直方圖一般要多少數據

A. 在畫頻數分布直方圖時,一般當數據在100個以內時,按照數據多少,常分為____組

初中數學課本上有明確規定,當數據在100以內時,通常能分成5---12組,這是最準的答案

B. 直方圖的應用步驟

現以某廠生產的產品重量為例，對應用直方圖的步驟加以說明：
(1)收集數據。作直方圖的數據一般應大於50個。本例 在生產過程中收集了100個數據，列於表一中。
(2)確定數據的極差(R)。用數據的最大值減去最小值 求得。本例最大值X max =48(cg),最小值X min =1(cg),所以極差 R= 48-1= 47(cg).
(3)確定組距(h)。先確定直方圖的組數，然後以此組數去除極差，可得直方圖每組的寬度，即組距。組數的確定要適當。組數太少，會引起較大計算誤差；組數太多，會影響數據分組規律的明顯性，且計算工作量加大。組數(k)的確定可參考組數(k)選用表二。
(4 )確定各組的界限值。為避免出現數據值與組界限值重合而造成頻數據計算困難，組的界限值單位應取最小測量單位的1/2。本例最小測量單位是個位，其界限值應取0.5。分組時應把數據表中最大值和最小值包括在內。
第一組下限值為：最小值-0.5=0.5;
第一組上限值為：第一組下限值加組距，即0.5+5=5.5;
第二組下限值就是第一組的上限值，即5.5；
第二組上限值就是第二組的下限值加組距，即5.5+5=10.5；
第三組以後，依此類推定出各組的組界。
(5)編制頻數分布表。把多個組上下界限值分別填入頻數分布表內，並把數據表中的各個數據列入相應的組，統計各組頻數據(f )。
(6)按數據值比例畫出橫坐標。
(7)按頻數值比例畫縱坐標。以觀測值數目或百分數表示。
(8)畫直方圖。按縱坐標畫出每個長方形的高度，它代表取落在此長方形中的數據數。(注意：每個長方形的寬度都是相等的。)在直方圖上應標注出公差范圍(T)、樣本容量(n)、樣本平均值(x)、樣本標准偏差值(s)和x的位置等。

C. 頻數分布直方圖時,一般當數據在100個以內時,按照數據多少,常分為幾組 RT快速回答.

一般5-12組

D. 直方圖制圖需要的數據

咨詢記錄 · 回答於2021-12-27

E. 直方圖的原理和作用

一、直方圖的原理

直方圖是數值數據分布的精確圖形表示。 這是一個連續變數（定量變數）的概率分布的估計，並且被卡爾·皮爾遜（Karl Pearson）首先引入。它是一種條形圖。

為了構建直方圖，第一步是將值的范圍分段，即將整個值的范圍分成一系列間隔，然後計算每個間隔中有多少值。 這些值通常被指定為連續的，不重疊的變數間隔。 間隔必須相鄰，並且通常是（但不是必須的）相等的大小。

二、直方圖的作用

1、顯示質量波動的狀態；

2、較直觀地傳遞有關過程質量狀況的信息；

3、當人們研究了質量數據波動狀況之後，就能掌握過程的狀況，從而確定在什麼地方集中力量進行質量改進工作。

(5)直方圖一般要多少數據擴展閱讀

應用直方圖的步驟

1、收集數據（作直方圖數據一般應大於50個）。

2、確定數據的極差（R= Xmax－Xmin）。

3、確定組距（h= R÷ k，一般取測量單位的整倍數）。

4、確定各組的界限值（界限值單位應取最小測量單位的1/ 2）。

5、編制頻數分布表（統計各組數據的頻數f）。

6、按數據值比例畫橫坐標。

7、按數據值比例畫縱坐標。

F. 頻數直方圖，50應該分到40~50之間。還是分到50~60之間(湊字數1223545568755

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APQP

APQP（Advanced ProctQuality Planning）即產品質量先期策劃，是一種結構化的方法，用來確定和制定確保某產品使顧客滿意所需的步驟。產品質量策劃的目標是促進與所涉及的每一個人的聯系，以確保所要求的步驟按時完成。有效的產品質量策劃依賴於公司高層管理者對努力達到使顧客滿意這一宗旨的承諾。

