Q_004:
’散布’是什么？我很好奇为什么要管理这些东西。
A :
所谓散布（Dispersion）是指数据的分散程度，管理这些数据的理由简单来说就是为了生产均一质量的产品。
生产线上生产多个产品时，虽然已经规定了产品规格（一般规格中心值和容许差），但测量生产的各个产品时，质量特征值的测量结果，几乎很难见到，质量特性值与规格的中心值相同的情况。
这种现象叫做"数据产生'散布’"。
例如，对A、B两条生产线生产的产品进行抽样，当产品长度（品质特性值）是检测项目时，进行测量，
第一，A产线和B产线生产的产品与<图1>一样，散布虽然相同，但存在平均值不同的情况;第二，A产线和B产线生产的产品与<图2>一样，虽然散布不同，但可能会发生平均值相同的情况。
这两种情况虽然都有形态上的差异，但可能会发生产品不合格的情况。
因此，为了生产质量好的产品，必须管理平均值和偏差。 为了管理平均值和偏差，基本上要重点管理4M（Man, Material, Machine, Method）。从另一个方面来说，可以说在供需工程中出现不合格的根本原因都在于4M的管理不力。
Q_005:
请告诉我标准偏差和范围的定义和差异，以及相似之处。
A :
标准偏差和范围均表示数据的分散程度（散布）。 只是，标准偏差是以收集数据的平均值为基准，是各数据之间距离的平均值，为求得该数值，以平均值为基准，将各数据之间的距离二次方（此为二次方之和）全部加起来后，按照数据数分出不同的方根进行计算。 套用方根的理由是因为加了平方，所以要重新还原，如果不加平方，以平均值为中心，把各个数据之间的距离相加就会等于零。
范围是指收集的数据中最大值-最小值的差异。
与求得标准偏差相比，优点是范围更容易算出，但能够更加准确的显示数据的分散程度的是标准偏差。 范围在电脑普及之前，大部分需要手工计算，所以相对容易，但现今有很多种统计应用程序普及，标准偏差也很容易计算，因此，想要了解分布情况时，使用标准偏差最佳。
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