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常用符号和术语
卡平方变量（分布）
k
均值
n
N
R
极差均值
一个样本中的观测值数量。
如：
n
＝
3
指
样
本
有
3
个
观
测<
/p>
值
在一次考察中的观测值总数
样本极差
在一次考察中的样本数量
极差中位数
s
样本标准差
标准差均值
总体标准差
方差
X
X
i
一个随机变量
一个具体的观测值，但
不是实际值。例如：
X
1
,
X
5
,
X
3
样本均值
样本均
值的均值
样本中
位数
< br>
样本中位数的中位数
术语表：
accuracy(
精确度
)
测量值与实际值的接近程度
assignable
cause(
可溯因素
)
参见
special
cause
（特别原因）
attribute(
计数型数据
)
用于计数的数据，比如用“通过
/
不通过”来表述质量或
不
合格点的个数
attribute
charts(
计数型控制图
)
用于计数型数据的控制图
automated SPC(
自动化
SPC)
Average(
均值
)
Bell-
shaped curve
（钟形曲线）
Bias
（偏差）
Binomial distribution
（二项分布）<
/p>
brainstorming
（头脑风暴）
Bunching(
聚束
)
c
chart
（
c
图）
Capability
（过程能力）
通过利用计算机计算和作控制图来实现统计过程控制，
包括直接数据输入。
一组数据之和除以这组数据个数，也称作
mean
正态分布密度函数的图像，
因其在中部突起而两边逐渐
下
降而貌似钟形
不具备无偏性的抽样结果导致的与总体均值的偏差。
比如
，
只选取具有可见缺陷的产品考察会产生偏离总体的
统计结
果。
按固定概率只取两个离散值的概率分
布，比如成功
/
失败
试
验的结果
一种解决问题的方法，首先由一组成员提出
各种可能方
案，
再讨论它们的优缺点
一组样本的观测值相同或相似的图形模式，表明影响过
程
的波动因素发生了突然变化。
适用于计数型
数据的控制图，在上面绘制出大小固定的
样
本的不合格品数
过程生产出在具体控制界限内的能力
Cause & effect
diagram
（因果图）
用来分析波动原因的解决问题的工具。也称作
Ishikawa
图或鱼刺图
Center line
（中心线）
在控制图中心表示过程均值或中位数的水平线
Central Limit
Theorem
（中心极限定理）
关于样本均值极限分布的理论，不论总体分布如何，样
本
均值随着样本量的增大其分布会趋向于正态分布
Central
tendency
（中心趋势）
分布的中间值的一种度量。有四种方法度量中心趋势：
极差中值，中位数、众数和均值。
Characteristic
（特性）
一个部件或过程的特征，诸如尺寸、速度、硬度、温度、平滑程度、弹性或重量
Check
sheet
（检验单）
用来记录数据的表格。各种具体的数据类型可以设计出相应的检
验单。
比如记录量化数据的检验单，
记录缺陷数的，
记录原因的，
记录位置和分布的。
在检验单中往往包含由于记
录被考察的数据、
记录时间和收集方法，
数据来源以及收集者
Chi-square
test
（卡方检验）
检验实际数据与期望分布的拟合程度，并确定分布的似
然
< br>度
Common
cause
（普通原因）
造成变差的原因。分为随机原因和偶然原因
Continuous
improvement
（持续改进）
不懈的改进过程和产品质量以保持竞争力
Control
（控制状态）
过程没有异常的可追溯的导致变差原因的状态。也称作
统
计控制状态。
Control
chart
（控制图）
Control
limit
（控制界限）
Cost
of quality
（质量成本）
Cp(
过程能力指数
)
Cpk
（过程能力指数）
Customer
（客户）
Cycles
（循环）
Data
（数据）
Detection
（探测）
Dispersion
（离中趋势）
用于跟踪过程并判断过程是否处于控制状态的的图示
处于控制状态的过程的控制图的边界，
在边界内是容许普通
原因存在的。当数据落到了这些边界以外，表明过
程处于
非控制状态，出现了异常变化。
不合格品的价值（不合格
品的成本）
和合格品的价值（修
正过
程
的成本）
；
企业用其来改进质量和提高利润。
< br>
反映过程满足要求的能力指数
在双边规格限下反映过程能力的指数
过程产品的接受者，可能是过程的下一步或购买最终产
品
的人。
控制图上的重复出现一系列观测点的图形模式，表明在
一
段时间内过程在发生变化。
事实信息，常常是对一个过程的量化。
SPC
有两种数据：
定
量的和定性的，定性数据能够根据其目的进一步分类，
比
如分
析用、过程控制用或者判定是否接受用。
一种事后的质量控制方法，它企图在生产完成以后发现
不
能接受的产品，而不是在生产过程中加以预防。
围绕中心趋势的数据的离散程度。
Distribution
（分布）
利用形状、离散趋势和位置来描述过程数据形态的一种
方
式。
Engineering
