Министерство  образования и науки РФ 
ГОУ ВПО «САРАТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ 
ИМЕНИ Н.Г. ЧЕРНЫШЕВСКОГО»

 
 
 

Кафедра материаловедения, технологии

и управления качеством 
 
 

Понятие «качество образования». Эволюция понятия  в российской и зарубежной образовательной системах.

КУРСОВАЯ  РАБОТА 

студента  2 курса факультета нано- и биомедицинских технологий

специальности «Управление качеством»

Тарасова  Михаила Александровича 
 

Научный руководитель

старший преподаватель ____________________________________А.В. Бурмистров 
 

Зав. кафедрой

профессор, д.ф.-м.н.     _____________________________________С.Б. Вениг 
 
 
 

Саратов 2011

 

СОДЕРЖАНИЕ

Введение………………………………………………………………………………………….3

1 Статистические  методы……………………………………………………………………….4

1.1 Статистические методы контроля качества …………...…………………………………..4

1.2 Классификация  статистических методов…………………………………………………..5

1.3 Основные  статистические параметры……………………………………………………...6

2 Корреляция……………………………………………………………………………………11

2.1 Коэффициент  корреляции………………………………………………………………….11

2.2 Коэффициент  корреляции Пирсона……………………………………………………….12

3 Инструменты  качества……………………………………………………………………….15

3.1 Семь инструментов контроля качества……………..…………………………………….15

3.2 Метод  «Гистограммы» ………………………………………………………………….…15

3.2 Диаграмма разброса…………………………………………………………………...……21

4 Применение  статистических методов……………………………………………………….24

Заключение………......………………………………………………………………………….30

Список  использованных источников………………………………………………………….31 
ВВЕДЕНИЕ 

     Статистические  методы играют важную роль в объективной оценке количественных и качественных характеристик процесса и являются одним из важнейших элементов системы обеспечения качества и всего процесса управления качеством.

     Для получения качественной продукции  необходимо знать реальную точность имеющегося оборудования, определять соответствие точности выбранного технологического процесса заданной точности изделия, оценивать стабильность технологического процесса. Решение задач указанного типа производится в основном путем математической обработки эмпирических данных, полученных многократными измерениями либо действительных размеров изделий, либо погрешностей обработки или погрешностей измерения.

     В результате непосредственных наблюдений, измерений или регистрации фактов получается множество данных, которые образуют статистическую совокупность и нуждаются в обработке, включающей систематизацию и классификацию, расчет параметров, характеризующих эту совокупность, составление таблиц, графиков, иллюстрирующих процесс.

     Актуальность  данной работы обусловлена тем, что статистические методы применяются практически во всех сферах деятельности человека и их применение позволяет проводить необходимый анализ и контроль качества.

     Целью данной работы является изучение статистических методов в управлении качеством. На основе цели были поставлены следующие задачи:

     -   изучить применение статистических методов в контроле качества;

     -   изучить классификацию статистических методов;

     -   изучить понятия корреляции;

     - рассмотреть практическое применение статистических методов, научиться использовать их.

 

     1 Статистические методы

     1.1 Статистические методы контроля качества

 

     Статистические  методы — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надежность и испытания, планирование экспериментов.[1]

     В отраслях промышленности статистические методы применяются для проведения анализа качества продукции и  процесса. Анализом качества является анализ, посредством которого с помощью  данных и статистических методов  определяется отношение между точными  и замененными качественными характеристиками. Анализом процесса является анализ, позволяющий уяснить связь между причинными факторами и такими результатами, как качество, стоимость, производительность и т.д. Контроль процесса предусматривает выявление причинных факторов, влияющих на бесперебойное функционирование производственного процесса. Качество, стоимость и производительность являются результатами процесса контроля.

     Статистические  методы контроля качества в настоящее  время приобретают все большее  признание и распространение в промышленности. Научные методы статистического контроля качества продукции используются в следующих отраслях: в машиностроении, в легкой промышленности, в области коммунальных услуг.

     Основной  задачей статистических методов  контроля качества продукции является обеспечение производства пригодной к употреблению продукции и оказание полезных услуг с наименьшими затратами.

     Статистические  методы контроля качества продукции  дают значительные результаты по следующим  показателям:

• повышение качества закупаемого сырья;
• экономия сырья и рабочей силы;
• повышение качества производимой продукции;
• снижение затрат на проведение контроля;
• снижение количества брака;
• улучшение взаимосвязи между производством и потребителем;
• облегчение перехода производства с одного вида продукции на другой.

