检测 分析结果的数据处理及修约

检测分析结果的数据处理与修约

一．有效数字

一个数的有效数字包括该数中所有的肯定数字再加上最后一位可疑的数字。具体来说，有效数字就是实际上能测到的数字。例如，用万分之一天平秤量最多可精确到0.1mg ，称得的质量，如以克为单位，应正确记录到小数点后四位。

二．数字修约规则

数字修约采用“四舍六入五单双”的原则，即在所拟舍去的数字中，其最左面的第一个数字小于、等于4时舍去，等于、大于6时进一；所拟舍去的数字中，其最左面的第一个数字等于5时，若其后面的数字并非全部为“0”时，则进1，若5后的数字全部为“0”就看5的前一位数，是奇数的则进位是偶数的则舍去（“0”以偶数论）。 三．计算规则

几个数据相加或相减时，计算结果的绝对误差应与各数中绝对误差最大者相等，它们的和或差只能保留一位不确定数字，即有效数字的保留应以小数点后位数最少的数字为根据。

在乘除法中，计算所得结果的相对误差必须与各测量数值中相对误差最大者相近，因此有效数字的保留应根据这一原则进行判断。一般说来，以有效数字位数最少的数为标准，弃去其他数的过多的位数，然后进行乘、除。在计算过程中，可以暂时多保留一位数字，得到最后结果时，再弃去多余的尾数。 四．分析结果的有效数字的保留 1．结果≥10% 保留4位有效数字 2．结果在1%～10%之间保留3位有效数字 3．结果≤1% 保留2位有效数字 五．极端值的取舍

对同一样品进行多次分析（如标样分析）所得到的一组数据总是有一定的离散性，这是由于随机误差引起的，是正常的。但有时出现个别偏离中值较远的较大或较小的数，称为极端值。可借助统计方法来决定取舍。常用的统计方法有格拉布斯（Gru-bbs ）的T 值检验法。

将测得的一组值从小到大排成x 1，x 2，x 3，…，x n —1，x n 。先检验与邻近值差距更大的一个，即x 1或x n 。算出该组数的算数平均值（x ）和标准偏差（s ），则T 值为：

s x x T n -=或 s x x T 1

-=

如果算出的T 值等于或大于表1的T 值，则该可疑值应舍去，否则应保留。

六．置信水平与置信区间

在实际测试过程中，测得的平均值带有不确定性，因此需要对这样一个平均值x 附加一个在某种置信度或置信水平上估计出来的表示不确定度的界限，叫置信界限。这个把平均值包括在内的具有一定置信水平的范围，又叫做置信区间。

在统计学上用下式来计算置信区间：

n

ts

x ±

=μ 式中 n ——测定次数

t ——置信因子

n

ts ----置信界限

s ——标准偏差

Ai ——每次测定所得的值。 A ——n 次测定的值的平均值。 S ——n 次测定的标准偏差。

例谈如何写好对数据分析后的评价

例谈如何写好对数据分析后的评价 江苏省如东县大豫镇初级中学 陈耀 （226400） 在数据分析后往往要求我们对此事件进行评价，往往让同学们觉得有些犯难，一时不知所云，无从下手。本文举两例，通过解析，希望能给同学们有些帮助。 【例1】（2006内江）某校对九年学生进行“综合素质”评价，评价的结果分为A （优）B （良）C （合格）D （不合格）四个等级。现从中随机抽测了若干名学生的“综合素质”等级作为样本进行数据处理，并作出如下统计图。已知图中从左到右四个长方形的高的比为14:9:6:1。评价结果为D 等级的有2人。请你回答以下问题： （1）共抽测了多少人？ （2）样本中B 等级的频率是多少？D 等级的频率是多少？（精确到1%） （3）若该校九年级的毕业生共390人，“综合素质”等级为A 或B 的学生才能报考重点高 中。请你估计该校大约有多少名学生可以报考重点高中？ （4）请你对该校九年级学生“综合素质”的整体情况作出简要评价。 分析：①从左到右四个长方形的高的比为14:9:6:1 说明把总人数分成了14+9+6+1=30,其中D 占 了1份是2人,由此可求得各等级的人数。 有道理就可以。 解：（1）2×（14+9+6+1） =60（人） （2）∵14+9+6+1=30 1830960=?∴ 2÷60≈0.03 ∴B 等级的频率是18， D 等级的频率约0.03 （3）29939030914=?+（人） （4）简要评价：77%的学生达优良,23%的学生需加教育,提高其综合素质。 【例2】（2007南昌）某学校举行演讲比赛，选出了10名同学担任评委，并事先拟定从如下4个方案中选择合理的方案来确定每个演讲者的最后得分： 方案1 所有评委所给分的平均数． 方案2 在所有评委所给分中，去掉一个最高分和一个最低分，再计算其余给分的平均数． 方案3 所有评委所给分的中位数． 方案4 所有评委所给分的众数． 为了探究上述方案的合理性，先对某个同学的演讲成绩进行了统计实验．下面是这个同学的得分统计图： （1）分别按上述4个方案计算这个同学演讲的最后得分； （2）根据（1）中的结果，请用统计 的知识说明哪些方案不适合作为这个同学演讲的最后得分． 分析：①掌握平均数、中位数、众数的基本概念及相关的计算方法是解决这个问题的必要条件。②要说清楚其中的方案是否适合作为这个同学演讲的最后得分，要看得到的答案是否符合实际。 解：（1）方案1：10 18.934.83818.710.712.3?+?+?+?+?+?= x =7.7 方案2：834.83818.710.7?+?+?+?=x =8 分数 人数

