具体描述
本书作者紧紧围绕6σ管理中数据分析的需要，参考国内外大量文献，结合自身在摩托罗拉和通用电气公司授课过程中的亲身感受以及八年来在国内研究和推广6σ管理的经验体会，试图写出适合我国企业管理人员学习的统计数据分析方法。希望本书能对6σ管理在中国的推广和我国企业管理水平的提升起到推动作用。
为了解决6σ管理中用到大量统计技术和方法需要复杂计算的问题，本书把Minitab软件与有关计算结合起来，这是一大特点。本书分为9章，主要结合Minitab软件尽可能通俗地讲授6σ管理中必需的统计数据分析方法和技术。
本书适合作为企业6σ管理黑带、绿带的培训教材，还可以作为MBA及人文社会科学类研究生量化分析的教材。
作者简介
c何晓群,1中国人民大学统计学院教授,1中国人民大学应用统计料学研究中心研究中心研究员,1中国人民大学六西格玛质量管理研究中心主任,1摩托罗拉公司和美国六西格玛国际学院认证讲师,1中国现场统计研究会副秘书长,1国家税务总局特邀监察员.a
曾为多所大学的MBA学生主讲“管理统计学”、“管理创新理念”等课程,2多次参加国际学术会议,2主持并参与多项国家和省部级及企业横向课题研究,2发表论文80余篇.a
自1996年以来多次在通用电气和摩托罗拉公司讲授“统计方法与技术”、“企业质量管理”、“SPC”、“6σ”等课程.a
近年来先后给中国远洋运输集团、正泰集团、TCL集团、海尔集团、中国工商银行、中国人民保险公司、中国人寿保险公司、中国电信、中国联通、中国移动、中国网通等近百家企业员工进行6σ管理方面的培训.a曾多次接受中央电视台、北京电视台、凤凰卫视、《光明日报》等媒体采访.
目录信息
1.1 常用数据分析技术概述
1.2 总体与样本
1.3 数据的收集
1.4 数据的类型
1.5 数据集中趋势的测度
1.6 数据离散程度的测度
1.7 数据基本分析的ｍｉｎｉｔａｂ实现
小组讨论与练习
第2章 概率及其应用
2.1 掷骰子的游戏
2.2 概率及概率的计算
2.3 概率的性质与运算法则
2.4 条件概率
2.5 独立性
2.6 全概率公式
2.7 贝叶斯公式
2.8 概率树
小组讨论与练习
第3章 管理中常见的几个概率分布
.3.1 随机变量
3.2 随机变量的分布
3.3 随机变量的均值与方差
3.4 二项分布及其应用
3.5 泊松分布及其应用
3.6 正态分布及其应用
3.7 中心极限定理
3.8 各种概率分布计算的ｍｉｎｉｔａｂ实现
小组讨论与练习
第4章 参数估计
4.1 参数估计的基本概念
4.2 总体均值和总体比例的区间估计
4.3 样本容量的确定
4.4 两个总体均值之差的区间估计
4.5 两个总体比例之差的区间估计
4.6 正态总体方差的区间估计
4.7 两个正态总体方差比的区间估计
4.8 有关区间估计的ｍｉｎｉｔａｂ实现
小组讨论与练习
第5章 假设检验
5.1 广告宣传的虚假性
5.2 假设检验的几个步骤
5.3 单侧检验
5.4 双侧检验
5.5 两类错误
5.6 检验应用
小组讨论与练习
第6章 离散数据的卡方检验
6.1 卡方分布介绍
6.2 卡方检验的本质
6.3 卡方检验统计量的计算
6.4 卡方检验的分析
6.5 卡方检验的应用
小组讨论与练习
第7章 方差分析
7.1 方差分析的引入
7.2 怎样得到ｆ统计量
7.3 单因素方差分析的例子
7.4 检验方差假设
7.5 多因素方差分析
7.6 多变量图分析
小组讨论与练习
第8章 相关分析与一元回归
8.1 相关分析及其实现
8.2 回归分析基本理论
8.3 标准的一元线性回归模型
8.4 一元线性回归模型的估计
8.5 一元线性回归模型的检验
8.6 一元线性回归模型的ｍｉｎｉｔａｂ实现
8.7 一元线性回归模型预测
8.8 非线性回归简介
小组讨论与练习
第9章 多元回归分析
9.1 多元线性回归分析基本理论
9.2 标准的多元线性回归模型
9.3 多元线性回归模型的估计
9.4 多元线性回归模型的检验
9.5 多元线性回归模型预测
9.6 多元线性回归模型的ｍｉｎｉｔａｂ实现
9.7 多元非线性回归
小组讨论与练习
主要参考文献
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
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用户评价
