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） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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马逢时 周暐 刘传冰 著

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• 六西格玛
• 管理统计
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• 质量管理
• 黑带
• 统计分析
• 质量协会
• 精益管理
• 数据分析
• 流程改进

店铺： 人大社明德求是书店

出版社： 中国人民大学出版社

ISBN：9787300256641

商品编码：29118704881

包装：平装

开本：16

出版时间：2018-05-30

书    名：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

出版时间：2018-05-31 字　　数：1172 千字 书　　号：256641 ISBN：978-7-300-25664-1 开　　本：16 包　　装：平  装 印　　次：3-1 定    价：￥89.0

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 

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。 

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游程最大长度检验表 
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 

自2013年第2版出版以来，已经过去了5年时间。承蒙各位读者的厚爱，第2版已经印刷了7次。之所以受到广泛欢迎，首先在于内容安排较为合理，既有对统计学基本原理、基本思想的阐述，又有较为详尽的操作步骤，同时对分析结果给出准确、严谨的解释，无论是初学者还是具有一定基础的读者，阅读本书都会有一定收获。 
近年来，我国经济持续高速增长的同时也暴露出一些问题，高投入低产出、高能耗低效益的发展模式难以为继，企业面临转型升级的巨大压力，要求不断提高产品和服务质量，必然对质量管理模式和质量技术提出更高要求。同时，随着六西格玛管理在我国的持续深入推进，质量管理从业者对统计技术的需求也越来越迫切。为了提高工程技术人员学习使用统计技术和统计工具分析解决问题的能力，我们再次对指南进行了增补，希望改版后能更好地服务不同需求、不同层次、不同岗位的读者。 

