spss统计方法及应用 SPSS统计软件在质量信息一般统计管理中的应用



 目前,企业的各种质量数据量越来越大,对质量数据的处理工作量就异常巨大,软件研究人员把它们称作海量数据。海量数据有以下两个特点:首先,数据量庞大,由于企业规模扩张、产品品种急剧增加、产品产量的增大,其质量特征信息量也必然十分庞大。其次,海量数据集的隐性特征和特征数据的获得十分困难,数据的隐性特征是指数据的相关特性,特征数据包括样本的对称性、中心位置、分布特征等。

  然而,企业间竞争的日益激烈,不仅使得企业对这些信息处理结果的精确度要求越来越高,而且对信息处理的时间也越来越短。然而,由于处理海量数据的工作量太大,人工计算处理易引起最后结果的误差增大或发生计算过程的错误,从而使最后结果不能及时、准确地反映现实情况,这将会对企业产生较大的损失。因此,企业要进行科学的质量管理客观上需要专业性的统计分析软件作为工具。

  1、SPSS统计软件介绍

  SPSS是现代统计软件的典型代表,其全称是:StatisticalProgramforSocialSciences,即社会科学统计程序,该软件是公认的最优秀的统计分析软件包之一。如今SPSS已经由DOS版本发展为Windows版本,我国用户目前大多使用9.0~12.0版本[1]。

  作为统计分析工具,SPSS的功能包括数据统计管理、统计分析、趋势研究、制表绘图、文字处理等。SPSS对质量信息的管理,是指在生产、管理的所有阶段借助SPSS统计软件、运用统计方法对产品质量信息、数据所进行的处理和分析过程。其具体操作主要包括:数据的收集和简单处理、编制统计质量控制图、线外质量控制(又称试验设计)、抽样验收等[2]。

  本文主要介绍SPSS对质量信息的一般性管理,包括质量数据集的建立和简单处理、质量数据的统计描述等,虽然office办公软件excel也能进行这方面的数据处理,但作为初级的数据处理软件,不仅在操作步骤上复杂,而且其处理结果的描述也不尽详细,对某些指标不能够计算。也正因为这样,在企业质量管理中应用专业统计软件是非常必要的。

  2、SPSS质量数据集的建立与简单管理

  数据集是统计数据的简单集合,一般具有大量性、差异性和同质性三个特征。数据集是统计软件研究的基本单元,是统计分析的起点。创建一个稳健、有效率的数据集对于正确的统计分析十分重要。质量信息数据集就是SPSS针对各类质量信息、数据所建立的数据集合,SPSS利用质量信息数据集对其进行统计分析。质量信息数据在这里是指生产、检验等过程中所得到的质量信息、数据,对于获得的不是数据性的信息,要进行数据化处理,转化为可以统计分析的数据,进而建立数据集。

  2.1建立SPSS质量数据集

  下面,以2004年山东省质监局名牌万里行活动所调查的关于山东各名牌产品知名度调查的部分数据、信息为例,建立SPSS质量数据集:

  ⑴信息数据化,确定变量值。

  问卷对知名度调查的问题是:您听说过下列哪些名牌产品?所涉及的可供选择答案共有13种产品,将产品和被调查者的年龄、文化程度及从业岗位作为变量,各取变量名。针对每一产品有“听说过”和“没有听说过”两种回答,则分别用变量值“1”和“0”来表示;对于被调查者的各变量,用“1”、“2”分别表示“男”、“女”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“高中以下”、“高中或中专”、“大专”、“大学”、“大学以上”;用“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示“机关或事业单位”、“企业”、“军人”、“农民”、“其他”。

  ⑵变量、变量值的录入

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  启动spss后,将自动打开spss的数据编辑器,在其左下端有两个页标签,其中,“DataView”是数据窗口,“VariableView”是变量属性窗口,前者录入变量值,后者输入变量名并定义其各个属性。图1和图2分别是本例变量定义和变量值输入界面。最后,SPSS用“sav”类型保存其数据集。

