Методические указания к выполнению практических работ для студентов специальности 220501 «Управление качеством»
Скачать 1.06 Mb.
|
Федеральное агентство по образованию Кемеровский технологический институт пищевой промышленности Кафедра «Биотехнология, товароведение и управление качеством» статистические методы в управлении качеством Методические указания к выполнению практических работ для студентов специальности 220501 «Управление качеством» Кемерово 2009 Составители: Е.О. Ермолаева, канд. техн. наук, ст. преподаватель; И.В. Сурков, канд. экон. наук, доцент, Т.А. Понкратова, канд.экон.наук, доцент Рассмотрено и утверждено на заседании кафедры «Биотехнология, товароведение и управление качеством» Протокол № 9 от 24.12.2008 г. Рекомендовано методической комиссией экономического факультета Протокол № от КемТИПП, 2009 предисловие В международных стандартах ИСО серии 9000 и в концепции TQM предусматривается широкое применение статистических методов для управления производственными процессами, анализа их воспроизводимости, планирования и проведения выборочного контроля качества продукции, сбора, обработки и интерпретации данных в объективную информацию, необходимую для принятия обоснованных решений. Статистические методы успешно применяются в промышленно развитых странах, особенно в Японии, США, Германии, Англии. Многими фирмами этих стран с помощью применения статистических методов регулирования технологических процессов удаётся обеспечивать недоступный для подавляющего большинства отечественных организаций уровень дефектности продукции, измеряемый единицами или десятками дефектов на миллион изделий. В задачи дисциплины входят
Дисциплина «Статистические методы в управлении качеством» изучается в соответствии с утвержденной программой и включает объем материала, который необходим для профессиональной деятельности инженера - менеджера. Согласно учебному плану студенты слушают лекции, выполняют практические занятия, после чего сдают зачёт; выполняют и защищают курсовую работу в объеме программы. Практическая работа № 1 Основные понятия выборочных исследований Цель занятия: закрепление знаний об основных понятиях выборочных исследований. Теоретическая часть Приступая к сбору данных, необходимо определить прежде всего цель сбора данных, чётко зафиксировать источник данных (место, время и кто проводил сбор данных), а сами собираемые данные желательно регистрировать в простой и удобной для последующего использования форме. Выборка – это единицы продукции, отобранные из контролируемой партии (контролируемой генеральной совокупности) или потока продукции для контроля и принятия решения о соответствии партии или потока продукции установленным требованиям. Различие между данными, полученными от выборки и истинными данными, называется ошибкой выборки. Ошибка выборки обуславливается двумя факторами: методом формирования выборки и размером выборки. Формирование выборки, прежде всего, основывается на знании контура выборки, под которым понимается список всех единиц совокупности, из которой выбираются единицы выборки. Например, если в качестве совокупности рассматриваются все предприятия торговли продовольственных товаров, то надо иметь список всех. Контур выборки неизбежно содержит ошибку, называемую ошибкой контура выборки и характеризующей степень отклонения от истинных размеров совокупности. Например, очевидно, что не существует полного официального списка всех предприятий торговли г. Кемерово, включая полулегальный и нелегальный бизнес в данной области. При формировании выборки используются вероятностные (случайные) и невероятностные (неслучайные) методы. Если все единицы выборки имеют известный шанс (вероятность) быть включенными в выборку, то выборка называется вероятностной. К сожалению, в большинстве маркетинговых исследований из-за невозможности точного определения размера совокупности не представляется возможным точно рассчитать вероятности. Вероятностные методы включают в свой состав: простой случайный отбор, систематический отбор, кластерный отбор и стратифицированный отбор. Простой (повторный) случайный отбор предполагает, что вероятность быть избранным в выборку известна и является одинаковой для всех единиц совокупности. Вероятность быть включенным в выборку определяется отношением объема выборки к размеру совокупности. Простой случайный отбор может осуществляться с помощью следующих методов: формирование выборки вслепую и с помощью таблицы случайных чисел. Начальная часть метода систематического отбора (механическая выборка) соответствует начальной части метода простого случайного отбора: необходимо получить полный список единиц генеральной совокупности. Однако далее вместо присвоения порядковых номеров используется показатель «интервал скачка», рассчитанный как отношение размера совокупности к объему выборки. Например, если используется телефонный справочник и интервал скачка был определен равным 250, то это означает, что каждый 250-й телефонный номер включается в выборку. Однако для определения начальных страниц и колонки справочника используются случайные числа. Особенно широко метод систематического отбора используется, когда для различных видов совокупностей имеются различные справочники, списки, спецификации и т.