分析测试统计方法和质量控制 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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曹宏燕 著

图书标签:

• 分析测试
• 统计方法
• 质量控制
• 数据分析
• 实验设计
• 可靠性
• 质量管理
• 测量不确定度
• 标准化
• 方法验证

店铺： 泰州姜堰新华图书专营店

出版社： 化学工业出版社

ISBN：9787122277077

商品编码：26929904479

包装：平装

开本：16

出版时间：2017-01-01

内容介绍
基本信息

书名：	分析测试统计方法和质量控制
作者：	曹宏燕	开本：
YJ：	98	页数：
现价：	见1；CY =CY部	出版时间	2017-01
书号：	9787122277077	印刷时间：
出版社：	化学工业出版社	版次：
商品类型：	正版图书	印次：

内容提要 作者简介 精彩导读 目录
暂时没有目录，请见谅！

探寻数据背后的真相：量化分析与质量保证的艺术 在这个信息爆炸的时代，数据不再仅仅是冰冷的数字，它们是隐藏着规律、洞察潜在问题、驱动决策的关键线索。无论是严谨的科学研究，精密的工业生产，还是贴近生活的消费品检测，对数据的深入理解和有效控制，都构成了保障产品和服务质量的基石。本书旨在带领读者走进量化分析的迷人世界，揭示统计学这门强大工具如何帮助我们拨开迷雾，从纷繁杂乱的数据中提炼出有价值的信息；同时，我们将一同探索质量控制的系统性方法，理解如何建立 robust 的体系，确保每一次产出都符合甚至超越预期的标准。 第一部分：量化分析的基石——统计思维与方法 量化分析的核心在于如何科学、有效地处理和解释数据。本书将从最基础的统计思维出发，为读者构建起坚实的理论框架。 第一章：数据世界初探——认识与描述数据 在开始任何深入分析之前，首先需要理解我们所面对的数据是什么。本章将引导读者认识不同类型的数据，如定性数据（分类数据）和定量数据（数值数据），以及它们各自的特点和应用场景。我们将学习如何有效地收集、整理和组织数据，为后续的分析打下坚实基础。 数据的分类与尺度： 区分名义（Nominal）、顺序（Ordinal）、间隔（Interval）和比例（Ratio）等测量尺度，理解不同尺度数据所能承载的信息量和适用的统计方法。 数据可视化基础： 掌握频率分布表、直方图、条形图、饼图、散点图等基本图形工具，学会如何通过视觉化手段直观地展示数据的分布特征、集中趋势和离散程度。 描述性统计量： 深入理解均值、中位数、众数等集中趋势的度量，以及方差、标准差、极差、四分位距等离散程度的度量。学习如何选择合适的描述性统计量来概括数据集的核心信息。 异常值识别与处理： 学习识别数据中的异常值（Outliers），理解其可能产生的原因，并掌握几种常用的处理方法，如删除、转换或使用鲁棒性统计量。 第二章：概率的魔力——理解随机性与不确定性 统计学离不开概率论。概率是量化不确定性的语言，理解概率的概念对于理解统计推断至关重要。本章将介绍概率的基本概念、常用概率分布以及它们在实际问题中的应用。 概率基本概念： 理解事件、样本空间、概率的定义与性质，学习如何计算基本事件的概率。 条件概率与独立性： 探索条件概率的概念，理解事件之间的相互影响。学习如何判断事件的独立性，这对于构建更复杂的概率模型至关重要。 常用概率分布： 重点介绍二项分布（Binomial）、泊松分布（Poisson）、正态分布（Normal）、指数分布（Exponential）等离散和连续概率分布。理解它们的形状、参数及其适用场景，例如二项分布用于描述成功/失败次数，泊松分布用于描述单位时间/空间内的事件发生次数，正态分布在自然界和许多工程领域中的普遍性。 中心极限定理（Central Limit Theorem）： 深入理解中心极限定理的核心思想，即大样本的均值分布趋于正态分布，这是许多统计推断方法的基础。 第三章：从样本到总体——统计推断的奥秘 我们通常无法直接获取总体的所有数据，而是从总体中抽取样本进行分析。统计推断的任务就是利用样本信息来推断总体的特征。本章将聚焦于统计推断的核心技术。 参数估计： 点估计： 学习如何使用样本统计量来估计总体的未知参数，例如使用样本均值估计总体均值，样本比例估计总体比例。 区间估计： 理解置信区间的概念，掌握如何构建不同置信水平下的置信区间，以量化估计的不确定性。重点讲解均值、比例的置信区间计算，并触及方差的置信区间。 假设检验： 基本原理： 学习假设检验的逻辑框架，包括原假设（Null Hypothesis）和备择假设（Alternative Hypothesis）的设定，检验统计量的计算，以及P值的概念与解释。 常用检验方法： 详细介绍针对均值、比例、方差的各种假设检验方法，如t检验（t-test）、Z检验（Z-test）、卡方检验（Chi-squared test）等。分析单样本、独立样本、配对样本的t检验，以及Z检验在样本量较大时的应用。 两类错误与功效： 理解第一类错误（Type I Error，弃真）和第二类错误（Type II Error，取伪）的概念，以及检验的功效（Power），学习如何权衡和控制这些错误。 第四章：探究变量间的关系——回归与相关性分析 现实世界中，许多现象并非孤立存在，变量之间往往存在着相互关联。本章将教授读者如何量化和理解这些关系。 相关性分析： 皮尔逊相关系数： 学习计算和解释皮尔逊相关系数，理解它度量线性关系的强度和方向。 斯皮尔曼秩相关系数： 了解斯皮尔曼秩相关系数，适用于非参数或数据呈单调关系的情况。 