통계적 품질관리 Statistical Quality Control 2장 데이터의 정리방법 통계적 품질관리 Statistical Quality Control

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.1 데이터 형태 (1) 데이터의 관측 개수에 따른 종류 (2) 데이터의 속성에 따른 형태 ① 일변량 데이터(univariate data) ② 이변량 데이터(bivariate data) ③ 다변량 데이터(multivariate data) (2) 데이터의 속성에 따른 형태 ① 이산형 데이터(discrete data) : 셀 수 있는 값을 가지는 데이터를 말하며, 계수치(attribute data) 라고도 함. ② 연속형 데이터(continuous data) : 주어신 구간 안에서 임의의 값을 가질 수 있는 데이터를 말하며, 계량치(variable data)라고도 함.

2.1 데이터 형태와 측정 (3) 데이터의 척도에 따른 형태 ■ 데이터의 형태 분류 및 관계

2.1 데이터 형태와 측정 ‘ 측정값 – 참값 = 오차 ’ 2.1.2 측정과 수치데이터 (1) 불확도의 개념과 활용 - 불확도란? ‘측정결과와 관련하여, 측정량을 합리적으로 추정한 값의 산포 특성을 나타내는 파라미터(척도)’ ■ 불확도와 보정값의 크기

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (2) 측정의 소급성 및 교정제도의 변혁 측정에서는 측정기가 올바르게(정확하게) 작동하는지를 점검하는 것이 가장 기본적인 사항 부정확한 정도와 기준기와의 정합성을 확인하기 위해 수행하는 것이 교정(較正, valibration) 소급성(遡及性, traceability, SQC에서는 추적성으로 번역함)이란 ‘계측기의 정확정밀도를 더 높은 정확정밀도를 가진 다른 계측기기 그리고 궁극즉으로는 1차 표준(promarystandard)으로 연결시키는 문서화된 비교 고리’ 교정이란 이 소급성을 확보하기 위한 수단이다.

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (3) 측정결과의 표기방법과 SI단위 수치는 아라비아숫자로 표기 수치는 직립체로 표기 소수점은 쉼표(,) 또는 마침표(.)로 표기 수치는 가독성을 높이기 위하여 소수점 위아래에서 3 자리마다 빈칸(반 칸이 권장됨)을 둔다 보기 12 345, 3 450

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (3) 측정결과의 표기방법과 SI단위 양(quantity)은 경사체로, 단위(unit)는 직립체로 표기 - m, l, g 는 각각 mass(질량), length(길이), gravity(중력가속도) - m, l, g 는 meter(미터), litre(리터), gram(그램) ※ 𝝁 는 모평균 ‘뮤(mu)’이고 μ는 접두어 ‘마이크로(micro)’ 보기 양 : m (질량), t (시간) 등 단위 : kg, s, K, Pa, kHz 등 단위명칭 (영어) : metre, second, mole 및 newton, pascal, volt 등 kg 이며, Kg 이 아님 (비록 문장의 시작이라도) 5 s 이며, 5 sec. 나 5 sec 또는 5 secs 가 아님

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (3) 측정결과의 표기방법과 SI단위 35 mm이며, 35mm가 아님 보기 25 %이며, 25% 또는 25 percent가 아님 보기 35 mm이며, 35mm가 아님 32 ℃ 이며, 32℃가 아님 2.37 lm 이며, 2.37lm (2.37 lumens)가 아님 25˚ , 25˚23’ , 25˚23’27” 등은 옳음 ※ ‘100ml’ 는 ‘백밀리리터’로 읽게 되나, ‘100l’는 ‘백리터’인지 또는 ‘천일’인지 구분하기 어려우므로 ‘100 l ‘로 적는 것이 요구된다.

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 ■ SI기본단위 – 명칭과 기호 기 본 량 SI 기본 단위 명 칭 기 호 길 이 질 량 시간, 지속시간 전 류 열역학적 온도 물 질 량 광 도 미 터 킬로그램 초 암 페 어 켈 빈 몰 칸 델 라 M Kg S A K Mol cd

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 ■ 기본단위로 표시된 일관성있는 SI단위의 예 유 도 량 명 칭 기 호 넓이 부피 속력, 속도 가속도 파동수 밀도, 질량밀도 표면밀도 비(比)부피 전류밀도 자기장의 세기 물질량농도, 농도 광휘도 굴졀률 상대투자율 제곱미터 세제곱미터 미터 매 초 미터 매 제곱초 역 미터 킬로그램 매 세제곱미터 킬로그램 매 제곱미터 세제곱미터 매 킬로그램 암페어 매 제곱미터 암페어 매 미터 몰 매 세제곱미터 칸델라 매 제곱미터 일(숫자) m2 m3 m/s m/s2 m-1 kg/m3 kg/m2 m3/kg A/m2 A/m mol/m3 cd/m2 1

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 ■ SI접두어 μ 인 자 접 두 어 기 호 1024 1021 1018 인 자 접 두 어 기 호 1024 1021 1018 1015 1012 109 106 103 102 101 요 타 제 타 엑 사 페 타 테 라 기 가 메 가 킬 로 헥 토 데 카 Y Z E P T G M k h da 10-1 10-2 10-3 10-6 10-9 10-12 10-15 10-18 10-21 10-24 데 시 센 티 밀 리 마이크로 나 노 피 코 펨 토 아 토 젭 토 욕 토 d c m μ n p f a z y

