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SPC统计分析方法的具体内容：
SPC即英文 “Statistical Process Control”之缩写，意为 “统计制程控制” SPC或称统计过程控制。SPC主要是指应用统计分析技术对生产过程进行实时监控，科学的区分出生产过程中产品质量的随机波动与异常波动，从而对生产过程的异常趋势提出预警，以便生产管理人员及时采取措施，消除异常，恢复过程的稳定，从而达到提高和控制质量的目的。 在生产过程中，产品的加工尺寸的波动是不可避免的。它是由人、机器、材料、方法和环境等基本因素的波动影响所致。波动分为两种：正常波动和异常波动。正常波动是偶然性原因（不可避免因素）造成的。它对产品质量影响较小，在技术上难以消除，在经济上也不值得消除。异常波动是由系统原因（异常因素）造成的。它对产品质量影响很大，但能够采取措施避免和消除。过程控制的目的就是消除、避免异常波动，使过程处于正常波动状态。
spc统计分析方法实施方式：
介绍的以下这些工具和方法具有很强的实用性，而且较为简单，在许多国家、地区和各行各业都得到广泛应用： ·
控制图：用来对过程状态进行监控，并可度量、诊断和改进过程状态。 ·
直方图：是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图，能够直观地显示出数据的分布情况。 ·
排列图：又叫帕累托图，它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具。可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题，找出影响产品质量的主要因素，识别进行质量改进的机会。 ·
散布图： 以点的分布反映变量之间相关情况，是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度，或确认其预期关系的一种示图工具。 ·
过程能力指数（Cpk）：分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度。 ·
频数分析：形成观测量中变量不同水平的分布情况表。 ·
描述统计量分析：如平均值、最大值、最小值、范围、方差等，了解过程的一些总体特征。 相关分析：研究变量之间关系的密切程度，并且假设变量都是随机变动的，不分主次，处于同等地位。 ·
回归分析：分析变量之间的相互关系。
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