回归分析： 简单线性回归： 深入理解简单线性回归模型，学习如何拟合回归直线，解释回归系数的含义，并进行预测。掌握残差分析，检查模型假设是否成立。 多元线性回归： 拓展至多元回归，学习如何建立包含多个自变量的回归模型，理解多重共线性问题及其处理方法。 模型评估： 学习使用决定系数（R-squared）、调整R-squared等指标来评估回归模型的拟合优度。 方差分析（ANOVA）： 单因素方差分析： 学习如何通过比较不同组的均值来判断一个分类变量对连续变量是否有显著影响。 多因素方差分析： 拓展至考虑多个分类变量的交互作用。 第二部分：精益求精——质量控制的实践与策略 质量控制不仅仅是事后检验，而是一个贯穿产品生命周期、追求持续改进的系统工程。本部分将聚焦于质量控制的理论与实践。 第五章：质量的定义与管理哲学 在实施任何质量控制措施之前，我们需要建立正确的质量观。本章将探讨质量的本质，以及推动现代质量管理发展的关键思想。 质量的内涵与外延： 理解质量的定义是多维度的，包括符合规格、性能可靠、客户满意、持续改进等。 经典质量理论： 追溯戴明（Deming）、朱兰（Juran）、费根鲍姆（Feigenbaum）等质量管理大师的核心思想，如PDCA循环（Plan-Do-Check-Act）、全面质量管理（TQM）。 六西格玛（Six Sigma）理念： 介绍六西格玛作为一种数据驱动的质量改进方法论，强调降低变异、提升流程能力。 质量成本： 理解预防成本、鉴定成本、内部失败成本和外部失败成本，认识到质量投资的重要性。 第六章：过程监控与统计过程控制（SPC） 过程是质量的源头。统计过程控制（SPC）是利用统计学原理来监控和控制生产或服务过程，以确保其稳定运行并防止产生不合格品。 过程变异的来源： 区分可控原因（Common Causes）和不可控原因（Special Causes）的变异，理解其对过程稳定性的影响。 控制图（Control Charts）： 基本原理： 详细讲解控制图的构成，包括中心线（CL）、上限（UCL）和下限（LCL），以及其如何指示过程是否处于统计控制状态。 常用控制图： 重点介绍针对不同类型数据的控制图，如X-bar和R图（用于变量数据）、p图、np图、c图、u图（用于计数数据）。 控制图的判异规则： 学习识别控制图上的非随机模式，从而判断过程是否出现异常。 过程能力分析（Process Capability Analysis）： 介绍Cp、Cpk、Pp、Ppk等指标，如何评估过程的实际能力能否满足规格要求，以及如何通过改进过程来提升其能力。 第七章：抽样检验的智慧 在某些情况下，对所有产品进行检验可能不现实或不经济。抽样检验作为一种高效的质量保证手段，在此发挥关键作用。 抽样检验的原理与类型： 理解抽样检验的基本逻辑，以及它与全数检验的区别。介绍一次抽样、二次抽样、序贯抽样等不同方法。 接收概率曲线（OC Curve）： 深入理解OC曲线，它描述了在不同不合格品率下，被判定为合格的概率。学习如何解读OC曲线，以选择合适的抽样方案。 抽样方案的设计： 介绍国家标准（如GB/T）或国际标准中常用的抽样检验方案，包括样本量确定、接收数/不接收数（Ac/Re）的选取，以及如何根据产品风险等级选择合适的抽样计划（如MIL-STD-105E/ANSI/ASQ Z1.4）。 计数型与计量型抽样检验： 分别讲解针对离散型（计数）指标和连续型（计量）指标的抽样检验方法。 第八章：质量改进的系统方法 质量改进是一个持续不断的过程，需要系统的规划和执行。本章将介绍几种常用的质量改进工具和方法。 质量工具箱： 流程图（Flowchart）： 用于可视化和理解过程步骤。 因果图（Cause-and-Effect Diagram / Fishbone Diagram）： 用于识别和分析问题的潜在原因。 帕累托图（Pareto Chart）： 用于识别最主要的几个问题或原因（“关键的少数”）。 散点图（Scatter Diagram）： 用于检验两个变量之间的关系。 检查表（Check Sheet）： 用于系统地收集数据。 直方图（Histogram）： 用于展示数据分布。 控制图（Control Chart）： 用于监控过程稳定性。 分层法（Stratification）： 将数据按不同因素分组进行分析。 散点图（Scatter Diagram）与相关性分析： 再次强调其在识别变量间关系中的作用。 （此处应避免重复，仅作知识点强调） 根本原因分析（Root Cause Analysis - RCA）： 学习如何通过深入探究，找到导致问题的根本原因，并制定有效的纠正和预防措施。 失效模式与影响及危害性分析（FMEA）： 介绍FMEA作为一种前瞻性的风险评估工具，用于识别潜在的失效模式，评估其影响和危害性，并采取预防措施。 实验设计（Design of Experiments - DOE）： 简要介绍DOE在优化过程参数、识别关键影响因素方面的作用，为更深入的研究提供基础。 第九章：走向卓越——质量管理体系与未来展望 建立一套有效的质量管理体系是实现持续质量改进和卓越运营的关键。本章将回顾质量管理的整体框架，并展望未来发展趋势。 质量管理体系（QMS）： 介绍ISO 9000系列标准等国际通用质量管理体系框架，理解其核心要素，如文件化、管理职责、资源管理、产品实现、测量分析与改进。 审核（Auditing）： 学习内部审核和外部审核的意义和基本要求，以及如何通过审核来评估QMS的有效性。 持续改进的文化： 强调建立以客户为中心、全员参与、持续改进的企业文化的重要性。 新技术与质量： 展望大数据、人工智能、物联网等新技术如何赋能未来的质量管理，实现更智能、更预测性的质量控制。 