(完整word版)黑帶考試輔導(dǎo)系列-2009(含答案),推薦文檔

1、解答 20072009 年中質(zhì)協(xié)黑帶考試試卷。1.黑帶是六西格瑪管理中最為重要的角色之一。在下面的陳述中，哪些不是六西格瑪黑帶應(yīng)承擔(dān)的任務(wù)：A. 在倡導(dǎo)者（ Champion）和資深黑帶（MBB ）的指導(dǎo)下，帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成六西格瑪項(xiàng)目B. 運(yùn)用六西格瑪管理工具方法，發(fā)現(xiàn)問(wèn)題產(chǎn)生的根本原因，確認(rèn)改進(jìn)機(jī)會(huì)；C.與倡導(dǎo)者資深黑帶以及項(xiàng)目相關(guān)方溝通，尋求各方的支持和理解；D. 負(fù)責(zé)整個(gè)組織六西格瑪管理的部署，為團(tuán)隊(duì)確定六西格瑪管理推進(jìn)目標(biāo)，分配資源并監(jiān)控進(jìn)展。D 解析：分配資源、監(jiān)控進(jìn)程是champion 的職責(zé)。2. 確定項(xiàng)目選擇及項(xiàng)目?jī)?yōu)先級(jí)是下列哪個(gè)角色的責(zé)任A 黑帶B黑帶大師C綠帶D倡導(dǎo)者D 解析

2、倡導(dǎo)者根據(jù)業(yè)務(wù)需求決定項(xiàng)目是否需要開(kāi)展，并制定優(yōu)先級(jí)3. 在分析 X-R 控制圖時(shí)應(yīng)A. 先分析X 圖然后再分析R 圖B. 先分析 R 圖然后再分析X 圖C. X 圖和 R 圖無(wú)關(guān)，應(yīng)單獨(dú)分析D. 以上答案都不對(duì)B 解析， Xbar-R 控制圖，先分析組內(nèi)極差情況，如果組內(nèi)極差失控，要首先解決組內(nèi)問(wèn)題。（攘外必先安內(nèi)）4.在六西格瑪管理的組織結(jié)構(gòu)中，下面的陳述哪個(gè)是正確的：A. 黑帶應(yīng)當(dāng)自主決定項(xiàng)目選擇B 綠帶的數(shù)量和素質(zhì)是推行六西格瑪獲得成功的關(guān)鍵因素C 倡導(dǎo)者對(duì)六西格瑪活動(dòng)整體負(fù)責(zé)，確定前進(jìn)方向D 以上都不是C 解析項(xiàng)目選擇要經(jīng)過(guò)倡導(dǎo)者的確認(rèn)，黑帶是關(guān)鍵，高層支持也是關(guān)鍵，綠帶是基礎(chǔ)5.

3、質(zhì)量管理大師戴明先生在其著名的質(zhì)量管理十四條中指出“停止依靠檢驗(yàn)達(dá)成質(zhì)量的做法”，這句話(huà)的含義是：A. 企業(yè)雇傭了太多的檢驗(yàn)人員，對(duì)經(jīng)營(yíng)來(lái)說(shuō)是不經(jīng)濟(jì)的。B. 質(zhì)量是設(shè)計(jì)和生產(chǎn)出來(lái)的，不是檢驗(yàn)出來(lái)的。C.在大多數(shù)情況下，應(yīng)該由操作人員自己來(lái)保證質(zhì)量，而不是靠檢驗(yàn)員保證。D. 人工檢驗(yàn)的效率和準(zhǔn)確率較低，依靠檢驗(yàn)是不能保證質(zhì)量的。B 解析， B 項(xiàng)是本意，倡導(dǎo)大質(zhì)量全面質(zhì)量管理Page: 1/ 226. 在下列陳述中，不正確的是：A. 六西格瑪管理僅是適合于制造過(guò)程質(zhì)量改進(jìn)的工具；B. 六西格瑪管理是保持企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)持續(xù)改善的系統(tǒng)方法；C. 六西格瑪管理是增強(qiáng)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)力和綜合素質(zhì)的管理模式；D.

4、六西格瑪管理是不斷提高顧客滿(mǎn)意程度的科學(xué)方法。A 解析，六西格瑪最早應(yīng)用于制造業(yè)，但是后來(lái)在制造金融服務(wù)等行業(yè)都得到迅速發(fā)展，如美國(guó)銀行、中國(guó)平安、攜程網(wǎng)等7.下列說(shuō)法錯(cuò)誤的是:A. 界定階段包括界定項(xiàng)目范圍、組成團(tuán)隊(duì)。B. 測(cè)量階段主要是測(cè)量過(guò)程的績(jī)效， 即 Y ，在測(cè)量前要驗(yàn)證測(cè)量系統(tǒng)的有效性， 找到并確認(rèn)影響 Y 的關(guān)鍵原因。C.分析階段主要是針對(duì)Y 進(jìn)行原因分析，找到并驗(yàn)證關(guān)鍵原因。D. 改進(jìn)階段主要是針對(duì)關(guān)鍵原因X 尋找改進(jìn)措施，并驗(yàn)證改進(jìn)措施。B 解析“確認(rèn)影響Y 的關(guān)鍵原因”是A 階段的任務(wù)8.在以下常用的QC 新七種工具方法中，用于確定項(xiàng)目工期和關(guān)鍵路線(xiàn)的工具是：A. 親和圖B

5、. 矩陣圖C.PDPC 法D. 網(wǎng)絡(luò)圖D 解析網(wǎng)絡(luò)圖或箭頭圖是專(zhuān)門(mén)用于確定工期和關(guān)鍵路線(xiàn)的圖。9. “平衡記分卡”是由下述哪幾個(gè)維度構(gòu)成的：A. 財(cái)務(wù)、顧客、內(nèi)部業(yè)務(wù)流程、員工學(xué)習(xí)與成長(zhǎng)B. 評(píng)價(jià)系統(tǒng)、戰(zhàn)略管理系統(tǒng)、內(nèi)部溝通系統(tǒng)C.業(yè)績(jī)考評(píng)系統(tǒng)、財(cái)務(wù)管理系統(tǒng)、內(nèi)部流程D. 財(cái)務(wù)系統(tǒng)、績(jī)效考核系統(tǒng)、顧客關(guān)系管理系統(tǒng)A 解析 BSC 從四個(gè)方面考核績(jī)效：?jiǎn)T工、流程、財(cái)務(wù)、顧客10. 在質(zhì)量功能展開(kāi)(QFD, Quality Function Deployment)中，首要的工作是：A. 客戶(hù)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估B. 技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)評(píng)估C.決定客戶(hù)需求D. 評(píng)估設(shè)計(jì)特色C DFSS 中運(yùn)用 QFD 第一步要將客戶(hù)所需

