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第1章 导论1

1.1 六西格玛的导入1

1.1.1 六西格玛的应用领域和含义1

1.1.2 六西格玛的推进2

1.1.3 六西格玛质量突破的地位5

1.2 内容体系5

第2章 实用数据分析的体系——基础7

2.1 概述7

2.2 结果数据类型及其发散度（横坐标）9

【Minitab案例】11

例1 一组数据的统计量计算11

例2 一组数据的处理计算13

例3 一组数据的图形表示（箱线图、区间图、单值图、字母值图）14

例4 随机数据的生成19

2.3 结果数据出现的频率和概率（纵坐标）19

2.4 概率分布（横坐标＋纵坐标）22

2.4.1 频率分布22

【Minitab案例】22

例1 直方图22

例2 条形图24

例3 柏拉图27

例4 点图28

例5 茎叶图29

例6 饼图29

例7 表格化数据的汇总30

2.4.2 概率分布37

【Minitab案例】40

例1 正态分布（Z分布）及西格玛等级40

例2 卡方分布48

例3 t分布（学生t分布）49

例4 F分布52

例5 Cauchy分布（柯西分布，Lorentz分布）53

例6 均匀分布（连续均匀分布）54

例7 三角形分布54

例8 最小极值和最大极值分布56

例9 Beta分布57

例10 Gamma分布（Erlang分布）58

例11 Laplace分布（双指数分布）59

例12 Weibull分布61

例13 指数分布62

例14 Logistic分布64

例15 Loglogistic分布65

例16 对数正态分布67

例17 离散分布67

例18 Bernoulli分布（0-1分布，两点分布）70

例19 整数均匀分布（离散整数均匀分布）70

例20 几何分布72

例21 超几何分布73

例22 二项分布73

例23 负二项分布（Pascal分布）76

例24 泊松分布76

2.4.3 样本均值的分布78

第3章 实用数据分析的体系——分布的假设检验及置信区间80

3.1 概述80

3.2 分布类型检验83

【Minitab案例】83

例1 数据顺序的随机性检验（游程检验法）83

例2 数据分布的对称性检验（对称图法）84

例3 数据分布的正态性检验——Anderson-Darling法86

例4 数据分布的正态性检验——Ryan-Joiner法88

例5 数据分布的正态性检验——Kolmogorov-Smirnov法89

例6 数据分布的正态性检验——基本统计量图形化汇总（Anderson-Darling及峰度）90

例7 数据分布的正态性检验——根状图法92

例8 数据分布的正态性检验——概率图法94

例9 数据分布的正态性检验——经验累积分布函数法95

例10 各种数据分布的检验——概率图法和经验累积分布函数法97

例11 各种数据分布的检验——卡方拟合优度检验法97

例12 数据的最优分布评估（个体分布标识）102

3.3 单总体的参数恒定性检验107

【Minitab案例】107

例1 单总体的均值恒定性检验107

例2 单总体的中位数恒定性检验116

例3 单总体的比率恒定性检验118

例4 单总体的方差恒定性检验121

3.4 两总体的参数相等性检验122

【Minitab案例】123

例1 两总体的均值相等性检验123

例2 两总体的中位数相等性检验131

例3 两总体的比率相等性检验132

例4 两总体的方差相等性检验134

3.5 两个以上总体的参数相等性检验136

【Minitab案例】136

例1 两个以上总体的均值相等性检验——单因子ANOVA136

例2 两个以上总体的均值相等性检验——双因子ANOVA145

例3 两个以上总体的中位数相等性检验——单因子145

例4 两个以上总体的中位数相等性检验——双因子148

例5 两个以上总体的方差相等性检验149

3.6 检验的功效152

【Minitab案例】152

例1 计算所能达到的检验功效152

例2 计算需要的最小样本大小160

例3 计算所能检测到的最小差异160

第4章 实用数据分析的体系——SPC控制图及过程能力分析162

4.1 概述162

