二、全面质量管理（Total Quality Control TQC）
美国学者朱兰首先提出，美国质量管理专家费根堡姆姆著有《全面质量管理》书。
1）“充分满足用户要求”以市场为中心。
2）“在最经济的水平上”以效率和效益为中心。
3）包括服务部门各种质量活动的统一的管理体系。
1. 全面性：全过程的质量管理——管理范围的全面性。包括产品质量、成本质量、服务质量、工作质量、工程质量等。
2. 全员性：参加管理者的全面性。预防性：好产品是生产出来的，不是靠最后检验出来的，全面质量管理是把不合格产品消灭在它的形成过程中。
4. 服务性：为用户服务是全面质量管理思想的精华，用户的意见是质量管理的出发点与归宿点。
5. 科学性：一切用数据说话。
TQC 已经成为世界各国公认的最成功的质量管理理论。
三、过程控制常用几种工具（方法）
〈一〉分层法（分类法）
按时间、操作者、操作方法、使用设备、原材料、生产环境、生产单位、生产地点等影响质量的原因，及其责任划分清楚，理出头绪，并找出解决的方法。〈二〉排列图法（又叫帕累托图法）——意大利经济学家
通过在众多的质量影响因素中寻找出少数关键的主要因素，使主要质量矛盾暴露出来，然后集中力量加以解决。
〈三〉因果分析图法（又叫鱼刺图法）
层次分明，形象直观，可以明确地表示出各因素之间的逻辑关系，有肋于我们分析产品质量问题的真正原因。
〈四〉直方图法（也叫质量分布图）
通过对抽查质量数据的加工整理，找出其分布规律，从而判断整个生产过程的质量状况是否正常的一种方法。它主要用于某些需要重点加强控制的工序。〈五〉控制图法（也叫管理图）
它是工序质量控制的主要手段，是一种动态的质量分析与控制方法。
控制图不仅对判别质量稳定性，评定工艺过程质量状态，以及发现和消除工艺过程的失控现象，预防废品发生有着重要作用，而且可以为质量评比提供依据。
1. 纵坐标为测得质特性值。
2. 横坐标为三条平行的水平线
2.1 中间一条实线为中心线
2.2 上面一条虚线为上控制线
2.3 下面一条虚线为下控制线
3. 把所测数据用点画在工作好的控制图上，若都落在控制界限内，正常；若超出控制图界限，不正常；点全落在中心线上或线下也不正常。
问卷调查的常用统计分析方法 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS 的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 问卷调查的方法用得很广泛，对于没有接触过spss的人第一步面临的就是问卷编码问题，有很多外专业的同学都在问这个问题，现在通过举例的方法详细讲解如下，以方便第一次接触SPSS的同学也能做简单的分析。后面还有分析时的操作步骤，
以及比较适用的深入统计分析方法的简单介绍。自己写的，错误之处请指正， 调查分析问卷回收，在经过核实和清理后就要用SPSS做数据分析，首先的第一步就是把问题编码录入。 SPSS的问卷分析中一份问卷是一个案，首先要根据问卷问题的不同定义变量。定义变量值得注意的两点：一区分变量的度量，Measure的值，其中Scale是定量、Ordinal是定序、Nominal 是指定类；二注意定义不同的数据类型Type 各色各样的问卷题目的类型大致可以分为单选、多选、排序、开放题目四种类型，他们的变量的定义和处理的方法各有不同，我们详细举例介绍如下： 1 、单选题：答案只能有一个选项 例一当前贵组织机构是否设有面向组织的职业生涯规划系统？ A有 B 正在开创C没有D曾经有过但已中断 编码：只定义一个变量，Value值1、2、3、4分别代表A、
工业污染物排放统计方法 一、工业污染物估算常用方法 工业企业环境统计工作中对废气、废水和固体废物及所含污染物产生量、排放量的计算通常采用三种方法，即实测法、物料衡算法和产排污系数法。 1、实测法 实测法是通过监测手段或国家有关部门认定的连续计量设施，测量废气、废水的流速、流量和废气、废水中污染物的浓度，用环保部门认可的测量数据来计算各种污染物的产生量和排放总量的统计计算方法。 G=KC i Q 式中：G——污染物产生量或排放量； Q——介质流量； C i——介质中i污染物浓度； K——单位换算系数。 浓度和流量的单位不一致时，单位换算系数K取不同的值。废水中污染物的浓度单位常取mg/L，系数K取10-3；废气中污染物的浓度一般取mg/L，系数K取10-6。 实测法的基础数据主要来自于环境监测站。监测数据是通过科学、合理地采集样品、分析样品而获得的。监测采集的样品是对监测的环境要素的总体而言，如采集的样品缺乏代表性，尽管测试分析很准确，不具备代表性的数据也毫无意义。 因受现有监测技术和监测条件的约束，实测法有一定的局限性。这主要是目前除了重点污染源有比较准确的监测数据外，其他多数非重点污染源不能得到有效的监测；而且很多重点污染源还未实现连续监测，监测结果的代表性有待提高。 例某炼油厂年排废水2万t，废水中废油浓度C油为500mg/L，COD浓度C COD为300mg/L，水未处理直接排放。计算该厂废油和COD的年排放量。 