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (4) 유효숫자의 개념 및 계산방법 ■ 막대의 길이 측정(1) 1.1로 읽되, 그것을 1.05와 1.15 사이의 값으로 읽고 해석 막대의 길이를 1.1이라고 읽어낸 경우, 1 자리의 1은 명확한 숫자이나, 소수점 아래 첫 자리의 1은 불명확한 숫자이므로 1.1은 유효숫자 2자리의 수치

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (4) 유효숫자의 개념 및 계산방법 ■ 막대의 길이 측정(2) 첫째 그림에서는 1.15로 읽되, 그것을 1.125와 1.175 사이의 값으로 둘째 그림에서는 1.14로 읽되, 그것을 1.13과 1.15 사이의 값으로 셋째 그림에서는 1.13으로 읽되, 그것을 1.125와 1.135 사이의 값으로 읽고 해석 ● 유효숫자의 자리수 = 명확한 숫자들의 자릿수 + 불명확한 숫자(1개)의 자릿수

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (6) 평균과 표준편차의 자릿수 ● 평균값 – 표의 자릿수까지 낸다. ● 표준편차 – 유효숫자를 최대 3 자리까지 낸다. ■ 평균값의 자릿수 <표2-5> 측정값의 단위 측정값의 개수 0.1, 1, 10 등의 단위 0.2, 2, 20 등의 단위 0.5, 5, 50 등의 단위 - 4 미만 10 미만 2 ~ 20 4 ~ 40 10 ~ 100 21~ 200 41 ~ 400 101 ~ 1000 평균값의 자릿수 측정값의 자릿수와 같게 측정값 보다 1 자리 많게 2 자리 많게

2.1 데이터 형태와 측정 2.1.2 측정과 수치데이터 (6) 평균과 표준편차의 자릿수 예제 2-3 샘플크기 n = 7의 샘플을 측정한 결과 다음과 같은 7 개의 수치(단위는 생략)가 얻어졌다. KS Q 5002에 따른다면 평균값 및 표준편차는 얼마라고 하여야 하겠는가? 1.89 1.98 1.95 1.87 1.92 1.89 1.90 수치를 계산기에 입력 𝑿 =𝟏.𝟗𝟎𝟕 𝟏𝟒𝟐 𝟖𝟓𝟕 ⋯ 𝒔 =𝟎.𝟎𝟐𝟕 𝟓𝟏𝟔 𝟐𝟑𝟏 ⋯ <표 2-5>에 의해 평균값은 𝑿 =𝟏.𝟗𝟎𝟕 및 표준편차를 유효숫자 3자리로 구하면 𝒔 =𝟎.𝟎𝟐𝟕 𝟓 풀 이

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.1 특성요인도 (1) 특성요인도(cause-and-effect diagram)란? ‘나쁜 또는 좋은 결과(특성)에 영향을 미치는 중요한 원인(요인)을 찾는 그림(도)’

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.2 파레토도 (1) 파레토도/그림(Pareto diagram)란? ‘데이터를 항목별로 분류해서 크기순의 막대그래프로 나타내어 각 항목 및 누적의 비중을 강조하는 그림’

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.2 파레토도 ■ 개선전후 비교 파레토도

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.3 히스토그램 (1) 히스토그램(histogram)란? ‘데이터의 존재범위를 균일한 간격의 구간으로 나누어 각 구간에 들어가는 데이터의 출현도수를 서로 맞닿은 기둥형태로 나타낸 그림’ ■ 히스토그램의 모양(n=100)

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.4 산점도 (1) 산점도(散點圖, scatter diagram)란? ‘짝을 이룬 2조의 데이터를 직교좌표계에 타점하여 상관관계 및/또는 회귀관계를 조사하는 그림’ ■ 산점도의 여러가지 경우 및 모양

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.5 그래프와 관리도 (1) 그래프(graph)란? ‘데이터(수치)의 (통계)해석결과를 한 눈에 알 수 있도록 그린 도표’이며, 인간 시각이 다른 감각기관에 비해 사물을 ‘보다 빨리’, ‘보다 많이’, 그리고 ‘누락 없이’ 감지하거나 감지시킨다는 툭수성 내지는 우수성을 이용한 수법 ■ Z, 삼각 및 띠 그래프의 예

2.2 품질관리 기본 7가지 도구 2.2.6 체크시트 (1) 체크시트(check sheet)란? 2.2.7 층별 ‘데이터를 간단히 기록 · 정리할 수 있고 또한 점검 · 확인 항목을 빠짐없이 체크할 수 있도록 만들어진 도표’ 2.2.7 층별 (1) 층별(stratification)란? ‘집단을 구성하고 있는 많은 것들을 특징에 따라 몇 개의 그룹으로 구분하는 것’ (2) 층별의 지표 사람별 – 숙련도, 남녀, 연령, 작업자, 교대, … 설비별 – 기종, 형식, 신구, 구조, 치공구, … 원부자재별 – 공급자, 성분, 로트, 납품일, … 작업조건 · 방법별 – 온도, 압력, 속도, …의 작업조건, 작업방법 시간 또는 공간별 – 시간, 날자, 주, 월, 계절, 밤낮, … 측정 또는 검사별 – 시험기, 계측기, 측정자, 검사원, …