п. материалы. Другим методом вероятностного отбора является кластерный отбор, основанный на делении совокупности на подгруппы, каждая из которых представляет совокупность в целом. Предположим, что исследуется мнение населения какого-то региона относительно марки какого-то товара. Регион разбивается на четко определяемые части (кластеры), например, области. В основе всех описанных методов лежит предположение, что любая совокупность характеризуется симметричным распределением ее ключевых характеристик. Говоря другими словами, каждая выборка достаточно полно характеризует всю совокупность, различные крайности в выборке уравновешивают друг друга. Такая ситуация на практике встречается крайне редко. Скажем, исследуется рыночный потенциал определенного региона для какого-то товара. Население больших, средних и малых городов, сельской местности данного региона отличается по уровню образования, доходу, образу жизни и т.п. В случае несимметричного распределения совокупности последняя разделяется на различные подгруппы (страты), например, по уровню доходов, и выборки формируются из этих подгрупп, по сути дела являющихся сегментами рынка. Такой метод носит название стратифицированного отбора. Далее для каждой страты с помощью случайного отбора формируется выборка. Этапы разработки выборочного плана. Можно выделить следующие обобщенные этапы разработки выборочного плана:
На первом этапе определяется совокупность исходящих целей исследования. На втором этапе устанавливается, откуда может быть получен перечень единиц совокупности. Это нужно для установления контура выборки. На данном этапе также необходимо оценить ошибку контура выборки. На третьем этапе с учетом ранее выполненных работ осуществляется проектирование самой выборки. Здесь необходимо найти баланс между структурой выборки, затратами на сбор данных и объемом выборки; в деталях обсудить выборочные методы. На четвертом этапе: достижение нужного объема выборки осуществляется, в свою очередь, в два этапа. Прежде всего, устанавливается единица выборки, затем от этой единицы должна быть получена требуемая информация. Однако очевидно, что на ряд выбранных респондентов в силу тех или иных причин невозможно выйти и что не каждый выбранный респондент выразит желание отвечать на вопросы. Возникает проблема замены респондентов, которая может быть осуществлена с помощью трех методов: выбор следующего по списку респондента (например, следующий номер в телефонном справочнике), использование первоначальной выборки больших размеров и формирование повторной выборки. В последнем случае, если процент ответов оказался намного ниже, чем ожидалось, то контуры исходной выборки расширяются за счет дополнительных имен, найденных, скажем, случайным образом. Переформирование выборки осуществляется тогда, когда проверка показала, что выборка не представляет совокупность в целом. В этом случае выбираются новые респонденты, и они добавляются к ранее использованной выборке, пока не достигается удовлетворительный уровень репрезентативности. В реальности решение об объеме выборки является компромиссом между теоретическими предположениями о точности результатов обследования и возможностями их практической реализации, прежде всего имеются в виду затраты на проведение опроса. На практике используется несколько подходов к определению объема выборки. Прежде всего опишем наиболее простые. Произвольный подход основан на применении «правила большого пальца». Например, бездоказательно принимается, что для получения точных результатов выборка должна составлять 5% от совокупности. Данный подход является простым и легким в исполнении, однако не представляется возможным установить точность полученных результатов. При достаточно большой совокупности он к тому же может быть и весьма дорогим. Объем выборки может быть установлен, исходя из неких заранее оговоренных условий. Скажем, заказчик маркетингового исследования знает, что при изучении общественного мнения выборка обычно составляет 1000-1200 человек, поэтому он рекомендует исследователю придерживаться данной цифры. В ряде случаев в качестве главного аргумента при определении объема выборки используется стоимость проведения обследования. Так в бюджете маркетинговых исследований предусматриваются затраты на проведение определенных обследований, которые нельзя превышать. Очевидно, что ценность получаемой информации не принимается в расчет. Однако в ряде случаев и малая выборка может дать достаточно точные результаты. Объем выборки может определяться на основе статистического анализа. Этот подход основан на определении минимального объема выборки исходя из определенных требований к надежности и достоверности получаемых результатов. Наиболее теоретически обоснованный и корректный подход к определению объема выборки основан на расчете доверительных интервалов, в основе которых лежит ряд базовых понятий математической статистики (вариация, среднее квадратическое отклонение, доверительный интервал, средняя квадратическая ошибка). Пределы ошибки выборки. На основе этих понятий с учетом ряда предположений выводятся формулы расчета объема выборки. Все формулы для расчета объема выборки предполагают, что репрезентативность гарантируется путем использования корректных вероятностных процедур формирования выборки. Организация и проведение сбора данных. Существует, по крайней мере, три альтернативных подхода к сбору данных: осуществлять это самим, осуществлять путем создания специальной группы или путем привлечения коммерческих компаний, специализирующихся на сборе данных.
