关系数等于ZJJ与CY的相关系数；强相关时，ZJC与CY的相关系数和ZJJ与CY的相关系数相差不大。3、计算电视机、视盘机时出现负相关，可能原因是信息设备非线性造成的，而本评价方法的理论基础是建立在线性假设条件下。另外可能原因是产品监督检验数据检验项目具有很强的针对性(主要是安全性指标），而民意调查数据是以综合性能基础的，导致二者不一致。4、民意调查的置信度为80%、样本量为50，也会造成本项目数据处理结果不理想（相关系数低）。5、基于相关系数低，单个产品样本量又小，两种评价方法的相关系数显著性差异不明显。但是从所有产品的两种评价方法的相关系数差别看，趋势是：乘法合成法相关系数高于加权合成法。六、结论通过数据处理,目前定性地说：在产品质量综合评价方法上，采取连乘法较加权法更接近实际。本项目达到了预期结果。附件一：第一部分基础理论一、乘法的本质存在的问题乘法的本质，几千年来一直被认为是“同数相加”的简便记法。因此乘法和加法只是形式不同，而在本质上是相同的。经过查询，目前国内对此尚无系统性的研究；在国外，近代数学家给出了与“同数相加”等价的乘法定义（1）：设有b个没有公共元素的等价集合A1、A2、A3、……、Ab，它们的基数各是a，它们的并集C的基数为c，那么c叫做a与b的积，20世纪初英国分析哲学家、数学家罗素给出了乘法公理（2），1999年PietVerstappen用n-维空间表述了乘法（3）。虽然国外对乘法从数学角度进行了研究，但对乘法的本质没有新的认识。本人认为：其根源在于“同数相加”的观点已经根深蒂固、高度统一。但是，此乘法本质已经不适应科学发展需要，导致了：1、无法解释一些公式中的乘法关系。如：电荷在电场中所受电场力F=qE。我们不能解释成：电场力等于电量（q）个电场强度（E）相加。2、乘法、加法同质，导致乘法、加法的使用条件不明确，从而造成了在社会科学中出现因素之间运算关系混乱的问题，错误表达式必然阻碍社会科学数学化进程。例如：生产力与其三要素关系表达成：生产力=劳动者+劳动工具+劳动对象（4）。分析：生产力与其三要素之间是必要条件关系，而使用加法表达出来的是充分条件关系。由此错误可知：乘法、加法的本质应存在区别。为此，必须重新研究乘法的本质。提出了乘法新的本质：乘法反映因素之间相互作用出现的因果关系，而加法反映因素的累计关系；依据布尔代数（5）对计数原理进行了拓展（6），由只适用于解决排列组合问题拓展至解决因素间运算关系问题；明确了乘法和加法的使用条件：必要条件（因素）之间用乘法、充分条件（因素）之间用加法。乘法的新本质与新原理是孪生关系。新原理是以假说方式提出的，故需进行假说检验，也即对乘法本质进行检验。而当今社会科学中存在大量因素之间运算关系错误事例急需矫正，故本书将对乘法、加法予以探讨。二、乘法原理和加法原理为解决上述问题，提出2个原理。基于分步记数原理和分类记数原理，将之由自然数引申至实数成乘法原理和加法原理。一、乘法原理：如果因变量(f)与自变量(x1,x2,x3,….xn)之间存在直接正比关系并且每个自变量存在质的不同，缺少任何一个自变量因变量(f)就失去其意义，则存在niixf1。用n维空间描述就是，f为自变量为n个相互正交坐标轴上的自原点至xi之间的线段与点(x1,x2,x3,….xn)和这n个线段垂线围成的空间体积。二、加法原理：如果因变量(f)与自变量(z1,z2,z3,….zn)之间存在直接正比关系并且每个自变量存在相同的质，缺少任何一个自变量因变量(f)仍然有其意义，则存在niizf1。用n维空间描述就是，自变量为同一坐标轴上的n个自原点至zi之间的线段，f为这n个线段首尾连接的总长度。以上所说的质是按照自变量的作用来划分的。此原理是逻辑乘法和逻辑加法的定量表述。