產品質量策劃有如下的益處：

◆引導資源，使顧客滿意；

◆促進對所需更改的早期識別；

◆避免晚期更改；

◆以最低的成本及時提供優質產品。

SPC

SPC（StatisticalProcess Control）即統計過程式控制制，主要是指應用統計分析技術對生產過程進行適時監控，科學區分出生產過程中產品質量的隨機波動與異常波動，從而對生產過程的異常趨勢提出預警，以便生產管理人員及時採取措施，消除異常，恢復過程的穩定從而達到提高和控制質量的目的。

SPC非常適用於重復性的生產過程，它能夠幫助組織對過程作出可靠的評估，確定過程的統計控制界限判斷過程是否失控和過程是否有能力；為過程提供一個早期報警系統，及時監控過程的情況，以防止廢品的產生，減少對常規檢驗的依賴性，定時以觀察以及系統的測量方法替代大量檢測和驗證工作。

1、SPC實施意義

可以使企業：

◆降低成本

◆降低不良率，減少返工和浪費

◆提高勞動生產率

◆提供核心競爭力

◆贏得廣泛客戶

2、實施SPC兩個階段

分析階段：運用控制圖、直方圖、過程能力分析等使過程處於統計穩態，使過程能力足夠。

監控階段：運用控制圖等監控過程

3、SPC的產生

工業革命以後，隨著生產力的進一步發展，大規模生產的形成，如何控制大批量產品質量成為一個突出問題，單純依靠事後檢驗的質量控制方法已不能適應當時經濟發展的要求，必須改進質量管理方式。於是，英、美等國開始著手研究用統計方法代替事後檢驗的質量控制方法。

1924年，美國的休哈特博士提出將3Sigma原理運用於生產過程當中，並發表了著名的「控制圖法」，對過程變數進行控制，為統計質量管理奠定了理論和方法基礎。

4、SPC的作用：

（1）確保製程持續穩定、可預測。

（2）提高產品質量、生產能力、降低成本。

（3）為製程分析提供依據。

（4）區分變差的特殊原因和普通原因，作為採取局部措施或對系統採取措施的指南。

FMEA

FMEA（Potential Failure Mode and EffectsAnalysis）即潛在的失效模式及後果分析，是在產品/過程/服務等的策劃設計階段，對構成產品的各子系統、零部件，對構成過程，服務的各個程序逐一進行分析，找出潛在的失效模式，分析其可能的後果，評估其風險，從而預先採取措施，減少失效模式的嚴重程序，降低其可能發生的概率，以有效地提高質量與可靠性，確保顧客滿意的系統化活動。

FMEA種類：按其應用領域常見FMEA有設計FMEA（DFMEA）和過程FMEA（PFMEA），其它還有系統FMEA，應用FMEA，采購FMEA，服務FMEA。

MSA

MSA：MeasurementSystem Analysis的簡稱，MSA測量系統分析，它使用數理統計和圖表的方法對測量系統的誤差進行分析，以評估測量系統對於被測量的參數來說是否合適，並確定測量系統誤差的主要成份。

PPAP

PPAP：生產件批准程序（Proction partapproval process） ，是對生產件的控製程序，也是對質量的一種管理方法。

PPAP生產件提交保證書：主要有生產件尺寸檢驗報告，外觀檢驗報告，功能檢驗報告， 材料檢驗報告；主要是製造型企業要求供應商在提交產品時做PPAP文件及首件，只有當PPAP文件全部合格後才能提交；當工程變更後還須提交報告。

檢查表

檢查表就是將需要檢查的內容或項目一一列出，然後定期或不定期的逐項檢查，並將問題點記錄下來的方法，有時叫做查檢表或點檢表。例如：點檢表、診斷表、工作改善檢查表、滿意度調查表、考核表、審核表、5S活動檢查表、工程異常分析表等。

1、組成要素

①確定檢查的項目；

②確定檢查的頻度；

③確定檢查的人員。

2、實施步驟

①確定檢查對象；

②制定檢查表；

③依檢查表項目進行檢查並記錄；

④對檢查出的問題要求責任單位及時改善；

⑤檢查人員在規定的時間內對改善效果進行確認；⑥定期總結，持續改進。

層別法

層別法就是將大量有關某一特定主題的觀點、意見或想法按組分類，將收集到的大量的數據或資料按相互關系進行分組，加以層別。層別法一般和柏拉圖、直方圖等其它七大手法結合使用，也可單獨使用。例如：抽樣統計表、不良類別統計表、排行榜等。

