什么是指按件计数的数据

‘壹’ 计量型数据和计数型数据的区别

一、指代不同

1、计量型：指使用计量器具经检测而出具的数据，也可以叫“量值”、“测量结果”、“测量数据”等。

2、计数性：被分类用来记录和分析的定性数据。

二、分类方法不同

1、计量型：经营管理中各种大宗物料原材量、物资量、产品量和能源动力及物耗量的检测数据；产品和原、燃材料质量检验的各种检测数据；生产过程的工艺检测和控制需用的各种检测数据；安全生产、环境检测及医疗卫生等的各种检测数据。

2、计数性：能源计量检测数据；经营管理计量检测数据；工艺过程控制计量检测数据；产品质量检验计量检测数据；安全环保计量检测数据。按数据来源分类，便于统计并区别情况、实施计量数据的认证和监督管理。

三、作用不同

1、计量型：能反映能源消耗水平的高低，标志着生产、技术、安全、环保水平，管理好计量数据是非常必要的。

2、计数性：通常以不合格品或不合格的形式收集，通过p、np、c和u控制图来分析。

按数据在企业生产和经营中的作用分类：

(1)经营管理中各种大宗物料原材量、物资量、产品量和能源动力及物耗量的检测数据。

(2)产品和原、燃材料质量检验的各种检测数据。

(3)生产过程的工艺检测和控制需用的各种检测数据。

(4)安全生产、环境检测及医疗卫生等的各种检测数据。

‘贰’ 在统计学中什么是计数资料什么是计量资料

计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。

计数资料是指先将观察单位按其性质或类别分组，然后清点各组观察单位个数所得的资料。

计量资料的特征通常包括中心位置与离散程度。

计数资料特点是：对每组观察单位只研究其数量的多少，而不具体考虑某指标的质量特征，属非连续性资料。

(2)什么是指按件计数的数据扩展阅读：

计量资料指连续的数据，通常有具体的数值，如身高、体重、血压、血红蛋白、胆红素和白蛋白等。计量资料的数据分布特征有三种情况：

集中趋势（涉及量：均数、几何均数、中位数）、离散程度（涉及量：极差、百分位数和四分位数间距、方差、标准差、变异系数）、分布形状（正态分布、偏态分布）；计量资料的统计推断包括参数估计和假设检验。

集中趋势是对计量资料的集中状况和平均水平的综合测度。常用来表达集中趋势的指标有算数均数、几何均数和中位数，这些指标用来反映资料分布的中心位置或集中趋势。

（1）算术平均是平均数水平，应用甚广，最适用于对称分布，特别是正态分布；

（2）几何均数是平均增（减）倍数，它应用于等比资料，对数正态分布；

（3）中位数是位次居中的观察值水平，应用于偏态分布，分布不明，或分布末端无确定值情况。

离散趋势是对计量资料分布的差异程度和离散程度的测度，资料不同则选取不同指标进行描述。描述一组计量资料离散趋势的常用指标有极差、百分位数、四分位数间距、方差、标准差和变异系数等，其中方差和标准差最常用。

集中趋势和离散程度的指标分别反映资料的不同特征，作为资料的总结性统计量，在统计描述时两类指标要求一起使用，如正态或近似正态分布的资料常用均数±标准差，偏态分布的资料常用中位数和四分位数间距。

绝对值和相对数

绝对数是各分类结果的合计频数，反映总量和规模。如患者人数、发病人数和死亡人数等。绝对数通常不能相互比较，如不同地区的人口数不等时，不能比较两地的发病人数，而应比较两地的发病率。

相对数是两个有联系的指标之比，是分类变量常用的统计描述指标，常用两个分类的绝对数之比表示相对数大小，如率、构成比、比等。

‘叁’ 计量型判定和计数型有什么区别

1、指代不同

计量型：是指使用计量器具经检验产生的数据，也可称为“量值”、“计量结果”、“计量数据”等；计数性：被分类用来记录和分析的定性数据。

2、分类方法不同

计量型：经营管理中各类散装物料的原材料数量、材料数量、产品数量、能耗、材料消耗等测试数据；产品和可燃原料质量检验的各种试验数据；生产过程的工艺试验和控制所需的各种试验数据；生产安全、环境检测、医疗卫生等各类检测数据。

计数性：能源计量和测试数据；计量试验数据的管理；过程控制测试数据；产品质量检验、测量和试验数据；安全和环境测量和测试数据。根据数据来源分类，便于统计和区分情况，实施计量数据认证和监督管理。

3、作用不同

计量型：它可以反映能消耗水平，表明生产水平、技术水平、安全和环保水平。做好测量数据的管理工作是十分必要的。计数性：通常以不合格品或不合格的形式收集，通过p、np、c和u控制图分析。

