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所以問題點為：規格附近之量測值為什麼較多？
6.SPC經驗判定之真因：
規格附近量測值較多經驗上之原因有 (1)四捨五入 (2)超出規格重測變合格 經廖經理查証真因為
重複量測
7.啟示：
本事例若不借助直方圖(SPC工具之一)光憑經驗找出真因之機會相信你 會同意要比
SPC×經驗(專業技術)
查証出真因之機會要小得多多，所以
(1)SPC是幹部必備且常用之管理工具之一
(2)雖然不是所有之問題都需要借助SPC，但對於
「問題點」或「真因」不是「顯而易見」或「高度同意」之問題若能 以SPC為輔助卻可收
?KNOW WHAT，WHERE，WHO，WHEN (真象) ?KNOW WHY (真因) ?KNOW HOW (新方法)
更準、更快事半功N倍之效果，就像醫生借助儀器看病更快、更準一 樣。
(3)SPC必須與專業技術相輔相成才會產生乘數效應
7 群體與樣本導引個案 詹昭雄 編著 2000.06
從一「批」半成品或成品中(例如共300片或件，m)抽測少部份樣本 (例如8片或件，m)得到下列結果
4.95、4.87、4.89、4.95、5.01、4.97、5.13、5.08
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假如規格為5.0±0.15 請問：
1.能否從8個樣本都合乎規格就判定該「批」都合格？ A：?可以 ?不可以
2.為什麼？
A：
3.在管理上我們真正想瞭解的是那「批」300片(件..)或是那 8片(件..)？
A：
在此片涉及到兩個很重要而且不同的世界，務必牢牢記住！！ 一是那300片(件，m)我們想瞭解的
群體 世界
另一則是從300片(件，m)中所抽出來那8片(件，m)的
樣本 世界
我們可以藉著樣本來瞭解群體，但 ?樣本絕不等於群體(除非100%檢驗) ?樣本都合格?群體都合格(除非100%檢驗)
8 群體與樣本之認識 詹昭雄 編著 2000.06
因為群體(亦有稱母體)與樣本之觀念必須很清楚，因此請好好認識 一番兩者之區別及關連 1.群體與樣本之事例：
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竤 砰妓 セ
?製造業大學應屆畢業生之薪資
?一批2500件(片..)進貨或出貨 批之厚度、重量...
?十卷3600m之產品之粘度
?一槽500kg原料之粒度
?1250筆物料料帳不符筆數
?A作業Process之C／T
?Release後之新產品等
?校驗後之量具
?
2.群體與樣本之關連：
在不是100%全檢驗、確認之下，雖然
150位應屆之薪資
80件(片...)之厚度、重量
10×1cm之粘度
5×5g之粒度
60筆料帳不符筆數
20次作業之C／T
5件First Article
10個校驗結果
9 群體與樣本之認識 詹昭雄 編著 2000.06
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群體?樣本
但是我們可以藉著「樣本」之數據來「推測」、「判斷」『群體』
，並對群體採取管理、改善上之措施，兩者之關連圖示如下
群 體 n片(件,kg,m...) 例:10片 N片(件,kg,m...) 樣 本 實作: 例:1500片或Release 後之N件 實作： 推測 判斷 統 計 量 數 據
*計量值 例:1.8,1.9,1.7... x，?n?1 例:硬度,厚度 實作: 計 算 p ?p *計數值
例:缺點個數 c ?c (另行介紹)
10 數據之種類與作入 詹昭雄 編著 2000.06
數據(data)雖然不能代表一切，但無疑的充分之數據確實是管理上重要之基
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石，因為有了充分(≠100%)之數據才可以獲得充分之資訊(Information)
1.數據之種類：
數據可以分成二大類
(1)計數值(Attributes)鎮 屬於不連續性的數值，例如：
?不良品個數 ?錯誤個數 ?不良率(PPM) ?缺點個數 ?評點點數 ?單位缺點數
你的例子：? ? ?
(2)計量值(Variables)
屬於連續性的數值，例如： ?重量 ?阻值 ?強度 ?壓力 ?長度 ?內徑 ?溫度 ?C／T
你的例子；? ? ?
從計量值與計數值中還可延伸分類值，例如：
?Ａ級、Ｂ級、Ｃ級 ?重缺點、輕缺點 ?Ⅰ類、Ⅱ類、Ⅲ類
2.數據之作入：
如何從「無」數據到「有」數據是很基本之課題，尤其是非生產部門 更是常發生之課題，數據之作入可分成下列兩個步驟：
(1)決定目前有可能量化之「特性」或「參數」 例如：?員工士氣以「請假人時」做為特性
?顧客滿意以「滿意％」或「滿意分數」做為特性
(2)設法自然產數據：
例如：設計或修改例行用之報表記錄或累加數據
11 詹昭雄 編著 2000.06
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