解：G油＝K C油Q ＝10-6×500×2×104 ＝10（t） G COD＝K C COD Q ＝10-6×300×2×104 ＝6（t） 例某冶炼厂排气筒截面0.4m2，排气平均流速12.5m/s，实测所排废气中SO2平均浓度12mg/m3，粉尘浓度8mg/L计算该排气筒每小时SO2和粉尘的排放量。 解：每小时废气流量Q=12.5×0.4×3600 = 1.8×104（m3/h） 每小时SO2排放量Gso2 = 10—6×12×1.8×104 = 0.216（kg/h) 每小时粉尘排放量G粉尘= 10—6×8×1.8×104 = 0.144（（kg/h) 2、物料衡算法 物料衡算法是指根据物质质量守恒原理，对生产过程中使用的物料变化情况进行定量分析的一种方法。即： 投入物料量总和＝产出物料量总和 ＝主副产品和回收及综合利用的物质量总和＋排出系统外的废物质量这里的排出系统外的废物质量包括可控制与不可控制生产性废物及工艺过程的泄漏等物料流失。
选择合适的统计学方法 1连续性资料 1.1 两组独立样本比较 1.1.1 资料符合正态分布,且两组方差齐性,直接采用t检验。 1.1.2 资料不符合正态分布，（1）可进行数据转换,如对数转换等,使之服从正态分布,然后对转换后的数据采用t检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.1.3 资料方差不齐，（1）采用Satterthwate 的t’检验；（2）采用非参数检验,如Wilcoxon检验。 1.2 两组配对样本的比较 1.2.1 两组差值服从正态分布，采用配对t检验。 1.2.2 两组差值不服从正态分布，采用wilcoxon的符号配对秩和检验。 1.3 多组完全随机样本比较 1.3.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用完全随机的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.3.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Kruscal－Wallis法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用成组的Wilcoxon检验。 1.4 多组随机区组样本比较 1.4.1资料符合正态分布，且各组方差齐性，直接采用随机区组的方差分析。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，两两比较的方法有LSD检验，Bonferroni法，tukey 法，Scheffe法，SNK法等。 1.4.2资料不符合正态分布，或各组方差不齐，则采用非参数检验的Fridman检验法。如果检验结果为有统计学意义，则进一步作两两比较，一般采用Bonferroni法校正P值，然后用符号配对的Wilcoxon检验。 ****需要注意的问题： （1）一般来说，如果是大样本，比如各组例数大于50，可以不作正态性检验，直接采用t 检验或方差分析。因为统计学上有中心极限定理，假定大样本是服从正态分布的。 （2）当进行多组比较时，最容易犯的错误是仅比较其中的两组，而不顾其他组，这样作容易增大犯假阳性错误的概率。正确的做法应该是，先作总的各组间的比较，如果总的来说差别有统计学意义，然后才能作其中任意两组的比较，这些两两比较有特定的统计方法，如上面提到的LSD检验，Bonferroni法，tukey法，Scheffe法，SNK法等。**绝不能对其中的两
科研常用的实验数据分析与处理方法 对于每个科研工作者而言，对实验数据进行处理是在开始论文写作之前十分常见的工作之一。但是，常见的数据分析方法有哪些呢？常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。 1、聚类分析(Cluster Analysis) 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。 2、因子分析(Factor Analysis) 因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反覆法。
3、相关分析(Correlation Analysis) 相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y 分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。 4、对应分析(Correspondence Analysis) 对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q 型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。 5、回归分析 研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一