4.2 单变量的控制图——单样本162

【Minitab案例】163

例1 单值控制图和准控制图163

例2 运行图（子组大小＝1）166

例3 移动极差控制图168

例4 单值移动极差控制图170

例5 标准化单值移动极差控制图172

例6 移动平均控制图（子组大小＝1）175

例7 指数加权移动平均控制图（子组大小＝1）177

例8 累积和控制图（子组大小＝1）179

4.3 单变量的控制图——多样本183

【Minitab案例】185

例1 Xbar控制图185

例2 运行图（子组大小＞1）185

例3 区域控制图188

例4 R控制图190

例5 S控制图191

例6 Xbar-R控制图193

例7 Xbar-S控制图194

例8 I-MR-R/S控制图195

例9 移动平均控制图（子组大小＞1）197

例10 指数加权移动平均控制图（子组大小＞1）199

例11 累积和控制图（子组大小＞1）200

4.4 多变量的控制图204

【Minitab案例】204

例1 T方控制图204

例2 广义方差控制图206

例3 T方广义方差控制图206

例4 多变量指数加权移动平均控制图208

4.5 属性的控制图210

【Minitab案例】210

例1 P控制图210

例2 NP控制图212

例3 C控制图213

例4 U控制图214

4.6 非正态数据的控制图216

【Minitab案例】216

例1 独立的Box-Cox数据变换法216

例2 控制图选项中的Box-Cox数据变换法216

4.7 过程能力分析218

4.7.1 正态单变量的过程能力分析——不考虑组间变异218

【Minitab案例】222

例1 正态单变量的过程能力分析——不考虑组间变异222

例2 正态单变量的过程能力Sixpack分析——不考虑组间变异226

4.7.2 正态单变量的过程能力分析——考虑组间变异227

【Minitab案例】230

例1 正态单变量的过程能力分析——考虑组间变异230

例2 正态单变量的过程能力Sixpack分析——考虑组间变异230

4.7.3 非正态单变量的过程能力分析233

【Minitab案例】233

例1 非正态单变量数据的过程能力分析（无子组大小信息）233

例2 非正态单变量数据的过程能力Sixpack分析（不考虑组间变异）235

例3 Johnson变换与正态单变量数据过程能力分析分别进行（组内、组间／组内）238

例4 Box-Cox变换与正态单变量数据过程能力分析同时进行（组内、组间／组内）241

例5 Box-Cox变换与正态单变量数据过程能力分析分别进行（组内、组间／组内）243

4.7.4 正态多变量的过程能力分析246

【Minitab案例】246

例1 多列形式的正态多变量数据的过程能力分析（组内、组间／组内）246

例2 单列形式的正态多变量数据的过程能力分析（组内、组间／组内）250

4.7.5 非正态多变量的过程能力分析252

【Minitab案例】252

例1 多列形式的非正态多变量数据的过程能力分析（无子组大小信息）252

例2 单列形式的非正态多变量数据的过程能力分析（无子组大小信息）255

例3 Johnson变换与正态多变量数据的过程能力分析分别进行（组内、组间／组内）257

例4 Box-Cox变换与正态多变量数据的过程能力分析同时进行（组内、组间／组内）258

例5 Box-Cox变换与正态多变量数据的过程能力分析分别进行（组内、组间／组内）260

4.7.6 属性的过程能力分析——二项分布260

【Minitab案例】260

例1 基于P控制图的过程能力分析260

4.7.7 属性的过程能力分析——泊松分布263

【Minitab案例】263

例1 基于U控制图的过程能力分析263

4.8 批次的抽样验收265

4.8.1 按变量的抽样验收265

【Minitab案例】267

例1 按变量抽样验收计划的创建267

例2 按变量抽样验收计划的比较269

例3 按变量抽样验收计划的实施271

4.8.2 按属性的抽样验收272

【Minitab案例】274

例1 按缺陷品率属性抽样验收计划的创建、比较和实施274

例2 按缺陷数率属性抽样验收计划的创建、比较和实施277

