析中不易发现的数据的异常特征。图解法在调查或验证Р 变量之间关系的数据分析中,以及在估计描述这些关系的参数中都有着广泛的应用。此外,图解法也以Р 有效的方式在汇总和表示复杂数据或数据的关系中发挥着重要作用,尤其对非专业人员更是如此。Р 描述性统计包括图解法在本指导性技术文件列出的许多统计技术中都有引用。描述性统计应被Р 视为统计分析的基本组成部分。Р 描述性统计的用途Р 描述性统计用于汇总和表征数据。它通常是对定量数据进行分析的初始步骤,并常常是使用其他Р 统计方法的第一步。Р 在规定的误差界限和置信水平内,样本数据的特性可作为推断所抽取样本的总体特性的基础Р 益处Р 描述性统计提供了一种高效和相对简单地汇总和表征数据的方式,同时也提供了一种表达信息的Р 便利方式。尤其是图解法,是一种非常有效的展示数据和传递信息的方法。Р 描述性统计可适用于包含数据使用的所有场合,它有助于数据的分析和解释,并可为决策提供有价Р 值的帮助。Р 局限性与注意事项Р 描述性统计提供了样本数据特性如均值和标准差的定量测度。然而,这些测度受到样本量和所Р 使用的抽样方法的限制。除非满足基本的统计假定,否则,不能根据这些定量测度对所抽取样本的总体Р 特性作出正确估计。Р 应用示例Р 描述性统计适用于能收集到定量数据的几乎所有领域。它能提供有关产品、过程或质量管理体系Р 的一些其他方面的信息,也可用于管理评审。下面就是一些应用示例Р —汇总产品特性的关键测度如中心值和离散程度卜Р —描述一些过程参数的表现,如炉温Р —表征服务业提供服务的交付时间或响应时间Р —汇总从顾客调查中所获得的数据,如顾客满意或不满意Р —说明测量数据,如设备校准数据Р —通过直方图展示过程特性的分布,并与其规范限进行比较Р —利用趋势图,展示一段时间内的产品特性结果Р —通过散布图,评价过程变量如温度和产量之间可能存在的关系。
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