(3)什么是指按件计数的数据扩展阅读

按性质分为

①定位的，如各种坐标数据；

②定性的，如表示事物属性的数据（居民地、河流、道路等）；

③定量的，反映事物数量特征的数据，如长度、面积、体积等几何量或重量、速度等物理量；

④定时的，反映事物时间特性的数据，如年、月、日、时、分、秒等。

按表现形式分为

①数字数据，如各种统计或量测数据。数字数据在某个区间内是离散的值；

②模拟数据，由连续函数组成，是指在某个区间连续变化的物理量，又可以分为图形数据（如点、线、面）、符号数据、文字数据和图像数据等，如声音的大小和温度的变化等。

‘肆’ 什么是计量数值和计数数值

计量数值数据是定量观察的结果, 通常有度量单位，例如患者的年龄 、血压、心率等等。统计指标常用平均数±标准差来表示。

只要测量仪器足够精密，分辨力足够，理论上就可以无限细分或区分测量数值，可以将测量值精确到小数点后N位，所以这些类型的特性是连续的，这就是计量型特性的特点。

计数数值数据是定性观察的结果, 例如患者的性别、职业等等。统计指标是各个属性或类别的计数，率，结构百分比等等。

计数型数据是离散量，不是连续的，是能有限区分的。最常用的比如合格和不合格，就分两种；比如根据水果的大小和外观，通过目视将水果等级分为几个等级。

(4)什么是指按件计数的数据扩展阅读

数据属于测量的范围，从测量专业来解释，量定义为现象、物体或物质可定性区别和定量确定的属性。自然界中任何现象、物体或物质都具有一定的形式，所有形式都要通过量来表征。量是表征自然界运动规律的基本概念。量是计量学要研究的对象。

定性区别是指在特性上的差别，如几何量、电学量、热学量、力学量等，特性不同的量，它们之间不能相互比较。特性相同的量组合在一起称为同类量，例如功、热能可用同一个单位焦耳表示；厚度、周长、波长可用长度单位米表示。

定量确定是指具体的量,又称特定量，如确定某一工件的长度，某根导线的电阻等。它们之间可以相互比较,如工件的长短、导线电阻的大小，故又称同种量。

‘伍’ 什么是计量数据什么是计数数据二者有何区别

计量数据释义：计量数据是指使用计量器具经检测而出具的数据，也可以叫“量值”、“测量结果”、“测量数据”等。

计数数据释义：与计量型数据（Variables Data ）相对, 可以被分类用来记录和分析的定性数据。

区别：凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据，叫计量值数据，如长度、重量、温度、力度等，这类数据服从正态分布。凡是不能连续取值的，或者说即使用测量工具也得不到小数点以下数据的，而只能以0或1、2、3等整数来描述的这类数据，叫计数值数据，如不合格品数、缺陷数等，又可细分为计点数据和计件数据，计点数据服从泊松分布，计量数据服从二项分布。

‘陆’ 计件数据和计点数据是什么关系

没有关系。计件数据和计点数据没有关系，计件数据是用来记录生产企业的工人某一时间段产量的数据信息，它是计件工资核算的依据。 计点数据是针对质量缺陷按点计算的数据，如：气泡数、瑕疵点等。

‘柒’ 统计方法基础知识

统计方法基础知识2017

你知道什么是统计方法吗?你知道统计方法有哪些吗?下面是我为大家带来的统计方法的基础知识，欢迎阅读。

1、统计方法及其用途

一、什么是统计方法?

统计方法：

是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。

描述性统计方法：

是对统计数据进行整理和描述的方法;

常用曲线、表格、图形等反映统计数据和描述观测结果，以使数据更加容易理解，例如，可将统计数据整理成折线图、曲线图和频数直方图等。

推断性统计方法：

是在对统计数据描述的基础上，进一步对其所反映的问题进行分析、解释和作出推断性结论的方法。

二、统计方法的性质

1、描述性

利用统计方法对统计数据进行整理和描述，以便展示统计数据的的规律;

统计数据可用数量值加以度量，如平均数、中位数、级差和标准差等，亦可用统计图表予以显示，如条形图、折线图、圆形图、频数直方图、频数曲线等。

2、推断性

统计方法都要通过详细研究样本来达到了解、推测总体状况的目的，因此它具有由局部推断整体的性质。

3、风险性

统计方法既然要推断用部分整体，那么这种由推断而得出的结论就不会是百分之百正确，即可能有错误。犯错误就要担风险。

三、统计方法的用途

1、提供表示事物特征的数据;(平均值、中位数、标准偏差、方差、极差)

2、比较两事物的差异;(假设检验、显着性检验、方差分析、水平对比法)