第5章 实用数据分析的体系——DOE试验方案和实施效应280

5.1 概述280

【Minitab案例】283

例1 带分支的因果图283

5.2 全因子设计285

【Minitab案例】285

例1 一般全因子试验的设计285

例2 二水平全因子试验的设计288

例3 分析因子设计291

例4 因子图（主效应图、交互作用图和立方图）298

5.3 部分因子设计302

【Minitab案例】302

例1 二水平部分因子试验的设计302

例2 Plackett-Burman（PB）试验的设计305

5.4 田口设计306

【Minitab案例】308

例1 单一水平数的田口参数试验的设计308

例2 混合水平数的田口参数试验的设计312

例3 分析静态田口参数设计（主效应图、交互作用图）313

例4 分析动态田口设计（主效应图、交互作用图、响应vs信号因子的散点图）317

5.5 响应曲面试验设计323

【Minitab案例】323

例1 中心复合设计323

例2 Box-Behnken设计326

例3 分析响应曲面设计328

5.6 混料试验设计331

【Minitab案例】332

例1 单纯形质心混料设计及单纯形设计图332

例2 单纯形格点混料设计及单纯形设计图341

例3 极端顶点混料设计及单纯形设计图343

例4 分析混料设计348

第6章 实用数据分析的体系——DOE的理论分析351

6.1 概述351

6.2 相关分析351

【Minitab案例】352

例1 多变量两两相关性的检验352

例2 多变量两两间协方差的计算353

例3 两因子间相关性的卡方检验354

6.3 回归分析359

【Minitab案例】360

例1 简单回归（线性回归）360

例2 逐步回归363

例3 最佳子集回归366

例4 拟合线图回归367

例5 偏最小二乘回归（PLS）369

例6 二值Logistic回归374

例7 顺序值Logistic回归378

例8 名义值Logistic回归380

6.4 变异源分析382

【Minitab案例】384

例1 一般线性模型分析（GLM）384

例2 完全嵌套方差分析386

例3 平衡多元方差分析388

例4 一般多元方差分析390

第7章 实用数据分析的体系——MSA测量系统分析（DOE变异源之一）392

7.1 概述392

7.2 计量型测量系统的分析393

7.2.1 量具研究前的数据准备393

【Minitab案例】393

例1 创建量具研究工作表393

例2 量具运行图（测量值运行图）395

7.2.2 量具的初步综合研究397

【Minitab案例】397

例1 类型1量具研究397

7.2.3 量具的分辨力和稳定性399

7.2.4 量具的线性和偏倚400

【Minitab案例】400

例1 量具线性和偏倚研究400

7.2.5 量具的R＆R402

【Minitab案例】404

例1 量具R＆R研究（交叉）404

例2 量具R＆R研究（嵌套）407

7.3 属性型测量系统的分析409

【Minitab案例】409

例1 操作员一致性分析409

例2 属性量具研究（分析法）415

第8章 DMAIC质量突破策略418

8.1 概述418

8.2 过程的分析（以过程为中心）419

8.3 顾客之声（以顾客为中心）422

8.4 问题的研究（以问题为导火索）425

8.5 六西格玛项目管理429

8.5.1 项目的工作内容规划429

8.5.2 项目的团队建设430

8.5.3 项目的时间规划432

8.5.4 项目的经济性核算434

8.6 界定437

8.7 测量438

8.8 分析439

8.9 改进440

8.10 控制440

8.11 案例——发动机清洁度六西格玛突破441

8.12 小结453

第9章 其他质量改进策略简介455

9.1 概述455

9.2 朱兰质量三部曲455

9.3 PDCA/PDSA456

9.4 8D457

9.5 Kaizen／持续改善459

9.6 汽车行业的一些质量控制方法462

9.7 全面质量管理465

第10章 质量管理的发展467

10.1 历史阶段467

10.2 质量大师的贡献469

参考文献471