2009年中质协黑带考试试卷，带解答过程

解答2007~2009年中质协黑带考试试卷。

1.黑带是六西格玛管理中最为重要的角色之一。在下面的陈述中，哪些不是六西格玛黑带应承担的 任务：

A.在倡导者（Champion）和资深黑带（MBB）的指导下，带领团队完成六西格玛项目 B.运用六西格玛管理工具方法，发现问题产生的根本原因，确认改进机会； C.与倡导者资深黑带以及项目相关方沟通，寻求各方的支持和理解；

D.负责整个组织六西格玛管理的部署，为团队确定六西格玛管理推进目标，分配资源并监控进 展。

D 解析：分配资源、监控进程是champion的职责。

2. 确定项目选择及项目优先级是下列哪个角色的责任 A．黑带 B．黑带大师 C．绿带 D．倡导者

D 解析 倡导者根据业务需求决定项目是否需要开展，并制定优先级

3. 在分析 X-R控制图时应

A.先分析 X图然后再分析 R图 B.先分析R图然后再分析 X图 C. X图和R图无关，应单独分析 D.以上答案都不对

B 解析，Xbar-R控制图，先分析组内极差情况，如果组内极差失控，要首先解决组内问题。（攘外必先安内）

4.在六西格玛管理的组织结构中，下面的陈述哪个是正确的： A. 黑带应当自主决定项目选择

B． 绿带的数量和素质是推行六西格玛获得成功的关键因素 C． 倡导者对六西格玛活动整体负责，确定前进方向 D． 以上都不是

C 解析 项目选择要经过倡导者的确认，黑带是关键，高层支持也是关键，绿带是基础

5. 质量管理大师戴明先生在其著名的质量管理十四条中指出“停止依靠检验达成质量的做法”，这句 话的含义是：

A.企业雇佣了太多的检验人员，对经营来说是不经济的。 B.质量是设计和生产出来的，不是检验出来的。

C.在大多数情况下，应该由操作人员自己来保证质量，而不是靠检验员保证。 D.人工检验的效率和准确率较低，依靠检验是不能保证质量的。

B 解析，B项是本意，倡导大质量全面质量管理

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6. 在下列陈述中，不正确的是：

A. 六西格玛管理仅是适合于制造过程质量改进的工具； B. 六西格玛管理是保持企业经营业绩持续改善的系统方法； C. 六西格玛管理是增强企业领导力和综合素质的管理模式； D. 六西格玛管理是不断提高顾客满意程度的科学方法。

A 解析，六西格玛最早应用于制造业，但是后来在制造金融服务等行业都得到迅速发展，如美国银行、中国平安、携程网等

7.下列说法错误的是:

A.界定阶段包括界定项目范围、组成团队。

B.测量阶段主要是测量过程的绩效，即 Y，在测量前要验证测量系统的有效性，找到并确认影响Y的关键原因。

C.分析阶段主要是针对Y进行原因分析，找到并验证关键原因。

D.改进阶段主要是针对关键原因X寻找改进措施，并验证改进措施。

B 解析“确认影响Y的关键原因”是A阶段的任务

8.在以下常用的 QC新七种工具方法中，用于确定项目工期和关键路线的工具是： A.亲和图 B.矩阵图 C.PDPC法 D.网络图

D 解析网络图或箭头图是专门用于确定工期和关键路线的图。

9. “平衡记分卡”是由下述哪几个维度构成的： A.财务、顾客、内部业务流程、员工学习与成长 B.评价系统、战略管理系统、内部沟通系统 C.业绩考评系统、财务管理系统、内部流程

D.财务系统、绩效考核系统、顾客关系管理系统

A 解析BSC从四个方面考核绩效：员工、流程、财务、顾客

10. 在质量功能展开(QFD, Quality Function Deployment) 中，首要的工作是 ： A.客户竞争评估 B.技术竞争评估 C.决定客户需求 D.评估设计特色

C DFSS中运用QFD第一步要将客户所需搞清楚

11.在某检验点，对 1000个某零件进行检验，每个零件上有 10个缺陷机会，结果共发现 16个零件不 合格，合计 32个缺陷，则DPMO为 A. 0.0032 B. 3200

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C. 32000 D. 1600

B 解析分母1万，分子32，则DPMO=32/1万 *100万=3200

12.下面列举的工具中，哪个一般不是在项目选择时常用的工具： A.排列图（Pareto） B.实验设计 C. QFD D.因果矩阵

B 实验设计DOE，是专门用来改善问题的工具，不能用来挖掘问题。

13．六西格玛项目团队在明确项目范围时，应采用以下什么工具？ A.因果图 B. SIPOC图 C. PDPC法 D.头脑风暴法

B SIPOC又称基础流程图或高阶流程图，是专门用于界定流程范围的。先做P然后做OC和SI

14. 哪种工具可以用于解决下述问题：

一项任务可以分解为许多作业，这些作业相互依赖和相互制约，团队希望把各项作业之间的这种

依赖和制约关系清晰地表示出来，并通过适当的分析找出影响进度的关键路径，从而能进行统筹协调。 A.PDPC(过程决策程序图) B.箭条图(网络图) C.甘特图 D.关联图

B 解析PDPC主要是运用运筹学的理念，将流程中可能遇到的阻碍点制定对应变化的一种方法，防止方案屡屡修改。关联图是将有因果关系的因素连接起来，表达一种逻辑关系。网络图（箭条图）是统筹法的概念，将需要做的工作按照时间顺序和从属关系，用网络形式表示的一种图形，可以清楚的表示出相互的依赖关系和制约关系等。

15.下述团队行为标示着团队进入了哪个发展阶段？

团队的任务已为其成员所了解，但他们对实现目标的最佳方法存在着分歧，团队成员仍首先作为个体来思考，并往往根据自己的经历做出决定。这些分歧可能引起团队内的争论甚至矛盾。

