统计分析表(统计分析表应当由生产经营单位)

统计分析表在质量管理中有什么作用？

有三个作用。
质量管理包括了质量策划、质量控制、质量改进三大部分。
而质量策划的依据是技术标准要求，还有一个依据就是质量现状，这最容易被大家忽视，只有将日常的质量情况进行统计和分析，才能真实地了解我们的质量状况，统计的结果用于进行质量策划，这是作用之一。
在质量控制过程中，及时地进行统计和分析，将质量现状及时传递给现场控制的人员，让他们能针对性地加严控制力度，这是作用之二；
第三个作用就是质量改进，ISO9001中有一个叫做PDCA的模式，每一次循环后就会有一个提高。其中：
P—策划：根据顾客的要求和组织的方针，为提供结果建立必要的目标和过程；
D—实施：实施过程；
C—检查：根据方针、目标和产品要求，对过程和产品进行监视和测量，并报告结果；
A—处置：采取措施，以持续改进过程业绩。
第三种，才是最主要的作用。
如对你有帮助，请点击采纳！

如何运用Excel编制统计表并做一般数据分析?

1、打开想要分析的excel数据表格。

2、如果想要进行求和、最大/小值、平均数等简单公式的运算，点击菜单栏公式—自动求和，如果进行其他函数运算，点击输入框，在框中输入相应运算函数即可。

3、如果要进行数据排序筛选，点击数据—排序/筛选，根据提示操作即可。

拓展资料：

一、Microsoft Excel简介：

Microsoft Excel是Microsoft为使用Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑编写的一款电子表格软件。直观的界面、出色的计算功能和图表工具，再加上成功的市场营销，使Excel成为最流行的个人计算机数据处理软件。在1993年，作为Microsoft Office的组件发布了5.0版之后，Excel就开始成为所适用操作平台上的电子制表软件的霸主。

参考资料：百度百科Microsoft Office Excel

如何自定义年龄统计分析表格

1.使用基础示例演示如图。AB是元数据，我们要根据身份证号码统计出 各年龄段人数，填写到对应位置。下面依次介绍分析处理方法。

2.先通过身份证获取生日，从而得出年龄。方法有很多种。此处只用最简单明了的方法。

简单介绍一下基础含义，MID函数从B2单元格的第7位连续取出8个数字，得到生日。此处就保留了，便于大家理解。

实际完全可以直接一步求出年龄。例如MID函数得到出生年份，然后用2014减去这个数，得到年龄。

3.接下来分别计算各段的人数，为了学习本例函数的基本用法。还是提供过辅助数据的方式帮助学习。

在第二行 依次输入 0 30 40 50 66等数字。形成几个关键年龄点。计划将两点之间的人数统计到下方对应单元格。

4.先计算30岁以下的人数。点击下方G3单元格，插入数学与三角函数中的SUMPRODUCT函数，单击确定按钮。

5.弹出函数参数设置框，大部分人会想当然地将条件分别输入到三行标签中。其实这样是无法实现的。

6.需要将条件都写到第一行的输入框中。基本格式为(条件一)*(条件二).....

例如本例需要计算D2：D30区大于0岁， 这算条件一

接下来计算D2：D30小于等于30岁这算条件二

7.为了保证公式在拖动过程中 计算年龄的区域不变，还要给D2：D30加上绝对应用$

最后公式为=SUMPRODUCT(($D$2:$D$30>F2)*($D$2:$D30<=G2))

单击确定完成计算。拖动公式到合适位置可以计算对应区间的人数数据。

同理最后那个66也是个大致年龄，输入成70、80都不影响计算。

在统计学中，方差分析表如何填？

方差分析表填的方法如下：

表格中通常列出方差来源、变差平方和、自由度、方差估计值、方差比、统计量F临界值、显著性检验标记符等，只要通过实验测出以上数据即可填表。

自由度，在统计学中指的是计算某一统计量时，取值不受限制的变量个数。

通常df=n-k。其中n为样本含量，k为被限制的条件数或变量个数，或计算某一统计量时用到其它独立统计量的个数。自由度通常用于抽样分布中。

方差（variance)，在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据是离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。