《精益六西格玛实践手册：从理论到卓越的落地指南》 图书简介 本书并非一本冰冷的统计学理论堆砌之作，而是一本真正着眼于“落地”与“实践”的精益六西格玛工具箱。它旨在为所有致力于提升企业运营效率、优化产品与服务质量、激发组织创新潜力的管理者、工程师、流程改进专家以及一线员工提供一套全面、系统且可操作的实施指南。 我们深知，在快速变化的商业环境中，仅仅理解概念是不够的，关键在于如何将精益六西格玛的强大力量转化为实实在在的绩效提升。因此，本书的核心目标是帮助读者将六西格玛的 DMAIC（定义、测量、分析、改进、控制）和 DMADV（定义、测量、分析、设计、验证）等核心方法论，以及精益生产的各项原则，融会贯通，并将其有效地应用于日常工作中，解决实际业务中的痛点，实现持续的卓越运营。 第一部分：精益六西格玛的基石——理念与方法论的深度解析 在深入探讨具体工具之前，本书首先会带领您构建对精益六西格玛的完整认知。我们将详细阐述其核心理念： 质量的本质与客户价值： 深入剖析“质量”在不同语境下的定义，以及如何精准捕捉和满足客户的真实需求，将客户声音（VOC）转化为驱动改进的动力。 “精益”的力量： 介绍精益生产的起源和核心原则，如价值流、消除浪费（MUDA）、持续改进（Kaizen）、准时化生产（JIT）等。我们将具体分析八种常见的浪费（不必要的运输、库存、动作、等待、过度生产、过度加工、缺陷、未被利用的才能），并提供识别和消除这些浪费的实操方法。 “六西格玛”的严谨： 揭示六西格玛的统计学根基，但强调其应用的关键在于“数据驱动决策”。我们将详细讲解六西格玛的“3.4个缺陷/百万次机会”的目标背后所蕴含的对卓越品质的追求，以及其如何通过减少变异来提升过程能力。 精益与六西格玛的协同： 重点阐述为何将精益的效率导向与六西格玛的质量导向相结合，能够产生“1+1 > 2”的强大协同效应，实现速度与质量的双重飞跃。 在此基础上，我们将系统性地讲解 DMAIC 和 DMADV 的方法论框架： DMAIC（改进）： 逐一剖析 DMAIC 的五个阶段，并提供每个阶段的关键活动、产出和常见挑战的应对策略。 定义（Define）： 如何清晰地界定项目目标、范围、客户群体，并制定项目章程。 测量（Measure）： 如何设计和实施有效的数据收集计划，确保数据的准确性和可靠性，并理解关键质量特性（CTQ）。 分析（Analyze）： 如何运用各种统计工具和图表，深入挖掘问题的根本原因，而非仅仅停留在表面现象。 改进（Improve）： 如何基于根本原因分析，开发、测试和实施有效的解决方案，并验证其效果。 控制（Control）： 如何建立监控机制，确保持续的改进效果，防止问题复发，并将成功经验制度化。 DMADV（设计）： 讲解 DMADV 方法论，适用于新产品、新流程或新服务的开发，旨在从设计源头就融入高品质和高效率的基因。 定义（Define）： 明确设计目标和客户需求。 测量（Measure）： 识别并量化客户要求和关键设计参数。 分析（Analyze）： 分析设计选项，进行可行性研究。 设计（Design）： 设计出满足要求的方案。 验证（Verify）： 测试和验证设计方案的有效性。 第二部分：实战工具箱——解决问题与优化流程的利器 本部分是本书的核心，我们将聚焦于一系列经过实践检验、行之有效的精益六西格玛工具，并提供清晰的适用场景、操作步骤以及案例分析。每个工具的讲解都将强调其在实际工作中的应用价值，而非单纯的理论介绍。 定义阶段的工具： 项目章程（Project Charter）： 构建完整的项目章程模板，明确项目目标、范围、团队成员、关键里程碑和预期收益。 SIPOC 图（Suppliers, Inputs, Process, Outputs, Customers）： 绘制高阶的流程图，帮助团队快速理解流程的起点、终点及其关键要素，识别潜在的干系人。 客户之声（Voice of the Customer - VOC）： 介绍多种收集和分析客户需求的方法，如访谈、问卷调查、焦点小组、抱怨分析等，以及如何将其转化为可衡量的质量特性。 关联图（Affinity Diagram）： 用于对大量零散的头脑风暴想法进行分类整理，找出隐藏的模式和共性。 测量阶段的工具： 基本统计量（Basic Statistics）： 讲解平均值、中位数、众数、标准差、方差、极差等基本概念，以及它们如何描述数据的中心趋势和离散程度。 数据类型与抽样（Data Types and Sampling）： 区分连续数据和离散数据，理解不同抽样方法（如随机抽样、分层抽样）的原理及其对分析结果的影响。 测量系统分析（Measurement System Analysis - MSA）： 强调测量系统的重要性，讲解如何评估测量系统的准确性（Accuracy）和精密度（Precision），以及重复性（Repeatability）和再现性（Reproducibility）研究。 过程能力分析（Process Capability Analysis - Cp/Cpk, Pp/Ppk）： 介绍如何计算和解读过程能力指数，判断现有过程是否能够满足规格要求，识别过程改进的空间。 分析阶段的工具： 流程图（Flowchart）： 绘制详细的流程图，可视化地展现流程步骤，识别瓶颈和冗余环节。 鱼骨图（Ishikawa Diagram / Fishbone Diagram）： 一种系统性的头脑风暴工具，用于识别导致问题的多种潜在根本原因（如人、机、料、法、环、测）。 帕累托图（Pareto Chart）： 运用“二八原则”，识别导致问题的最关键因素，将有限的资源聚焦于最能产生效果的地方。 散点图（Scatter Plot）： 用以探究两个变量之间的相关性，判断一个变量是否对另一个变量产生影响。 假设检验（Hypothesis Testing）： 介绍 t 检验、卡方检验、方差分析（ANOVA）等常用假设检验方法，用于科学地判断不同因素之间的差异是否具有统计学意义。 回归分析（Regression Analysis）： 讲解简单线性回归和多元回归，建立变量间的数学模型，预测变量之间的关系，并量化影响程度。 改进阶段的工具： 头脑风暴（Brainstorming）： 激发团队创造力，生成多种潜在解决方案。 失效模式与影响分析（Failure Mode and Effects Analysis - FMEA）： 一种前瞻性的风险评估工具，识别潜在的失效模式，评估其影响，并采取预防措施。 实验设计（Design of Experiments - DOE）： 讲解如何通过系统性的实验，高效地探究多个因素对结果的影响，以及因素之间的交互作用，从而找到最佳的工艺参数组合。 标杆学习（Benchmarking）： 通过研究行业最佳实践，学习他人的成功经验，为自身改进提供方向。 成本效益分析（Cost-Benefit Analysis）： 评估不同改进方案的成本和预期收益，做出最优选择。 控制阶段的工具： 控制图（Control Charts）： 介绍 X-bar R 图、I-MR 图、P 图、C 图等各种控制图，用于监控过程变异，判断过程是否处于统计控制状态，及时发现过程异常。 防错法（Poka-Yoke / Mistake-Proofing）： 设计和实施简单的机制，防止人为错误发生，或在错误发生时立即发出警报。 标准化作业（Standardized Work）： 制定清晰、统一的操作规程，确保流程的稳定性和可重复性。 培训与沟通（Training and Communication）： 强调持续培训和有效沟通在维持改进成果中的作用。 知识管理（Knowledge Management）： 如何记录、分享和传承项目经验，形成组织的学习能力。 第三部分：精益六西格玛的文化与领导力 卓越的运营不仅仅依赖于工具和方法，更需要组织文化和领导力的支撑。本书将深入探讨： 构建持续改进的组织文化： 如何在企业内部营造鼓励创新、容忍试错、以数据说话、关注客户的氛围。 领导者的角色与责任： 明确各级管理者在推动精益六西格玛过程中的关键作用，包括设定愿景、提供资源、消除障碍、奖励成功。 团队协作与沟通： 强调跨部门协作的重要性，以及如何建立高效的沟通机制，确保项目顺利进行。 变革管理： 分析引入精益六西格玛可能面临的阻力，并提供有效的变革管理策略。 战略落地： 如何将精益六西格玛项目与企业的整体战略目标紧密结合，确保改进活动真正服务于组织的可持续发展。 本书特色： 强调实践性： 每个工具的讲解都配以丰富的实际案例，帮助读者理解其在不同行业和场景下的应用。 逻辑清晰，层层递进： 从宏观理念到微观工具，再到组织文化，结构完整，便于读者系统学习。 语言通俗易懂： 避免过多的专业术语，用简洁明了的语言解释复杂的概念，降低学习门槛。 注重可操作性： 提供详细的步骤指导和模板，读者可以直接套用，快速上手。 面向所有层级： 无论您是初学者还是有一定经验的改进者，都能从中获得价值。 目标读者： 企业中高层管理者、部门负责人 质量管理、生产管理、运营管理、研发工程师 流程改进专员、六西格玛项目负责人（绿带、黑带） 追求个人能力提升、渴望解决实际业务问题的任何职业人士 通过阅读和实践本书，您将能够掌握一套强大的工具和方法论，自信地驱动您的团队和组织走向精益求精、持续卓越的境界，最终实现质量、效率和效益的全面提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量，坦白地说，与它深厚的学术内容有些不匹配。纸张的质感一般，印刷的清晰度也时好时坏，尤其是一些复杂的图表和统计输出结果，在较小的字体下显得非常拥挤和难以辨认。对于一本需要频繁查阅和对照的参考书来说，清晰的视觉呈现至关重要，但这本书在这方面做得不够到位。此外，书中的术语表和索引部分的组织也显得有些随意，查找特定的统计方法时需要花费额外的时间在不同章节之间跳转。如果能在视觉设计和内容检索便利性上投入更多精力，这本书的价值将会得到极大的提升，毕竟，即便是最深刻的知识，也需要合适的载体来传递，否则只会徒增读者的阅读疲劳。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构安排，说实话，有些让人摸不着头脑。它似乎试图在一本书里涵盖从基础统计到高级质量工具的全貌，结果就是内容显得有些庞杂和跳跃。我发现自己在阅读过程中，常常需要不断地翻回前面的章节来回顾一些已经讲过的概念，因为作者在后续章节中没有清晰地指出这些概念的继承关系，而是直接引入了更复杂的模型。这种编排方式对于那些希望系统学习六西格玛流程的人来说，无疑增加了学习的负担。我更希望作者能按照DMAIC的流程，有条不紊地将工具和统计方法串联起来，而不是将它们分散在不同的统计主题下。虽然每部分的内容都很扎实，但整体阅读体验就像是在一个巨大的知识迷宫里穿梭，缺乏清晰的指引和路线图，让人感到有些迷失方向。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让人感到振奋的地方，在于它对六西格玛核心哲学中“统计思维”的强调。它不像市面上某些工具书那样，仅仅罗列出一堆软件操作步骤，而是着力于培养读者对数据变异性的深刻洞察力。作者通过大量的论述，不断提醒我们，所有的改进都必须建立在可靠的统计证据之上，这对于提升组织决策的科学性至关重要。这种注重根本的教学方式，使得这本书具有长久的参考价值，因为它教授的是思考的方法，而非过时的技术。即便是软件和工具不断迭代，这种基于统计原理的决策框架依然是不可动摇的基石。因此，尽管阅读过程需要较高的专注度和投入，但它成功地塑造了一种严谨、数据驱动的工作习惯，这是任何速成指南都无法比拟的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