A.形成期 B.震荡期 C.规范期 D.执行期

B 顾名思义

16.在界定阶段结束时，下述哪些内容应当得以确定？

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1、项目目标

2、项目预期的财务收益 3、项目所涉及的主要过程 4、项目团队成员 A.1； B.1和4； C.2和3；

D.1、2、3和4。

D 项目章程十大要素包含上面全部

17.在项目特许任务书(Team Charter)中，需要陈述“经营情况”（Business Case,也被称为项目背景）。该项内容是为了说明：

A.为什么要做该项目； B.项目的目标；

C.项目要解决的问题； D.问题产生的原因。

A Business case 说的是为何要做这个项目，如果不做这项目，目前存在的危害。

18.一个过程由三个工作步骤构成（如图所示），每个步骤相互独立，每个步骤的一次合格率 FTY分 别是：FTY1 = 99% ；FTY2 = 97%；FTY3 = 96%。则整个过程的流通合格率为 A. 92.2% B. 99% C. 96% D. 97.3%

A 整个流程合格率一定低于每个流程的合格率，所以A。

19. 在谈到激励技巧时，常常会基于马斯洛（Maslow）的“人的五个基本需求”理论。马斯洛认为：人们的最初激励来自于最低层次的需求，当这个需求被满足后，激励便来自于下一个需求。那么，按照马斯洛理论，人们需求层次从低到高的顺序就是：

A.安全需要→生存需要→尊重→归属感→成就或自我实现 B.生存需要→安全需要→尊重→归属感→成就或自我实现 C.生存需要→安全需要→归属感→尊重→成就或自我实现 D.生存需要→安全需要→归属感→成就或自我实现→尊重

C 马斯洛经典需求理论。

20. 劣质成本的构成是： A.内部损失和外部损失成本

B.不增值的预防成本＋鉴定成本＋内部损失和外部损失成本 C.不增值的预防成本＋内部损失和外部损失成本 D.鉴定成本＋内部损失和外部损失成本

B 解析COPQ是不增值的成本和质量损失成本，包含预防成本+鉴定成本+故障成本（损失成本）等

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21. 某生产线上顺序有3道工序，其作业时间分别是8分钟、10分钟、6分钟，则生产线的节拍是： A. 8分钟 B. 10分钟 C. 6分钟

D. 以上都不对

B 解析节拍时间Takt是流程中单位时间内生产出一个产品或部件的时间，在多工序中，节拍时间是最长的哪个工序时间。比如本题，由于各个工序（假定ABC三工序）均是同步生产，所以480分钟内，A工序输出60个产品，B工序输出48个产品，C工序输出80个，能够在480分钟内输出的产品只有48个（B瓶颈工序）。

22. 下述网络图中，关键路径是？（时间单位：天） 1 6 9 103 4 7 2 5 8 3 4 1 2

2 3 1 2 3 3 1 41 6

A.①－③－⑥－⑧－⑩ B.①－③－⑥－⑨－⑩ C.①－④－⑥－⑧－⑩ D.①－④－⑥－⑨－⑩

C 原图无法贴出，仅作介绍，关键路径是路径时间最长的那条线。

23. 对于离散型数据的测量系统分析，通常应提供至少 30件产品，由 3个测量员对每件产品重复测量2次，记录其合格与不合格数目。对于 30件产品的正确选择方法应该是： A.依据实际生产的不良率，选择成比例的合格及不合格样品 B.至少 10件合格，至少 10件不合格，这与实际生产状态无关 C.可以随意设定比率,因为此比率与测量系统是否合格是无关的 D.以上都不对 B，

24．美国工程师的项目报告中提到，在生产过程中，当华氏度介于(70,90)之间时,产量获得率（以百分比计算）与温度（以华氏度为单位）密切相关（相关系数为0.9），而且得到了回归方程如下: Y = 0.9X + 32 黑带张先生希望把此公式中的温度由华氏度改为摄氏度。他知道摄氏度（C）与华氏度（F）间的换算关系是：

C = 5/9 （ F – 32）

请问换算后的相关系数和回归系数各是多少？

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A.相关系数为0.9，回归系数为1.62 B.相关系数为 0.9，回归系数为 0.9 C.相关系数为 0.9，回归系数为 0.5 D.相关系数为 0.5，回归系数为 0.5

A 相关系数是变量间的关系，不随计量单位的变化而变化，依旧是0.9，公示中的系数是回归系数，将换算公式带入回归方程，可得Y=0.9*(9/5)X+b, 可见回归系数大于1，故A。

25. 对于流水线上生产的一大批二极管的输出电压进行了测定。经计算得知，它们的中位数为2.3V。5月8日上午，从该批随机抽取了 400个二极管，对于它们的输出电压进行了测定。记 X为输出电压比2.3V大的电子管数，结果发现，X=258支。为了检测此时的生产是否正常。先要确定 X的分布。可以断言： A. X近似为均值是 200，标准差是 20的正态分布。 B. X近似为均值是 200，标准差是 10的正态分布。 C. X是（180，220）上的均匀分布。 D. X是（190，210）上的均匀分布。

B 解析，因为中位数是2.3，所以大于和小于2.3的应该相同，所以400个二极管应该有200个大于2.3。对于每一次抽检，因为测量结果不对其他测量结果产生影响，并且每次度数只有大于或小于2.3V两种可能，检验了400次。这是一个典型的二项式分布，并且概率p=0.5，n=400.依据二项式分布函数，E=np=200，σ=根号np（1-p）=根号400*0.25=10.故此分布式均值200，标准差10的二项式分布（近似正态分布）。

26. 容易看到，在一个城市中不同收入者的住房面积相差悬殊，分布一般会呈现出严重的右偏倾向。为了调查S市的住房状况，随机抽取了 1000个住户，测量了他们的住房面积。在这种情况下，代表一般住房状况的最有代表性的指标应该是： A．样本平均值（Mean）