6、搞清楚11.在某檢驗(yàn)點(diǎn)，對(duì)1000 個(gè)某零件進(jìn)行檢驗(yàn)，每個(gè)零件上有10 個(gè)缺陷機(jī)會(huì)，結(jié)果共發(fā)現(xiàn)16 個(gè)零件不合格，合計(jì)32 個(gè)缺陷，則DPMO 為A. 0.0032B. 3200Page: 2/ 22C. 32000D. 1600B 解析分母1 萬(wàn)，分子32，則 DPMO=32/1 萬(wàn) *100 萬(wàn) =320012.下面列舉的工具中，哪個(gè)一般不是在項(xiàng)目選擇時(shí)常用的工具：A. 排列圖（ Pareto）B. 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)C. QFDD. 因果矩陣B 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì) DOE，是專(zhuān)門(mén)用來(lái)改善問(wèn)題的工具，不能用來(lái)挖掘問(wèn)題。13六西格瑪項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)在明確項(xiàng)目范圍時(shí)，應(yīng)采用以下什么工具？A. 因果圖B. SIPOC 圖C

7、. PDPC 法D. 頭腦風(fēng)暴法B SIPOC 又稱(chēng)基礎(chǔ)流程圖或高階流程圖，是專(zhuān)門(mén)用于界定流程范圍的。先做P 然后做 OC 和 SI14. 哪種工具可以用于解決下述問(wèn)題：一項(xiàng)任務(wù)可以分解為許多作業(yè)，這些作業(yè)相互依賴(lài)和相互制約，團(tuán)隊(duì)希望把各項(xiàng)作業(yè)之間的這種依賴(lài)和制約關(guān)系清晰地表示出來(lái)，并通過(guò)適當(dāng)?shù)姆治稣页鲇绊戇M(jìn)度的關(guān)鍵路徑，從而能進(jìn)行統(tǒng)籌協(xié)調(diào)。A.PDPC( 過(guò)程決策程序圖)B. 箭條圖 (網(wǎng)絡(luò)圖 )C.甘特圖D. 關(guān)聯(lián)圖B 解析 PDPC 主要是運(yùn)用運(yùn)籌學(xué)的理念，將流程中可能遇到的阻礙點(diǎn)制定對(duì)應(yīng)變化的一種方法，防止方案屢屢修改。關(guān)聯(lián)圖是將有因果關(guān)系的因素連接起來(lái)，表達(dá)一種邏輯關(guān)系。網(wǎng)絡(luò)圖（箭條

8、圖）是統(tǒng)籌法的概念，將需要做的工作按照時(shí)間順序和從屬關(guān)系，用網(wǎng)絡(luò)形式表示的一種圖形，可以清楚的表示出相互的依賴(lài)關(guān)系和制約關(guān)系等。15.下述團(tuán)隊(duì)行為標(biāo)示著團(tuán)隊(duì)進(jìn)入了哪個(gè)發(fā)展階段？團(tuán)隊(duì)的任務(wù)已為其成員所了解，但他們對(duì)實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳方法存在著分歧，團(tuán)隊(duì)成員仍首先作為個(gè)體來(lái)思考，并往往根據(jù)自己的經(jīng)歷做出決定。這些分歧可能引起團(tuán)隊(duì)內(nèi)的爭(zhēng)論甚至矛盾。A. 形成期B. 震蕩期C.規(guī)范期D. 執(zhí)行期B 顧名思義16.在界定階段結(jié)束時(shí)，下述哪些內(nèi)容應(yīng)當(dāng)?shù)靡源_定？Page: 3/ 221、項(xiàng)目目標(biāo)2、項(xiàng)目預(yù)期的財(cái)務(wù)收益3、項(xiàng)目所涉及的主要過(guò)程4、項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)成員A.1 ；B.1 和 4；C.2 和 3；D.1、 2、

9、3 和 4。D 項(xiàng)目章程十大要素包含上面全部17.在項(xiàng)目特許任務(wù)書(shū) (Team Charter)中，需要陳述 “經(jīng)營(yíng)情況”（ Business Case,也被稱(chēng)為項(xiàng)目背景） 。該項(xiàng)內(nèi)容是為了說(shuō)明：A. 為什么要做該項(xiàng)目；B. 項(xiàng)目的目標(biāo)；C.項(xiàng)目要解決的問(wèn)題；D. 問(wèn)題產(chǎn)生的原因。A Business case 說(shuō)的是為何要做這個(gè)項(xiàng)目，如果不做這項(xiàng)目，目前存在的危害。18.一個(gè)過(guò)程由三個(gè)工作步驟構(gòu)成（如圖所示），每個(gè)步驟相互獨(dú)立，每個(gè)步驟的一次合格率FTY 分別是： FTY1 = 99%； FTY2 = 97% ； FTY3 = 96% 。則整個(gè)過(guò)程的流通合格率為A. 92.2%B. 99%C

10、. 96%D. 97.3%A 整個(gè)流程合格率一定低于每個(gè)流程的合格率，所以A。19. 在談到激勵(lì)技巧時(shí)，常常會(huì)基于馬斯洛（ Maslow ）的“人的五個(gè)基本需求”理論。馬斯洛認(rèn)為：人們的最初激勵(lì)來(lái)自于最低層次的需求，當(dāng)這個(gè)需求被滿(mǎn)足后，激勵(lì)便來(lái)自于下一個(gè)需求。那么，按照馬斯洛理論，人們需求層次從低到高的順序就是：A. 安全需要生存需要尊重歸屬感成就或自我實(shí)現(xiàn)B. 生存需要安全需要尊重歸屬感成就或自我實(shí)現(xiàn)C.生存需要安全需要?dú)w屬感尊重成就或自我實(shí)現(xiàn)D. 生存需要安全需要?dú)w屬感成就或自我實(shí)現(xiàn)尊重C 馬斯洛經(jīng)典需求理論。20. 劣質(zhì)成本的構(gòu)成是：A. 內(nèi)部損失和外部損失成本B. 不增值的預(yù)防成本鑒定