通过系统学习本书内容，读者将不仅掌握量化分析的实用技能，更能构建起科学严谨的质量控制思维，从而在日益激烈的市场竞争中，以卓越的质量赢得信任与成功。本书力求理论与实践并重，旨在为各行各业的专业人士、研究人员以及所有希望提升数据分析与质量管理能力的人士，提供一本坚实可靠的参考指南。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最大的感受是，它用一种非常“接地气”的方式，揭示了统计学在实际分析测试工作中的强大力量。我一直以来都觉得，统计学离我的工作有点远，感觉它更多是给统计学家和数学家准备的。但这本书彻底改变了我的看法。作者并没有使用大量晦涩难懂的专业术语，而是用了很多我们日常工作中经常遇到的情景来解释统计概念。例如，在介绍“数据可视化”的时候，他不仅仅是展示了各种图表的类型，更重要的是解释了不同图表能传达什么样的信息，以及如何通过图表来发现数据中的趋势和异常。这让我意识到，原来统计学并不只是冰冷的数字，它还可以成为我们理解和解读数据的有力工具。 关于质量控制的部分，同样让我受益匪浅。我之前总觉得，质量控制就是做一些检查，然后统计一下合格率。但这本书让我明白，质量控制是一个系统性的工程，需要科学的方法来支撑。书中关于“过程能力”和“能力指数”的讲解，让我能够量化地评估我的生产过程是否稳定，是否满足客户的要求。这比我之前那种凭经验判断的方式要科学得多。而且，书中还提供了很多关于如何改进过程、降低变异性的具体建议，让我知道如何从根本上提升产品质量，而不是仅仅停留在表面的检查。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来的最大惊喜，是它将“分析测试”和“质量控制”这两大看似独立的领域，通过“统计方法”这个核心概念，巧妙地联系在了一起。我之前一直觉得，分析测试主要是关注如何得到准确的数据，而质量控制则更多是关于生产过程的规范和管理。但这本书让我明白，统计学才是连接这两者的关键桥梁。它不仅仅教我如何去“做”分析测试，更教会我如何去“解读”和“运用”分析测试得到的数据，并以此来指导质量控制的方向。例如，书中在讲解“变异性分析”的时候，就非常生动地解释了，为什么即使是同一个样品，在不同的条件下进行多次测量，得到的结果也会有所不同，并且如何通过统计方法来量化这种变异性。 更让我觉得实用的是，这本书对于质量控制部分的阐述，非常具有指导意义。它不仅仅是列举了一些质量管理工具，而是深入剖析了这些工具背后的统计学原理。我特别欣赏书中关于“过程能力指数”的讲解，它让我能够清晰地知道，我的生产过程有多大的能力来满足产品的规格要求。这比我之前那种模糊的判断要科学和可靠得多。而且，书中还提供了非常详细的案例，展示了如何利用这些统计工具，来识别生产过程中的问题，并采取有效的改进措施，最终实现产品质量的持续提升。这让我感觉，这本书不仅仅是一本书，更像是一本“行动指南”。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是太出乎我的意料了，我原本以为会是一本枯燥乏味的学术专著，充斥着复杂的公式和晦涩的理论，但实际阅读下来，却发现它是一本充满实践智慧和深入洞察的指南。作者的叙述方式非常引人入胜，他没有直接抛出大量的数据模型，而是从实际工作中遇到的问题出发，层层递进地揭示出统计学在分析测试领域的重要性。比如，他在开篇就用了一个非常生动的例子，讲解了如何通过简单的统计手段，就能有效区分出产品批次之间的微小差异，避免了不必要的返工和客户投诉。这种“知其然，更知其所以然”的讲解方式，让我这个非统计学专业背景的读者也能轻松理解并运用书中的概念。 更让我惊喜的是，书中对质量控制部分的阐述，简直是为我量身打造的。我一直对如何将统计方法落地到日常的质量管理中感到困惑，而这本书恰恰提供了一套清晰的解决方案。它详细介绍了SPC（统计过程控制）在实际生产线上的应用，从控制图的选择、绘制到异常点的识别和处理，都给出了非常具体的操作步骤和案例分析。我特别喜欢书中关于“过程能力指数”的那一章节，通过清晰的图表和通俗的语言，解释了如何评估一个生产过程是否稳定可靠，以及如何根据这些指标来制定改进计划。这让我对如何持续提升产品质量有了全新的认识，也找到了量化改进效果的方法。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，很多关于技术方法的书籍，要么过于理论化，要么过于碎片化，很难找到一本能系统性地阐述原理并兼顾实际操作的书。但《分析测试统计方法和质量控制》这本书，在这方面做得非常出色。它并没有把我扔进一个抽象的统计模型海洋，而是非常有条理地构建了一个知识体系。从基础的描述性统计，到推断性统计，再到更高级的回归分析和实验设计，每一个部分都衔接得非常自然。作者在介绍每个统计方法时，都会首先阐述其背后的逻辑和适用场景，然后再给出具体的计算步骤和解读方法。我印象最深刻的是关于“假设检验”的章节，作者用了好几个不同类型的案例，解释了在实际分析测试中，如何提出合适的假设，以及如何根据样本数据来做出科学的判断，这对于我们日常进行数据分析和决策至关重要。 更值得称赞的是，这本书在质量控制部分，并没有停留在理论层面，而是提供了大量可操作的工具和技巧。例如，书中关于“抽样检验”的讲解，就非常实用。它详细介绍了不同抽样方案的优缺点，以及如何根据产品的风险等级来选择合适的抽样计划。这对于我们进行成品检验、原材料进货检验等环节，提供了非常有价值的指导。我尤其欣赏书中关于“不合格品分析”的章节，它不仅仅是停留在如何统计不合格率，更深入地探讨了如何通过根本原因分析，找出导致不合格的真正原因，并采取有效的纠正措施。这让质量控制不再是一个被动的检验过程，而是一个主动的改进过程。

