| 统计技术名称 |
概念 |
用途 |
益处 |
应用注意事项 |
应用示例 |
| 4.测量分析（测量不确定度分析、测量系统分析） |
在系统运行的条件下，评价测量系统不确定度的一套方法。其测量误差的分析可使用与分析产品特性相同的方法 |
再规定的置信水平用来评价测量系统是否适合预期目的。可将各种来源的变异量化，如来自人员、测量过程、仪器，或系统总过程变异 |
为选择测量仪器或决定仪器是否有能力评价所检查的产品或过程参数提供了定量且经济的有效方法 |
稍复杂情况下测量分析都需要受过培训的专业人员来实施，在进行测量分析时，应小心谨慎并具有专业知识 |
如测量不确定度的确定、选择新仪器、确定某一特性方法的特性（正确度、精密度、重复性、再现性等）对比测试 |
| 5.过程能力分析 |
检查过程的固有变异和分布，从而估计其产品符合规范所允许误差范围的输出能力。过程能力可用指数来表达 |
用来评价过程连续产生符合规范的输出的能力、并估计预期的不合格产品的数量 |
使组织能估计不合格所发生的费用。并作出有助于过程改进的决策。确定过程能力最低标准可知道组织选择能用于生产可接受产品的过程和设备 |
过程能力仅适用于处于统计状态的过程。因此过程能力分析应与控制方法联合起来实施，以对控制进行持续验证 |
可用来建立制造产品的合理加工规范。食品等的生产商通常将过程能力作为评价供方和产品的主要准则，并使其对采购产品和材料直接检验减至最少 |
| 6.回归分析 |
将所关心特性（响应变量）的性能与潜在的原因（解释变量）通过科学、工程等模型联系起来，以解释响应变异的潜在原因，以及各因素对该变异所起的作用的大小 |
检验有关解释变异量对响应影响变化的假设，并针对解释变量已知变化，使用这些信息描述所估计的响应变化。估计响应变量和解释变量相关联的方向程度等。 |
可使组织深入了解各种因素与所关心的响应之间的关系，有助于指导组织在研究和最终改进过程时做出决策 |
当建立过程模型时，需要具备确定（如线性的、指数的、多变量的）适宜的回归模型的技能，以及运用诊断方法改进模型的技能 |
可用于产量、运行时间、循环时间、测试或检验时报的概率，以及过程缺陷的各种形态等生产特性的建模。以及预测实验的结果、验证测量方法可替代性等 |