统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义。

扩展资料：

为了便于进行数据分析和统计判断，按照方差分析的过程，将有关步骤的计算数据。

例如差异来源、离差平方和、自由度、均方和F检验值等指标数值逐一列出，以方便检查和分析的统计分析表。

一般的统计软件给出的方差分析表的形式。运用Excel的“分析工具库”中的“方差分析：单因素方差分析”工具，进行方差分析，由Excel输出的“单因素方差分析表”。

参考资料来源：百度百科—方差分析表

品保七大手法

品保七大手法分为旧七大手法和新七大手法：

旧七大手法

一，统计分析表

统计分析表是利用统计表对数据进行整理和初步原因分析的一种工具，其格式可多种多样，这种方法虽然较简单，但实用有效。

二，数据分层法

数据分层法就是将性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。因为在实际生产中，影响质量变动的因素很多，如果不把这些因素区别开来，则难以得出变化的规律。数据分层可根据实际情况按多种方式进行。

三，排列图

排列图又称为柏拉图，由此图的发明者19世纪意大利经济学家柏拉图（Pareto）的名字而得名。柏拉图最早用排列图分析社会财富分布的状况，他发现当时意大利80%财富集中在20%的人手里，后来人们发现很多场合都服从这一规律，于是称之为Pareto定律。

四，因果分析图

因果分析图是以结果作为特性，以原因作为因素，在它们之间用箭头联系表示因果关系。因果分析图，就是将造成某项结果的众多原因，以系统的方式图解，即以图来表达结果（特性）与原因（因素）之间的关系。其形状像鱼骨，又称鱼骨图。

五，直方图

直方图又称柱状图，它是表示数据变化情况的一种主要工具。用直方图可以将杂乱无章的资料，解析出规则性，比较直观地看出产品质量特性的分布状态，对于资料中心值或分布状况一目了然，便于判断其总体质量分布情况。

六，散布图

散布图又叫相关图，它是将两个可能相关的变量数据用点画在坐标图上，用来表示一组成对的数据之间是否有相关性。这种成对的数据或许是特性一原因，特性一特性，原因一原因的关系。通过对其观察分析，来判断两个变量之间的相关关系。

七，控制图

控制图又称为管制图。它是一种有控制界限的图，用来区分引起质量波动的原因是偶然的还是系统的，可以提供系统原因存在的信息，从而判断生产过程是否处于受控状态。

新七大手法

一，树图

树图就是以“目的—方法”或“结果—原因”层层展开分析，以寻找最恰当的方法和最根本的原因，因其形状如大树分枝，因此取名树图，目前在企业界被广泛应用。

二，关连图

关连图就是把现象与问题有关系的各种因素串联起来的图形。通过连图可以找出与此问题有关系的一切要图，从而进一步抓住重点问题并寻求解决对策。

三，亲和图

亲和图也叫KJ法，是指把收集到大量的各种数据、资料，按照其之间的亲和性（相近性）归纳整理，使问题明朗化，从而有利于问题解决的一种方法。

四，矩阵图

矩阵图是指从问题事项中找出成对的因素群，分别排列成行和列，找出其间行与列的相关性或相关程度大小的一种方法。

五，矢线图

矢线图即网络分析技术，是以工序之间相互联系的网络图和较为简单的计算方法来反映整个工程或任务的全貌，指出对全局有影响的关键工序和关键路线，从而做出切合实际的统筹安排。

六，PDPC法

PDPC法是英文原名ProcessDecision Program Chart的缩写，中文称之为过程决策程序图法。所谓PDPC法是指为实现某一目的进行多方案设计，以应对实施过程中产生的各种变化的一种计划法。

七，矩阵数据分析

矩阵数据分析法是指通过运用主要成分分析等计算方法，准确地整理和分析在矩阵图上用数据定量化表示的各元素间关系的一种方法。是一种定量分析问题的方法。在品质管理新七大手法中，矩阵数据分析法是唯一一种利用数据分析问题的方法。

扩展资料

品保七大手法的起源

新旧七种工具都是由日本人总结出来的。日本人在提出旧七种工具推行并获得成功之后，1979年又提出新七种工具。之所以称之为“七种工具”，是因为日本古代武士在出阵作战时，经常携带有七种武器，所谓七种工具就是沿用了七种武器。

有用的质量统计管理工具当然不止七种。除了新旧七种工具以外，常用的工具还有实验设计、分布图、推移图等。

其实，质量管理的方法可以分为两大类：一是建立在全面质量管理思想之上的组织性的质量管理；二是以数理统计方法为基础的质量控制。

品保七大手法的主要内容

组织性的质量管理方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度进行质量管理的方法。它建立在全面质量管理的思想之上，主要内容有：制定质量方针、建立质量保证体系、开展QC小组活动、各部门质量责任的分担、进行质量诊断等。

参考资料来源：百度百科-品质管理七大手法