實施步驟：

①確定研究的主題；

②製作表格並收集數據；

③將收集的數據進行層別；

④比較分析，對這些數據進行分析，找出其內在的原因，確定改善項目。

柏拉圖

柏拉圖的使用要以層別法為前提，將層別法已確定的項目從大到小進行排列，再加上累積值的圖形。它可以幫助我們找出關鍵的問題，抓住重要的少數及有用的多數，適用於記數值統計，有人稱為ABC圖，又因為柏拉圖的排序識從大到小，故又稱為排列圖。

1、分類

1）分析現象用柏拉圖：與不良結果有關，用來發現主要問題。

A品質：不合格、故障、顧客抱怨、退貨、維修等；

B成本：損失總數、費用等；

C交貨期：存貨短缺、付款違約、交貨期拖延等；

D安全：發生事故、出現差錯等。

2）分析原因用柏拉圖：與過程因素有關，用來發現主要問題。

A操作者：班次、組別、年齡、經驗、熟練情況等；

B機器：設備、工具、模具、儀器等；

C原材料：製造商、工廠、批次、種類等；

D作業方法：作業環境、工序先後、作業安排等。

2、柏拉圖的作用

①降低不良的依據；

② 決定改善目標，找出問題點；

③可以確認改善的效果。

3、實施步驟

①收集數據，用層別法分類，計算各層別項目占整體項目的百分數；

②把分好類的數據進行匯總，由多到少進行排列，並計算累計百分數；

③繪制橫軸和縱軸刻度；

④繪制柱狀圖；

⑤ 繪制累積曲線；

⑥記錄必要事項；

⑦分析柏拉圖。

【要點】

A、柏拉圖有兩個縱坐標，左側縱坐標一般表示數量或金額，右側縱坐標一般表示數量或金額的累積百分數；

B、柏拉圖的橫坐標一般表示檢查項目，按影響程度大小，從左到右依次排列；

C、繪制柏拉圖時，按各項目數量或金額出現的頻數，對應左側縱坐標畫出直方形，將各項目出現的累計頻率，對應右側縱坐標描出點子，並將這些點子按順序連接成線。

4、應用要點及注意事項

①柏拉圖要留存，把改善前與改善後的柏拉圖排在一起，可以評估出改善效果；

②分析柏拉圖只要抓住前面的2~3項就可以了；

③柏拉圖的分類項目不要定得太少，5~9項較合適，如果分類項目太多，超過9項，可劃入其它，如果分類項目太少，少於4項，做柏拉圖無實際意義；

④ 做成的柏拉圖如果發現各項目分配比例差不多時，柏拉圖就失去意義，與柏拉圖法則不符，應從其它角度收集數據再作分析；

⑤ Y 柏拉圖是管理改善的手段而非目的，如果數據項別已經清楚者，則無需浪費時間製作柏拉圖；

⑥其它項目如果大於前面幾項，則必須加以分析層別，檢討其中是否有原因；

⑦ 柏拉圖分析主要目的是從獲得情報顯示問題重點而採取對策，但如果第一位的項目依靠現有條件很難解決時，或者即使解決但花費很大，得不償失，那麼可以避開第一位項目，而從第二位項目著手。

因果圖

所謂因果圖，又稱特性要因圖，主要用於分析品質特性與影響品質特性的可能原因之間的因果關系，通過把握現狀、分析原因、尋找措施來促進問題的解決，是一種用於分析品質特性（結果）與可能影響特性的因素（原因）的一種工具。又稱為魚骨圖。

1、分類

1）追求原因型：在於追求問題的原因，並尋找其影響，以因果圖表示結果（特性）與原因（要因）間的關系；

2）追求對策型：追求問題點如何防止、目標如何達成，並以因果圖表示期望效果與對策的關系。

2、實施步驟

① 成立因果圖分析小組，3~6人為好，最好是各部門的代表；

②確定問題點；

③ 畫出干線主骨、中骨、小骨及確定重大原因（一般從5M1E即人Man、機Machine、料Material、法Method、測Measure、環Environment六個方面全面找出原因）；