B．去掉一个最高值，去掉一个最低值，然后求平均 C．样本众数（Mode），即样本分布中概率最高者。 D 样本中位数（Median）

D 财富分配只能用中位数，因为受两极极限数据影响太大。国家统计局的人因为基本都是“统计学学文盲”，所以采用平均数，让国民收入“被增长”。

27. 在起重设备厂中, 对于供应商提供的垫片厚度很敏感。垫片厚度的公差限要求为12 毫米±1毫米。供应商对他们本月生产状况的报告中只提供给出 Cp=1.33, Cpk=1.00 这两个数据。这时可以对于垫片生产过程得出结论说:

A.平均值偏离目标12 毫米 大约 0.25 毫米 B.平均值偏离目标12 毫米 大约 0.5 毫米 C.平均值偏离目标12 毫米 大约 0.75 毫米 D.以上结果都不对

A 解析Cp=1.33说明过程潜在能力尚可，但是过程能力指数Cpk=1.00 说明不足。根据Cp和Cpk的计算公式可知，样本均值=基准值的时候，Cp=Cpk，当 偏离基准值的时候Cpk

28.下表是一个分组样本分组区间 （35， 45] （45， 55] （55， 65] （65， 75] 频数 3 8 7 2 ，则其样

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本均值 X近似为

A. 50 B. 54 C. 62 D. 64

B 解析第二组和第三组的数据多，所以X近似值应该在 50~60之间，只有B。也可以根据样本分组估算公式计算。

29. 在某快餐店中午营业期间内，每分钟顾客到来人数为平均值是 8的泊松（Poisson）分布。若考虑每半分钟到来的顾客分布，则此分布近似为： A．平均值是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．分布类型将改变。

B 泊松分布的特性是均值=方差，而且n个泊松分布相加依旧是柏松分布，一分钟的泊松分布可看成2个半分钟泊松分布的相加。

30. 一批产品分一、二、三级，其中一级品是二级品的二倍，三级品是二级品的一半，若从该批产品 中随机抽取一个，此产品为二级品的概率是 A. 1/3 B. 1/6 C. 1/7 D. 2/7

解析a=2b，b=2c，则，a=4c，则，a b c分别为4c 2c c，所以a占4/7,b占2/7，c占1/7. 随机抽取b，概率为2/7

31. 为调查呼吸阻塞症在中国发病率，发了 5000份问卷。由于呼吸阻塞症与嗜睡症有密切关系，问卷都是关于是否有嗜睡倾向的。后来，问卷只回收了约 1000份，对回答了问卷的人进行了检测，发现呼吸阻塞症患病率为12%。对此比率数值是否准确的判断应为： A.可以认为此数是发病率的正确估计 B.由于未回收问卷较多，此值估计偏高 C.由于未回收问卷较多，此值估计偏低 D.1000份太少，上述发病率的估计无意义

B 解析，发放5000分只收回1/5，此值估计偏高

32. 对于一组共28个数据进行正态性检验。使用MINITAB软件，先后依次使用了 “Anderson-Darling”，“Ryan-Joiner（Similar to Shapiro-Wilk）”及“Kolmogorov –Smirnov”3种方法，但却得到了 3种不同结论: “Anderson-Darling”检验 p-value<0.005因而判数据“非正态”， “Ryan-Joiner（Similar toShapiro-Wilk）” 检验 p-value>0.10以及“Kolmogorov –Smirnov” 检验 p-value>0.15都判数据“正态”。这时候正确的判断是：

A．按少数服从多数原则，判数据“正态”。

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B．任何时候都相信“最权威方法”。在正态分布检验中，相信 MINITAB软件选择的缺省方法“Anderson-Darling”是最优方法，判数据“非正态”。 C．检验中的原则总是“拒绝是有说服力的”，因而只要有一个结论为“拒绝”则相信此结果。因此应判数据“非正态”。

D．此例数据太特殊，要另选些方法再来判断，才能下结论。

C 解析，只要一种检测证明非正态，即非正态。

33. 已知化纤布每匹长 100米，每匹布内的瑕疵点数服从均值为 10的 Poisson分布。缝制一套工作服需要4米化纤布。问每套工作服上的瑕疵点数应该是： A.均值为 10的 Poisson分布 B.均值为 2.5的 Poisson分布 C.均值为 0.4的 Poisson分布 D.分布类型已改变

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米变成4米，可看成100米是由25个4米组成的泊松分布。

34. 从平均寿命为 1000小时寿命为指数分布的二极管中，抽取 100件二极管，并求出其平均寿命。则 A.平均寿命仍为均值是1000小时的指数分布

B.平均寿命近似为均值是 1000小时，标准差为 1000小时的正态分布 C.平均寿命近似为均值是1000小时，标准差为100小时的正态分布 D.以上答案都不对。

C 解析指数分布均值等于标准偏差。指数分布不具备可加性，均值不会改变，标准偏差也不会改变。

35. 某供应商送来一批零件，批量很大，假定该批零件的不良率为1%，今从中随机抽取32件，若发现2个或2个以上的不良品就退货，问接受这批货的概率是多少？ A. 72.4% B. 23.5% C. 95.9%

D. 以上答案都不对

C 解析这是典型的二项式分布（概率已知，每次收取不对其他抽取产生影响，每次结果只有成功失败两种可能），则原题的概率是抽到0个不良和1个不良概率，C32~0* 0.01^0*0.99^32+C32~1*0.01^1*0.99^31=0.959.

