正版现货六西格玛管理统计指南第3版/第三版—MINTAB使用指导(中国质量协会六西格玛黑 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• 六西格玛
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• 中国质量协会

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出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300256641

商品编码：28959464563

目录

六西格玛管理统计指南——MINTAB使用指导（第3版）（中国质量协会六西格玛黑带注册考试参考用书）

 

• 作者：马逢时 周暐 刘传冰 编著
• 书号：256641
• 定价：￥89 元

• 字数：1172 千字
• 印次：3-1
• 开本：

• 出版时间：2018-05-31
• ISBN：978-7-300-25664-1
• 包装：

 

 

本书涵盖六西格玛管理中所用到的统计学知识，也包括了MINITAB软件的使用指导： 
● 六西格玛与统计学。 
● 常用概率统计概念 
● 假设检验概念与常用比较方法 
● 回归分析与方差分析 
● 变异源分析与测量系统分析 
● 统计过程分析与过程能力分析。 
● 试验设计 
● 六西格玛设计简介

内容简介

经过近20年来在我国的实践，六西格玛管理显示出巨大的魅力，已经被充分证明是一种行之有效的系统管理方法。随着六西格玛管理在国内更多企业的普及推广，六西格玛管理专业人才——绿带、黑带和资深黑带的成长迫切需要提高应用统计的能力。本书比较系统地介绍了六西格玛管理中用到的有关统计学背景知识及其统计思想，并把各方面内容的介绍与计算机MINITAB软件R17版和R18版的操作相结合，使得广大工程技术人员在学习本书后，对于常用的六西格玛管理中的统计学内容有更深入的理解与认识，有更广泛的应用。同时，为充分利用新的信息传播工具，方便大家随时随地学习，我们创建了“统计应用指南”微信公众号，传授应用统计知识，普及统计的应用，发布专栏文章、统计应用实践、专业案例、经验分享等，供大家获得更广泛的有益信息。本书的全部数据文件都用MINITAB软件及Excel文件格式同时给出，读者可以登录人大经管图书在线www.rdjg.com.cn下载。

本书涵盖六西格玛管理中所用到的统计学知识，也包括了MINITAB软件的使用指导： 
● 六西格玛与统计学。 
● 常用概率统计概念 
● 假设检验概念与常用比较方法 
● 回归分析与方差分析 
● 变异源分析与测量系统分析 
● 统计过程分析与过程能力分析。 
● 试验设计 
● 六西格玛设计简介

目录

 

 

第1章 六西格玛与统计学 
1.1 六西格玛概论 
1.2统计学概论 
1.3统计学在六西格玛中的地位 
1.4MINITAB简介 

第2章概率论基础知识 
2.1随机变量及其分布 
2.2随机变量的数字特征 
2.3常用的连续型分布 
2.4常用的离散型分布 
2.5中心极限定理 

第3章描述性统计及图形 
3.1总体与样本 
3.2描述性统计 
3.3简单统计图形 

第4章统计基础 
4.1正态总体的抽样分布 
4.2参数的点估计 
4.3参数的区间估计 

第5章假设检验 
5.1基本原理及方法 
5.2基本步骤 
5.3均值检验 
5.4方差检验 
5.5单因子ANOVA 
5.6比较方法的总结 
5.7等价检验 
5.8样本量的计算 

第6章比率检验 
6.1单总体比率检验 
6.2双总体比率检验 
6.3列联表与卡方检验 
6.4单总体与双总体Poisson率检验 

第7章非参数检验方法 
7.1符号检验法 
7.2秩和检验法及Mann�瞁hitney检验法 
7.3单样本Wilcoxon符号秩检验法 
7.4多样本均值相等性检验 

第8章探索性数据分析 
8.1探索性数据分析的概念 
8.2关于分布的探索性分析 
8.3直线拟合的耐抗线方法 
8.4用中位数平滑法分析双向表 

第9章相关分析和回归分析 
9.1相关分析 
9.2简单线性回归 
9.3多元线性回归 
9.4离散型变量Logistic回归 
9.5广义回归 
9.6回归分析的扩充 

