在本章節主要是介紹統計學的基本概念，掌握基本概念後，就可以針對資料進行蒐集、整理、展示、分析、作出決策。

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部落格全站分類：職場甘苦相簿部落格留言名片Jul28Thu201616:56基礎統計學_1：甚麼是統計？談到品質，就會牽涉到統計(Statistics)，透過統計結果進行推論，作為下一步改進的決策依據，其流程如下： 從收集資料開始，針對資料進行整理和運算後，變成有用的資訊，對於資訊進行分析或解釋，這一段過程就是把資訊轉變為知識，最後作出下一步改進或改善的決策。

這就是統計推論(statisticalinferences)，把現實狀況與理論的分配模式相對照的數量方法。

因此，統計學是建立於經驗法、歸納法及完整的數學邏輯思考中，經由數據的蒐集、整理、展示、分析或解釋資料，並由樣本推論群體，使在不確定的情況下作成決策的科學方法。

在本章節主要是介紹統計學的基本概念，掌握基本概念後，就可以針對資料進行蒐集、整理、展示、分析、作出決策。

統計是探討不確定性(uncertainty)和變異性(variation)的問題。

『不確定性』是指我們在生活中經常會遭遇的經驗，在數學上以機率表示。

而『變異』是無所不在，它一種自然現象，由於數學家們發現許多現象呈相同的變異型態，因而有各種機率分配的導出。

在進行統計前，需要蒐集的資料，並且進行資料的分類，資料的分類舉例如下表：資料集的組成部份可以分成三個部份，分別是：1. 元素(element)：在研究對象的群體中，每一個個體就是一個元素，而每一個元素包含一個或以上研究者感興趣的特質。

2. 變數(variable)：元素中研究者感興趣的特質。

3. 觀測值(observation)：每一個元素所有變數的資料。

這三個組成部份說明如下表：對於變數，不是每一個變數都能以數量表示，因此可以分為屬性資料與屬量資料。

1. 屬性資料：變數不以數量表示，而是以其特性或性質表示之定性的資料，如性別、公司。

2. 屬量資料：變數以數量表示的資料，如身高、體重、年齡。

屬性資料與屬量資料的說明範例如下表：在統計過程中，當量測的對象（群體）過於龐大時，必須依賴由全體中抽取部分的樣品，從這些部分數據推論群體的特徵值，因此在統計中有兩個重要的名詞定義：1. 母體(Population)：對欲推論的對象的全體進行量測或蒐集某些特性的紀錄的完整集合。

2. 樣本(Sample)：必須依賴由全體中抽取部分的樣品，從這些部分數據推論群體的特徵值，稱為樣本。

 當資料收集完畢後，就要對數據進行整理，畫出圖表以找出差異點或共同性，接下來就介紹三種圖型表示法：1. 直方圖：以垂直長條表示次數多寡的次數分布圖。

直方圖就是次數分配表，橫軸（X軸）代表某個品質特性或變數量測值之分類，縱軸（Y軸）表示每一分類出現之次數（發生頻率）。

直方圖可以讓分析者快速的了解某一特定時間的製程狀況，透過直方圖可以掌握數據分配型態，因而了解製程能力，可以與規格或標準作比較。

直方圖可用於顯示：(1)數據中央趨勢的位置(2)離散情形的分布(3)分布型態是否對稱(4)是否有離群值直方圖的範例：從生產線上每批塑膠殼抽取100個樣本，每一個樣本量測內徑一次，所得的觀測值經分組如下表：  2. 柏拉圖：是一種特殊形式的直方圖，用於找出問題的主因所在。

柏拉圖也稱為排列圖法，由1897年義大利經濟學者柏拉圖VilfredoPareto在研究個人所得的分佈狀態時，發現大部分所得和財富落在少數人手裡，只要控制那些少數財主，即可控制該社會財富，此種重點控制的方法，稱為「柏拉圖原則」、「重點管理」或「二、八法則」。

柏拉圖的橫軸（X軸）代表問題的項目，左縱軸（YL軸）表示每一個項目發生次數（或故障次數、損失金額等），把橫軸項目發生次數，由大到小、由左至右排列，以突顯出重要的項目；右縱軸（YR軸）是累積比率（累積百分率）。

根據「柏拉圖原則」，先處理或先解決排序在前三項或比例佔80%以上的幾項問題（80-20原則），故柏拉圖又稱ABC圖；因為圖形依大小順序排列，故又可稱為排列圖。

「柏拉圖原則」就是利用重要的少數項目控制不重要的多數項目，運用於生產管理上，首先收集數據，按不良原因、不良項目等不