36. 某企业用台秤对某材料进行称重，该材料重量要求的公差限为 500±15克。现将一个 500克的砝码，放在此台秤上去称重，测量20次，结果发现均值为510克，标准差为1 克。这说明： A.台秤有较大偏倚（Bias），需要校准

B.台秤有较大的重复性误差，已不能再使用，需要换用精度更高的天平。 C.台秤存在较大的再现性误差，需要重复测量来减小再现性误差。 D.测量系统没有问题，台秤可以使用。

A 解析天平存在10g的偏倚，偏倚可以通过校准消除。P/T=5.15/30<30%，说明此天平的GR&R还行。

37. 在数字式测量系统分析中，测量人员间基本上无差异，但每次都要对初始状态进行设定，这时，再现

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性误差是指：

A.被测对象不变，测量人员不变，各次独立重复测量结果之间的差异； B.被测对象不变，在不同初始状态的设定下，各次测量结果之间的差异； C.同一测量人员，对各个被测对象各测一次，测量结果之间的差异； D.以上都不是。

B 解析再现性是再次测定的情况下发生的误差，由于人不变，而每次都对设备进行设定，已经有了一个变化，所以B。

38. 车床加工轴棒，其长度的公差限为180±3毫米。在测量系统分析中发现重复性标准差为0.12毫米，再现性标准差为0.16毫米。从%P/T的角度来分析，可以得到结论： A.本测量系统从%P/T角度来说是完全合格的 B.本测量系统从%P/T角度来说是勉强合格的 C.本测量系统从%P/T角度来说是不合格的 D.上述数据不能得到%P/T值，从而无法判断

B 解析P/T是5.15σ/Δ=5.15*0.2/6=1/6,大于10% 小于30%。所以勉强合格。

39. 在钳工车间自动钻空的过程中，取 30个钻空结果分析，其中心位置与规定中心点在水平方向的偏差值的平均值为 1微米，标准差为 8微米。测量系统进行分析后发现重复性（Repeatability）标准差为 3微米，再现性（Reproducibility）标准差为 4微米。从精确度/过程波动的角度来分析，可以得到结论: A.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是完全合格的 B.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是勉强合格的 C.本测量系统从精确度/过程波动比(R&R%)来说是不合格的 D.上述数据不能得到精确度/过程波动比(R&R%), 从而无法判断

C 解析根据P/TV比，GR&R/σt=5/8>30%，所以测量系统不合格

40. 对于正态分布的过程,有关 Cp、Cpk和缺陷率的说法，正确的是： A.根据Cp 不能估计缺陷率, 根据 C pk才能估计缺陷率 B.根据Cp 和C pk才能估计缺陷率 C.缺陷率与Cp 和C pk无关 D.以上说法都不对

B 解析有计算公式可知，仅靠Cpk只能得出缺陷的范围，联合Cp才能估算缺陷率。这也是为何常用Z值代替Cpk的原因。

41. 对于一个稳定的分布为正态的生产过程，计算出它的工序能力指数 Cp =1.65， C pk=0.92。这时，应该对生产过程作出下列判断：

A．生产过程的均值偏离目标太远，且过程的标准差太大。 B．生产过程的均值偏离目标太远，过程的标准差尚可。 C．生产过程的均值偏离目标尚可，但过程的标准差太大。

D．对于生产过程的均值偏离目标情况及过程的标准差都不能作出判断。

B Cp是流程能力，Cpk是能力指数，Cp反映的是整个流程标准差占据容差的比例，反映的是过程能力；而Cpk反映的还包含了过程均值距离目标值的偏差。

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42. 假定轴棒生产线上，要对轴棒长度进行检测。假定轴棒长度的分布是对称的（不一定是正态分布），分布中心与轴棒长度目标重合。对于 100根轴棒，将超过目标长度者记为“+”号，将小于目标长度者记为“-”号。记N+为出现正号个数总和，则N+的分布近似为： A．（40，60）间的均匀分布。 B．（45，55）间的均匀分布。

C．均值为50，标准差为10的正态分布。 D．均值为50，标准差为5的正态分布。

D 解析这是符号检验二项式分布的典型例子，在样本数量大于30的时候可以近似为正态分布。其中均值是np=50，方差是np(1-p)=25（所以σ=5），所以D

43. 某生产线有三道彼此独立的工序，三道工序的合格率分别为：95%，90%，98%。 如下图所示： P=95% P=90% P=98%

每道工序后有一检测点，可检出前道工序的缺陷，缺陷不可返修,问此时整条线的初检合格率是多少？

A. 90% B. 98% C. 83.79% D. 83%

C 解析此题是累计直通率的概念，三个合格率累积（连乘）=C

44. 一批数据的描述性统计量计算结果显示，均值和中位数都是100。这时，在一般情况下可以得到的结论是：

A.此分布为对称分布 B.此分布为正态分布 C.此分布为均匀分布

D.以上各结论都不能肯定

D 解析不能确定分布类型，但是本题前提“一般意义上”，也就是说不考虑特殊情况，分布多半会呈现对称分布，即A（当然这只是出题者一厢情愿的说法），故原题答案为A。

45. 从参数λ=0.4的指数分布中随机抽取容量为 25的一个样本，则该样本均值准差近似为：

A. 0.4 B. 0.5 C. 1.4 D. 1.5

B 解析指数分布，均值=标准偏差，原分布中，均值=标准偏差=1/ λ=1/0.4=2.5，由于样本量为25，根据中心极限定理，新分布的σ=原西格玛的根号（样本量）=2.5/5=0.5

46. 某药厂最近研制出一种新的降压药，为了验证新的降压药是否有效，实验可按如下方式进行：选择若干名高血压病人进行实验，并记录服药前后的血压值，然后通过统计分析来验证该药是否有效。对于该问

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题,应采用:

A．双样本均值相等性检验 B．配对均值检验 C． F 检验 D．方差分析

B 解析，测量的是每个病人吃药前后的血压，因此数据配对，因此用配对T检验，即B

47. 为了判断 A车间生产的垫片的变异性是否比 B车间生产的垫片的变异性更小，各抽取 25个垫片后，测量并记录了其厚度的数值，发现两组数据都是正态分布。下面应该进行的是： A．两样本F检验 B．两样本T检验