第10章变异源分析 
10.1变异源分析概论 
10.2变异源分析的一般方法 
10.3变异源分析的图形方法 
10.4变异源分析的数值方法 
10.5变异源分析的一般模型数值方法 

第11章测量系统分析 
11.1分辨力和稳定性 
11.2偏倚和线性 
11.3重复性和再现性 
11.4破坏性试验的测量系统分析 
11.5计数型测量系统分析 

第12章统计过程控制 
12.1控制图基础理论 
12.2计量控制图 
12.3计数控制图 
12.4特殊控制图 
12.5非正规条件下的控制图 
12.6过程能力分析 
12.7统计过程控制综合应用实例 

第13章试验设计 
13.1试验设计基础 
13.2单因子试验设计 
13.3全因子设计 
13.4部分因子试验 
13.5响应曲面设计 
13.6稳健参数设计 
13.7混料设计 

第14章六西格玛设计 
14.1六西格玛设计概论 
14.2容差设计 
14.3仿真 

附表 
附表1标准正态分布函数表 
附表2标准正态分布函数上侧概率表 
附表3t分布的α分位数表 
附表4χ2分布的α分位数表 
附表5F分布的α分位数表 
附表5.1F分布的0.90分位数表 
附表5.2F分布的0.95分位数表 
附表5.3F分布的0.975分位数表 
附表5.4F分布的0.99分位数表 
附表6计量控制图计算控制限的系数表 
附表7西格玛水平换算表 
附表8符号检验表 
附表9秩和检验表 
附表10游程总数检验表 
附表11游程zui大长度检验表 
附表12相关系数检验表 
附表13六西格玛容差设计标准差系数表 
附表14Grubbs 检验临界值表 
附表15单侧Dixon检验临界值表 
附表16双侧Dixon检验临界值表

 

作者介绍

马逢时 天津大学数学系教授，1992年起享受国务院政府特殊津贴。曾任全国概率统计学会常务理事，全国工科院校应用概率统计委员会副主任兼秘书长，《数理统计与应用概率》杂志副主编，教育部高等学校工科应用数学专业教材编审委员会委员，国家教委高等学校理科学科教学指导委员会委员。主持过多项国家自然科学基金及国家教育委员会科学基金项目的研究，主持制定了国家标准：《I型极值分布异常值检验》。在国内外学术刊物或学术会议上发表学术论文30多篇。 
1996年起，从事六西格玛黑带咨询培训工作，获得摩托罗拉公司认证的全部黑带核心课程的授课资格，在多家中外大公司任教黑带、绿带培训课程及开展项目咨询工作。现为中国质量协会全国六西格玛管理推进工作委员会专家委员、顾问。2004年起，主持多届全国黑带教师培训及认证活动，2005年获得中国质量协会授予的“全国优秀六西格玛培训导师”称号，2012年获得全国六西格玛推进工作“特殊贡献奖”。主持了MINITAB统计软件R15，R17及R18中文版翻译审查工作。2009年主持编著出版本书的姐妹篇《基于MINITAB的现代实用统计》，2013年出版了该书的第二版。 

周 暐 美国赛仕软件集团中国有限公司高级咨询顾问，现为全国六西格玛管理推进工作委员会专家委员，擅长将统计分析技术与企业的质量管理、工艺改善、产品研发等实际工作相结合。在《中国质量》《品质》等权威质量期刊上发表专业论文十余篇，曾受邀为中国多家知名企业和高等学府传授和辅导统计应用和六西格玛专业知识。 