11、成本內(nèi)部損失和外部損失成本C.不增值的預(yù)防成本內(nèi)部損失和外部損失成本D. 鑒定成本內(nèi)部損失和外部損失成本B 解析 COPQ 是不增值的成本和質(zhì)量損失成本，包含預(yù)防成本+鑒定成本 +故障成本（損失成本）等Page: 4/ 2221. 某生產(chǎn)線(xiàn)上順序有3 道工序，其作業(yè)時(shí)間分別是8 分鐘、 10 分鐘、 6 分鐘，則生產(chǎn)線(xiàn)的節(jié)拍是：A.8 分鐘B. 10 分鐘C.6分鐘D. 以上都不對(duì)B 解析節(jié)拍時(shí)間Takt 是流程中單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)出一個(gè)產(chǎn)品或部件的時(shí)間，在多工序中，節(jié)拍時(shí)間是最長(zhǎng)的哪個(gè)工序時(shí)間。比如本題，由于各個(gè)工序（假定ABC 三工序）均是同步生產(chǎn)，所以480 分鐘內(nèi)， A 工序輸出 60 個(gè)

12、產(chǎn)品， B 工序輸出 48 個(gè)產(chǎn)品， C 工序輸出 80 個(gè)，能夠在 480 分鐘內(nèi)輸出的產(chǎn)品只有 48 個(gè)（ B 瓶頸工序）。22. 下述網(wǎng)絡(luò)圖中，關(guān)鍵路徑是？（時(shí)間單位：天）1691034 72 5 834 122312331416A. B. C.D. C 原圖無(wú)法貼出，僅作介紹，關(guān)鍵路徑是路徑時(shí)間最長(zhǎng)的那條線(xiàn)。23. 對(duì)于離散型數(shù)據(jù)的測(cè)量系統(tǒng)分析，通常應(yīng)提供至少30 件產(chǎn)品，由3 個(gè)測(cè)量員對(duì)每件產(chǎn)品重復(fù)測(cè)量2次，記錄其合格與不合格數(shù)目。對(duì)于30 件產(chǎn)品的正確選擇方法應(yīng)該是：A. 依據(jù)實(shí)際生產(chǎn)的不良率，選擇成比例的合格及不合格樣品B. 至少 10 件合格，至少 10 件不合格，這與實(shí)際生產(chǎn)

13、狀態(tài)無(wú)關(guān)C.可以隨意設(shè)定比率 ,因?yàn)榇吮嚷逝c測(cè)量系統(tǒng)是否合格是無(wú)關(guān)的 D. 以上都不對(duì)B，24美國(guó)工程師的項(xiàng)目報(bào)告中提到，在生產(chǎn)過(guò)程中，當(dāng)華氏度介于(70,90)之間時(shí) ,產(chǎn)量獲得率（以百分比計(jì)算）與溫度（以華氏度為單位）密切相關(guān)（相關(guān)系數(shù)為0.9），而且得到了回歸方程如下: Y = 0.9X + 32黑帶張先生希望把此公式中的溫度由華氏度改為攝氏度。他知道攝氏度 （ C）與華氏度 （ F）間的換算關(guān)系是：C=5/9 （ F 32）請(qǐng)問(wèn)換算后的相關(guān)系數(shù)和回歸系數(shù)各是多少？Page: 5/ 22A. 相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為 1.62B. 相關(guān)系數(shù)為0.9，回歸系數(shù)為0.9C.相關(guān)系數(shù)為0.

14、9，回歸系數(shù)為0.5D. 相關(guān)系數(shù)為0.5，回歸系數(shù)為0.5A 相關(guān)系數(shù)是變量間的關(guān)系，不隨計(jì)量單位的變化而變化，依舊是0.9，公示中的系數(shù)是回歸系數(shù)，將換算公式帶入回歸方程，可得Y=0.9*(9/5)X+b, 可見(jiàn)回歸系數(shù)大于 1，故 A 。25. 對(duì)于流水線(xiàn)上生產(chǎn)的一大批二極管的輸出電壓進(jìn)行了測(cè)定。經(jīng)計(jì)算得知，它們的中位數(shù)為2.3V。5 月8 日上午，從該批隨機(jī)抽取了400 個(gè)二極管，對(duì)于它們的輸出電壓進(jìn)行了測(cè)定。記X 為輸出電壓比 2.3V大的電子管數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，X=258 支。為了檢測(cè)此時(shí)的生產(chǎn)是否正常。先要確定X 的分布?？梢詳嘌裕篈. X 近似為均值是200，標(biāo)準(zhǔn)差是20 的正態(tài)分

15、布。B. X 近似為均值是200，標(biāo)準(zhǔn)差是10 的正態(tài)分布。C. X 是（ 180， 220）上的均勻分布。D. X 是（ 190， 210）上的均勻分布。B 解析，因?yàn)橹形粩?shù)是 2.3，所以大于和小于 2.3 的應(yīng)該相同，所以400 個(gè)二極管應(yīng)該有200 個(gè)大于 2.3。對(duì)于每一次抽檢，因?yàn)闇y(cè)量結(jié)果不對(duì)其他測(cè)量結(jié)果產(chǎn)生影響，并且每次度數(shù)只有大于或小于2.3V 兩種可能，檢驗(yàn)了 400 次。這是一個(gè)典型的二項(xiàng)式分布， 并且概率 p=0.5，n=400. 依據(jù)二項(xiàng)式分布函數(shù)， E=np=200 ， =根號(hào) np（ 1-p） =根號(hào) 400*0.25=10. 故此分布式均值 200，標(biāo)準(zhǔn)差 10

16、的二項(xiàng)式分布（近似正態(tài)分布） 。26. 容易看到，在一個(gè)城市中不同收入者的住房面積相差懸殊，分布一般會(huì)呈現(xiàn)出嚴(yán)重的右偏傾向。為了調(diào)查 S 市的住房狀況，隨機(jī)抽取了 1000 個(gè)住戶(hù)，測(cè)量了他們的住房面積。在這種情況下，代表一般住房狀況的最有代表性的指標(biāo)應(yīng)該是：A 樣本平均值（Mean）B去掉一個(gè)最高值，去掉一個(gè)最低值，然后求平均C樣本眾數(shù)（Mode），即樣本分布中概率最高者。D 樣本中位數(shù)（ Median ）D 財(cái)富分配只能用中位數(shù)， 因?yàn)槭軆蓸O極限數(shù)據(jù)影響太大。 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局的人因?yàn)榛径际?“統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)文盲” ，所以采用平均數(shù)，讓國(guó)民收入“被增長(zhǎng)” 。27. 在起重設(shè)備廠(chǎng)中 ,對(duì)于供應(yīng)商提供的