数据分析与处理答案

数据分析与处理答案 Prepared on 24 November 2020

一、简答题（5×2分， 共10分） 1、请解释质量控制图中三条主要控制线的意义：CL 、UCL 、LCL 未学，不考 2、请解释正交设计表“L 934” 这个符号所指代的意义。如果要做6因素4水平实验，应该选择以下哪一个正交表（不考虑交互作用）：L 1645，L 3249 L: 正交； 9：9行或9次实验； 3：3个水平 ； 4：4列或4个因素 选L 3249 二、计算题（90分） 1、某分析人员分别进行4次平行测定，得铅含量分别是、、、、，试分别用3s 法、Dixon 法和Grubbs 检验法判断是否为离群值。（，4=， ,5=）（12分） x =, s=, 3s 法：∣ 应保留 Dixon ：70.6360.08 0.89671.8560.08 Q -= =-> ,5=, 应舍去 Grubbs: G 计= 60.0868.455/5.61-=> ，4，应舍去· ·· 2、4次测定结果为：%、%、%、%，根据这些数据估计此样品中铬的含量范围（P=95%）（8分） ( 2.353%903,10.0=?=t P ， 3.182%9530.05=?=，t P ， 5.841%9930.01=?=，t P ) x =%, s=% 3、用一种新方法测定标准试样中的氧化铁含量（%），得到以下8个数 据：、、、、、、、。标准偏差为%，标准值为%问这种新方法是否可靠（P=95%，，7=）（10分）

x = 34.3034.33 1.770.048 t -==< ，7，所以新方法可靠 4、某小组做加标回收试验考查方法的准确性，测得加标前1000mL 样品浓度为L ，加入浓度为1000mg/L 的标准样品后，测得样品总浓度为L ，求回收率是多少。（8分） 没讲，不考 5、两分析人员测定某试样中铁的含量，得到如下结果： 已知A 的标准偏差s 1=，B 的标准偏差s 2=，请比较两个人测定结果的精密度和准确的有无显着性差异。（12分） F （,4,4）=， t （,8）= F==< F （,4,4）,故精密度无显着性差异 t=< t （,8）,故准确度无显着性差异 5. 拟考察茶多酚浓度、浸泡时间、维生素C 等3个因素对米粉保鲜效果的影响，实验因素水平表如下表。 请完成下列正交表格，并指出各因素的主次顺序，求出最优水平组合，并做方差分析，填方差分析表，并对实验结果做出讨论（可结合因素指标变化图）。（25分）

数据处理与分析教案

授课教案 班级:１7计1班课程:oｆｆice２010 授课教师：黄媚

?教学过程设计 教学环节及 时间分配 教学内容师生活动设计意图导入新课 ( 3分钟） 讲授新课 （ 20分 钟) 通过一个与该节相同的例子观看， 导入本次新课。 第七章电子表格中的数据处理 ７、2 数据处理与分析 7.2.1 数据的查找与替换 1、数据查找 单击任意单元格-开始-【编辑】组-查 找和替换-查找-在“查找和替换”的对 话框输入查找内容-选择“查找全部” ２、数据替换 单击任意单元格-开始-【编辑】组－查 找和替换-替换-在“查找和替换”的“替 换”对话框输入查找内容和替换内容- 选择“全部替换” 教师示范操作 学生认真听课并回 答教师提出的问 题。 当堂的师生互动 能让学生更能加 深对操作步骤的 印象，对其中运用 到的按钮印象更 深刻

序 选 7.2.2 数据排序 １、使用排序按钮快速排序 开始-【编辑】组-排序和筛选 表示数据按递增顺序排列,使最小值位于列的顶端 表示数据按递减顺序排列,使最大值位于列的顶端 ２、使用“排序”对话框进行排序 选择需要排序的单元格-数据－【排序和筛选】组-排序-确定 列——选择要排序的列 排序依据——选择排序类型 次序——选择排序方式 数据包含标题——排序时保留字段名称 通过学生自主练习，提高学生动手操作能力。

7.2.3 数据筛选 1、自动筛选 按值列表、按格式、按条件 选择所需单元格-数据－【排序和筛选】组- “筛选”下拉按钮－选择所需值-确定 ２、自定义筛选 选择所需的单元格区域或表－数据-【排序和筛选】组-筛选

ISO9001-2015数据分析与评价控制程序

XXX有限公司 (ISO9001:2015版指令要求) 文件名称：数据分析与评价控制程序 文件编号：XXXX 版本号：A1 编制：审核：批准：日期：日期：日期：

1 目的 确立本公司各部门进行数据的收集和分析提供一般规则，以保证公司数据的正确、可靠、及时和有效的进行测量和监控以满足顾客要求。 2 范围 适用于有关部门进行必要的数据收集、分析和评价，各部门的一些其它项目的数据收集和分析时，并可作参考文件。 3 定义 3.1 资料分析和运用：透过书面品质记录，将经营每年业绩数据化数据，产品品质 水平及服务品质水平与竞争对手或企业标杆作比，以作为公司调整计划的依据。 4 工作内容 4.1 销售部负责统筹顾客满意情况、交付、市场、销售方面的资料分析。 4.2 生产部负责统筹品质、生产和技术能力水平方面的数据分析。 4.3 采购部负责提供供应商表现方面的数据分析。 4.4 人事部负责提供人力资源方面的数据分析。 5 程序 5.1 一般公司的数据化资料根据公司的基本需求，一般需建立以下几方面水平数据 项目收集周期负责部门 * 顾客满意程度一年销售部 * 交付时效方面每月生产部 * 生产能力方面每月生产部 * 人力资源方面每月人事部 * 供应商考核方面一年采购部 5.2 确定公司数据内容的具体项目，要考虑 : 5.2.1 对顾客是否重要 5.2.2 能够对公司计划与行动提供有效的参考信息 5.2.3 是否为重要指标及将来发展