刘传冰 精益六西格玛黑带大师，原任美国BMGI大中华区首席顾问,现任成都大成投资管理有限公司首席顾问，ASQ（美国质量协会）会员、ASQ认证CMQ和CQE；CAQ（中国质量协会）认证六西格玛黑带培训教师，国家质量监督检验检疫总局认证CQE培训教师。培养了数十名黑带大师、2 000多名黑带、5 000多名绿带，成功为数百家知名企业提供了精益六西格玛项目培训、咨询服务，获得好评，并使企业取得可观的项目收益。

《统计思维与数据驱动的卓越管理》 简介： 在当今竞争日益激烈的商业环境中，企业要想脱颖而出，实现可持续发展，必须掌握科学的管理方法，并能有效利用数据来指导决策。本书《统计思维与数据驱动的卓越管理》正是为应对这一挑战而生。它并非一本关于特定工具或流程的“秘籍”，而是旨在构建一套根植于统计学原理的系统性思维框架，帮助管理者理解数据背后的含义，发现隐藏的模式，识别问题的根源，并最终做出更明智、更具前瞻性的决策。 本书的核心在于“统计思维”，这是一种以数据为基础，用概率和统计的视角来理解世界、分析问题、评估风险的思考方式。它教导我们不要仅仅依赖直觉或经验，而是要学会审视数据，理解其变异性，并能区分偶然与必然。通过培养统计思维，管理者能够更清晰地认识到流程的稳定性，识别出影响质量和效率的关键因素，并为改进工作提供科学依据。 《统计思维与数据驱动的卓越管理》并非一本纯粹的理论书籍，它将理论与实践紧密结合。书中提供了大量贴近实际的管理场景和案例，涵盖了从产品设计、生产制造到市场营销、客户服务等各个环节。这些案例展示了如何运用统计学原理来解决现实世界中的复杂问题，例如如何提高产品良率、如何优化供应链效率、如何理解客户需求的变化、如何评估营销活动的效果等等。通过学习这些案例，读者将能深刻体会到统计思维在实际管理中的巨大价值。 本书强调“数据驱动”的重要性。在信息爆炸的时代，数据无处不在，但数据的价值并非显而易见。关键在于如何有效地收集、整理、分析和解释数据。本书将引导读者掌握一系列基础且核心的数据分析方法，这些方法不需要高深的数理背景，但却能帮助我们从海量数据中提炼出有价值的信息。我们将探讨如何运用描述性统计来概括数据的基本特征，如何利用推断性统计来做出关于整体的判断，以及如何通过数据可视化来清晰地呈现分析结果，使之易于理解和沟通。 本书并非孤立地介绍统计学知识，而是将其置于卓越管理的宏观框架之下。我们相信，统计思维是实现卓越管理不可或缺的基石。因此，本书将围绕“卓越管理”的各个维度展开论述，并说明统计思维如何贯穿其中： 理解变异性与过程控制： 任何过程都存在变异，理解这种变异的来源和程度是实现过程稳定的前提。本书将探讨如何运用统计工具来识别和量化变异，从而有效地控制过程，减少不必要的波动。这对于提高产品质量、降低生产成本至关重要。 数据驱动的决策制定： 传统的决策方式往往依赖于经验和直觉，而数据驱动的决策则更加客观和可靠。本书将演示如何通过数据分析来支持各项决策，例如市场预测、资源分配、风险评估等，从而提高决策的科学性和有效性。 识别关键影响因素： 在复杂的管理环境中，往往存在多个因素同时影响结果。统计学方法能够帮助我们剥离这些因素的影响，找出对目标结果影响最大的关键变量，从而使改进工作更具针对性和效率。 持续改进与创新： 卓越管理是一个持续改进的过程，而统计思维为这种持续改进提供了源源不断的动力。通过对数据的持续监测和分析，我们可以及时发现问题，评估改进措施的效果，并不断优化流程，实现创新。 科学的衡量与评估： 如何科学地衡量工作绩效和管理效果？本书将提供统计学的视角，教导读者如何设计合理的指标体系，如何收集有效数据，以及如何运用统计方法来客观地评估各项管理活动和改进项目。 本书的另一大特色在于其易于理解的语言风格和丰富的实践指导。我们避免了过于晦涩的数学公式和专业术语，而是用通俗易懂的语言来解释统计学原理。同时，书中提供的步骤清晰、可操作性强的指导，能够帮助管理者将所学知识迅速应用到实际工作中。我们相信，管理者不需要成为统计学专家，就能掌握并运用统计思维来提升管理水平。 《统计思维与数据驱动的卓越管理》的目标读者是所有致力于提升管理效能，追求卓越绩效的管理者、团队负责人、项目经理以及一线操作人员。无论您身处何种行业，从事何种管理工作，本书都将为您提供一套全新的、行之有效的思考和解决问题的方法。 