C．两样本配对差值的 T检验

D．两样本 Mann-Whitney秩和检验

A 解析考虑的是变异性，即考察σ，数据呈正态分布，可以用F检验和ANOVA检验，本题选用A

48. 为了降低汽油消耗量，M研究所研制成功一种汽油添加剂。该所总工程师宣称此添加剂将使行驶里程提高2%。X运输公司想验证此添加剂是否有效，调集本公司各种型号汽车 30辆，发给每辆汽车普通汽油及加注添加剂汽油各 10升，记录了每辆车用两种汽油的行驶里程数，共计 60个数据。检验添加剂是否有效的检验方法应该是：

A.双样本均值相等性 T检验。 B.配对样本检验 C.F检验

D.两样本非参数 Mann-Whitney 检验

B 解析原理同46题，是典型的配对数据，用配对T检验

49. 原来本车间生产的钢筋抗拉强度不够高，经六西格玛项目改进后，钢筋抗拉强度似有提高。为了检验钢筋抗拉强度改进后是否确有提高，改进前抽取 8根钢筋，改进后抽取 10根钢筋，记录了他们的抗拉强度。希望检验两种钢筋的抗拉强度平均值是否有显著差异。经检验，这两组数据都符合正态分布。在检查两样本的方差是否相等及均值是否相等时，用计算机计算得到下列结果。

Test for Equal Variances for strength F-Test 0.181

Test Statistic 2.80 P-Value 0.188 Levene's Test Test Statistic 1.96 P-Value

Two-sample T for strength_After vs strength_Before

N Mean StDev SE Mean strength_After 10 531.45 9.84 3.1

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strength_Before 8 522.44 5.88 2.1

Difference = mu (strength_After) - mu (strength_Before) Estimate for difference: 9.01250

95% lower bound for difference: 2.10405

T-Test of difference = 0 (vs >): T-Value = 2.28 P-Value = 0.018 DF = 16

A.改进后平均抗拉强度有提高，但抗拉强度的波动也增加了。 B.改进后平均抗拉强度有提高，但抗拉强度的波动未变。 C.改进后平均抗拉强度无提高，但抗拉强度的波动增加了。 D.改进后平均抗拉强度无提高，抗拉强度的波动也未变。

B 解析，原图无法贴出，发生了乱码，但是可以从P看出。根据双样本T检验，强度的确有所提高（p<0.05，采用对立假设）。采用等方差检验，波动（方差）的P值>0.05无差异。

50.为了比较 A、B、C三种催化剂对硝酸氨产量的影响，在三种催化剂下，各生产了 6批产品。进行了单因素方差分析（ ANOVA）后，得到结果如下所显示。 One-way ANOVA: product versus Catalyst

Source DF SS MS F P Catalyst 2 70.11 35.06 11.23 0.001 Error 15 46.83 3.12 Total 17 116.94

S = 1.767 R-Sq = 59.95% R-Sq(adj) = 54.61%

Level N Mean StDev A 6 26.500 1.871 B 6 21.667 1.633 C 6 24.000 1.789

*********************************************************** Tukey 95% Simultaneous Confidence Intervals

All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst

Individual confidence level = 97.97% Catalyst = A subtracted from:

Catalyst Lower Center Upper B -7.481 -4.833 -2.186 C -5.147 -2.500 0.147

Catalyst = B subtracted from:

Catalyst Lower Center Upper C -0.314 2.333 4.981

*****************************************************

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Fisher 95% Individual Confidence Intervals

All Pairwise Comparisons among Levels of Catalyst Simultaneous confidence level = 88.31% Catalyst = A subtracted from:

Catalyst Lower Center Upper B -7.008 -4.833 -2.659 C -4.674 -2.500 -0.326

Catalyst = B subtracted from:（从C中减去B得：） Catalyst Lower Center Upper C 0.159 2.333 4.508

由上面这些结果，如果我们希望两两比较时总的第 I类错误风险控制为 5%，应该选用的结论是：

A. 3种催化剂效果无显著差异。

B. 采用 Tukey方法，总第 I类错误风险为 5%，其计算结果为： AC间、BC间无显著差异，但催化剂 A的产量显著高于催化剂 B的产量。

C. 采用 Tukey方法，全部总体参加比较时，总第 I类错误风险选定为 5%，其计算结果为：AC间无显著差异，但催化剂 A及 C的产量都显著高于催化剂 B的产量。

D. 采用 Fisher方法，多总体中任意二总体进行比较时，第 I类错误风险皆选定为 5%，其计算结果为：3种催化剂下的产量都显著不同。催化剂 A的产量显著高于催化剂 C的产量，催

化剂 C的产量显著高于催化剂 B的产量，当然催化剂 A的产量也显著高于催化剂 B的产量。

B 解析，对立假设具有优先性，任何方法检测出有差异既有差异，本题P<0.05说明有差异。根据Fisher方法，A-B，A-C不包含零值，既有显著差异；B-C不包含零值，所以有显著差异。根据Turkey方法，A-B不包含零值，有差异，但是A-C，B-C均含有零值，无差异。一般意义上，在以上4个选项中只有D相对最合适。但是本题中有一个说明，即“希望两两比较时总的第 I类错误风险控制为 5%”，也就是说要尽量减少拒绝原假设的概率，“能过则过”。故本题要选用B，尽量承认原假设。【显然这不是最好的选择，有意将缺陷产品投向市场。增大二类错误的概率】

51. M公司生产垫片。在生产线上，随机抽取 100片垫片，发现其厚度分布均值为2.0mm，标准差为0.2mm。取 10片叠起来，则这 10片垫片叠起来后总厚度的均值和方差为： A.均值2.0mm；方差0.2 B.均值20mm；方差0.04 C.均值 20mm；方差 0.4 D.均值 20mm；方差 4