5.2.4 与公司发展的战略、价值观是否一致 5.2.5 是否反映公司现时运作情况 5.3 公司数据表达方式的确定 5.3.1 确定具体的反映趋势的比较内容和比较方案 5.3.2 要能准确有效地反映所选项目的实际情况 5.3.3 公司资料应能简明扼要的体现公司现有的质量水平和发展趋势 5.4 资料的收集 5.4.1 确定数据收集方法，以确保 : a)数据的可靠性 b)数据的一致及正确性 c)资料的适用性 5.5 资料的整理和报告收集 5.5.1 制定数据计算或评量的方式 5.5.2 选用清晰、清楚、易懂的方式，表达公司数据化数据应能显然出发展趋势和易于进行比较 5.5.3 每年年底评量和报告公司数据化资料 5.6 数据化数据的分析和使用 5.6.1 每年年底进行数据化数据的分析比较 5.6.2 制定每年计划和相关目标时，要考虑公司有关的数据化资料 5.6.3 管理评审会议时需提供公司数据化数据的报告和分析 5.7 公司数据化资料的存盘和保存 5.7.1 各类公司数据化资料报告由公司数据库服务器统一保存

数据分析与评价管理程序

数据分析与评价管理程序 1.0 目的 通过制定本程序，规范质量、环意管理体系各过程有关数据信息的收集、分析、评价及应用管理等,以确定公司管理体系的适宜性和有效性,识别并提出可以实施的改进,促进顾客及相关方满意度和企业整体业绩的提升。 2.0 适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析与评价。 3．０职责 3．１工程部：是数据分析与评价归口管理部门,负责数据分析及统计技术的选用及指导。 3.2 各部门:负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。 4.0 定义 4.1数据：是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。 5．０内容 5.1 策划。 ５．1．1 数据分析与评价归口管理部门由工程部主导,负责数据分析及统计技术的选用及指导。 各部门依照本程序的要求负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。此数据分析与评价管理过程中各部门要充分做好相关信息的沟理,以确保数据收集的准确及数据的共享等，具体可参见《沟通与信息管理程序》(ＦＴ/QP-１0）执行。 5．1．2各部门相关人员应经过相关培训,熟悉掌据各种数据统计分析方法。 5.1.3本程序中所列出的数据收集、分析、评价案例并非包括公司管理体系的全部,但各部门在实 际管理过程中可以参考本程序灵活运用。 ５．２确定数据来源 ５.2.1 外部数据来源 a）上级机关检查、抽查的结果及反馈； ｂ)认证机构监督审核的结果 ｃ)新产品、新技术发展方向； ｄ）相关方（如顾客、供方等)意见、反馈及投诉,顾客满意度等。 e) 市场调查的信息和数据。 5．2.２内部数据来源 a)日常工作及产品实现过程中的信息，如方针目标、指标完成情况、检验记录、检测结果、材料消 耗、库存计量、设备运行状态等; b）存在或潜在不合格,如各相关项的问题统计分析结果、纠正预防措施处理结果等; c)紧急信息,各种突发事件,如非计划停工、安全环保及质量事故、计量纠纷等； d)内部审核、管理评审及管理体系正常运行的其它记录; e)其它信息，如职工建议等。 ５.3 收集相关数据 5.3．1各部门应将各类数据落实专人收集，数据收集可利用记录、书面资料、讨论交流、通讯、 实时数据等方式。应确保统计分析数据的科学、客观、准确和真实性。 ５．3.2各部门相关数据和资料的收集内容、测量方法、收集时机或频次等，具体参见：附件２“数

ISO9001-2015审核要点9.1.3-分析与评价

ISO9001-2015审核要点9.1.3 分析和评价 Post By：2016-9-23 7:40:00 [只看该作者] 9.1.3 分析和评价 组织应分析和评价通过监视和测量获得的适宜数据和信息。应利用分析结果评价：a）产品和服务的符合性； b）顾客满意程度； c）质量管理体系的绩效和有效性； d）策划是否得到有效实施； e）针对风险和机遇所采取措施的有效性； f）外部供方的绩效； g）质量管理体系改进的需求。 注：数据分析方法可包括统计技术。 标准理解： 1、本条款强调的不仅仅是对过程的监视、测量和分析，还强调将分析评价的结果用于评价 2、本条款中的a)到g)七个方面；分析数据不是目的，更重要的使用分析评价的结果。 3、通过监视和测量、分析、评价活动会收集很多数据和信息。如果不对数据和信息进行分析、评价并转化为有用的输出，数据和信息收集本身是没有意义的，数据分析可以使用到任何可为组织提供有用信息的领域，可以帮助组织找出趋势所在，所发现的任何趋势都可能意味着质量管理体系存在问题或需要改进的地方。

新旧标准变化： 1、新版的分析和评价就是老版本的数据分析，只是有新的表述：组织应分析、评价来自监视和测量的适当数据和信息。 应将分析结果用于评价： a) 产品和服务的符合性； c) 质量管理体系绩效和有效性； d) 策划是否得到有效实施； e) 所采取的应对风险和机会的措施的有效性； f) 外部供方的绩效； g) 质量管理体系改进的需求。 2、强调了对质量管理体系绩效和有效性的评价，要求组织不仅要注重过程，也要注重结果。 审核要点： 1、检查组织是否考虑以什么样频率分析和评价数据将有助于识别需要改进的区域。这可能取决于组织检索电子信息的能力（相对于人工准备数据）。 2、组织需确保分析和评价数据的方法和数据质量[如无偏倚、完整、准确、有能力（条款7.1.5）] 可为管理决策提供有用的信息。统计技术对于分析和评价过程而言是有用的工具。 3、检查组织是否清楚本条款强调的而不仅仅是对过程的监视、测量和分析，还强调把分析结果用于评价本条款中(a~g)的七个方面。

数据统计分析评价报告.doc

统计分析 项目顾客满意度 数据统计分析评价报告 数据统计分析评价 统计结果： 1) 共发放学生满意率调查表份，收回份，经统计，学生满意度为：% ； 共发放家长满意率调查表份，收回份，经统计，家长满意度为：% ； 共发放用人单位满意率调查表份，收回份，经统计，用人单位满意度为：% 。 2) 学生意见处理率％； 家长意见处理率％； 用人单位意见处理率％ 3）学生投诉次，处理率% ； 家长投诉次，处理率% ； 用人单位投诉次，处理率% 。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：