④與會人員熱烈討論，依據重大原因進行分析，找到中原因或小原因，繪至因果圖中；

⑤ 因果圖小組要形成共識，把最可能是問題根源的項目用紅筆或特殊記號標識；

⑥ 記入必要事項 。

3、應用要點及注意事項

① 確定原因要集合全員的知識與經驗，集思廣益，以免疏漏；

②原因解析愈細愈好，愈細則更能找出關鍵原因或解決問題的方法；

③有多少品質特性，就要繪制多少張因果圖；

④ 如果分析出來的原因不能採取措施，說明問題還沒有得到解決，要想改進有效果，原因必須要細分，直到能採取措施為止；

⑤在數據的基礎上客觀地評價每個因素的主要性；

⑥把重點放在解決問題上，並依5W2H的方法逐項列出，繪制因果圖時，重點先放在「為什麼會發生這種原因、結果」，分析後要提出對策時則放在「如何才能解決」；

Why——為何要做？（對象）

What——做什麼？（目的）

Where——在哪裡做？（場所）

When——什麼時候做？（順序）

Who——誰來做？（人）

How——用什麼方法做？（手段）

How much——花費多少？（費用）

⑦ 因果圖應以現場所發生的問題來考慮；

⑧因果圖繪制後，要形成共識再決定要因，並用紅筆或特殊記號標出；

⑨ 因果圖使用時要不斷加以改進。

散布圖

將因果關系所對應變化的數據分別描繪在X-Y軸坐標繫上，以掌握兩個變數之間是否相關及相關的程度如何，這種圖形叫做「散布圖」，也稱為「相關圖」。

1、分類

1）正相關：當變數X增大時，另一個變數Y也增大；

2）負相關：當變數X增大時，另一個變數Y卻減小；

3）不相關：變數X（或Y）變化時，另一個變數並不改變；

4）曲線相關：變數X開始增大時，Y也隨著增大，但達到某一值後，則當X值增大時，Y反而減小。；

1、實施步驟

1）確定要調查的兩個變數，收集相關的最新數據，至少30組以上；

2）找出兩個變數的最大值與最小值，將兩個變數描入X軸與Y軸；

3）將相應的兩個變數，以點的形式標上坐標系；

4）計入圖名、製作者、製作時間等項目；

5）判讀散布圖的相關性與相關程度。

3、應用要點及注意事項

1）兩組變數的對應數至少在30組以上，最好50組至100組，數據太少時，容易造成誤判；

2）通常橫坐標用來表示原因或自變數，縱坐標表示效果或因變數；

3）由於數據的獲得常常因為5M1E的變化，導致數據的相關性受到影響，在這種情況下需要對數據獲得的條件進行層別，否則散布圖不能真實地反映兩個變數之間的關系；

4）當有異常點出現時，應立即查找原因，而不能把異常點刪除；

5）當散布圖的相關性與技術經驗不符時，應進一步檢討是否有什麼原因造成假象。

直方圖

直方圖是針對某產品或過程的特性值，利用常態分布（也叫正態分布）的原理，把50個以上的數據進行分組，並算出每組出現的次數，再用類似的直方圖形描繪在橫軸上。

1、實施步驟

1）收集同一類型的數據；

2）計算極差（全距）R=Xmax-Xmin；

3）設定組數K：K=1+3.23logN

數據總數

50~100

100~250

250以上

總數

6~10

7~12

10~20

4）確定測量最小單位，即小數位數為n時，最小單位為10-n；

5）計算組距h，組距h=極差R/組數K；

6）求出各組的上、下限值

第一組下限值=X min-測量最小單位10-n/27

第二組下限值（第一組上限值）=第一組下限值+組距h；

7）計算各組的中心值，組中心值=（組下限值+組上限值）/2；

8）製作頻數表；

9）按頻數表畫出直方圖。

2、直方圖的常見形態與判定：

1）正常型：是正態分布，服從統計規律，過程正常；

2）缺齒型：不是正態分布，不服從統計規律；

3）偏態型：不是正態分布，不服從統計規律；

4）離島型：不是正態分布，不服從統計規律；

5）高原型：不是正態分布，不服從統計規律；

6）雙峰型：不是正態分布，不服從統計規律；

7）不規則型：不是正態分布，不服從統計規律。

控制圖

1、控制圖法的涵義

影響產品質量的因素很多，有靜態因素也有動態因素，有沒有一種方法能夠即時監控產品的生產過程、及時發現質量隱患，以便改善生產過程，減少廢品和次品的產出?

