六西格玛数据分析技术--wqyyxy

σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心六西格玛管理培训丛书（5）何晓群主编六西格玛数据分析技术何晓群编著光盘作者：陶沙苏晨辉中国人民大学出版社σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心课程概要课程要点培养对象欲达目的课时安排返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心培养对象开展六西格玛管理项目的黑带及黑带大师候选人和掌握统计技术与方法应用的人。返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心欲达目的通过本课程的学习你将达到：1.理解统计数据分析主要方法的基本理论2.树立起六西格玛管理的统计思想3.掌握了基本统计方法在管理中的应用4.能熟练运用Minitab软件实现数据分析5.建立起运用统计方法解决管理问题的能力返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心课时安排（36课时）第1章基本统计概念4课时第2章概率及其应用4课时第3章管理中常见的几个概率分布4课时第4章参数估计4课时第5章假设检验4课时第6章离散数据的卡方检验4课时第7章方差分析4课时第8章相关分析与一元回归4课时第9章多元回归分析4课时返回目录σσσσσσSSMC管理中的重要意义2.理解几个常见的统计概念3.树立企业管理人员量化管理的统计意识4.掌握几种不同平均数的计算方法5.掌握标准差和变异系数的计算方法返回目录σσσσσσSSMC管理目标顾客满意返回目录σσσσσσSSMC总体与样本总体?X这个企业员工的月平均收入是多少？niinxx1/信息由样本信息作为总体信息估计值抽取一小部分x样本返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心总体、个体与样本、样品总体（population）：把研究的一类对象的全体称为总体。个体（individual,item）：把构成总体的每一个成员称为个体。样本（sample）：从总体中抽出的部分个体组成的集合称为样本。样品：样本中包含的个体成为样品。样本容量(samplesize)：样本中包含的个体的数量称为样本容量，通常用n表示。返回目录σσσσσσSSMC管理是一种科学的量化管理没有数据就没有管理没有数据的统计分析就等于无米之炊数据资料的来源有两种：原始资料和二手资料抽样是企业管理中收集数据的最普遍方法宏观数据资料的获取主要依赖于各种统计年鉴和咨询顾问公司返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心关于抽样方法概率抽样和非概率抽样概率抽样（随机性原则）非概率抽样配额抽样•简单随机抽样(simplerandomsampling)•分层抽样(stratifiedsampling)•整群抽样(clustersampling)•等距抽样。又称系统抽样（systematicsampling）返回目录σσσσσσSSMC管理中通常遇到两种类型的数据：定性数据定量数据定类数据定序数据计量数据计数数据数据是决策的依据返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心计量数据——连续型数据怎样获得计量数据连续型数据连续型数据返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心计数数据——离散型数据计数或事件发生的频率：如，顾客满意度调查中不满意的人数。需要较大的样本量，以更好地描述产品或服务的某种特性。满意的和不满意的人数就是数出来的瓷砖中的斑点数返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心变量、参数和统计量变量是说明和描述事物某种特征的指标变量的种类参数统计量变量的种类分类变量顺序变量数值型变量随机变量连续型随机变量离散型随机变量返回目录σσσσσσSSMCniixnx11x就是样本均值样本中位数：将样本数据按从小到大排序后，处于中间位置上的数就是中位数。返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心加权算术平均数加权算术平均数niiixx1其中为的权重（weight），表示在数据集中所占的比重，而iixixniii10;1当权重相同，即nini,...,2,1,1时加权算术平均数即为简单算术平均数。返回目录σσσσσσSSMC个数连乘，然后开n次方，即nxxx,...,,21nniinngxxxxx121...其中：代表几何平均数，为连乘符号当n2时，为了方便计算可采用对上式两边取对数的方法计算：gxniingxnxxxnx121log1)log...log(log1log几何平均数一般用于计算在一段时间内有复式增长的数据的均值几何平均数（geometricmean）注意返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心几何平均数（续）1497.18.04.13.12.14HPR几何平均数适用于计算在一段时间内有复式增长的数据的均值情况。4.174$1.1497$1004这在企业中要经常用到。如企业成长10年来每年有个增长率，试计算这10年的平均增长率；1995年——2004年每年有个国内生产总值GDP的增长率，求1995年到2004年的平均增长率。例：某投资者于2000年、2001年、2002年及2003年的持有期回报（HPR）分别为1.2、1.3、1.4及0.8。试计算该投资者在这四年内的平均持有期回报。解：利用几何平均数计算持有期回报：平均该投资者平均每年持有期回报为1.1497。如果该投资者在2000年初投资额为＄100，那么到2003年底，他的财富将成为。返回目录σσσσσσSSMC数据离散程度的测度一批统计数据相对它的均值而言，这些数据的离散程度如何？数据波动的统计量通常有三种：样本方差与样本标准差数据波动的统计量极差变异系数返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心极差（range）极差的计算简单，它是一种最简单的度量离散程度的方法。极差的缺点也很明显，因为它只考虑了极端值，丢失的数据信息较多。现在的社会居民收入分配相差很大，这对社会稳定很不利。极差让我们可以更清醒地认识到贫富差距。所以极差还是很有意义的一个统计量。一组数据中的最大值与最小值之差称为极差，用R表示。极差的计算十分简单，如某企业中员工的最大月收入是12000元，最低月收入是800元，则R＝12000－800＝11200（元）返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心方差与标准差总体方差总体标准差样本方差样本标准差实际应用中常用样本标准差作为总体标准差的估计值。方差不能带量纲（单位），这样就得不到合理解释；只有标准差才能带单位。NXXNii122)(1)(12nxxsnii1)(122nxxsniiNXXNii12)(返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心均值与标准差概念的直观理解设有两组样本数据分别为：2、4、6、8、104、5、6、7、8把这两组数据分别标在下面的直线轴上0024681045678返回目录σσσσσσSSMC拥有庞大的管理资料库中国人民大学六西格玛质量管理研究中心均值与标准差概念的直观理解（续）第一组数据的16.34)610()68()66()64()62(22222s6)108642(51x第二组数据的6)87654(51x58.14)68()67()66()65()64(22222s由这两组数据的均值和标准差，结合上面的图形，我们可以直观地看到这两组数据均以6为中心，但前面5个数的离散程度要大于后面5个数的离散程度。第一组数的标准差是3.16，第二组数的标准差1.58。这个例子让我们更直观地体会到标准差