与教学服务要求的符合性； 过程和服务的特性及趋势，包括采取预防措施 的机会统计结果： 1） )2011.9-2011.12 月共采购 教材：批次本，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训设备：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 实训仪器仪表：批次台，其中不合格批次, 一次合格率％； 后勤设施：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 教学易耗品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 食堂用品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 超市食品：批次，其中不合格批次, 一次合格率％； 2）日常教学巡查次，不合格次，合格率％ 教案、教学进度检查次，不合格次，合格率％ 听课次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 实践教学指导教师教学质量评估次，合格次，不合格次，合格率％ 理论教学学生学年成绩合格率％ 实训教学学生学年成绩合格率％ 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 2） 3） 。 。 。 评价结果：

统计结果： 1）学校共有教材供方家，共进教材批次本，其中不合格批次本，不 合格原因是，经已合格。教材供方供货及时，价格合理，产品质量 稳定，使用效果好，售后服务好。 上述统计结果中存在问题原因分析： 1） 供方2） 3） 。 。 。 评价结果：

MP05数据分析与绩效评价管理程序(20210119154732)

MP05数据分-CAL-FENG YEAR-YICAIEJINGBIAN

文件名称数据分析与绩效评价管理程序文件编号：HC-MP?05版本:A 编制部门品管部编制日期：页码：伪 1?目的 为规划数据的收集，分析和应用。为质量管理体系的绩效评价提供依拯。并寻求持续改进的机会，特制定本程序。2?适用范围 用于本公司产品过程质量体系有关的数据分析与绩效评价。包括内部数拯和来自外部的数据。 3?定义 无 4?实验室管理过程图或过程乌龟图 使用资源：1?电脑系统 2?电话3?复印机:过程风险控制： ：数据分析信息不完整:未按时提供数据 过程输入：1?经营计划U标和指标 2?质量体系运行的相关数据及外部相关信息 过程管理目标：数据信息错误0次 程 MP6数据分析 与绩效评价过 过程顾客：公司高层输入部门：各部门和客户支持部门：各部门 文件名称数据分析与绩效评价文件编号：HC-MP-05 过程责任者： 品管主管，其资格 见《岗位职务说明 书》 过程输出： 1.LI标和指标的相关 统计数据 2?绩效评价的结果 3?相应的纠正措施 成果 如何做（方法/程序/技 术）: 1.数据分析与绩效评价管理 程序 2.不合格及纠正措施管理程 序 版本:A

管理程序 品管部编制部门_________________ 数据分析与绩效 评价流程 序号 数据分析规 审核 数据收集与统 \f 数据分析 \f 绩效检讨 0K 文件名称编制部门改善对策 编制日期: 页码：2/3 权责部 门/人 品管部 总经办 各部门 各部门 总经办 各部门 各部门 各部门 持续改进效评价 品管部 作业要求 品管部于每年元月份根据年度经营汁划中规左的 质量目标和质量管理体系过程COP/SP/MP中预 立的管理目标，将需统讣分析的项目进行规划， 汇总于“质量目标和过程管理目标统计分析规划 表”，确泄目标指标数据、讣算方法及统汁周期 等。 品管部将《质量目标和过程管理目标统计分析规 划表》提交总经办审核其可行性和合理性后发放 到公司各部门。 各部门平时要做好数拯收集整理工作，并确保所 收集数据的客观性与真实性。根据“质量目标和 过程管理目标统讣分析规划表”所规划的项目定 期进行统计。 各部门应使用适当的统讣方法，如层别法、柏拉 图、特性要因图、趋势图等对收集的数据进行分 析，评价目标和指标的达成状况，着重关注运行 的趋势。 必要时对统讣分析所得的结果进行进一步的分 类、筛选、排序找出主要问题和薄弱环节，为改 进提供方向。 各部门须于每月10日前将本部门相关目标和指 标达成情况做成《质量目标和过程管理目标绩效 统计分析表》，并将分析结果提交总经办。 每月15日前由总经办组织各部门主管共同检讨 分析报告之内容，具体就各部门过程运作质捲状 况、目标达成度等情况进行检讨，评价质疑管理 体系的绩效和有效性，并对各种异常情况发生的 原因进行讨论。 每年度的管理评审对全年的目标指标达成情况进 行年度绩效评价 各部门针对目标和指标未达成的项目或数据分析 显示其趋势变坏的项目提岀相应的改善对策。依 《不合格及纠正措施管理程序》执行改善。 各部门应持续关注改善的实施和效果，并记录改 善结果，于次月会议中说明改善状况，同时将有 效地改善对策标准化°各部门应用数据分析和纠 正措施进行持续改进。 文件编号：HC-MP-05 编制日期: 参考文件/使用 表单 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目都统汁 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标统讣 分析规划表》 《质量目标和过 程管理目标绩效 统计分析表》 《不合格及纠正 措施管理程序》 版本:A 页码：伞

医院基本数据分析评价表(1).doc

医院基本数据分析评价表（1） 指标名称2014 年全年2015 年全年2015 年 1 季度2015 年 2 季度2015 年 3 季度2015 年 4 季度开放病床数 床位使用率 总出院人次 全院平均住院日 住院病人均次费用 门诊病人均次费用 医疗总收入（包括门诊） 住院病人总收入 住院病人药品总量+门诊药品总量 21种辅助用药总用量 全院药占比 全院抗菌药物使用率 全院抗菌药物使用强度 全院耗材占比（除去药品） 完成总临床病例数 临床路径病例占出院患者比例 临床路径患者总药占比 临床路径病例总耗占比（除去药品） 临床路径患者总平均住院日 临床路径总入径率 临床路径总入径率完成率 全院总死亡率 检查专家签名检查日期 医院 201年月临床路径、非临床路径病例抗菌药物及辅助用药相关指标评价表(2)