Большое значение имеет правильное проведение сбора данных. При личном интервьюировании необходимо представиться и сказать несколько слов о проводимом исследовании. При использовании анкет данная информация должна содержаться в ее вводной части. Следует подчеркивать конфиденциальность ответов. Скажите, сколько времени займет опрос. Не начинайте с вопросов о доходах и других вопросов личного характера. Помогайте респонденту разобраться в сложных вопросах. При сборе данных могут иметь место многие погрешности, называемые, поэтому невыборочными ошибками. Невыборочная ошибка включает в свой состав: 1) Все типы ошибок, обусловленные тем, что не все респонденты дали ответы 2) Ошибки сбора данных 3) Ошибки обращения с полученными данными 4) Ошибки анализа собранных данных 5) ошибки интерпретации полученных результатов Кроме того, существуют ошибки, обусловленные нечетким выявлением проблем, использованием неоднозначных терминов и т.п. Кроме того, невыборочные ошибки можно классифицироваться на ошибки:
Кроме того, невыборочные ошибки подразделяются на преднамеренные и на непреднамеренные (систематические и несистематические (случайные)). 1а) Преднамеренные ошибки лица, собирающего информацию, имеют место, когда оно сознательно нарушает установленные исследователем требования к сбору данных. Контроль за преднамеренными ошибками интервьюеров осуществляется двумя способами: путем надзора за их работой и путем проверки выполненной работы. Надзор осуществляется, например, путем незаметного подключения к телефонной линии, по которой берется интервью. При устном интервьюировании интервьюера может сопровождать проверяющее лицо. 1б) Непреднамеренная ошибка лица, собирающего информацию, главным образом, определяется неправильным пониманием со стороны интервьюера отдельных аспектов сбора данных, изложенных в различных инструкциях, хотя ему и кажется, что он все делает правильно. 2) Существует два вида преднамеренных ошибок респондентов. 2а) Первый вид обусловлен стремлением респондента фальсифицировать свои ответы, вследствие определенного замешательства, нежелания отвечать на персональные вопросы (об уровне дохода, о национальности, возрасте, семейном положении и т.п.), из-за подозрения, что интервьюер преследует какие-то цели. 2б) Второй вид обусловлен отказом респондента отвечать на вопросы из-за своей занятости, нежелания открывать личные аспекты своей жизни, предубежденности к опросам. Контроль за преднамеренными ошибками респондентов направлен на снижение числа случаев лжи и отказа участвовать в обследовании. Для этого, прежде всего, необходимо сохранять анонимность и конфиденциальность. Непреднамеренная ошибка респондента возникает в случае, когда респондент, думая о, что говорит правду, на самом деле дает ошибочный ответ. Контроль за непреднамеренными ошибками респондентов осуществляется в различных формах. Необходимо тщательно составлять вопросники и инструкции к ним, использовать разнонаправленные шкалы измерений. Для уменьшения числа ответов-предложений в шкалы вводятся такие градации, как «не имею мнения», «не могу вспомнить», «не уверен». Перед тем, как табулировать и анализировать данные проведенного обследования, целесообразно провести их предварительную проверку и выявить ошибки респондентов. Жестких правил в данной области не существует, и они основаны на традициях, опыте и т.п., то есть на неформальных подходах к определению, какие анкеты пригодны для последующего анализа, а какие - нет. Поэтому лучше ужесточить контроль сбора данных, уменьшив, таким образом, проблемы предварительной оценки собранных данных. |
Похожие:
 | Направленность тематики выпускных квалификационных работ |  | Практикум по выполнению практических работ, предназначен для формирования у студентов профессиональных умений и навыков: применять... |
| Практикум по выполнению практических работ, предназначен для формирования у студентов профессиональных умений и навыков: применять... | | Методические указания по выполнению практических работ являются частью основной профессиональной образовательной программы по мдк... |
| Методические указания к выполнению практических работ обучающимися по дисциплине оп. 05 | | Методические указания для студентов предназначены с целью оказания помощи при выполнении практических работ по дисциплине «Налоги... |
| Методические указания предназначены для проведения практических занятий по дисциплине Технология топографо-геодезических и маркшейдерских... | | ... |
| Учебно-методическое пособие предназначенодля студентов 3 курса, обучающихся по профессии 23. 01. 03 Автомеханик. Пособие содержит... | | Методические указания к выполнению лабораторных работ по дисциплине информатика для студентов I курса специальности 080507 IV курса... |