SPC常用计算方法 SPC基础知识及常用计算方法 SPC基础知识 一、 SPC定义： 1、 SPC——统计制程管制：是指一套自制程中去搜集资料，并加以统计分析，从分析中去发气掘制程的异常，立即采取修正行动，使制程恢复正常的方法。 也就是说：品质不应再依赖进料及出货的抽样检验，而应该采取在生产过程中，认良好的管理方法，未获得良好的品质。 2、良好品质，必须做到下面几点： ①变异性低 ②耐用度 ③吸引力 ④合理的价格 3、变异的来源：大概来自5个方面： ①机器②材料③方法④环境⑤作业人员 应先从机器，材料方法，环境找变异，最后考虑人。 4、 SPC不是一个观念，而是要行动的 步骤一、确立制程流程——首先制程程序要明确，依据制程程序给制造流程图，并依据流程图订定工程品质管理表。 步骤二、决定管制项目——如果把所有对品质有影响的项目不论大小，轻重缓急一律列入或把客户不很重视的特性一并管制时，徒增管制成本浪费资料且得不赏失，反之如果重要的项目未加以管制时，则不能满足设计者，后工程及客户的需求，则先去管制的意义。 步骤三、实施标准化——欲求制程管制首先即得要求制程安定，例如：在风浪很大的船上比赛乒乓球，试部能否确定谁技高一筹，帮制程作业的安定是最重要的先决条件，所以对于制程上影响产品口质的重要原因，应先建立作业标准，并透过教育训练使作业能经标准进行。 步骤四、制程能力调查——为了设计、生产、销售客户满意且愿意购买的产品，制造该产品的制程能力务必符合客户的要求。因此制程的能力不足时，必顺进行制程能力的改善，而且在制程能力充足后还必须能继续，所以在品质管理的系统中制程能力的掌握很重要。 步骤五、管制图运用——SPC的一个基本工具就是管制图，而管制图又分计量值管制图与计数值管制图。 步骤六、问题分析解决——制程能力调查与管制图是可筛提供问题的原因系由遇原因或非机遇原因所造成，但无法告知你确切的原因为何及如何解决决问题？解决问题？而问题的解决技巧，在于依据事实找出造成变异的确切原因，并提此对策加以改善，及如何防止再发生。 步骤七、制程之继续管制——经过前6个步骤，人制程能力符合客户的要求，且管制图上的点未出管制界限时，则可将此管制界限沿有作为制程之继续管制，但当制程条件如有变动时，如机器，材料，方法等产生异动时，则须回到步骤三，不可沿原先之管制界限。 SPC的应用步骤其流程图如下： Ca制程准确度 Cp制程精密度 Cpk制程能力指数 二、管制图的运用 管制图的种类又依数值资料是计量值或计数值者，划分为二大类即计量值管制图与计数值管制图，计量值管制图不但只告诉你制程有问题了，还可以告诉你制程在什么地方出了问题，是中心值产生了问题还是变异量产生了问题。而在计量值管制图应用不便或应用时，则可采用计数值
常用的数据统计方法 一、集中趋势分析 集中趋势反映一组资料中各数据所具有的共同特征，如资料中各数据聚集的位置或者一组数据的中心点等，可以是算术平均数、中位数、众数等。 ?算术平均数 算术平均数也可以称作均值，是数据集中趋势的最主要测度量。 （1）简单算术平均数。简单算术平均数的计算公式如下：（P2） ∑ = 求和符号 X = 每一变量 N = 样本量 例 1：已知某组织五类主要职工的月收入分别是 4000 、 5000 、 6000 、 10000 和15000 元，求这五类职工的平均月收入。 解： （元） 以上大小不等五个数值的月收入水平相互抵消的结果反映的该组织职工公众的平均月收入水平。从数据分布来看各个数据围绕 8000 元上下分布，算术平均数就是该组数据的中心值，反映了该组数据的集中趋势。 （2）加权算术平均数 如果是根据分组资料计算算术平均数，由于分组资料中每个数值出现的次数不同，所以要用次数做权数计算加权算术平均数。计算公式如下：
F = 权数（每一变量的次数或频率） ∑ F = N = 样本量 例 2：某组织有月收入 3000 元的公众 50 人， 5000 的 30 人， 7000 的 10 人，10000 的 8 人， 15000 的 2 人，求该组公众的平均月收入。 解： =480000/100=4800 （元） 可见该组公众的平均月收入不简单地等于（3000+5000+7000+10000+15000） /5 。从加权算术平均数的计算公式以及上例的计算过程及结果来看，算术平均数大小不仅受到各组变量数值大小的影响，而且还受各组变量权数大小的影响。 例 3：某组织公众周工资水平整理成分组资料如下表，试计算该组织公众周收入的平均值。 按工资分组工人数组中值 F M 100～200 10 150 200～300 30 250 300～400 40 350 400～500 20 450 合计 100 — 解：