抗生 每种抗生抗生素使是否有进入临床路径住院素使 科室住院号病人姓名是否使用抗生素素名称及用是否符药敏试辅助用药名称病种名称天数用种 使用天数合要求验 类 检查专家签名检查日期 2016 年第季度临床路径检查综合评分标准

检查项目 分值评分标准得分 完成临床路径病例 100 占总出院病人的 30%得 80 分，增加 1 个百分点加 0.5 分，减少 1 个百分点扣0.5 分数 药占比100 达到标准得 80 分，下降 0.5 个百分点加 1 分，增加 0.5 个百分点扣 1 分 耗占比50 达到标准得 40 分，下降 0.5 个百分点加 1 分，增加 0.5 个百分点扣 1 分 抗菌药物使用强度50 达到标准得 50 分（ 40DDDs），每增加 1DDDs值扣 0.5 分 抗菌药物使用率50 达到标准得 40 分（ 60%），下降 1 个百分点加 1 分，增加 1 个百分点扣 1 分 出院病人均次费用100 与上年度比较，持平得80 分，下降 1 个百分点加 2 分，增加 1 个百分点扣 2 分 平均住院日50 与上年度比较，持平得40 分，下降得 50 分，下降的 30 分 辅助用药100 辅助用药总量与上年比较，持平得 60 分，增加 1 个百分点扣 2 分，下降 1 个百分点加 2 分合计600 检查专家签名检查日期

数据分析和评价

《数据分析和评价》教学设计 执教教师：庄冬 通讯地址：上海市浦东新区惠南镇黄路社区振欣路1号 一、概述 《数据分析和评价》是地图出版社出版的《初中信息科技》教材第四单元活动2的第四课的内容。此课教学内容主要是数据分析。根据统计后的结果，指导学生对结果信息进行简单分析，并对事务的发展进行预测。在教学中，我结合教材和练习册，指导学生进行数据的简单预测和分析，掌握预测分析方法。 二、教学目标分析 知识与技能：学生能够理解“数据分析”的含义。 过程与方法： 1．学生通过对给定的数据进行分析，探索事物的动态和发展变化规律，培养学生分析事 物、预测事物发展的能力。 2．学生结合评价表来总结自己的活动过程，并完成评价表，培养学生的客观评价能力。 3．学生通过对自己学习的知识、技能进行梳理回顾，培养学生反思、总结归纳能力。 情感态度与价值观： 1．能够采取积极的学习态度，虚心接受别人所提出的意见。 2．学生能够增强资源危机意识，树立社会责任感。 三、学习者特征分析 六年级的学生知识结构、家庭背景等不同，造成学生的分析能力差别很大。 四、教学策略选择与设计 由教师通过旅游景点统计文件引入数据分析的概念，让学生通过教材、练习册上的相关习题训练、巩固学生观察和推车能力。教师多引导学生参与分析和预测，着重调动学生参与积极性，而不是过多考虑正确与否。 五、教学资源与工具设计 教学资源与工具：教师PPT、数据文件“旅游景点统计.xls”、“test4-2-8.xls”

六、教学过程 引入：展示数据文件（旅游景点统计文件），提出问题。 老师：这些是什么数据？这些数据反映了什么客观情况？ 学生思考、回答。 过程：教师总结，引出数据分析概念。 老师：这些是按照时间顺序纪录的某个旅游景点人数统计数据，这些数据能够说明什么问题呢？我们就需要观察表面的数据，然后进行整理、分析、推测，找出隐藏在数据背后的本质现象，揭示一定的事物发展规律，这整个过程我们就称为数据分析。那我们就从这个统计表数据中发现规律，请同学回答。 学生思考、回答。 总结学生的答案。 （其中主要的答案是：一、参观人数逐年在增加；二、参观人数的增加幅度在减少。） 老师：请同学们看教材，打开配套光盘文件“test4-2-8.xls”文件完成下列练习。其中第一个问题，“在表中哪两个月花费最多”可以怎样得到？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（经过整理后，可以直观观察到） 老师：其中第二个问题，“原因是什么？”可以用怎样的方式解答？ 学生思考、回答。 总结学生的答案。（进行分析和推测） 老师：请大家完成练习。 学生完成练习，教师巡视。 老师请同学回答问题，总结学生第一个问题的答案。 （2月和8月的花费是比较多的，原因是天气寒冷、炎热的原因，造成在公用事业费占绝对比例的电费消耗增加。） 其中，2月和8月的花费是比较多的是直观观察到的，原因是自己根据客观规律所推测的。 老师请同学回答问题，总结学生第二个问题的答案。 （电费的比重是最大的，说明在，我们的日常生活中对电的依赖程度最高。）其中，电费的比重是最大的是直观观察到的，所说明的情况，是我们根据客观规律所推测的。 老师：好，针对这些公用事业资源使用的现象和规律，我们提出节约资源的好做法，来更有效的利用这些资源。 老师请同学回答问题，总结学生第三个问题的答案。 学生：注意关闭不必要的电灯，把电视机插座电源关闭，等等。 老师：好，大家能够用正确的方法，来分析数据、揭示客观规律。现在我们来完成练习册上的第四课的练习一。 学生完成练习，教师巡视。 请学生回答分析结论，学生回答，教师总结学生的答案。 通常情况下初中学生有零用钱，零用钱数量基本在50元以下。 老师：我们得到了一次自己分析问题的锻炼机会，现在我们再来完成练习册上的第四课的练习二。 学生完成练习，教师巡视。请学生回答分析结论，学生回答，然后教师总结学生