17、墊片厚度很敏感。墊片厚度的公差限要求為12毫米± 1 毫米。供應(yīng)商對(duì)他們本月生產(chǎn)狀況的報(bào)告中只提供給出Cp=1.33, Cpk=1.00 這兩個(gè)數(shù)據(jù)。這時(shí)可以對(duì)于墊片生產(chǎn)過(guò)程得出結(jié)論說(shuō) :A. 平均值偏離目標(biāo)12毫米 大約0.25 毫米B. 平均值偏離目標(biāo)12毫米 大約0.5 毫米C.平均值偏離目標(biāo)12毫米 大約0.75 毫米D. 以上結(jié)果都不對(duì)A 解析 Cp=1.33 說(shuō)明過(guò)程潛在能力尚可，但是過(guò)程能力指數(shù)Cpk=1.00 說(shuō)明不足。根據(jù)Cp 和 Cpk 的計(jì)算公式可知， 樣本均值 =基準(zhǔn)值的時(shí)候， Cp=Cpk ，當(dāng) 偏離基準(zhǔn)值的時(shí)候 Cpk<Cp. 依據(jù)公式3 =13-

18、均值， 6 *1.33=2 ，所以， 13-均值 =3 =1/1.33=0.75 ，所以均值 =12.25 （或 11.75），即偏離目標(biāo)值0.2528.下表是一個(gè)分組樣本分組區(qū)間（ 35， 45（45， 55（ 55， 65 （65， 75頻數(shù)3872 ，則其樣Page: 6/ 22本均值X 近似為A. 50B. 54C. 62D. 64B 解析第二組和第三組的數(shù)據(jù)多，所以X 近似值應(yīng)該在5060 之間，只有B。也可以根據(jù)樣本分組估算公式計(jì)算。29. 在某快餐店中午營(yíng)業(yè)期間內(nèi)，每分鐘顧客到來(lái)人數(shù)為平均值是8 的泊松（ Poisson）分布。若考慮每半分鐘到來(lái)的顧客分布，則此分布近似為：A 平

19、均值是8 的泊松（ Poisson）分布B平均值是4 的泊松（ Poisson）分布C平均值是2 的泊松（ Poisson）分布D分布類(lèi)型將改變。B 泊松分布的特性是均值 =方差，而且 n 個(gè)泊松分布相加依舊是柏松分布，一分鐘的泊松分布可看成2 個(gè)半分鐘泊松分布的相加。30. 一批產(chǎn)品分一、二、三級(jí)，其中一級(jí)品是二級(jí)品的二倍，三級(jí)品是二級(jí)品的一半，若從該批產(chǎn)品中隨機(jī)抽取一個(gè)，此產(chǎn)品為二級(jí)品的概率是A. 1/3B. 1/6C. 1/7D. 2/7解析 a=2b，b=2c，則， a=4c，則， a b c 分別為 4c 2c c，所以 a 占 4/7,b 占 2/7， c 占 1/7. 隨機(jī)抽取b

20、，概率為 2/731. 為調(diào)查呼吸阻塞癥在中國(guó)發(fā)病率，發(fā)了5000 份問(wèn)卷。由于呼吸阻塞癥與嗜睡癥有密切關(guān)系，問(wèn)卷都是關(guān)于是否有嗜睡傾向的。后來(lái)，問(wèn)卷只回收了約1000 份，對(duì)回答了問(wèn)卷的人進(jìn)行了檢測(cè)，發(fā)現(xiàn)呼吸阻塞癥患病率為12%。對(duì)此比率數(shù)值是否準(zhǔn)確的判斷應(yīng)為：A. 可以認(rèn)為此數(shù)是發(fā)病率的正確估計(jì)B. 由于未回收問(wèn)卷較多，此值估計(jì)偏高C.由于未回收問(wèn)卷較多，此值估計(jì)偏低D.1000 份太少，上述發(fā)病率的估計(jì)無(wú)意義B 解析，發(fā)放 5000 分只收回 1/5，此值估計(jì)偏高32. 對(duì)于一組共 28 個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。使用 MINITAB 軟件，先后依次使用了 “Anderson-Darling

21、 ”， “ Ryan-Joiner（ Similar to Shapiro-Wilk ）”及“ Kolmogorov Smirnov ” 3 種方法，但卻得到了 3 種不同結(jié)論 : “Anderson-Darling ”檢驗(yàn) p-value<0.005 因而判數(shù)據(jù) “非正態(tài)”，“ Ryan-Joiner（ Similar toShapiro-Wilk ）”檢驗(yàn) p-value>0.10 以及“ Kolmogorov Smirnov ” 檢驗(yàn) p-value>0.15 都判數(shù)據(jù)“正態(tài)” 。這時(shí)候正確的判斷是：A 按少數(shù)服從多數(shù)原則，判數(shù)據(jù)“正態(tài)”。Page: 7/ 22B 任何

22、時(shí)候都相信“最權(quán)威方法”。在正態(tài)分布檢驗(yàn)中，相信MINITAB軟件選擇的缺省方法“ Anderson-Darling ”是最優(yōu)方法，判數(shù)據(jù)“非正態(tài)” 。C檢驗(yàn)中的原則總是“拒絕是有說(shuō)服力的” ，因而只要有一個(gè)結(jié)論為“拒絕”則相信此結(jié)果。因此應(yīng)判數(shù)據(jù)“非正態(tài)” 。D此例數(shù)據(jù)太特殊，要另選些方法再來(lái)判斷，才能下結(jié)論。C 解析，只要一種檢測(cè)證明非正態(tài)，即非正態(tài)。33. 已知化纖布每匹長(zhǎng)100 米，每匹布內(nèi)的瑕疵點(diǎn)數(shù)服從均值為10 的 Poisson 分布?？p制一套工作服需要 4 米化纖布。問(wèn)每套工作服上的瑕疵點(diǎn)數(shù)應(yīng)該是：A. 均值為10 的 Poisson 分布B. 均值為2.5 的 Poisson