     Главная задача – не просто увеличить качество продукции, а увеличить количество такой продукции, которая была бы пригодной к употреблению.

     Два основных понятия в контроле качества – это измерение контролируемых параметров и их распределение. Для того чтобы можно было судить о качестве продукции необязательно измерить такие параметры, как прочность материала, бумаги, масса предмета, качество окраски и т.д.

     Второе  понятие – распределение значений контролируемого параметра –  основано на том, что нет двух совершенно одинаковых по величине параметров у одних и тех же изделий; по мере того, как измерения становятся все более точными, в результатах измерений параметра обнаруживаются небольшие расхождения.

     Изменчивость  «поведения» контролируемого параметра бывает 2 видов. Первый случай – когда значения его составляют совокупность случайных величин, образующихся в нормальных условиях; второй – когда совокупность его случайных величин образуется в условиях, отличных от нормальных под действием определенных причин.

     Персонал, осуществляющий управление процессом, в котором формируется контролируемый параметр, должен по его значениям  установить: во-первых, в каких условиях они получены (нормальных или отличных от них); и если они получены в условиях, отличных от нормальных, то каковы причины нарушения нормальных условий процесса.  Затем принимается управляющее воздействие по устранению этих причин.[2] 

     1.2 Классификация статистических методов 

     Статистические  методы по степени трудности можно подразделить на 3 категории:

     1) Элементарный статистический метод включает так называемые 7 «принципов» (7 инструментов качества). Эти принципы должны применяться всеми без исключения – от главы фирмы до простого рабочего. Ими пользуются не только в производственном отделе, но и в таких отделах, как отделы планирования, маркетинга, материально-технического снабжения.

     2) Промежуточный статистический метод включает:

• Теорию выборочных исследований;
• Статистический выборочный контроль;
• Различные методы проведения статистических оценок и определения критериев;
• Метод применения сенсорных проверок;
• Метод расчета экспериментов.

     Эти методы рассчитаны на инженеров и  специалистов в области управления качеством.

     3) Передовой (с использованием ЭВМ) статистический метод включает:

• Передовые методы расчета экспериментов;
• Многофакторный анализ;
• Различные методы исследования операций.

     Этому методу обучается ограниченное количество инженеров и техников, поскольку  он применяется при проведении очень  сложных анализов процесса и качества.

     Основная  проблема, связанная с применением  статистических методов в промышленности, это ложные данные и данные, не соответствующие  фактам. Различные данные и факты  предоставляются в двух случаях. Первый случай касается искусно созданных  или неверно подготовленных данных, а второй касается неверных данных, подготовленных без применения статистических методов.[3]

     Применение  статистических методов, включая наиболее сложные, должно стать распространенным явлением. Также не следует забывать об эффективности простых методов, без овладения которыми применение более сложных методов не представляется возможным.

     Технический прогресс нельзя отделить от применения статистических методов, обеспечивающих повышение качества выпускаемой  продукции, повышение надежности и снижение расходов на качество. 

     1.3 Основные статистические  параметры 

     В статистике существует ряд числовых характеристик, называемых параметрами распределения. В области управления качеством на практике используется их ограниченное количество. Далее будут рассмотрены некоторые из них.

     1) Центр группирования. Одной из  основных характеристик статистической  совокупности, дающей представление  о том, вокруг какого центра  группируются все значения, является  среднее арифметическое. Оно определяется  из выражения: 

      , 
 

     где Х_i - измеренный параметр i-го члена совокупности, n - количество членов совокупности.

     2) Величина рассеяния. Статические  совокупности могут иметь близкие  или даже одинаковые значения  центра группирования, но отдельные  значения величин в них могут существенно отличаться, вследствие того, что разброс значений относительно центра бывает разный. Самой элементарной характеристикой рассеяния является вариационный размах R, определяемый по формуле  

     R = X_max - X_min, 

       где Xmax, Xmin - максимальное и минимальное значения статистической совокупности.

     Вариационный  размах не всегда характерен, так как  учитывает только крайние значения, которые могут сильно отличаться от всех других значений. Более точно  рассеяние определяется с помощью  показателей, учитывающих отклонение всех значений от среднего арифметического. Основным из этих показателей является среднее квадратичное отклонение результата наблюдений, которое определяется по формуле   

     Это отклонение является наиболее распространенным и общепринятым показателем вариации. Величина под корнем, то есть σ², называется дисперсией. Дисперсия имеет самостоятельное значение во многих задачах математической статистики и относится к числу важнейших показателей вариации.