控制圖法就是這樣一種以預防為主的質量控制方法，它利用現場收集到的質量特徵值，繪製成控制圖，通過觀察圖形來判斷產品的生產過程的質量狀況。控制圖可以提供很多有用的信息，是質量管理的重要方法之一。

控制圖又叫管理圖，它是一種帶控制界限的質量管理圖表。運用控制圖的目的之一就是，通過觀察控制圖上產品質量特性值的分布狀況，分析和判斷生產過程是否發生了異常，一旦發現異常就要及時採取必要的措施加以消除，使生產過程恢復穩定狀態。也可以應用控制圖來使生產過程達到統計控制的狀態。產品質量特性值的分布是一種統計分布．因此，繪制控制圖需要應用概率論的相關理論和知識。

控制圖是對生產過程質量的一種記錄圖形，圖上有中心線和上下控制限，並有反映按時間順序抽取的各樣本統計量的數值點。中心線是所控制的統計量的平均值，上下控制界限與中心線相距數倍標准差。多數的製造業應用三倍標准差控制界限，如果有充分的證據也可以使用其它控制界限。

常用的控制圖有計量值和記數值兩大類，它們分別適用於不同的生產過程；每類又可細分為具體的控制圖，如計量值控制圖可具體分為均值——極差控制圖、單值一移動極差控制圖等。

2、控制圖的繪制

控制圖的基本式樣如圖所示，製作控制圖一般要經過以下幾個步驟：

①按規定的抽樣間隔和樣本大小抽取樣本；

②測量樣本的質量特性值，計算其統計量數值；

③在控制圖上描點；

④判斷生產過程是否有並行。

控制圖為管理者提供了許多有用的生產過程信息時應注意以下幾個問題：

①根據工序的質量情況，合理地選擇管理點。管理點一般是指關鍵部位、關健尺寸、工藝本身有特殊要求、對下工存有影響的關鍵點，如可以選質量不穩定、出現不良品較多的部位為管理點；

②根據管理點上的質量問題，合理選擇控制圖的種類；

③使用控制圖做工序管理時，應首先確定合理的控制界限；

④控制圖上的點有異常狀態，應立即找出原因，採取措施後再進行生產，這是控制圖發揮作用的首要前提；

⑤控制線不等於公差線，公差線是用來判斷產品是否合格的，而控制線是用來判斷工序質量是否發生變化的；

⑥控制圖發生異常，要明確責任，及時解決或上報。

製作控制圖時並不是每一次都計算控制界限，那麼最初控制線是怎樣確定的呢?如果現在的生產條件和過去的差不多，可以遵循以往的經驗數據，即延用以往穩定生產的控制界限。下面介紹一種確定控制界限的方法，即現場抽樣法，其步驟如下：

①隨機抽取樣品50件以上，測出樣品的數據，計算控制界限，做控制圖；

②觀察控制圖是否在控制狀態中，即穩定情況，如果點全部在控制界限內．而且點的排列無異常，則可以轉入下一步；

③如果有異常狀態，或雖未超出控制界限，但排列有異常，則需查明導致異常的原因，並採取妥善措施使之處在控制狀態，然後再重新取數據計算控制界限，轉入下一步；

④把上述所取數據作立方圖，將立方圖和標准界限(公差上限和下限)相比較，看是否在理想狀態和較理想狀態，如果達不到要求，就必須採取措施，使平均位移動或標准偏差減少，採取措施以後再重復上述步驟重新取數據，做控制界限，直到滿足標准為止。