3、分析影响事物变化的因素;(因果图、调查表、散布图、分层法、树图、方差分析)

4、分析事物之间的相互关系; (散布图、试验设计法)

5、研究取样和试验方法，确定合理的试验方案;(抽样方法、抽样检验、试验设计、可靠性试验)

6、发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化;(频数直方图、控制图、排列图)

7、描述质量形成过程。(流程图、控制图)

2、产品质量的波动

一、正常波动

正常波动是由随机原因引起的产品质量波动;

仅有正常波动的生产过程称为处于统计控制状态，简称为控制状态或稳定状态。

二、异常波动

异常波动是由系统原因引起的产品质量波动;有异常波动的生产过程称为处于非统计控制状态，简称为失控状态或不稳定状态。引起产品波动的原因主要来自六个方面(5M1E )：

人(Man)：操作者的质量意识、技术水平、文化素养、熟练程度、身体素质等 ;

机器(Machine)：机器设备、工夹具的精度、维护保养状况等;

材料(Material)：材料的'化学成分、物理性能和外观质量等;

方法(Method)：加工工艺、操作规程和作业指导书的正确程度等;

测量(Measure)：测量设备、试验手段和测试方法等;

环境(Environment)：工作场地的温度、湿度、含尘度、照明、噪声、震动等。

3、统计数据及其分类

一、计量数据

凡是可以连续取值的，或者说可以用测量工具具体测量出小数点以下数值的这类数据。如：长度、容积、质量、化学成分、温度、产量、职工工资总额等。

计量数据一般服从正态分布。

二、计数数据

凡是不能连续取值的，或者说即使使用测量工具也得不到小数点以下数值，而只能得到0或1，2，3•••等自然数的这类数据。

计数数据还可细分为记件数据和记点数据。记件数据是指按件计数的数据，如不合格品数、彩色电视机台数、质量检测项目数等;记点数据是指按缺点(项)计数的数据，如疵点数、砂眼数、气泡数、单位(产品)缺陷数等。记件数据一般服从二项式分布，记点数据一般服从泊松分布。

数据以百分率表示时，要判断它是计量数据还是计数数据，应取决于给出数据的计算公式的分子。

4、总体与样本

一、名词解释

总体(母体)：是指在某一次统计分析中研究对象的全体。

有限总体：被研究对象是有限的，如一批产品的总数;

无限总体：被研究对象是无限的，如某个企业、某个生产过程从前、现在、将来生产的全部产品。

个体：组成总体的每个单元(产品)叫做个体。

总体含量(总体大小)：总体中所含的个体数，常用N表示。

样本(子样)：是指从总体中随机抽取出来并且要对它进行详细研究分析的一部分个体(产品);样本是由1个或若干个样品组成的。

样本容量(样本大小)：样本中所含的样品数目，常用n表示。

抽样：是指从总体中随机抽取样品组成样本的活动过程。

随机抽样：是指要使总体中的每一个个体(产品)都有同等机会被抽取出来组成样本的活动过程。

二、数据、样本和总体的关系

5、随机抽样方法

一、简单随机抽样法

又叫随机抽样法，是指总体中的每个个体被抽到的机会是相同的。

优点：抽样误差小

缺点：抽样手续比较繁杂。

二、系统抽样法

又叫等距抽样法或机械抽样法。

优点：操作简便，实施不易出差错。

缺点：容易出较大偏差。

适用场合：总体发生周期性变化的场合，不宜使用这种方法。

三、分层抽样法

也叫类型抽样法。它是从一个可以分成不同于总体的总体(或称为层)中，按规定的比例从不同层中随机抽取样品(个体)的方法。

优点：样本的代表性比较好，抽样误差比较小。

缺点：抽样手续较简单随机抽样还要繁杂。

适用场合：常用于产品质量验收。

四、整群抽样法

又叫集团抽样法。是将总体分成许多群，每个群由个体按一定方式结合而成，然后随机抽取若干群，并由这些群中的所有个体组成样本。

优点：抽样实施方便。

缺点：代表性差，抽样误差大。

适用场合：常用在工序控制中。

五、案例

某种成品零件分装在20个零件箱装，每箱各装50个，总共是1000个。如果想从中取100个零件作为样本进行测试研究。

简单随机抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法从中抽出编号毫无规律的100个零件组成样本。

系统抽样：将20箱零件倒在一起，混合均匀，并将零件从1～1000编号，然后用查随机数表或抽签的办法先决定起始编号，按相同的尾数抽取100个零件组成样本。

分层抽样：20箱零件，每箱都随机抽取5个零件，共100个组成样本。

整群抽样：先从20箱零件随机抽出2箱，该2箱零件组成样本

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