第六次作业 1、分发统一的含铜0.100mg/L的样品到六个实验室，各实验室5次测定值如表1，试比较不同实验室之间是否存在显著性差异？ 表1 6个实验室测定结果比较 实验室铜测定值（mg/L） 10.0980.0990.0980.1000.099 20.0990.1010.0990.0980.097 30.1010.1010.1010.1010.102 40.1000.1000.0970.0970.095 50.0980.0940.1020.1000.100 60.0980.0940.0980.0980.098解：单因素方差分析 (1)H0: 不同实验室之间不存在差异 H A:. 不同实验室之间存在差异。 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算 进行F 检验，P=0.017 由此判断组间差异极显著 为了确定各个实验室之间的差异是否显著，需要进行多重比较。结果表明3与1、2、4、5、6差异显著。其余差异不显著。 2、用3种方法测定水中硫酸盐含量，结果如表2，问3种方法测定结果是否有显著性差别？
表2 3种方法测定水中硫酸盐含量 甲法乙法丙法 279229210 334274285 303310117 378 198 解：组内观测次数不相等的方差分析 (1)H0: 3种方法测定结果没有显著性差别 H A: 3种方法测定结果有显著性差别 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算 进行F 检验，P=0.212 组间差异无显著性差异 3、某地区通过大量饮用水源调查得知，压力井细菌总数合格率为63%，先抽查压水井水样80份，细菌总数合格的58份，合格率为72.5%。问这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率有无显著性差别？ 解：进行适合性检验 (1)H0: 这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率无差别。 H A:.这批抽查水样的合格率与大量调查的合格率有差别。 (2)确定显著水平α=0.05 (3)计算
统计分析的八种方法 统计分析的八种方法一、指标对比分析法指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。有比较才能鉴别。单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；一经过比较，如与国外、外单位比，与历史数据比，与计划相比，就可以对规模大小、水平高低、速度快慢作出判断和评价。 指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，如不同部门、不同地区、不同国家的比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。这两种方法既可单独使用，也可结合使用。进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。 二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。 统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。 三、时间数列及动态分析法时间数列。是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。它能反映社会经济现象的发展变动情况，通过时间数列的编制和分析，可以找出动态变化规律，为预测未来的发展趋势提供依据。时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。 时间数列速度指标。根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。 动态分析法。在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。 进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。总体范围、指标计算方法、计算价格和计量单位，都应该前后一致。时间间隔一般也要一致，但也可以根据研究目的，采取不同的间隔期，如按历史时期分。为了消除时间间隔期不同而产生的指标数值不可比，可采用年平均数和年平均发展速度来编制动态数列。此外在统计上，许多综合指标是采用价值形态来反映实物总量，如国内生产总值、工业总产值、社会商品零售总额等计算不同年份的发展速度时，必须消除价格变动因素的影响，才能正确的反映实物量的变化。
环境影响评价必须掌握的方法 计算系数 烧一吨煤，产生1600×S%千克SO2，1万立方米废气；产生200千克烟尘。 烧一吨柴油，排放2000×S％千克SO2，1.2万立米废气；排放1千克烟尘。 烧一吨重油，排放2000×S％千克SO2，1.6万立米废气；排放2千克烟尘。 大电厂，烟尘治理好，去除率超98%，烧一吨煤，排放烟尘3-5千克。 普通企业，有治理设施的，烧一吨煤，排放烟尘10-15千克； 砖瓦生产，每万块产品排放40-80千克烟尘；12-18千克二氧化硫。 规模水泥厂，每吨水泥产品排放3-7千克粉尘；1千克二氧化硫。 乡镇小水泥厂，每吨水泥产品排放12-20千克粉尘；1千克二氧化硫。 【物料衡算公式】 1吨煤炭燃烧时产生的SO2量＝1600×S千克；S含硫率，一般0.6-1.5%。