作为一本专业的参考用书，这本书在提供详尽的统计背景信息方面做得非常出色，这一点值得称赞。作者对各种概率分布、假设检验的原理，以及回归分析的细节阐述得淋漓尽致，几乎涵盖了黑带考试中所有可能涉及的统计知识点。然而，真正让我感到遗憾的是，书中对实际案例的讲解显得过于简略和抽象。我期待看到更多来自不同行业、不同复杂度的真实世界案例，展示如何运用书中所教的统计工具来解决实际问题，而不是仅仅停留在教科书式的理论演示。当我在尝试将这些知识迁移到我自己的工作场景中时，却发现缺乏具体的“脚手架”来帮助我搭建应用框架。理论和实践之间似乎存在一道鸿沟，这本书更偏向于“知其所以然”，而不是“如何去做”。

评分☆☆☆☆☆

这是一本读起来让人感到有些吃力的书，尤其是对于初次接触六西格玛概念的人来说。书中的理论部分介绍得非常详尽，每一个统计学名词和概念都进行了深入的剖析，这使得我对六西格玛的底层逻辑有了更深刻的理解。然而，作者似乎更侧重于理论的构建，而非实际操作的流畅性。我花了不少时间来消化那些复杂的公式和假设检验的步骤，感觉像是又上了一堂高阶统计学课程。尽管如此，这本书的严谨性是毋庸置疑的，它为我们打下了坚实的理论基础，让我明白了为什么某些方法是行之有效的。如果你期望能快速上手应用，这本书可能需要你投入更多的耐心去啃读那些数学推导，但从学术深度上来说，它绝对是物超所值的一笔投资。它更像是一本参考手册，而非一本入门向导，需要读者具备一定的数理基础才能充分领会其精髓。