3、怎樣利用控制圖判斷異常現象

用控制圖識別生產過程的狀態，主要是根據樣本數據形成的樣本點位置以及變化趨勢進行分析和判斷。

失控狀態主要表現為以下兩種情況：

② 樣本點超出控制界限；

②樣本點在控制界限內，但排列異常。當數據點超越管理界限時，一般認為生產過程存在異常現象，此時就應該追究原因，並採取對策。排列異常主要指出現以下幾種情況；

③連續七個以上的點全部偏離中心線上方或下方，這時應查看生產條件是否出現了變化；

④連續三個點中的兩個點進入管理界限的附近區域（指從中心線開始到管理界限的三分之二以上的區域），這時應注意生產的波動度是否過大；

⑤點相繼出現向上或向下的趨勢，表明工序特性在向上或向下發生著變化；

⑥點的排列狀態呈周期性變化，這時可對作業時間進行層次處理，重新製作控制圖，以便找出問題的原因。

控制圖對異常現象的揭示能力，將根據數據分組時各組數據的多少、樣本的收集方法、層別的劃分不同而不同。不應僅僅滿足於對一份控制圖的使用，而應變換各種各樣的數據收取方法和使用方法，製作出各種類型的圖表，這樣才能收到更好的效果。

值得注意的是，如果發現了超越管理界限的異常現象，卻不去努力追究原因，採取對策，那麼盡管控制圖的效用很好．也只不過是空紙一張。

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G. 畫直方圖的步驟

直方圖的作法

步驟一、收集數據(計量值)：至少收集50個以上的數據(最好是100個以上).

步驟二、定組數(K)：決定一群數據要分成多少組,來建立次數分配表.

步驟三、定組距(C)：

1.全距：找出一群數據中最大值與最小值.

2.全距.R=最大值L—最小值S.

3.組距：全距除以組數等於組距.

組距C=全距R÷組數

步驟四、定各組上下組界：

1.須採用數據測定時所採用的單位之1/2,為組界單位.避免某些數據剛好落在組界.

例：數據為0.4則組界值為0.05.

2.同時必須使最大與最小的兩組之組界間隔能夠對稱.

步驟五、求各組中點：每一組都有其上、下組界限,取兩組之和在除以2,即可得組中點.

步驟六、做次數分配表：把該群數據依各組之組界,將各數據逐個畫記並歸於各組內.即得次數分配表.

H. 粒度直方圖需要哪些數據

需要累計粒度分布數據與曲線、區間粒度分布數據與直方圖、典型粒徑值。直方圖直方圖是最常用的粒度分析圖件，以橫坐標表示粒級大小，縱坐標表示粒級的百分含量，每個粒級都按其百分含量畫出不同高度的柱子，來表示粒度分布的特徵。

I. 直方圖的作用

直方圖的常見作用有以下三點：

1、顯示質量波動的狀態；

2、較直觀地傳遞有關過程質量狀況的信息；

3、通過研究質量波動狀況之後，就能掌握過程的狀況，從而確定在什麼地方集中力量進行質量改進工作。

直方圖是數值數據分布的精確圖形表示。 這是一個連續變數（定量變數）的概率分布的估計，並且被卡爾·皮爾遜首先引入。它是一種條形圖。

為了構建直方圖，第一步是將值的范圍分段，即將整個值的范圍分成一系列間隔，然後計算每個間隔中有多少值。 這些值通常被指定為連續的，不重疊的變數間隔。 間隔必須相鄰，並且通常是（但不是必須的）相等的大小。

作直方圖是的目的是為了研究產品質量的分布狀況，據此判斷生產過程是否處在正常狀態。直方圖為QC七大工具之一。因此在畫出直方圖後要進一步對它進行觀察和分析。

在正常生產條件下，如果所得到的直方圖不是標准形狀，或者雖是標准形狀，但其分布范圍不合理，就要分析其原因，採取相應措施。

(9)直方圖一般要多少數據擴展閱讀：

直方圖均衡化，是通過使用累積函數對灰度值進行「調整」以實現對比度的增強。

直方圖均衡化處理的「中心思想」是把原始圖像的灰度直方圖從比較集中的某個灰度區間變成在全部灰度范圍內的均勻分布。直方圖均衡化就是對圖像進行非線性拉伸，重新分配圖像像素值，使一定灰度范圍內的像素數量大致相同。

簡單說就是把給定圖像的直方圖分布改變成「均勻」分布直方圖分布。其缺點：變換後圖像的灰度級減少，某些細節消失；某些圖像，如直方圖有高峰，經處理後對比度不自然的過分增強。

J. 繪制直方圖時一般需要多少數據

1、數據——數據分析——直方圖
2、選擇合適的參數
3、完成數據整理
4、繪圖
操作如圖：