若燃煤的含硫率为1%，则烧1吨煤排放16公斤SO2 。 1吨燃油燃烧时产生的SO2量＝2000×S千克；S含硫率，一般重油 1.5-3%，柴油0.5-0.8%。若含硫率为2%，燃烧1吨油排放40公斤SO2 。 排污系数：燃烧一吨煤，排放0.9-1.2万标立方米燃烧废气，电厂可取小值，其他小厂可取大值。燃烧一吨油，排放1.2－1.6万标立方米废气，柴油取小值，重油取大值。 【城镇排水折算系数】 0.7~0.9，即用水量的70-90%。 【生活污水排放系数】采用本地区的实测系数。。 【生活污水中COD产生系数】60g/人.日。也可用本地区的实测系数。 【生活污水中氨氮产生系数】7g/人.日。也可用本地区的实测系数。使用系数进行计算时，人口数一般指城镇人口数；在外来较多的地区，可用常住人口数或加上外来人口数。 【生活及其他烟尘排放量】 按燃用民用型煤和原煤分别采用不同的系数计算： 民用型煤：每吨型煤排放1~2公斤烟尘 原煤：每吨原煤排放8~10公斤烟尘 【工业废气排放总量计算】 1.实测法 当废气排放量有实测值时，采用下式计算： Q年= Q时× B年/B时/10000 式中： Q年——全年废气排放量，万标m3/y； Q时——废气小时排放量，标m3/h；
16种常用的数据分析方法汇总 2015-11-10 分类：数据分析评论(0) 经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。 一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策 树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前 需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在 可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似； C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验
非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。 适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致 性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。 对于二维表，可进行卡方检验，对于三维表，可作Mentel-Hanszel分层分析。 列联表分析还包括配对计数资料的卡方检验、行列均为顺序变量的相关检验。 五、相关分析 研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。 1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量； 2、复相关：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关；
一、描述统计 描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。 1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。 2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W检验、动差法。 二、假设检验 1、参数检验 参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。 1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布 2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布 A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别； B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；
C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。 2、非参数检验 非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。 A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态； B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下； 主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。 三、信度分析 检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。 分类： 1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度 2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。 四、列联表分析 用于分析离散变量或定型变量之间是否存在相关。