分析化学-分析结果的数据处理

§2-2 分析结果的数据处理 一、可疑测定值的取舍 1、可疑值：在平行测定的数据中，有时会出现一二个与其它结果相差较大的测定值，称为可疑值或异常值（离群值、极端值） 2、方法 ㈠、Q 检验法：由迪安（Dean ）和狄克逊（Dixon ）在1951年提出。 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、求出可疑值与其最邻近值之差x 2-x 1或x n -x n-1。 3、用上述数值除以极差，计算出Q Q=11χχχχ---n n n 或Q=11 2χχχχ--n 4、根据测定次数n 和所要求的置信度P 查Q p ，n 值。（分析化学中通常取0.90的置信度） 5、比较Q 和Q p ，n 的大小： 若Q ＞Q p ，n ，则舍弃可疑值； 若Q ＜Q p ，n ，则保留可疑值。 例：4次测定铁矿石中铁的质量分数（%）得40.02, 40.16,40.18和40.20。 ㈡、格鲁布斯法： 步骤： 1、将测定值由小至大按顺序排列：x 1，x 2，x 3，…x n-1，x n ，其中可疑值为x 1或 x n 。 2、计算出该组数据的平均值x 和标准偏差s 。 3、计算统计量G ： 若x 1为可疑值，则G==s 1 χχ-

若x n 为可疑值，则G==s n χ χ- 4、根据置信度P 和测定次数n 查表得G p ，n ，比较二者大小 若G ＞G p ，n ，说明可疑值相对平均值偏离较大，则舍去； 若G ＜G p ，n ，则保留。 注意：置信度通常取0.90或0.95。 例1：分析石灰石铁含量4次，测定结果为：1.61%, 1.53%,1.54%和1.83%。问上述各值中是否有应该舍弃的可疑值。（用格鲁布斯检验法检验 P=0.95） 例 2 测定碱灰中总碱量(以w Na 2O 表示)，5次测定结果分别为：40.10%,40.11%,40.12%,40.12%和40.20% (1)用格鲁布斯法检验40.20％是否应该舍去；(2)报告经统计处理后的分析结果；(3)用m 的置信区间表示分析结果(P=0.95) 二、显著性检验 用统计的方法检验测定值之间是否存在显著性差异，以此推测它们之间是否存在系统误差，从而判断测定结果或分析方法的可靠性，这一过程称为显著性检验。 定量分析中常用的有t 检验法和F 检验法。 ㈠、样本平均值与真值的比较（t 检验法） 1、原理：t 检验法用来检验样本平均值与标准值或两组数据的平均值之间是否存在显著性差异，从而对分析方法的准确度作出评价，其根据是样本随机误差的t 分布规律。 2、步骤： ①、计算平均值和平均值的标准偏差。 ②、由P 13式 μ= x±t p,f s=μ= x±t p,f n s 得：T -χ== t p,f s x 得 t==X S T -χ 根据上式计算t 值。 ③、查表得t p,f ，比较t 值

综合评价和小三科数据分析-已上传

综合评价数据分析 首先看一下公布的自主招生数据，由于自招仅有464名考生入围，占比1%，一下图表供参考： 2017年上海高考综合评价录取结果公布，共有来自上海94所高中的毕业生2113人，通过了上海本地9所高校的综合评价（文末有完整数据图）。大约5%的高中毕业生通过综合评价进入了理想高校。 上面的这些数据全部是通过综评的总人数排名，然而只有加上每所高中的高三总人数，这个数据才是真正有说服力的。因此，特别整理了下面这张表，综评人数占比指的是通过九所高校综评的人数在各个高中高三总人数的占比，毕业生人数数据来自三年前各高中在中考阶段的招生人数数据，三年中可能会有稍许变动，但这个变化对整体数据的影响可以忽略不计。 2017年上海9所高校综合评价录取完整数据

1、高考成绩决定是否能够入围综评面试。下表为部分院校专业组面试入围分数线： 2、综评总分决定是否能够被录取 综合成绩（总分1000分）=高考投档成绩（折算成总分600分）+面试成绩（总分300分）+折算后的高中学业水平成绩（总分100分） 注：合格考成绩所有人都是满分，等于是送的100分 三、各个高校通过综评招多少人 2017年具体人数 四、面试成绩怎么算（以复旦大学为例） 依据高考成绩，按院校专业组招生计划数的倍确定入围面试考生名单，公布入围面试分数线。 面试采取专家与考生多轮一对一面试模式。面试专家将在考虑性别、专业等因素的基础上每天随机分组，每组包含文、理、医各领域共5名专家；考生按高考平均成绩组间无差异原则，每10人随机分组；面试当日专家与考生各类通讯方式全部屏蔽；专家组与考生组临场抽签配对；专家与考生一对一面试，每轮面试时间15分钟，共计75分钟；面试结束后每位专家独立评判打分，对每位考生排序，然后合计每位考生的面试成绩。如一组实际面试考生不足10人，按线性映射折算。面试专家根据《复旦大学普通高中学生综合素质评价信息使用办法》有关规定将考生综合素质评价信息作为参考材料使用。面试成绩满分折算为300分。 面试成绩=∑[(31-每位专家排名)×2] 五、2017年九校总评方案比较 九校相同之处： 1、通过初审的考生正常参加高考，按照上海市教育考试院相关规定，高考出分（6月23日左右）以后，在高考综合评价批次院校志愿中填报我校，并填写专业志愿。 2、考生的专业志愿以高考后综合评价批次填报的志愿为准 3、面试时间在6月28日左右