23、 分布C.均值為0.4 的 Poisson 分布D. 分布類(lèi)型已改變C 解析泊松分布具有可加性，泊松分布的均值和方差相等。由100 米變成 4 米，可看成100 米是由 25 個(gè)4 米組成的泊松分布。34. 從平均壽命為1000 小時(shí)壽命為指數(shù)分布的二極管中，抽取100 件二極管，并求出其平均壽命。則A. 平均壽命仍為均值是1000 小時(shí)的指數(shù)分布B. 平均壽命近似為均值是1000 小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為1000 小時(shí)的正態(tài)分布C.平均壽命近似為均值是1000 小時(shí)，標(biāo)準(zhǔn)差為100 小時(shí)的正態(tài)分布D. 以上答案都不對(duì)。C 解析指數(shù)分布均值等于標(biāo)準(zhǔn)偏差。指數(shù)分布不具備可加性，均值不會(huì)改變，標(biāo)準(zhǔn)偏差也不會(huì)

24、改變。35. 某供應(yīng)商送來(lái)一批零件，批量很大，假定該批零件的不良率為1%，今從中隨機(jī)抽取32 件，若發(fā)現(xiàn)2個(gè)或 2 個(gè)以上的不良品就退貨，問(wèn)接受這批貨的概率是多少？A. 72.4%B. 23.5%C. 95.9%D. 以上答案都不對(duì)C 解析這是典型的二項(xiàng)式分布（概率已知，每次收取不對(duì)其他抽取產(chǎn)生影響，每次結(jié)果只有成功失敗兩種可能），則原題的概率是抽到0個(gè)不良和1個(gè)不良概率，C320*0.010*0.9932+C321*0.011*0.9931=0.959.36. 某企業(yè)用臺(tái)秤對(duì)某材料進(jìn)行稱(chēng)重，該材料重量要求的公差限為500± 15 克。現(xiàn)將一個(gè)500 克的砝碼，放在此臺(tái)秤上去稱(chēng)重，測(cè)

25、量20 次，結(jié)果發(fā)現(xiàn)均值為510 克，標(biāo)準(zhǔn)差為1 克。這說(shuō)明：A. 臺(tái)秤有較大偏倚（Bias），需要校準(zhǔn)B. 臺(tái)秤有較大的重復(fù)性誤差，已不能再使用，需要換用精度更高的天平。C.臺(tái)秤存在較大的再現(xiàn)性誤差，需要重復(fù)測(cè)量來(lái)減小再現(xiàn)性誤差。D. 測(cè)量系統(tǒng)沒(méi)有問(wèn)題，臺(tái)秤可以使用。A 解析天平存在10g 的偏倚，偏倚可以通過(guò)校準(zhǔn)消除。P/T=5.15/30<30% ，說(shuō)明此天平的GR&R 還行。37. 在數(shù)字式測(cè)量系統(tǒng)分析中，測(cè)量人員間基本上無(wú)差異，但每次都要對(duì)初始狀態(tài)進(jìn)行設(shè)定，這時(shí)，再現(xiàn)Page: 8/ 22性誤差是指：A. 被測(cè)對(duì)象不變，測(cè)量人員不變，各次獨(dú)立重復(fù)測(cè)量結(jié)果之間的差異；B.

26、 被測(cè)對(duì)象不變，在不同初始狀態(tài)的設(shè)定下，各次測(cè)量結(jié)果之間的差異；C.同一測(cè)量人員，對(duì)各個(gè)被測(cè)對(duì)象各測(cè)一次，測(cè)量結(jié)果之間的差異；D. 以上都不是。B 解析再現(xiàn)性是再次測(cè)定的情況下發(fā)生的誤差，由于人不變，而每次都對(duì)設(shè)備進(jìn)行設(shè)定，已經(jīng)有了一個(gè)變化，所以 B 。38. 車(chē)床加工軸棒，其長(zhǎng)度的公差限為180±3 毫米。在測(cè)量系統(tǒng)分析中發(fā)現(xiàn)重復(fù)性標(biāo)準(zhǔn)差為0.12毫米，再現(xiàn)性標(biāo)準(zhǔn)差為 0.16 毫米。從 %P/T 的角度來(lái)分析，可以得到結(jié)論：A. 本測(cè)量系統(tǒng)從 %P/T 角度來(lái)說(shuō)是完全合格的B. 本測(cè)量系統(tǒng)從 %P/T 角度來(lái)說(shuō)是勉強(qiáng)合格的C.本測(cè)量系統(tǒng)從 %P/T 角度來(lái)說(shuō)是不合格的D. 上述數(shù)

27、據(jù)不能得到 %P/T 值，從而無(wú)法判斷B 解析 P/T 是 5.15 /=5.15*0.2/6=1/6, 大于 10% 小于 30%。所以勉強(qiáng)合格。39. 在鉗工車(chē)間自動(dòng)鉆空的過(guò)程中，取30 個(gè)鉆空結(jié)果分析，其中心位置與規(guī)定中心點(diǎn)在水平方向的偏差值的平均值為 1 微米，標(biāo)準(zhǔn)差為 8 微米。測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)重復(fù)性（Repeatability ）標(biāo)準(zhǔn)差為3 微米，再現(xiàn)性（ Reproducibility ）標(biāo)準(zhǔn)差為4 微米。從精確度 /過(guò)程波動(dòng)的角度來(lái)分析，可以得到結(jié)論:A. 本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比 (R&R%) 來(lái)說(shuō)是完全合格的B. 本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比 (R&a

28、mp;R%) 來(lái)說(shuō)是勉強(qiáng)合格的C.本測(cè)量系統(tǒng)從精確度/過(guò)程波動(dòng)比 (R&R%) 來(lái)說(shuō)是不合格的D. 上述數(shù)據(jù)不能得到精確度/過(guò)程波動(dòng)比 (R&R%),從而無(wú)法判斷C 解析根據(jù)P/TV 比， GR&R/ t=5/8>30% ，所以測(cè)量系統(tǒng)不合格40. 對(duì)于正態(tài)分布的過(guò)程 ,有關(guān) Cp 、Cpk 和缺陷率的說(shuō)法，正確的是：A. 根據(jù) Cp 不能估計(jì)缺陷率, 根據(jù)C pk 才能估計(jì)缺陷率B. 根據(jù) Cp 和 C pk 才能估計(jì)缺陷率C.缺陷率與Cp 和 C pk 無(wú)關(guān)D. 以上說(shuō)法都不對(duì)B 解析有計(jì)算公式可知，僅靠Cpk 只能得出缺陷的范圍，聯(lián)合Cp 才能估算缺陷率。這