工业污染物排放统计方法 工业企业环境统计工作中对废气、废水和固体废物及所含污染物产生量、排放量的计算通常采用三种方法，即实测法、物料衡算法和产排污系数法。 1、实测法 实测法是通过监测手段或国家有关部门认定的连续计量设施，测量废气、废水的流速、流量和废气、废水中污染物的浓度，用环保部门认可的测量数据来计算各种污染物的产生量和排放总量的统计计算方法。 G=KC i Q 式中：G——污染物产生量或排放量； Q——介质流量； C i——介质中i污染物浓度； K——单位换算系数。 浓度和流量的单位不一致时，单位换算系数K取不同的值。废水中污染物的浓度单位常取mg/L，系数K取10-3；废气中污染物的浓度一般取mg/L，系数K取10-6。 实测法的基础数据主要来自于环境监测站。监测数据是通过科学、合理地采集样品、分析样品而获得的。监测采集的样品是对监测的环境要素的总体而言，如采集的样品缺乏代表性，尽管测试分析很准确，不具备代表性的数据也毫无意义。监测样品的代表性由以下环节来决定：（1）采样点的布设。应充分考虑采样点的代表性，满足概率随机性的要求，尽量减少主观误差。废水污染物的监测要求，一类污染物一律在各车间或车间处理设施排放口取样监测；二类污染物在企业各个废水排放口取样监测。 （2）采样时问和频率。应根据监测的目的及监测组分的时间变化而定。污染源的监测频率要求一年监测2～4次，每次间隔时间不得少于1个月；一般监测两次(在正常生产条件下)，上半年和下半年各监测一次。 （3）样品的完整性。数据的完整性取决于采集到的样品的完整性，只有对所有采样点采集到的全套样品进行监测分析，才能得到完整的监测数据。 （4）监测数据的可比性。要使监测数据具有可比性，常采用的办法是使用标准样品(又称标准物质)和国家认可的环境监测分析方法。使用国家级标准样品可以使监测结果在很大范围内准确可比，使用国家认可的环境监测分析方法可减少系统误差，增加监测数据之间的可比性。 因受现有监测技术和监测条件的约束，实测法有一定的局限性。这主要是目前除了重点污染源有比较准确的监测数据外，其他多数非重点污染源不能得到有效的监测；而且很多重点污染源还未实现连续监测，监测结果的代表性有待提高。 例某炼油厂年排废水2万t，废水中废油浓度C油为500mg/L，COD浓度C COD为300mg/L，水未处理直接排放。计算该厂废油和COD的年排放量。 解：G油＝K C油Q ＝10-6×500×2×104 ＝10（t） G COD＝K C COD Q ＝10-6×300×2×104 ＝6（t） 例某冶炼厂排气筒截面0.4m2，排气平均流速12.5m/s，实测所排废气中SO2平均浓度12mg/m3，
“十二五”环境统计指标体系编制说明 2011年9月
一、背景情况 环境统计是环境管理的一项重要内容和基础工作。1980年11月，为了加强环境管理,掌握环境污染、治理情况和环境保护工作开展情况，为制定相关政策、编制规划和开展管理工作服务，国务院环境保护领导小组办公室在北京主持召开了全国第一次环境统计工作会议，针对我国县及县以上工业“三废”排放，及其治理情况和环保队伍自身建设、工作发展情况开展环境统计，这标志着我国环境统计工作的起步和环境统计报表制度的建立。 经过30多年的不断探索和完善，环境统计已经在为各级政府制定社会经济和环境保护方针政策，开展各项环境管理工作，向社会提供环境保护情况信息等方面都发挥了十分重要的作用。而且已经初步形成了较为系统、完整的部门统计体系。 现行的环境统计报表制度，包括环境统计综合报表、环境统计专业报表制度和环境统计年报工作技术要求等一系列文件。其中，环境统计综合报表和环境统计专业报表制度是核心内容。 环境统计综合年报制度的实施范围为有污染排放的工业企业、医院、城镇生活及其他排污单位、实施污染物集中处置的危险废物集中处置厂和城市污水处理厂等。环境统计综合年报制度由16张年报表、5张季报表、351项指标组成，主要统计内容为企业污染物排放和环境治理设施运行情况。 环境统计专业年报制度的实施范围是除核安全和外事（单独统
计）以外的所有环境保护业务部门的工作，包括环保系统能力建设，污染防治、生态保护、环境法制和监督执法，环境监测、科技标准、环境影响评价等环境管理工作情况。“十一五”环境统计专业报表制度由22张年报表、7张季报表、639项指标组成。 环境统计报表按年度每年初上报一次。其中综合报表由企业和相关单位填报，各级环保部门逐级汇总上报；专业报表由各级环保部门的主管业务部门统计填报并逐级上报。国家环境统计年报和公报在完成全国环境统计数据汇总之后，一般在六五世界环境日前发布。 随着环境管理工作的不断深入，尤其是“十一五”期间主要污染物总量减排工作的推动，环境统计数据质量引起各级领导和各相关方面更高的重视与关注，环境统计工作得到了明显的强化和提高。 二、修改的必要性 “十二五”期间我国将进一步推进主要污染物总量减排工作，各项环境管理工作也在不断深入和实行量化管理，对环境统计的要求也将越来越高，从而使环境统计面临着严峻的挑战和良好的发展机遇。 近年来，环境统计工作虽然不断进行积极的探索和必要的调整，但从总体上看，主要统计指标体系、技术体系和管理模式仍沿用上世纪九十年代甚至更早期的做法，而且由于长期以来环境统计能力建设和工作基础薄弱、方法相对落后，加之客观上存在统计对象种类多、差异大、变化快、数据获取难等具体困难，尤其是一部分企业和地方，为了应付各种检查和考核，人为调整数据，更使得数据质量受到严重影响，许多方面已不能适应当前环境保护工作的需要，改革势在必行。