C 解析，十片叠加均值变成十倍。根据方差可加性，得0.2*0.2*10=0.4

52. M车间负责测量机柜的总电阻值。由于现在使用的是自动数字式测电阻仪，不同的测量员间不再有什么差别，但在测量时要先设定初始电压值 V，这里对 V可以有 3种选择方法。作测量系统分析时，使用传统方法，对 10个机柜，都用 3种不同选择的 V值，各测量 2次。在术语“测量系统的重复性（Repeatability）”和“测量系统的再现性（Reproducibility）”中，术语“再现性”应这样解释： A. 不使用不同的测量员，就不再有“再现性”误差了。 B. 不同的设定的 V值所引起的变异是“再现性”误差。

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C. 同一个设定的 V值，多次重复测量同样一个机柜所引起的变异是“再现性”误差。

D. 在不同时间周期内，用此测电阻仪测量同一个机柜时，测量值的波动是“再现性”误差。

B 解析，GR&R是一直存在的，这里的Reproducibility是指设定不同的初始值，导致的测量误差。

53. 在箱线图(Box-Plot)分析中，已知最小值=-4；Q1=1；Q3=4；最大值=7；则正确的说法是： A．上须触线终点为：7；下须触线终点为：-3.5 B．上须触线终点为：8.5；下须触线终点为：-3.5 C．上须触线终点为：7；下须触线终点为：-4 D．上须触线终点为：8.5；下须触线终点为：-4

A 解析须点是厢式图中两根线的端点，一般不是最大最小值，但也肯定不会超过最大值最小值（C砍掉，BD砍掉）。也可以计算上须点=Q3+1.5（Q3-Q1）=4+1.5*3=8.5=7（超过最大值，采用最大值），下须点=Q1-1.5（Q3-Q1）=1-1.5*3=-3.5

54. 强力变压器公司的每个工人都操作自己的 15台绕线器生产同种规格的小型变压器。原定的变压之电压比为 2.50，但实际上的电压比总有些误差。为了分析究竟是什么原因导致电压比变异过大，让 3个工人，每人都操作自己任意选定的 10台绕线器各生产 1台变压器，对每台变压器都测量了 2次电压比数值，这样就得到了共 60个数据。为了分析电压比变异产生的原因，应该：

A.将工人及绕线器作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析（Two-Way ANOVA），分别计算出两个因子的显著性，并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断。 B.将工人及绕线器作为两个因子，按两个因子交叉（Crossed）的模型，用一般线性模型（General LinearModel）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。

C.将工人及绕线器作为两个因子，按两个因子嵌套（Nested）的模型，用全嵌套模型（Fully NestedANOVA）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小 对变异原因作出判断。

D.根据传统的测量系统分析方法（GageRR Study- Crossed），直接计算出工人及绕线器两个因子方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。

C 解析，数据排列为工人A对应十个绕线器，每个绕线器对应2个数据，属于嵌套数据而不是交叉数据。故采用嵌套方差分析。

55. 对于两总体均值相等性检验，当验证了数据是独立的且为正态后，还要验证二者的等方差性，然后就可以使用双样本的T检验。这时是否可以使用单因子的方差分析（ANOVA）方法予以替代，这里有不同看法。正确的判断是：

A. 两总体也属于多总体的特例，因此，所有两总体均值相等性T检验皆可用ANOVA方法解决。

B. 两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性 T检验的功效（Power）比 ANOVA方法要高，因而不能用 ANOVA方法替代。

C. 两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性T检验的计算比ANOVA方法要简单，因而不能用 ANOVA方法替代。

D. 两总体虽属于多总体的特例，但两总体均值相等性T检验可以处理对立假设为单侧（例如“大于”）的情形，而 ANOVA方法则只能处理双侧（即“不等于”）的问题，因而不能用 ANOVA 方法替代。

A（D） ANOVA方法比T要高级，在可以用T的检验中，一般都可用ANOVA代替。虽然ANOVA诚如

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D所言，但是一旦判别P值存在显出差异后，可以通过比较均值大小判断单侧问题。但是本题标准答案是D，估计是考虑到A选项中的说法过于绝对。实际应用中ANOVA可以替代T检验。

56. M公司中的Z车间使用多台自动车床生产螺钉，其关键尺寸是根部的直径。为了分析究竟是什么原因导致直径变异过大，让3个工人，并随机选择 5台机床，每人分别用这5车床各生产10个螺钉，共生产150个螺钉，对每个螺钉测量其直径，得到 150个数据。为了分析直径变异产生的原因，应该： A. 将工人及螺钉作为两个因子，进行两种方式分组的方差分析（Two-Way ANOVA），分别计算出两个因子的显著性，并根据其显著性所显示的P值对变异原因作出判断。 B. 将工人及螺钉作为两个因子，按两个因子交叉（Crossed）的模型，用一般线性模型（GeneralLinear Model）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大 小对变异原因作出判断。

C. 将工人及螺钉作为两个因子，按两个因子嵌套（Nested）的模型，用全嵌套模型（Fully NestedANOVA）计算出两个因子的方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。 D. 根据传统的测量系统分析方法（GageRR Study- Crossed），直接计算出工人及螺钉两个因子方差分量及误差的方差分量，并根据这些方差分量的大小对变异原因作出判断。

C 解析，这组数据个格式是每个人对应5个机器，每个机器对应10个产品，属于嵌套。因此选用Nested ANOVA分析。（原体有歧义，C答案是说3人每个人都随机5台机器，而不是随即5台机器，让这个3个人使用。但是原题中“这5台”另一种读法是随机了5台机器，如果去掉“这”字会更好）

57. 在选定 Y为响应变量后, 选定了 X1,X2,X3为自变量,并且用最小二乘法建立了多元回归方程。在MINITAB软件输出的ANOVA表中，看到 P-Value=0.0021。在统计分析的输出中，找到了对各个回归系数是否为0的显著性检验结果。由此可以得到的正确判断是：

A． 3个自变量回归系数检验中，应该至少有 1个以上的回归系数的检验结果是显著的（即至少有1个以上的回归系数检验的 P-Value 小于0.05），不可能出现3个自变量回归系数检 验的 P-Value 都大于 0.05的情况