29、也是為何常用Z 值代替 Cpk 的原因。41. 對(duì)于一個(gè)穩(wěn)定的分布為正態(tài)的生產(chǎn)過(guò)程，計(jì)算出它的工序能力指數(shù)Cp =1.65 ， C pk=0.92 。這時(shí)，應(yīng)該對(duì)生產(chǎn)過(guò)程作出下列判斷：A 生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，且過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。B生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)太遠(yuǎn)，過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差尚可。C生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)尚可，但過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差太大。D對(duì)于生產(chǎn)過(guò)程的均值偏離目標(biāo)情況及過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)差都不能作出判斷。B Cp 是流程能力， Cpk 是能力指數(shù)， Cp 反映的是整個(gè)流程標(biāo)準(zhǔn)差占據(jù)容差的比例，反映的是過(guò)程能力；而 Cpk 反映的還包含了過(guò)程均值距離目標(biāo)值的偏差。Page: 9/ 2242. 假定軸棒生產(chǎn)線(xiàn)

30、上，要對(duì)軸棒長(zhǎng)度進(jìn)行檢測(cè)。假定軸棒長(zhǎng)度的分布是對(duì)稱(chēng)的（不一定是正態(tài)分布），分布中心與軸棒長(zhǎng)度目標(biāo)重合。對(duì)于100 根軸棒，將超過(guò)目標(biāo)長(zhǎng)度者記為“+”號(hào)，將小于目標(biāo)長(zhǎng)度者記為“ -”號(hào)。記N+ 為出現(xiàn)正號(hào)個(gè)數(shù)總和，則N+ 的分布近似為：A （ 40， 60）間的均勻分布。B（ 45，55）間的均勻分布。C均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為10 的正態(tài)分布。D均值為50，標(biāo)準(zhǔn)差為5 的正態(tài)分布。D 解析這是符號(hào)檢驗(yàn)二項(xiàng)式分布的典型例子，在樣本數(shù)量大于30 的時(shí)候可以近似為正態(tài)分布。其中均值是 np=50 ，方差是 np(1-p)=25 （所以 =5），所以 D43. 某生產(chǎn)線(xiàn)有三道彼此獨(dú)立的工序，三道工序的合格

31、率分別為：95%， 90%， 98%。 如下圖所示：P=95% P=90% P=98%每道工序后有一檢測(cè)點(diǎn)，可檢出前道工序的缺陷，缺陷不可返修,問(wèn)此時(shí)整條線(xiàn)的初檢合格率是多少？A. 90%B. 98%C. 83.79%D. 83%C 解析此題是累計(jì)直通率的概念，三個(gè)合格率累積（連乘）=C44. 一批數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)量計(jì)算結(jié)果顯示，均值和中位數(shù)都是 100。這時(shí)，在一般情況下可以得到的結(jié)論是：A. 此分布為對(duì)稱(chēng)分布B. 此分布為正態(tài)分布C.此分布為均勻分布D. 以上各結(jié)論都不能肯定D 解析不能確定分布類(lèi)型，但是本題前提“一般意義上” ，也就是說(shuō)不考慮特殊情況，分布多半會(huì)呈現(xiàn)對(duì)稱(chēng)分布，即 A （當(dāng)

32、然這只是出題者一廂情愿的說(shuō)法） ，故原題答案為 A 。45. 從參數(shù) =0.4 的指數(shù)分布中隨機(jī)抽取容量為25 的一個(gè)樣本，則該樣本均值準(zhǔn)差近似為：A. 0.4B. 0.5C. 1.4D. 1.5B 解析指數(shù)分布，均值 =標(biāo)準(zhǔn)偏差，原分布中，均值=標(biāo)準(zhǔn)偏差 =1/=1/0.4=2.5 ，由于樣本量為25，根據(jù)中心極限定理，新分布的=原西格瑪?shù)母?hào)（樣本量） =2.5/5=0.546. 某藥廠(chǎng)最近研制出一種新的降壓藥，為了驗(yàn)證新的降壓藥是否有效，實(shí)驗(yàn)可按如下方式進(jìn)行：選擇若干名高血壓病人進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，并記錄服藥前后的血壓值，然后通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析來(lái)驗(yàn)證該藥是否有效。對(duì)于該問(wèn)Page: 10/ 22題 ,應(yīng)

33、采用 :A 雙樣本均值相等性檢驗(yàn)B配對(duì)均值檢驗(yàn)C F檢驗(yàn)D方差分析B 解析，測(cè)量的是每個(gè)病人吃藥前后的血壓，因此數(shù)據(jù)配對(duì)，因此用配對(duì)T 檢驗(yàn)，即B47. 為了判斷A 車(chē)間生產(chǎn)的墊片的變異性是否比B 車(chē)間生產(chǎn)的墊片的變異性更小，各抽取25 個(gè)墊片后，測(cè)量并記錄了其厚度的數(shù)值，發(fā)現(xiàn)兩組數(shù)據(jù)都是正態(tài)分布。下面應(yīng)該進(jìn)行的是：A 兩樣本F 檢驗(yàn)B兩樣本T 檢驗(yàn)C兩樣本配對(duì)差值的T 檢驗(yàn)D兩樣本Mann-Whitney 秩和檢驗(yàn)A 解析考慮的是變異性，即考察，數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，可以用F 檢驗(yàn)和 ANOV A 檢驗(yàn)，本題選用A48. 為了降低汽油消耗量， M 研究所研制成功一種汽油添加劑。該所總工程師宣稱(chēng)此添

34、加劑將使行駛里程提高 2%。X 運(yùn)輸公司想驗(yàn)證此添加劑是否有效，調(diào)集本公司各種型號(hào)汽車(chē)30 輛，發(fā)給每輛汽車(chē)普通汽油及加注添加劑汽油各10 升，記錄了每輛車(chē)用兩種汽油的行駛里程數(shù)，共計(jì)60 個(gè)數(shù)據(jù)。檢驗(yàn)添加劑是否有效的檢驗(yàn)方法應(yīng)該是：A. 雙樣本均值相等性T 檢驗(yàn)。B. 配對(duì)樣本檢驗(yàn)C.F 檢驗(yàn)D. 兩樣本非參數(shù)Mann-Whitney檢驗(yàn)B 解析原理同46 題，是典型的配對(duì)數(shù)據(jù)，用配對(duì)T 檢驗(yàn)49. 原來(lái)本車(chē)間生產(chǎn)的鋼筋抗拉強(qiáng)度不夠高，經(jīng)六西格瑪項(xiàng)目改進(jìn)后，鋼筋抗拉強(qiáng)度似有提高。為了檢驗(yàn)鋼筋抗拉強(qiáng)度改進(jìn)后是否確有提高，改進(jìn)前抽取8 根鋼筋，改進(jìn)后抽取10 根鋼筋，記錄了他們的抗拉強(qiáng)度。希望檢