例1、求取矩形的面积。对于矩形，长、宽可以看做分别在二维空间的两个维内，且两个维相互正交，如果缺少长、宽中任何一个，矩形面积就失去意义，则矩形面积与长、宽的关系为：面积=长x宽。例2、求取矩形的周长。对于矩形的周长，长、宽虽然在二维空间的两个维内，且两个维相互正交，但是如果缺少长、宽中任何一个，周长仍然有意义（还是长度，只是不完整），则周长与长、宽的关系为：周长=长+宽+长+宽。例3、现有4筐苹果，每筐20千克，求总共苹果（W）有多少千克？用加法解答如下：W=20+20+20+20=80(千克)，其含义为4筐苹果的重量之和。因为W与各筐苹果之间存在直接正比关系，缺少任何一筐苹果，W仍然是苹果的重量。此处20千克含义为“一筐苹果的重量）用乘法解答如下：W=20X4=80（千克），其含义为每筐苹果的重量与筐的数量乘积。因为W与自变量“每筐苹果的重量”与“筐的数量”之间都存在直接正比关系，自变量“每筐苹果的重量”与“筐的数量”是不同的质，缺少“每筐苹果的重量”或者“筐的数量”W都无意义，所以用乘法表示。此处20千克的含义为“每筐苹果的重量”。至今在教学中，我们仍视乘法为加法的简便记法。这是不对的，乘法和加法存在本质的区别。三、乘法、加法的性质为便于研究评价方法，给出乘法和加法的性质，共6对和4个衍生性质。（一）、从因变量与自变量之间质关系看：加法性质1：自变量与因变量属于同一质。乘法性质1：自变量与因变量有质的不同。因此可以说，乘法产生新的质。所以乘法更有哲学意义。例4：矩形的周长为长度，长、宽也为长度，属于同一质。而矩形的面积质为面积，而长（宽）的质为长度。（二）、从自变量作用方式看：加法性质2：每个自变量对因变量的作用不受其他自变量的影响。乘法性质2：一个自变量对因变量的影响是依赖（通过）其他自变量来实现的，并且一个自变量对因变量的影响受其余自变量的影响：其他自变量对“该自变量对因变量的影响”有放大（或缩小）的作用。例5：一个边长对周长的影响，与其它边的长度没有关系。例6：一个边长对面积的影响，要通过另一个边长来实现，并受到另一边长的影响：另一边长越长，这边的变动对面积越敏感。例7：同样的新工艺，对于大型企业产生的效果就与小型企业不同，规模越大效果越好。这就是企业规模对工艺的放大作用。（三）、乘法性质3：乘法各自变量没有主次之分。加法性质3：加法各自变量有主次之分。所谓主次之分，就是大小之分。因为乘法中，各自变量存在质（作用）的不同，无法比较他们之间大小，所以没有主次；而且各自变量相互依赖，更谈不上谁主谁次了。在加法中，自变量为同质之量，可以比较他们的大小，可以分出主次，数值大的为主，小的为次；而且各自变量相互独立起作用、不依赖其他因素，可以各自为政。例8：在“苹果”示例中，如果按照乘法的算法，一个变量是“每筐苹果的重量”，另一个是“筐的数量”，二者质不同，无法比较他们的大小，而且二者缺一不可，你能说哪个是主要的哪个是次要吗？如果按照加法的算法，每筐的苹果是一样的，它们分不出主次；如果每筐的苹果重量不一样，那么，重量大的是主要的，重量小的是次要的。（四）、乘法性质4：乘法中，量（值）小的自变量为关键因素。加法性质4：加法中，不存在关键因素。在乘法中，我们可以通过对因变量的全微分可以看出：数值小的自变量对因变量影响较大，因为数值小的自变量在全微分表达式中其系数较大，所以我们确定数值小的自变量为关键因素，也即最薄弱的环节是最关键的环节。而在加法中，我们通过对因变量的全微分可以看出：自变量的变化对因变量的变化大小一样，因为每个自变量在全微分表达式中其系数都是1，所以没有关键因素之分，只有性质3的主次之分。例9：在矩形中，设长为100米、宽为1米，当长增加一米时，面积增加1平方米，而当宽度增加1米，面积