通过阅读本书，您将能够： 建立科学的统计思维模式： 以更客观、更理性的视角看待数据和问题。 掌握基础且核心的数据分析技能： 能够独立进行基本的数据收集、整理、分析和解释。 提升决策的科学性和准确性： 减少盲目性，让决策更有依据。 有效地识别和解决管理难题： 找到问题的本质，并采取针对性措施。 推动组织内部的持续改进文化： 让数据成为改进的驱动力。 成为一个更具影响力和领导力的管理者： 以数据为支撑，引领团队走向成功。 本书并非教您如何使用某个特定的统计软件，也并非聚焦于某个特定的管理工具。它提供的是一种思维方式，一种理解和驾驭数据、驱动卓越管理的方法论。我们坚信，掌握了统计思维，您将能更好地理解管理中的挑战，更有效地应对变化，并最终带领您的组织迈向更高的成就。 让我们一起踏上这段数据驱动的卓越管理之旅，用统计的智慧赋能您的决策，用数据的力量驱动您的成功。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上关于统计工具的书籍汗牛充栋，但真正能将“统计思维”和“管理实践”融为一体的凤毛麟角。这本《指南》最让我感到震撼的地方，在于它对“变异的根源”和“过程的稳健性”所持有的近乎苛刻的态度。作者似乎在不断地提醒读者，即便你得到了一个看起来很漂亮的P值，如果你的测量系统不稳定，或者你没有充分控制实验条件，那么你的结论就可能是空中楼阁。书中对“过程能力指数”的解读尤其精辟，它不仅关注了“过程平均值是否偏离目标”，更着重阐述了“过程散布范围（6西格玛）是否足够小以满足规格要求”。这种对“稳健性”的执着，是真正区分合格质量工程师和顶尖专家的标志。此外，这本书的结构安排也非常巧妙，它遵循着项目的实际流程，引导读者逐步建立起从数据收集到风险评估、再到控制计划制定的完整体系。每完成一个章节的学习，你都会感觉自己离掌控一个复杂流程的“全景图”更近了一步，它提供的不只是工具箱，更是一套完整的、可复制的、通往持续改进的行动蓝图。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度，让它不仅仅是一本技术手册，更像是一部系统性的质量哲学读本。我发现它在讲解问题解决框架时，非常强调“以客户之声（VOC）为中心”的思维导向。六西格玛的很多统计工具，如亲和图、Kano 模型（虽然不是纯统计，但被巧妙地引入了需求分析中），都服务于一个更宏大的目标：确保我们改进的每一个环节，最终都能转化为客户可感知的价值提升。这种自上而下的设计思路，避免了项目团队陷入“为了分析而分析”的泥潭。例如，在“改进”阶段，书中并未简单地推荐DOE，而是先要求项目团队结合DMAIC前期的“定义”和“测量”结果，明确哪些输入变量是真正影响关键输出变量（Y）的“关键少数”，然后才着手设计实验来优化这些关键X。这种层层递进的逻辑链条，让整个改进过程显得目标明确、资源聚焦。它成功地将冰冷的统计学工具，赋予了商业价值和客户导向的灵魂，让六西格玛不再是晦涩难懂的“黑话”，而是一种务实的、以结果为导向的商业语言。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我过去对市面上很多管理类书籍都有一个共同的“审美疲劳”：要么过于理论化，像在读一篇博士论文，让人望而却步；要么过于口号化，充斥着“追求卓越”“持续改进”这类空洞的词汇，读完后感觉激情澎湃，但转身又不知道该做什么。这本《指南》彻底打破了我的这种刻板印象。它的行文风格非常务实、冷静，带着一种工程师特有的严谨和对细节的偏执。尤其是它对“DMAIC”方法论中每一个阶段的工具应用进行了精细的梳理和分层。例如，在“分析”阶段，它不仅讲了如何使用回归分析来找出关键的X因子，更重要的是，它花了大量篇幅讨论了如何判断变量之间的多重共线性，以及在设计实验（DOE）时如何选择最有效的实验因子组合，这才是真正决定项目成败的关键。更让我欣赏的是，书中对“变异”的理解非常深刻，它强调了在六西格玛的世界里，变异才是真正的敌人，而所有统计工具的目的都是为了理解和消除这种变异的根源。这种对核心理念的坚守，使得整本书的脉络清晰有力，让人感觉每翻一页，都在向一个更高阶的质量管理境界迈进，它教会我们的不仅仅是“怎么做”，更是“为什么这样做”。