  值得一提的是,在确定变量属性时,单击“Values”列格中的阴影方框,可以定义该变量的标签。

  2.2SPSS数据集的简单管理

  SPSS数据集内数据的简单管理包括数据、单元格的查找,观测量的分类排序,数据文件的分类汇总和数据的选择等。这些功能主要由“Data”下拉菜单中的各个命令来完成,这与excel并没有很大的区别,并且这些功能excel也能够较好的完成,因此,本文不进行详细叙述。

  3、质量数据的统计描述

  要对质量数据做好统计分析,首先要对这些数据进行描述性统计分析。SPSS统计软件对质量信息的描述统计分析功能主要集中在DescriptiveStatistics菜单中,主要包括建立质量数据频率表,质量数据的一般性统计描述、探索性分析和交叉统计等,下面对质量信息应用较多的数据频率表和一般性统计描述进行举例讲述。

  3.1建立质量数据频率表

  SPSS统计软件建立数据频率表由“Analyze”菜单中“DescriptiveStatistics”的“Frequencies…”项来完成。例如,图3所示数据集是对某地区的五类产品的质量顾客满意度调查后,对调查者所从业岗位信息的统计数据集。其中,变量“产品类”的变量值“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示家电类、轻工类、食品类、纺织品和生产资料类产品;变量“调查者”的变量值“1”、“2”、“3”、“4”、“5”分别表示机关或事业单位、企业、军人、农民和其他,这些信息的数据化均在定义变量时的标签中注明。具体操作如下:

  打开“Analyze”菜单,选择“DescriptiveStatistics”中的“Frequencies…”项,弹出“Frequencies”对话框,将两个变量选入“Variable(s)”框内。单击“Statistics”按钮。可以弹出“Frequencies:Statistics”对话框,其中,PercentileValues“复选框组定义了需要输出的百分位数;“Centraltendency”复选框组主要用来定义描述集中趋势的一组指标:均值(Mean)、中位数(Median)、众数(Mode)、总合(Sum);“Dispersion”复选框组用于定义标准差(Std.deviation)、方差(Variance)、全距(Range)等描述离散趋势的一组指标;“Distribution”复选框组用于定义描述分布特征的两个指标:偏度系数(Skewness)和峰度系数(Kurtosis)。点击“Statistics”对话框中的“Charts”按钮可以选择是否在输出结果中输出所要求的辅助图形,例如条形图、直方图等,本例选择饼图(Piechart)。点击“Statistics”对话框中的“Format”按钮可以定义输出频数表的格式。最后,点击“OK”,可以得到如表1的频率表和图4的频率饼图。

  3.2质量数据的一般性统计描述

  质量数据的一般性统计描述主要是指对连续性随机变量进行的一般描述统计。这个过程及可以对变量进行描述性统计分析,列出一系列相应的统计指标,还可以将原始数据转换成标准正态评分值并以变量的形式存入数据库以供分析。这一功能是由SPSS的“Analyze”菜单中“DescriptiveStatistics”的“Descriptive…”项来完成。例如,某一企业要统计每个车间(共两个)在一个月内所付出的质量成本,并统计预防成本、鉴定成本、内部损失成本和外部损失成本的差异,由所统计数据建立SPSS数据文件如表2所示。要求对这些数据进行一般性统计描述,得到各项所需指标,操作如下:

  打开“Analyze”菜单选中“DescriptiveStatistics”中的“Descriptions…”项,则会弹出“Descriptives”对话框。将六个变量均选入“Variable(s):”框内,如果选中“Savestandardizedvaluesasvariables”复选框,则将六个变量的原始数据的标准正态评分存为新变量,列在后面(此例不选)。如果,点击“Descriptives”对话框中的“Options…”按钮,则会弹出“DescriptionsOptions”对话框,在其中可以设置如图5中的各项所需的统计指标。统计结果如表3所示。

  参考文献

  [1]黄海,罗友丰,陈志英主编.SPSS10.0forWindows统计分析[M].北京:人民邮电出版社,2001.2:5~7

  [2]范正绮.西方统计质量管理的操作手段[J].外国经济与管理,1996(5):47~48

  

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