常见问题汇总V1.1 登陆问题 一、登陆网址问题 企业的登录用户名和密码问区县要！！！！！ 环保单位用户登录地址：http://10.100.249.42/htweb 登录地址、用户名和密码ht2017都与环统名录库保持一致。 企业用户登录地址：http://114.251.10.129/htqy https://www.doczj.com/doc/ba10652062.html,/htqy/#/login 用户名由企业名录库管理导出，和环保单位默认密码相同。 二、用户名和密码错误 首先确定网址、账户名、密码是否正确，如果还是登录不上，让区县环保局重置密码。 提交问题 一、提示氨氮小于总氮保存不了 解决办法：把总氮也核算了，可以用氨氮的系数。 二、燃料煤消耗量存在，则基101续（二）二氧化硫等应该
存在 废气的污染物没核算，到核算界面把废气的污染物核算了。 三、废水：只有废水排放量，没有任何污染物排放量 废水只核算了废水排放量，废水污染物没核算，到核算界面把废水污染物核算了。 四、【排污许可证编码】前18位与【统一社会信用代码】 不一致 排污许可证编码只填国家发的，不填地方发的。 五、基101续表（一）原辅材料和产品情况填不了 火电、水泥、钢铁、造纸都在相应的102/102/104/105表里填写 六、治理设施数和治理设施处置能力不能填写 需要把下面的填写完成后，自动算出。
七、企业不是自备电厂，默认选为自备电厂？ 不是自备电厂不用管，点击核算，弹出提示直接选是。 八、企业填写了基102表/基103表/基104表后进入核算， 核算完成并保存成功后，对应基表中没有数据确认是否选择了对应102、103、104的工序，只有在对应的工序下核算才能将数据同步至基表中，对应关系如下： 基102表--->电站锅炉（行业代码为4411、4412、4417、4419）、自备电厂（行业代码非4411、4412、4417、4419） 基103表--->熟料生产（水泥行业） 基104表--->烧结（对应基104表中的烧结机）、球团（对应基104表中的球团设备） 审核问题 一、审核里没有退回按钮
质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的
常用质量管理统计方法１1 常用质量管理统计方法 常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下： 一、检查表(调查表、统计分析表） 1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 ３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 (1)确定搜集资料的具体目的。 （2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。 （3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。 （4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。 (５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表
格设计的合理性。 （6）如有必要应评审和修改调查表。 ５、注意事项 （1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号； （2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类； (3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來; （4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字； （5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 二、数据分层法（分类法、分组法) 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。