这本书最让我感到惊喜的是它对软件操作的“点到为止”与“深入挖掘”之间的完美平衡。很多工具书为了迎合大众对“速成”的渴望，往往会花费大量篇幅去展示如何点击软件菜单，但这些操作步骤每年都可能过时。这本书则高明得多，它没有浪费笔墨在那些容易过时的“点击指南”上，而是将重点放在了“为什么我们要用这个功能”以及“软件输出结果的深层含义是什么”上。它用最精炼的语言描述了不同软件（比如Minitab或R的部分应用逻辑）在进行回归分析或DOE设计时背后的统计原理，让你即使用不同的软件平台，也能迅速理解其核心逻辑。这种教学理念培养的是读者的“统计直觉”和“批判性思维”，而不是简单的“按键能力”。因此，这本书的生命周期远超一般的软件手册，即使软件界面更新了，书中的核心分析思想和方法论依然具有持久的指导价值。它真正教会了我如何驾驭工具，而非被工具所奴役，这对于任何希望长期从事数据分析工作的人来说，都是无价的财富。
评分说实话，我购买这本书之前，对六西格玛的认知还停留在“黑带、绿带、DMAIC”的表层概念上，总觉得这套体系离我这个中小企业的产品开发部门有些遥远和高不可攀。然而，这本书的价值恰恰在于它成功地将高阶的统计工具“平民化”和“场景化”了。书中对“分析阶段”（Analyze Phase）的讲解尤其到位，它没有强迫读者必须掌握复杂的非参数检验，而是根据数据的特性和业务问题的性质，提供了一套清晰的“工具选择树”。例如，当数据不满足正态分布假设时，书中立刻提供了替代方案，并解释了为什么这些替代方案在特定情境下是更稳健的选择。这种“量体裁衣”式的教学思路，极大地增强了读者在面对真实、不完美数据时的自信心。我开始意识到，六西格玛并非一套僵硬的规则，而是一套灵活的、以解决问题为导向的思维框架。这本书帮助我跳出了“非正态不分析”的思维定式，让我能更灵活地将统计思想应用到我们日常的研发验证和可靠性测试中去，收效立竿见影。
评分这本书实在是太棒了，我简直爱不释手！我是一个刚接触数据分析不久的新手，一直苦于找不到一本既有理论深度又能兼顾实操的入门书籍。市面上的很多书要么讲得过于理论化，充斥着让人望而生畏的数学公式，要么就是只停留在软件操作层面，缺乏对底层逻辑的深入剖析。而这本《六西格玛数据分析技术》完全打破了我的困境。它以一种非常清晰、循序渐进的方式，将复杂的统计学概念融入到实际的业务场景中去讲解。比如，它在介绍控制图时，不仅仅是罗列了各种图表的绘制方法，更重要的是，它深入分析了在不同生产环境中如何选择合适的控制图，以及如何解读图表背后的含义，帮助我们真正理解过程变异的来源和控制的意义。作者的叙述语言非常生动，仿佛一位经验丰富的导师在耳边细细指导，丝毫没有那种教科书的枯燥感。我特别欣赏它在案例选择上的独到眼光，每一个案例都紧密贴合现代企业的痛点，让我能立刻感受到所学知识的价值。读完前几章，我就感觉自己对数据驱动决策的理解上升到了一个新的高度，不再是盲目地套用工具，而是学会了如何“用工具思考”。这本书为我打开了一扇通往专业数据分析世界的大门，是所有想在质量管理和流程优化领域深耕的朋友们的必备良书。
评分我是一个非常注重阅读体验的人，很多技术书籍的排版和图示设计都让人头疼，阅读过程简直是一种折磨。但这本书在视觉呈现上做得极其出色，完全可以称得上是一本“有品位的技术读物”。装帧精美自不必说，最重要的是内文的布局设计——逻辑流线清晰得令人赞叹。每当引入一个新概念时，作者都会使用对比鲜明的色块或醒目的图示来区分理论阐述、公式推导和实际应用步骤。特别是那些复杂的流程图和决策树，绘制得简洁明了，即便是多步骤的复杂分析路径，也能一目了然。我发现自己可以非常流畅地在理论章节和后面的案例练习之间跳转，而不会感到迷失方向。这种对用户体验的关注，在严肃的技术书籍中是相当罕见的。它让学习过程不再是枯燥的文字“攀登”，而变成了一种富有引导性的探索之旅。对于那些希望通过自学掌握这套方法论的读者来说，这种清晰的视觉导航系统无疑是巨大的加分项，极大地降低了学习曲线的陡峭程度。
评分作为一名有着十几年质量管理经验的资深工程师，我阅览过的关于流程改进和统计过程控制（SPC）的书籍数不胜数，很多都大同小异，无非是重复讲解CPK、Ppk这些基础指标。然而，这本书真正让我眼前一亮的地方，在于它对“过程能力研究”的整体框架构建上展现出的那种宏观视野和精微之处的把握。它没有沉溺于初级指标的罗列，而是花了大量篇幅去探讨如何建立一个科学、可靠的数据采集体系——这恰恰是很多现场人员最容易忽略但却至关重要的环节。书中关于测量系统分析（MSA）的论述尤其深刻，它不仅仅停留在计算R&R的百分比上，更深入探讨了系统误差与随机误差的辨识，以及如何通过工程手段去消除这些误差源。这种对数据“质量”本身的重视，体现了作者深厚的行业沉淀。此外，对于如何将统计结果转化为可执行的管理建议，本书也提供了非常实用的指导方针，有效弥合了“分析师”和“管理者”之间的沟通鸿沟。可以说，这本书不是教你如何画图，而是教你如何通过数据来诊断业务的“疑难杂症”，极具实战指导意义，完全超出了我预期的标准。
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