数据分析能力

数据分析能力的构成 数据分析能力由以下五个方面构成． 1．数据的认识能力。 学生应该认识到现实世界里充满数据，在现实世界的线索中感知和识别数据，把数据的集合看成一个整体，看到数据中所蕴含的信息．学生应该感知和认识各种来源的数据，用度量来反映一组数据的特征．在已有经验的基础上，熟练一些数据的表述工具，认识反映一组数据集中趋势的度量，如平均数、中位数、众数等；认识反映一组数据差异的度量如全距、四分位距、极差、方差与标准差等；能够识别用统计图反映的数据的特征，如点线图、条线图、扇形图以及直图等；能够借助于图表和公式回答有关数据特征的问题． 2.数据的收集能力。 学生应该学习用多种方法收集数据，包括：设计调查问卷收集数据；根据问题的需要设计实验产生和收集数据．能够比较在同一个或不在同一个总体中的数据特征．例如，通过实验，测定所设计各种纸飞机的特征，诸如尺寸、飞机前部纸夹数以及其他因素对飞行距离的影响，诸如风力方向与放飞方向的一致性等．数学教师与物理、化学、生物科的教师合作，可能有益于实验设计的连贯性，沟通各学科间教学上的联系．例如在科学实验中收集数据，再用数学方法对数据进行分析． 3.数据的整理能力。 说明通过收集、组织和陈列数据来处理的问题。包括：阐述问题，设计研究方案，收集两个总体共同特征的数据，或一个总体有不同特征的数据；说明集中趋势度量和差异度量．根据问题的需要，对数据做进一步的整理，例如事件发生的频数分布，按照机会的大小对数据进行排序等． 4.数据的表述能力。 选择与使用合适的统计方法来分析数据，包括：能够根据问题的需要，用多种方法揭示所收集的一组数据的特征，通过度量揭示一组数据的集中趋势．用合适的度量表示一组数据的差异特征；通过适当地选择图象方法，包括直方图、盒图和散点图，形象地刻画一组数据的特征，讨论和理解数据集合及其图象之间的对应性，特别是用直方图、茎叶图、盒图以及散点图等表述一组数据的特征． 5.数据的探究能力。 发展与评价在分析数据的基础上得到的某些推论，并做出预告．包括：从总体选出两个或多个样本，观察其特征差异，根据样本的散点图及其近似直线，做出对样本中两个变量间可能关系的猜想；利用猜想阐述新问题，计划新方案，开展进一步的研究。数据分析能力的各种构成之间是紧密联系，相辅相成的，它也与其他数学能力有紧密的联系.中学阶段应对学生的这种能力进行全面而系统的培养． 数据分析能力是一种高层次的思维品质，只有在解决问题的过程中，在动手实践与探索中，才能得到充分的发展．

用做数据分析回归分析

用Excel做数据分析——回归分析 我们已经知道在Excel自带的中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 在数据分析中，对于成对成组数据的拟合是经常遇到的，涉及到的任务有线性描述，趋势预测和残差分析等等。很多专业读者此类问题时往往寻求专业软件，比如在化工中经常用到的Origin和数学中常见的MATLAB等等。它们虽很专业，但其实使用Excel就完全够用了。我们已经知道在Excel自带的数据库中已有线性拟合工具，但是它还稍显单薄，今天我们来尝试使用较为专业的拟合工具来对此类数据进行处理。 实例某溶液浓度正比对应于色谱仪器中的峰面积，现欲建立不同浓度下对应峰面积的标准曲线以供测试未知样品的实际浓度。已知8组对应数据，建立标准曲线，并且对此曲线进行评价，给出残差等分析数据。 这是一个很典型的线性拟合问题，手工计算就是采用最小二乘法求出拟合直线的待定参数，同时可以得出R的值，也就是相关系数的大小。在Excel中，可以采用先绘图再添加趋势线的方法完成前两步的要求。 选择成对的数据列，将它们使用“X、Y散点图”制成散点图。 在数据点上单击右键，选择“添加趋势线”-“线性”，并在选项标签中要求给出公式和相关系数等，可以得到拟合的直线。 由图中可知，拟合的直线是y=15620x+6606.1，R2的值为0.9994。 因为R2 >0.99，所以这是一个线性特征非常明显的实验模型，即说明拟合直线能够以大于99.99%地解释、涵盖了实测数据，具有很好的一般性，可以作为标准工作曲线用于其他未知浓度溶液的测量。

为了进一步使用更多的指标来描述这一个模型，我们使用数据分析中的“回归”工具来详细分析这组数据。 在选项卡中显然详细多了，注意选择X、Y对应的数据列。“常数为零”就是指明该模型是严格的正比例模型，本例确实是这样，因为在浓度为零时相应峰面积肯定为零。先前得出的回归方程虽然拟合程度相当高，但是在x=0时，仍然有对应的数值，这显然是一个可笑的结论。所以我们选择“常数为零”。 “回归”工具为我们提供了三张图，分别是残差图、线性拟合图和正态概率图。重点来看残差图和线性拟合图。 在线性拟合图中可以看到，不但有根据要求生成的数据点，而且还有经过拟和处理的预测数据点，拟合直线的参数会在数据表格中详细显示。本实例旨在提供更多信息以起到抛砖引玉的作用，由于涉及到过多的专业术语，请各位读者根据实际，在具体使用中另行参考各项参数，此不再对更多细节作进一步解释。 残差图是有关于世纪之与预测值之间差距的图表，如果残差图中的散点在中州上下两侧零乱分布，那么拟合直线就是合理的，否则就需要重新处理。 更多的信息在生成的表格中，详细的参数项目完全可以满足回归分析的各项要求。下图提供的是拟合直线的得回归分析中方差、标准差等各项信息。 残差的定义 1）若用一模型拟合资料，则模型计算值与资料实测值之差为残差，如线性回归中的实测值与方程的计算值之差。 2）变量的真值与观测值之差