tolerance
（器械容忍度）
用来判断产品质量的具体要求
Feedback
（反馈）
根据过程输出的数据做出相应改进
Flexible SPC
system
（柔性
SPC
系统）
与许多电脑硬件相容的
SPC
软件
Freaks
（反常）
控制图上单个点周期性的落到控制界限以外的现象
Gage
acceptability
（计量器的可接受性）
用来比较测量仪器的准确度与要求界限的数值
Hardware-dependent SPC
system
（依赖硬件的
SPC
系统）
只能在特定品牌的电脑和硬件上运行的系统
Histogram
（直方图）
用来描述某数值频数的图，它也反映了数据分布与规格
限
的关系、分布权重、中心值与离中趋势。
Individual
（单值）
单个的观测值，
当观测值难以得到或
者得到的成本过高
时，
往往用单值来作控制图。
Individual & moving ra
nge
（单值
&
移动极差控制图）
单值控制图和移动极差控制图的合并
Instability
（不稳定性）
描述过程处于非控制状态的情况，常常反映在中心线附
近
发生的超出控制界限的大波动。
Ishikawa
diagram
（
Ishikawa
图）
参见因果图
Kurtosis
（峰度）
曲线的平缓程度，参见尖峰态和低峰态
Lean manufacturing(
< br>实时制造
)
利用最少的资源按需生产的思想，也称作
JIT
Leptokurtic
（尖峰态）
峰
度
小
于
0
的分布，具有比正态分布更尖的峰
Lower control
limit(LCL)
（下控制界限）
受控过程的下边界
Lower
specification(LSL)
（最低规格限）
一个过程或者器件所能接受的最低尺度
Manufacturing
quality
（生产质量）
产品符合设计要求的程度
Mean
（均值）
一组数据的平均值
Mean Absolute
Deviation(MAD)
（平均绝对偏差）
离开中心值的平均距离
Measurement
error
（测量误差）
测量值与实际值的差别
Median
（中位数）
一列升序或降序排列的数据的中间值
Median
chart
（中位数控制图）
利用样本中位数作图的控制图，其中心线是所有样本中
位
数的中位数
Mid-
range
（极差中值）
最大值与最小值的中间值
Mixtures
（混合）
将来自两个总体的数据画在一张控制图上显示出的一种
图
形模式，反映出样本点在中心线两侧上下交替。
Mode
（众数）
样本中出现次数最多的数值
Moving
average
（移动平均）
将一个样本分为若干个子样本后，
求得的一系列均值。
如：
观测值
1
和
2
看作子样本
1
，
观测值
2
和
3
看作子样
本
2
，
依此类推
Moving average moving range
chart
（移动平均－移动极差控制图）
适用于不可能抽得样本量大于
1
的样本场合的控制图
Moving
range
（移动极差）
通过对样本分子组后构造出的极差值，比如：观测值
1
和
2
看作子样本
1
，
观
测
值
2
和
3
看作子样本
2
，依此类推
Natural
tolerance
（自然容忍度）
过程在正常状态下的极差，控制界限构成了这种容忍度
Nominal
（标称值）
标准值
Nominals
chart
（标称控制图）
用于短链
SPC
的控制图。允许在同一张控制图上作出不
同部件的观测值。基于观测值与标称值之间的关系。考察
的部件必须来自同一过程，
拥有相似的标准差，样本量。
但样本大小可以不同。比如：同类型但长度不同的
螺钉。
Non-
conforming unit
（不合格品）
Non-
conformities
（缺陷点）
Normal
curve
（正态分布曲线）
Normal
distribution
（正态分布）
np chart
（
np
－图）
Observation
（观测值）
Operator
variability
（操作误差）
Out-of-
control
（失控状态）
Out-of-
spec
（不合格产品）
p cha
rt
（
p
－图）
由于含有缺陷而被拒绝接受的产品
产品上的一个缺陷（如暇眦）
，并不一定会使得产品被拒
绝<
/p>
正态分布的密度函数曲线，貌似钟形。参见正态分布
一种对称分布。距离中心越近其密度函数值越大，反之
则
越小，其均值、中位数和众数相同。在正态分布中，
变
量
以
68.26%
的概率落入距离中心
1
倍标准差的区域，
以
95.66%
的概率落入距离中心
2
倍标准差的区域，
以
99.73
％
的概率落入距离中心
< br>
3
倍标准差的区域
针对计数型数据，用于样本量固定时描出不合格品数的
控
制图，参见
p
－图
构成样本的单个测量值
操作者读计量器或观察过程时人为原因造成的误差
波动超出控制界限的过程。在控制图上反映为样本点超
出
< br>了控制界限
未达到客户和工程上要求的规范界限的产品
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