SPSS帮你绘制质量控制图_spss绘制质量控制图-数据分析

SPSS帮你绘制质量控制图_spss绘制质量控制图

控制图（Control Chart）又称管理图，它是用来区分是由异常原因引起的波动，还是由过程固有的原因引起的正常波动的一种有效的工具。控制图通过科学的区分正常波动和异常波动，对工序过程的质量波动性进行控制，并通过及时调整消除异常波动，使过程处于受控状态。不仅如此，通过比较工序改进以后的控制图，还可以确认此过程的质量改进效果。因此，控制图在质量管理中有着广泛的应用。
控制图的种类很多，一般常按数据的性质分成计量值控制图和计数值控制图两大类。而最常用的是计量值控制图中的平均值-极差控制图，这两类控制图的特点与适用场合详见表1。

质量控制图的绘制

控制图有着重要的实践意义，因此在企业的生产过程、工序监控过程中有着广泛的应用。然而，令质量管理人员烦恼的是，虽然控制图的意义比较明显，但是控制图的绘制却要花费巨大的人力和时间。
现在，大多数企业都是通过人工来绘制控制图，首先通过计算器计算各种指标，然后再一步步地绘制控制图。在这个过程中，往往会出现计算错误或者误差过大等原因，使得最后的控制图达不到预期的效果，更为严重的是能使质量管理者产生错误的判断，做出错误的决策，从而产生较大的损失。也有的企业利用excel绘制控制图，从而提高其精确度，减少误差。然而，用excel绘制控制图的步骤比较繁杂，不容易掌握，容易在绘制过程中产生操作性失误，造成数据集的失真。
SPSS的图形工具非常强大，具有很强的统计分析功能。在质量数据管理中，经常要用到一些图形方法和工具，例如帕雷托图、直方图、散点图、控制图、序列图等，SPSS均可以有效地应用这些图形方法和工具来处理质量数据信息，这些功能集中在Graph菜单中。
点击“Group”下拉菜单中的“Control”项，将会弹出“Control Charts”对话框。从中选择所要绘制控制图的类型，“X-Bar，R，s”、“Individuals,Moving Range”、“p，np”、“c，u”分别表示“均值-极差控制图”、“单值-移动极差控制图”、“不合格品率控制图”和“缺陷数控制图”。“Data organization”则是选择以组为单位，还是以个体为单位进行分析。单击“define”按钮，则会弹出控制图各种参数确定的对话框，通过设置，就可以比较迅速地绘制出需要的控制图。
下面以一个实例介绍SPSS软件绘制质量控制图的过程。
实例介绍
例：某化学用品厂生产一种产品，每件产品需要反应试剂至少为1克，但是不能超过50克。为了控制生产过程，准备用控制图对生产过程进行监控，步骤如下：
第一步：建立数据文件。经确定，本例应用平均值—极差控制图，每5个观测值作为一组。
第二步：点击Graph菜单中的“control”项，弹出“Control Charts”对话框。选择其中的“X-Bar，R，s”表示均值-极差控制图。并选择数据组织方式为“Cases are units”表示观测量分类模式。
第三步：单击“Define”按钮，将弹出“X-Bar,R,s：Cases Are Units”对话框，其中，“Process Measurement”框用于选择工序变量，也就是待分析变量；“Subgroups Defined by”用于选择分组变量；“X-Bar and range”表示绘制平均值—极差控制图；“X-Bar and standard de?鄄viation”表示要绘制均值—标准差控制图。在此将变量“重量”选入“Process Measurement”；将变量“组号”选入“Subgroups Defined by”；选择“X-Bar and range”，即平均值—极差控制图。
第四步：单击“Options”按钮，打开“X-Bar,R,s：Options”对话框，其中，“Number of Sigmas”表示用于选择中心线以上或以下标准差的数值，在此根据质量管理的“3σ原则”，填入“3”； “Minimum subgroup size”为每组的最小样本容量，在此填入“5”，“Display subgroups defined by missing val?鄄ues”表示显示缺失值的组，在此不选择，点击“Continue”。“Statistics…”对话框中“Specification Limits”框用于设置上、下参考线，用以比较数据，在此可以分别填入“45”和“25”。
最后，点击“OK”，即可以绘出所要求的控制图，结果如图1和图2所示。
通过此控制图就可以看到均值、极差上下控制线以及平均值，还可以看到在25和45参考线以外的组号，并且通过分析，可以看出该控制图没有出现越出控制界限的点子，也未出现点子排列有缺陷的情况。因此，可以知道两张控制图无任何异常，说明生产过程是正常的，是受控的。

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