统计工具有哪些常用统计工具( 二 ) _云知道

t检验将平均值与目标进行比较，或者将两个平均值相互比较，而ANOVA（方差分析的缩写）则可以比较两个以上总体的均值。例如，ANOVA可以显示3个班次的平均产量是否相等。您还可以使用ANOVA分析多于1个变量的均值。例如，您可以同时比较3班次的均值和2个制造地点的均值。
8、回归分析

回归可帮助您确定输出与一个或多个输入因子之间是否存在关联。例如，您可以使用回归来检查公司的营销支出与其销售收入之间是否存在关联。当存在变量之间的关系时，您可以使用回归方程来描述该关系并预测给定输入值的未来输出值。
9、DOE（实验设计）

回归和ANOVA最常用于已经收集的数据。相比之下，实验设计（DOE）为您提供了一种有效的数据收集策略。它允许您同时更改或调整多个因子，以确定输入和输出之间是否存在关系。收集数据并识别重要输入后，您可以使用DOE确定每个因子的最佳设置。
10、控制图

每个过程都有一些自然的，固有的变化，但稳定（因此可预测）的过程是优质产品和服务的标志。重要的是要知道过程何时超出正常的自然变化，因为它可以指示需要解决的问题。控制图将“特殊原因”变化与可接受的自然变化区分开来。这些图表随时间变化绘制数据并标记失控数据点，因此您可以检测异常变化并在必要时采取措施。控制图还可以帮助您确保在未来持续改进流程。
11、FMEA和FTA分析
故障模式与影响分析（FMEA）和故障树分析（FTA）作为汽车行业质量管理领域的核心质量工具，可谓是使用非常广泛。通过FMEA和FTA分析，找出了影响产品质量和可靠性的各种潜在的质量问题和故障模式及其原因（包括设计缺陷、工艺问题、环境因素、老化、磨损和加工误差等），经采取设计和工艺的纠正措施，提高了产品的质量和抗各种干扰的能力。
12、Kano模型
日本质量专家Kano把质量依照顾客的感受及满足顾客需求的程度分成三种质量：理所当然质量、期望质量和魅力质量。
A. 理所当然质量：当其特性不充足（不满足顾客需求）时，顾客很不满意；当其特性充足（满足顾客需求）时，无所谓满意不满意，顾客充其量是满意。
B. 期望质量：也有称为一元质量，当其特性不充足时，顾客很不满意，充足时，顾客就满意。越不充足越不满意，越充足越满意。
C. 魅力质量：当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则顾客无所谓，当其特性充足时，顾客就十分满意。
理所当然的质量是基线质量，是最基本的需求满足。
期望质量是质量的常见形式。
魅力质量是质量的竞争性元素。通常有以下特点：

具有全新的功能，以前从未出现过；
性能极大提高；
引进一种以前没有见过甚至没考虑过的新机制，顾客忠诚度得到了极大的提高；
一种非常新颖的风格。

Kano模型三种质量的划分，为6Sigma改进提高了方向。
如果是理所当然质量，就要保证基本质量特性符合规格（标准），实现满足顾客的基本要求，项目团队应集中在怎样降低故障出现率上；
如果是期望质量，项目团队关心的就不是符合不符合规格（标准）问题，而是怎样提高规格（标准）本身。不断提高质量特性，促进顾客满意度的提升；