评分☆☆☆☆☆

对于我们这些习惯于在海量数据中“游泳”的分析人员来说，选择一个可靠的、与主流软件无缝对接的工具指南至关重要。这本书在整合Minitab使用指导方面做得相当出色，它并非简单地把软件操作手册的内容搬过来，而是将统计概念与软件功能进行了深度的融合。举个例子，当我们学习假设检验时，书中会同步展示如何在Minitab中输入数据、选择正确的检验类型（如单样本t检验还是双样本t检验），以及如何准确解读输出窗口中的P值和置信区间。这种“理论+实操”的绑定，极大地缩短了知识转化为技能的时间。我特别喜欢它对统计图表的解读部分，很多时候，软件会生成一大堆图表，但真正的挑战在于如何从这些“冰冷”的数据可视化中提取出业务洞察。书中详述了如何通过残差图判断模型假设是否成立，如何通过箱线图直观比较不同批次间的差异，这些都是教科书上往往一笔带过，但在实际工作中却至关重要的细节。可以说，这本书更像是一位经验丰富的前辈，手持统计软件，耐心地在你身边一步步演示如何驾驭数据这匹野马。

评分☆☆☆☆☆

这本《六西格玛管理统计指南》简直是为我们这些在质量管理领域摸爬滚打的实践者量身定做的“武功秘籍”。我一直觉得，理论和实际操作之间总隔着一层纱，尤其是涉及到复杂的统计分析时，那些教科书上的公式看得人头晕眼花，真到了项目现场，又不知如何下手。然而，这本书的厉害之处就在于，它完美地架起了这座桥梁。它没有一味地堆砌深奥的理论，而是紧密围绕“如何用六西格玛工具解决实际问题”这一核心展开。比如，在介绍测量系统分析（MSA）时，作者并没有停留在讲解方差和重复性的数学定义上，而是详细拆解了 Gage R&R 研究的每一步，甚至连如何用 Minitab 生成那些清晰的控制图和报告都有详尽的图文说明。这种手把手的指导，让原本枯燥的统计概念瞬间变得生动和可操作。我印象特别深刻的是关于过程能力分析（Process Capability）那一章，它清晰地阐述了 Cp、Cpk、Pp、Ppk 之间的细微差别以及它们在不同情境下的适用性，而不是简单地把它们堆在一起。读完后，我立刻尝试将学到的知识应用到我们生产线上一个长期波动的关键参数上，效果立竿见影，效率和稳定性都有了显著提升。这本书的价值，就在于它真正实现了“授人以渔”，让我们能自信地拿起统计的“武器”去攻克那些顽固的质量难题。