35、驗(yàn)兩種鋼筋的抗拉強(qiáng)度平均值是否有顯著差異。經(jīng)檢驗(yàn)，這兩組數(shù)據(jù)都符合正態(tài)分布。在檢查兩樣本的方差是否相等及均值是否相等時(shí)，用計(jì)算機(jī)計(jì)算得到下列結(jié)果。Test for Equal Variances for strengthF-Test0.181Test Statistic 2.80P-Value 0.188Levene's TestTest Statistic 1.96P-ValueTwo-sample T for strength_After vs strength_BeforeNMeanStDevSEMeanstrength_After 10531.459.84 3.1Page: 1

36、1/ 22strength_Before 8522.445.88 2.1Difference = mu (strength_After) - mu (strength_Before)Estimate for difference: 9.0125095% lower bound for difference: 2.10405T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2.28 P-Value = 0.018 DF = 16A. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也增加了。B. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度有提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)未變。C.改進(jìn)后平均抗

37、拉強(qiáng)度無(wú)提高，但抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)增加了。D. 改進(jìn)后平均抗拉強(qiáng)度無(wú)提高，抗拉強(qiáng)度的波動(dòng)也未變。B 解析，原圖無(wú)法貼出， 發(fā)生了亂碼， 但是可以從 P 看出。根據(jù)雙樣本 T 檢驗(yàn)，強(qiáng)度的確有所提高 （ p<0.05，采用對(duì)立假設(shè)） 。采用等方差檢驗(yàn)，波動(dòng)（方差）的P 值>0.05 無(wú)差異。50.為了比較 A 、B、C 三種催化劑對(duì)硝酸氨產(chǎn)量的影響，在三種催化劑下，各生產(chǎn)了6 批產(chǎn)品。進(jìn)行了單因素方差分析（ANOV A ）后，得到結(jié)果如下所顯示。One-way ANOV A: product versus CatalystSourceDFSSMSFPCatalyst270.1135.06

38、11.230.001Error1546.833.12Total17116.94S = 1.767 R-Sq = 59.95% R-Sq(adj) = 54.61%Level N Mean StDevA 6 26.500 1.871B 6 21.667 1.633C 6 24.000 1.789*Tukey 95% Simultaneous Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of CatalystIndividual confidence level = 97.97%Catalyst = A subtracted

39、from:Catalyst Lower Center UpperB -7.481 -4.833 -2.186C -5.147 -2.500 0.147Catalyst = B subtracted from:Catalyst Lower Center UpperC -0.314 2.333 4.981*Page: 12/ 22Fisher 95% Individual Confidence IntervalsAll Pairwise Comparisons among Levels of CatalystSimultaneous confidence level = 88.31%Catalys

40、t = A subtracted from:Catalyst Lower Center UpperB -7.008 -4.833 -2.659C -4.674 -2.500 -0.326Catalyst = B subtracted from: （從 C 中減去 B 得：）Catalyst Lower Center UpperC 0.159 2.333 4.508由上面這些結(jié)果，如果我們希望兩兩比較時(shí)總的第I 類(lèi)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)控制為5%，應(yīng)該選用的結(jié)論是：A. 3 種催化劑效果無(wú)顯著差異。B. 采用Tukey 方法， 總第 I 類(lèi)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)為5%，其計(jì)算結(jié)果為：AC 間、 BC 間無(wú)顯著差異， 但催化

41、劑A的產(chǎn)量顯著高于催化劑B 的產(chǎn)量。C. 采用Tukey 方法，全部總體參加比較時(shí)，總第I 類(lèi)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)選定為5%，其計(jì)算結(jié)果為：AC 間無(wú)顯著差異，但催化劑A 及 C 的產(chǎn)量都顯著高于催化劑B 的產(chǎn)量。D. 采用Fisher 方法，多總體中任意二總體進(jìn)行比較時(shí)，第I 類(lèi)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)皆選定為5%，其計(jì)算結(jié)果為：3種催化劑下的產(chǎn)量都顯著不同。催化劑A 的產(chǎn)量顯著高于催化劑C 的產(chǎn)量，催化劑C 的產(chǎn)量顯著高于催化劑B 的產(chǎn)量，當(dāng)然催化劑A 的產(chǎn)量也顯著高于催化劑B 的產(chǎn)量。B 解析，對(duì)立假設(shè)具有優(yōu)先性，任何方法檢測(cè)出有差異既有差異，本題 P<0.05 說(shuō)明有差異。根據(jù) Fisher 方法， A-B

42、 ，A-C 不包含零值，既有顯著差異； B-C 不包含零值， 所以有顯著差異。根據(jù) Turkey 方法， A-B不包含零值，有差異，但是A-C ， B-C 均含有零值，無(wú)差異。一般意義上，在以上4 個(gè)選項(xiàng)中只有D 相對(duì)最合適。但是本題中有一個(gè)說(shuō)明，即“希望兩兩比較時(shí)總的第I 類(lèi)錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)控制為5%”，也就是說(shuō)要盡量減少拒絕原假設(shè)的概率， “能過(guò)則過(guò)” 。故本題要選用 B，盡量承認(rèn)原假設(shè)。 【顯然這不是最好的選擇，有意將缺陷產(chǎn)品投向市場(chǎng)。增大二類(lèi)錯(cuò)誤的概率】51. M 公司生產(chǎn)墊片。 在生產(chǎn)線(xiàn)上， 隨機(jī)抽取100 片墊片，發(fā)現(xiàn)其厚度分布均值為2.0mm，標(biāo)準(zhǔn)差為 0.2mm 。取 10 片疊起來(lái)，