数学建模常用统计方法 1.1多元回归 1、方法概述: 在研究变量之间的相互影响关系模型时候，用到这类方法，具体地说:其可以定量地描述某一现象和某些因素之间的函数关系，将各变量的已知值带入回归方程可以求出因变量的估计值，从而可以进行预测等相关研究。 2、分类 分为两类:多元线性回归和非线性线性回归;其中非线性回归可以通过一定的变化转化为线性回归，比如:y=lnx 可以转化为 y=u u=lnx来解决;所以这里主要说明多元线性回归应该注意的问题。 3、注意事项 在做回归的时候，一定要注意两件事: (1) 回归方程的显著性检验(可以通过sas和spss来解决) (2) 回归系数的显著性检验(可以通过sas和spss来解决) 检验是很多学生在建模中不注意的地方，好的检验结果可以体现出你模型的优劣，是完整论文的体现，所以这点大家一定要注意。 4、使用步骤: (1)根据已知条件的数据，通过预处理得出图像的大致趋势或者数据之间的大致关系; (2)选取适当的回归方程; (3)拟合回归参数; (4)回归方程显著性检验及回归系数显著性检验 (5)进行后继研究(如:预测等)
这种模型的的特点是直观，容易理解。 这体现在:动态聚类图可以很直观地体现出来～ 当然，这只是直观的一个方面～ 2、分类 聚类有两种类型: (1) Q型聚类:即对样本聚类; (2) R型聚类:即对变量聚类; 聚类方法: (1) 最短距离法 (2) 最长距离法 (3) 中间距离法 (4) 重心法 (5) 类平均法 (6) 可变类平均法 (7) 可变法 (8) 利差平均和法 在具体做题中，适当选取方法; 3、注意事项 在样本量比较大时，要得到聚类结果就显得不是很容易，这时需要根据背景知识和 相关的其他方法辅助处理。 还需要注意的是:如果总体样本的显著性差异不是特别大的时候，使用的时候也要 注意～
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从 中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2) (5)画排列图
生产质量管理统计方法 生产质量管理的统计方法 1.质量是反映产品满足明确和隐含需要的能力的特性总和。产品质量可表述或转化为一组全面反映顾客需要的数量指标。测量质量指标所得的数值，就是反映质量特性的数据，简称数据。 2.数据是质量管理的基础，为对产品的质量物质特性和工作质量进行统计分析，首先必须进行数据收集。在质量管理中，收集数据可以实现以下目的：(1)了解生产现状；(2)用于分析某一特定质量问题；(3)用于生产现场控制；(4)用于生产现场的调查；(5)用于工艺过程的调整；(6)用于判断产品质量。 3.数据反映产品的质量特性，质量管理中的数据可以从不同的角度进行分类： (1)根据质量指标统计特性可将数据分为：A.计量值数据；B.计数值数据。 (2)根据数据的用途可将用途分为：A.分析用数据；B.管理用数据；C.检验用数据；D.推断用数据。 4.质量管理统计方法研究的主要问题是控制数据，亦即质量特性值的波动，缩小或衰减数据波动引起的制品质量特性值的波动，并尽量减少波动造成的质量损失。 5.出现质量波动的原因是多方面的，大体有人、机、料、法、环、测等六大方面的因素。按引起数据波动原因的性质，可分为两类： (1)系统性因素，指在特定情况下发生的，可以避免或消除的因素。系统性因素造成质量特性值的异常波动，对质量特性值的影响较大，但系统性因素易于识别和查找，且可采用相应技术，组织措施予以消除。 (2)随机性因素，指经常性的、不可避免的，具有随机规律的因素。随机性因素造成质量特性的正常波动，对质量特性质的影响较小，但这种因素却难于避免或在技术上予以消除。 6.母体，又称总体，是指某一次统计分析中研究对象的全体。构成母体的基本单位，称为个体，按母体包含个体的数量可将母体划分为有限母体和无限母体。 7.子样，又称样本，是指从母体中随机抽取的、一部分个体的集合。构成子样的每个个体，称为样品。抽样检查是统计质量管理的一个基本方法。子样的质量性，在一定程度上可以代表母体的质量特性。对子样(数据)进行统计分析的目的，是为了判断母体的质量特性，而不是为了给子样下结论。 8.随机抽样，是指在抽取子样时，要保证使母体中的每一个个体都有同样可能的机会被抽到，从而使子样具有代表性。从母体中随机抽取的一部分个体的集合称为随机子样。 9.频数指随机事件在相同条件下进行n次试验，其中某一事件出现的次数。频率是频数与试验次数的比值。频率则是在相同条件下，随机事件出现次数所具有的统计规律性。 10.平均值，又称算术平均值，是子样各样品数值的和除以子样样品个数之商，计算公式为 11.极差，又称范围，指子样数据中最大值与最小值之差，计算公式为：R＝Xmax－Xmin。极差是表示数据离散程度的各统计特征数中计算最简单的一种。标准差，是子样方差的正平方根，计算公式为： 12.在生产现场，引起质量波动的因素主要来源于操作者、机器设备、材料、方法、环境和测量，统称5MIE。在稳定的生产状态下，受随机性因素影响的综合结果，其计量值数据即制品质量特性值是正态分布。 13.工序能力，又称工程能力或加工精度，是工序在一定时间内，处于控制(稳定)状态下的实际加工能力，亦即，工序处于控制(稳定)状态下，表现出来的保证制品质量的能力，一般用6个标准差(即：±3)来描述。