评分☆☆☆☆☆

说实话，拿到这本书之前，我对“统计方法”这四个字是有天然的距离感的，总觉得那是数学系或者统计系的专属领域，跟我们这些做实际分析测试的人没什么关系。但这本书完全打破了我的这种刻板印象。作者的写作风格非常独特，他把复杂的统计原理，用一种非常直观、易于理解的方式呈现出来。他没有一上来就抛出那些让人望而生畏的公式，而是从我们实际工作中最常遇到的问题出发，比如如何判断两次测量结果是否有显著差异，如何评估一个检测方法的准确性和精密度等等。通过这些具体的例子，我才慢慢理解，原来统计学竟然是我们分析测试工作中的“润滑剂”和“加速器”。 尤其让我印象深刻的是，书中在讲解“实验设计”的部分，提供了一个非常清晰的框架。在以往，我进行实验的时候，往往是“拍脑袋”式的，想到哪儿做到哪儿，效率低下，而且很难得到可靠的结论。但这本书让我学会了如何系统地规划实验，如何选择关键的因素，如何设计不同水平的组合，从而以最少的实验次数，获得最有价值的信息。这不仅节省了大量的时间和成本，更重要的是，让我对实验结果的信心大增。而关于质量控制的部分，更是将统计方法的应用推向了一个新的高度，让我认识到，质量控制不仅仅是“合格”或“不合格”的判断，更是一个持续优化的过程。