数据分析与处理答案

一、 简答题（5×2分， 共10分） 1、请解释质量控制图中三条主要控制线的意义：CL 、UCL 、LCL 未学，不考 2、请解释正交设计表“L 934” 这个符号所指代的意义。如果要做6因素4水平实验，应该选择以下哪一个正交表（不考虑交互作用）：L 1645，L 3249 L: 正交； 9：9行或9次实验； 3：3个水平 ； 4：4列或4个因素 选L 3249 二、计算题（90分） 1、某分析人员分别进行4次平行测定，得铅含量分别是60.08、71.26、70.63、71.85、， 试分别用3s 法、Dixon 法和Grubbs 检验法判断60.08是否为离群值。（G 0.95， 4=1.463， Q 0.05,5=0.765）（12分） x =68.455, s=5.61, 3s 法：∣60.08-68.455∣=8.447<3s, 应保留 Dixon ：70.6360.08 0.89671.8560.08 Q -= =-> Q 0.05,5=0.765, 应舍去 Grubbs: G 计= 60.0868.455/5.61-=1.49> G 0.95，4，应舍去· ·· 2、4次测定结果为：1.12%、1.15%、1.11%、1.16%，根据这些数据估计此样品中铬的含量范围（P=95%）？（8分） ( 2.353%903,10.0=?=t P ， 3.182%9530.05=?=，t P ， 5.841%9930.01=?=，t P ) x =1.135%, s=0.0238% 3、用一种新方法测定标准试样中的氧化铁含量（%），得到以下8个数据：34.30、34.32、34.26、34.35、34.38、34.29、34.23、34.28。标准偏差为0.048%，标准值为34.33%问这种新方法是否可靠（P=95%，t 0.05，7=2.365）（10分） x =34.30 34.3034.33 1.770.048 t -= =< t 0.05，7，所以新方法可靠

数据分析与评价管理程序复习课程

数据分析与评价管理 程序

数据分析与评价管理程序 1.0 目的 通过制定本程序，规范质量、环意管理体系各过程有关数据信息的收集、分析、评价及应用管理等，以确定公司管理体系的适宜性和有效性，识别并提出可以实施的改进,促进顾客及相关方满意度和企业整体业绩的提升。 2.0 适用范围 适用于对来自监视和测量活动及其他相关来源的数据分析与评价。 3.0 职责 3.1工程部：是数据分析与评价归口管理部门，负责数据分析及统计技术的选用及指导。 3.2 各部门：负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。 4.0 定义 4.1数据：是指能够客观地反映事实的资料和数字等信息。 5.0内容 5.1 策划。 5.1.1 数据分析与评价归口管理部门由工程部主导，负责数据分析及统计技术的选用及指导。 各部门依照本程序的要求负责本部门数据的收集、分析、评价、应用和处理等工作。此数据分析与评价管理过程中各部门要充分做好相关信息的沟理，以确保数据收集的准确及数据的共享等，具体可参见《沟通与信息管理程序》（FT/QP-10）执行。 5.1.2各部门相关人员应经过相关培训，熟悉掌据各种数据统计分析方法。 5.1.3本程序中所列出的数据收集、分析、评价案例并非包括公司管理体系的全部，但各部门在 实际管理过程中可以参考本程序灵活运用。 5.2 确定数据来源 5.2.1 外部数据来源 a）上级机关检查、抽查的结果及反馈； b）认证机构监督审核的结果 c）新产品、新技术发展方向； d）相关方（如顾客、供方等）意见、反馈及投诉，顾客满意度等。 e) 市场调查的信息和数据。 5.2.2 内部数据来源

展会观众数据分析与评估

展会观众数据分析与评估 中国展览市场的竞争日益白热化，能不能办好一个展览的标准已不仅仅局限于展览会收益的多少。展览的持续性、规模的不断扩展、精品化、品牌化是提升展览品牌的基本要求。而表现最为直接的就是如何将展览上获得的各类观众数据充分利用，以此提升展览的水平和形象，更好的为展商和专业观众服务。 参观观众的数量和质量直接反映了展览的成效。观众数据分析，特别是专业观众和境外观众的数据分析对客户关系的建立和发展有着重要的意义。观众数据分析不仅反映了观众的地区分布，行业构成及参展目的，更重要的是它客观地反映了观众对展览的期望值，为完善展览组织工作提供了决策依据，也是参展企业与目标观众选择展览的重要依据。如图所示。 观众数据分析流程 按照国际惯例，展览的品质并不是以参观者数量的多寡取胜。有数据显示，德国在中国举行的展览与中国同类展览相比，媒体对外宣布的观众人数要少得多。如慕尼黑国际博览集团2005年５月份在上海举办的中国国际运输与物流博览会（Transport Logistic China）的展览报告，统计的观众数量只有9000多人，相比现场看上去比较旺人气缩小了很多，会后，德国负责观众统计的官员解释：在中国所办的展览主要是针对专业观众。因此，观众在拿到入场券之前必须进行预登记。主办单位能准确统计参展观众的人数和性质（专业观众或普通观众）。媒体和未登记的嘉宾并不算做观众。 而目前在中国，展览评估与认证在国内还属于空白。展览组织者使用的统计标准五花八门。对展商、观众和媒体来说，要了解展览真正的规模和影响显得十分困难。部分展览组织者相当抵触观众数据的透明度，使得相当部分的目标客户无法获得真正的信息，展览服务的品质受到质疑。因此，展览统计数据的透明化将会对整个中国展览市场受益匪浅。一份良好的数据分析评估报告，对参展商而言，评估的结果可以使参展商在同一展题，不同展览间或展览与其他营销战略的选择时提供参考依据。对观众而言，尤其是专业观众对选择参观不同展览时可获得客观的标准；对展览主办者而言，为打造展览品牌以及更好的完善对参展商及观众的服务提炼了有价值的信息。 获得展览观众数据资源并加以挖掘利用是摆在展览企业面前的当务之急。展览观众数据统计分析它主要是以真实、准确的评估分析展览。其作用第一是对外发布展览效果；第二是提供下届展览策划参照。 展览观众数据统计分析工作不仅要求对现有数据认真仔细的研究，而且对模糊的数据来源要进行回访查实，力求数据真实、准确，为下一步展览组织工作提供良好的决策支持。这项工作不仅可以树立展览的品牌形象，也能在参展商与观众中产生良好的口碑，从而全面提升展览组织者对展览服务的信心。 一、调查取样与信息采集。 1、观众定义标准 严格的观众定义是精确统计的前提，被誉为展览大国的德国在展览的观众的定义及展览统计方面有一套相当成熟的做法。德国展览统计数据自愿控制组织（ＦＫＭ）规定：凡购票入场或是在观众登记处登记了姓名和联系地址的人都被称为观众。记者、展商、馆内服务人员和没有登记的嘉宾不在观众之列。这个