43、則這10 片墊片疊起來(lái)后總厚度的均值和方差為：A. 均值 2.0mm ；方差 0.2B. 均值 20mm；方差 0.04C.均值20mm；方差0.4D. 均值20mm；方差4C 解析，十片疊加均值變成十倍。根據(jù)方差可加性，得52. M 車(chē)間負(fù)責(zé)測(cè)量機(jī)柜的總電阻值。由于現(xiàn)在使用的是自動(dòng)數(shù)字式測(cè)電阻儀，不同的測(cè)量員間不再有什么差別，但在測(cè)量時(shí)要先設(shè)定初始電壓值V ，這里對(duì) V 可以有 3 種選擇方法。作測(cè)量系統(tǒng)分析時(shí)，使用傳統(tǒng)方法，對(duì) 10 個(gè)機(jī)柜，都用 3 種不同選擇的 V 值，各測(cè)量 2 次。在術(shù)語(yǔ)“測(cè)量系統(tǒng)的重復(fù)性（ Repeatability ）”和“測(cè)量系統(tǒng)的再現(xiàn)性（ Reproduci

44、bility ）”中，術(shù)語(yǔ)“再現(xiàn)性”應(yīng)這樣解釋?zhuān)篈. 不使用不同的測(cè)量員，就不再有“再現(xiàn)性”誤差了。B. 不同的設(shè)定的 V 值所引起的變異是“再現(xiàn)性”誤差。Page: 13/ 22C. 同一個(gè)設(shè)定的V 值，多次重復(fù)測(cè)量同樣一個(gè)機(jī)柜所引起的變異是“再現(xiàn)性”誤差。D. 在不同時(shí)間周期內(nèi)，用此測(cè)電阻儀測(cè)量同一個(gè)機(jī)柜時(shí)，測(cè)量值的波動(dòng)是“再現(xiàn)性”誤差。B 解析， GR&R 是一直存在的，這里的Reproducibility是指設(shè)定不同的初始值，導(dǎo)致的測(cè)量誤差。53. 在箱線(xiàn)圖 (Box-Plot) 分析中，已知最小值 =-4 ； Q1=1 ； Q3=4 ；最大值 =7；則正確的說(shuō)法是：A 上須觸

45、線(xiàn)終點(diǎn)為：7；下須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：-3.5B上須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：8.5；下須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：-3.5C上須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：7；下須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：-4D上須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：8.5；下須觸線(xiàn)終點(diǎn)為：-4A 解析須點(diǎn)是廂式圖中兩根線(xiàn)的端點(diǎn)，一般不是最大最小值，但也肯定不會(huì)超過(guò)最大值最小值（C 砍掉，BD 砍掉）。也可以計(jì)算上須點(diǎn)=Q3+1.5（Q3-Q1 ）=4+1.5*3=8.5=7（超過(guò)最大值， 采用最大值），下須點(diǎn) =Q1-1.5（ Q3-Q1 ） =1-1.5*3=-3.554. 強(qiáng)力變壓器公司的每個(gè)工人都操作自己的15 臺(tái)繞線(xiàn)器生產(chǎn)同種規(guī)格的小型變壓器。原定的變壓之電壓比為 2.50，但實(shí)際上的電壓比總有些誤差

46、。為了分析究竟是什么原因?qū)е码妷罕茸儺愡^(guò)大，讓3 個(gè)工人，每人都操作自己任意選定的10 臺(tái)繞線(xiàn)器各生產(chǎn) 1 臺(tái)變壓器，對(duì)每臺(tái)變壓器都測(cè)量了2 次電壓比數(shù)值，這樣就得到了共 60 個(gè)數(shù)據(jù)。為了分析電壓比變異產(chǎn)生的原因，應(yīng)該：A. 將工人及繞線(xiàn)器作為兩個(gè)因子，進(jìn)行兩種方式分組的方差分析（Two-Way ANOV A ），分別計(jì)算出兩個(gè)因子的顯著性，并根據(jù)其顯著性所顯示的P 值對(duì)變異原因作出判斷。B. 將工人及繞線(xiàn)器作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子交叉 （Crossed）的模型，用一般線(xiàn)性模型 （ General LinearModel ）計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)

47、變異原因作出判斷。C.將工人及繞線(xiàn)器作為兩個(gè)因子，按兩個(gè)因子嵌套 （ Nested）的模型， 用全嵌套模型 （ Fully NestedANOV A ）計(jì)算出兩個(gè)因子的方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷。D. 根據(jù)傳統(tǒng)的測(cè)量系統(tǒng)分析方法（ GageRR Study- Crossed），直接計(jì)算出工人及繞線(xiàn)器兩個(gè)因子方差分量及誤差的方差分量，并根據(jù)這些方差分量的大小對(duì)變異原因作出判斷。C 解析，數(shù)據(jù)排列為工人A 對(duì)應(yīng)十個(gè)繞線(xiàn)器，每個(gè)繞線(xiàn)器對(duì)應(yīng)2 個(gè)數(shù)據(jù)，屬于嵌套數(shù)據(jù)而不是交叉數(shù)據(jù)。故采用嵌套方差分析。55. 對(duì)于兩總體均值相等性檢驗(yàn)，當(dāng)驗(yàn)證了數(shù)據(jù)是獨(dú)立的且為正態(tài)

48、后，還要驗(yàn)證二者的等方差性，然后就可以使用雙樣本的T 檢驗(yàn)。這時(shí)是否可以使用單因子的方差分析（ANOV A ）方法予以替代，這里有不同看法。正確的判斷是：A. 兩總體也屬于多總體的特例，因此，所有兩總體均值相等性T 檢驗(yàn)皆可用ANOV A 方法解決。B. 兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T 檢驗(yàn)的功效（ Power）比ANOV A 方法要高，因而不能用ANOV A 方法替代。C. 兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T 檢驗(yàn)的計(jì)算比ANOV A 方法要簡(jiǎn)單，因而不能用ANOV A 方法替代。D. 兩總體雖屬于多總體的特例，但兩總體均值相等性T 檢驗(yàn)可以處理對(duì)立假設(shè)為單側(cè)（例如“大于”）的情形，而 ANOV A 方法則只能處理雙側(cè)（即“不等于” ）的問(wèn)題，因而不能用 ANOV A 方法替代。A （ D） ANOV A 方法比 T 要高級(jí)，在可以用T 的檢驗(yàn)中，一般都可用ANOV A 代替。雖然ANOV A 誠(chéng)如Page: 14/ 22D 所言，但是一旦判別P 值存在顯