B．有可能出现3个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05的情况，这说明数据本身有较多异常值，此时的结果已无意义，要对数据重新审核再来进行回归分析。

C．有可能出现3个自变量回归系数检验的 P-Value 都大于0.05的情况，这说明这3个自变量间可能有相关关系，这种情况很正常。

D．ANOVA表中的 P-VALUE=0.0021说明整个回归模型效果不显著，回归根本无意义。

C 解析P小于0.05说明回归方程是显著的，并且至少一个回归系数显著。但是不代表至少一个因子的回归系数显著，比如可能是X1X2乘积的回归系数显著（即交互作用显著）。

58. 已知一组寿命（Life Time）数据不为正态分布。现在希望用 Box-Cox变换将其转化为正态分布。 在确定变换方法时得到下图： Lambda

Lower?CL Upper?CL Lambda 0.221445

(using 95.0% confidence) Estimate 0.221445 Lower?CL 0.060195 Upper?CL 0.396962

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Best Value

Box-Cox Plot of Life time 从此图中可以得到结论：

A.将原始数据取对数后，可以化为正态分布。

B.将原始数据求其 0.2次方后，可以化为正态分布。 C.将原始数据求平方根后，可以化为正态分布。

D.对原始数据做任何 Box-Cox变换，都不可能化为正态分布。

B 介绍原图无法贴出，仅作介绍，当数据不正态后要用BOX转换，变成正态数据才能分析。转换方式就是在所有的数做“Lambda”次方。

59. 为了研究轧钢过程中的延伸量控制问题,在经过2水平的4个因子的全因子试验后，得到了回归方程。其中，因子A代表轧压长度，低水平是50cm，高水平为 70cm。响应变量 Y为延伸量（单位为cm）。在代码化后的回归方程中， A因子的回归系数是 4。问，换算为原始变量（未代码化前）的方程时，此回归系数应该是多少？ A. 40 B. 4 C. 0.4 D. 0.2

C 解析代码化之后，50=-1，70=1，即60=0。代码中回归系数是4，即A每变化1（10cm），A引起的Y变化4；那么那么未代码的时候，A每变化1cm（原来的1/10），A引起的Y变化就是4/10=0.4。即A回归系数0.4

60. 为了判断两个变量间是否有相关关系，抽取了 30对观测数据。计算出了他们的样本相关系数为0.65，对于两变量间是否相关的判断应该是这样的： A．由于样本相关系数小于0.8,所以二者不相关 B．由于样本相关系数大于0.6,所以二者相关

C．由于检验两个变量间是否有相关关系的样本相关系数的临界值与样本量大小有关, 所以要查样本相关系数表才能决定

D．由于相关系数并不能完全代表两个变量间是否有相关关系,本例信息量不够,不可能得出判定结果

C 解析相关系数的检验符合P（r>ra）=α。这个函数是跟自由度（n-2）值有关的函数。自由度越大（样本越大）满足相关性所需要的相关系数就越小。

61. 响应变量Y与两个自变量（原始数据）X 1及X2建立的回归方程为: y =2.2 + 30000x1 + 0.0003x2 由此方程可以得到结论是:

A. X1对 Y的影响比 X 2对 Y的影响要显著得多 B. X1对 Y的影响比 X 2对 Y的影响相同

C. X2对 Y的影响比 X 1对 Y的影响要显著得多

D.仅由此方程不能对X 1及X2对Y影响大小作出判定

D 解析回归方程仅能说明X1，X2的单位变化对Y的影响，但不能说明哪个影响显著。首选X1 X2的变化程度不能确定，可能X1的变化非常微小，而X2的变化很大。

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62. 为了判断改革后的日产量是否比原来的 200 （千克）有所提高，抽取了 20次日产量，发现日产量平均值为 201（千克）。对此可以得到判断：

A．只提高1千克，产量的提高肯定是不显著的 B．日产量平均值为201（千克），确实比原来200（千克）有提高 C．因为没有提供总体标准差的信息，因而不可能作出判断

D．不必提供总体标准差的信息，只要提供样本标准差的信息就可以作出判断

D 根据假设检验的计算公式，仅凭均值尚不足以判断是否显著。一般情况下需要知道样本的标准偏差。然后用Z=（u-X）/σ，查表才能判断是否显著。

63. 六西格玛团队分析了历史上本车间产量（Y）与温度（X1）及反应时间（X2）的记录。建立了Y 对于 X1及 X2的线性回归方程，并进行了ANOVA、回归系数显著性检验、相关系数计算等，证明我们选择的模型是有意义的，各项回归系数也都是显著的。下面应该进行： A.结束回归分析，将选定的回归方程用于预报等

B.进行残差分析，以确认数据与模型拟合得是否很好，看能否进一步改进模型 C.进行响应曲面设计，选择使产量达到最大的温度及反应时间

D.进行因子试验设计，看是否还有其它变量也对产量有影响，扩大因子选择的范围

B 解析假设检验是：1、验证数据正态；2、等方差检验；3、ANOVA分析显著性；4、计算相关系数；5、残差分析验证结论；6、给出结论

64. 回归方程 Y = 30-X 中，Y的误差的方差的估计值为 9，当 X=1 时，Y的95%的近似预测区间是 A. (23,35) B. (24,36) C. (20,38) D. (21,39)

A 解析X=1，Y=29，近似区间左右对称，σ=3， 精度（即偏离均值的程度，一般用正负d表示）估计d=2S/根号n=2*3/1=6，故A。

65. 某工序过程有六个因子A、B、C、D、E、F，工程师希望做部分因子试验确定主要的影响因素，准备采用2 6-2设计，而且工程师根据工程经验判定AB、BC、AE、DE之间可能存在交互作用，但是MINITAB给出的生成元（Generators）为 E = ABC, F = BCD，为了不让可能显著的二阶交互作用相互混杂，下列生成元可行的是:

A. E=ABD， F=ABC B. E=BCD， F=ABC C. E=ABC， F=ABD D. E=ACD， F=BCD

D 解析交互作用中ABC肯定不行，因为ABC可分解为AB BC，这本身就是交互的，不能代表三阶元E。

66. 下列哪项设计是适合作为改进阶段开始的筛选实验（Screening Experiment）： A. 8因子的全因子实验 B. 8因子的部分因子实验 C.中心复合设计（CCD）

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D. Box-Behnken 设计

B 解析，开始阶段，为了节约成本和提高效率，一般采用部分因子DOE。 中心复合和Box设计等均是后期为了准确提供准确参数而使用的。

67. 在4个因子A、B、C、D的全因子设计中，增加了3个中心点的试验。分析试验结果，用MINITAB软件计算，其结果如下：

Factorial Fit: y versus A, B, C, D

Analysis of Variance for y (coded units)

Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P

Main Effects 4 8.16108 8.16108 2.04027 22.87 0.000 2-Way Interactions 6 0.67659 0.67659 0.11276 1.26 0.369 Residual Error 8 0.71361 0.71361 0.08920

Curvature 1 0.02558 0.02558 0.02558 0.26 0.626 Lack of Fit 5 0.40463 0.40463 0.08093 0.57 0.735 Pure Error 2 0.28340 0.28340 0.14170

Total 18 9.55127

在正交试验中，假定数据在拟合线性模型后，试验数据的残差有共同的方差，对于方差的估计量应该 是MSE（Mean Square Error，即平均误差均方和），在本题中是：

A. 0.08920 B. 0.14170 C. 0.71361 D. 0.28340

A 解析残差即residual，在minitab15版以后不会再出这个问题。因为是中文的。

68. 下列哪种响应曲面设计肯定不具有旋转性（Rotatability） A.CCD（中心复合设计，Central Composite Design）

B.CCI（中心复合有界设计，Central Composite Inscribed Design）

C.CCF（中心复合表面设计，Central Composite Face-Centered Design） D.BB（BB设计，Box-Behnken Design）

C 解析表面设计不具有旋转型。其他几个都具备。

69. 经过团队的头脑风暴确认，影响过程的因子有 A、B、C、D、E及 F共六个。其中除因子的主效应外，还要考虑 3个二阶交互效应AB、AC及DF，所有三阶以上交互作用可以忽略不计。由于试验成本较高，限定不可能进行全面的重复试验，但仍希望估计出随机误差以准确检验各因子显著性。在这种情况下，应该选择进行： A.全因子试验

B.部分实施的二水平正交试验，且增加若干中心点

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C.部分实施的二水平正交试验，不增加中心点 D. Plackett-Burman设计

B 解析全因子实验成本很高。一般采用部分因子试验，为了提高准确性可以通过增加中心点的方法。

70. 在部分实施的因子试验设计中，考虑了A，B，C，D，E及F共 6个因子，准备进行16次试验。在计算机提供的混杂别名结构表（Alias Structure Table）中，看到有二阶交互作用效应 AB与 CE相混杂（Confounded），除此之外还有另一些二阶交互作用效应相混杂，但未看到任何主效应与某二阶交互作用效应相混杂。此时可以断定本试验设计的分辩度（Resolution）是

A． 3 B． 4 C． 5 D． 6

B 解析，可以通过查表得知分辨率是4.（原题中有表）或者：因为主效应与二阶效应不混杂，二阶效应混杂，故分辨率是4

71. 在部分实施的因子设计中，如何利用下面这张表格来制订试验计划非常重要。六西格玛团队在分析过程改进时，大家共同确认至少要考虑 7个因子。经费的限制使得连中心点在内的试验总次数不能超过 20次。对于在试验中是否应考虑第 8个因子，大家意见不统一。你赞成下列哪个人的意见？ 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 4 Full III

8 Full IV III III III

16 Full V IV IV IV III III III III III III III 32 Full VI IV IV IV IV IV IV IV IV IV 64 Full VII V IV IV IV IV IV IV IV 128 Full VIII VI V V IV IV IV IV

A．由7个因子增加到 8个因子，必然要增加试验次数，既然试验总次数限定了，不可能考虑增加此因子。 B．从表中看到，7个因子在 16次试验时可以达到分辨度为 4，8个因子在 16次试验时也可以达到分辨度为4，多增加因子没使试验计划分辨度减小，所以可以增加到 8个因子。

C．正交试验着重看正交表中一共有多少列。16次的正交表（L16）中，共有15列，可以一直增加到 15个因子，增加到 8个因子当然没问题了。

D．这张表根本决定不了最多可以排多少因子，要根据实际经验判断第8个因子是否重要，然后根据其重要性再决定是否选入。

B 解析，根据分辨率表，7个因子和8个因子时，实验次数16时都可以变成分辨率4的实验，所以可以增加因子

71 B 72 B 73 B 74 C 75 C 76 D 77 D 78 A 79 A 80 C

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72.六西格玛团队在研究过程改进时，大家共同确认要考虑 8个因子。经费的限制使得试验总次数应尽可能地少，但仍希望不要使主效应与二阶交互作用相混杂。除了应安排 4个中心点外，对于还该进行多少次试验，大家意见不一致。参考有关表格，你赞成下列哪个人的意见？ A.32次。 B.16次。

C.12次（Plackett-Burman设计）。 D.8次。

B 解析受经费预算限制，实验次数不可能越多越好，在保证分辨率的情况下，尽可能减少实验次数。有主主效应和二阶效应不能混杂，则分辨率为4。在分辨率为4的情况下，16次试验和32次试验都可以，优先选用16次。

73. 在进行响应曲面设计中，常常选用 CCD方法而不用 BOX-Beknken设计，其最主要理由是： A.CCD有旋转性，而 Box-Beknken设计没有旋转性 B.CCD有序贯性，而 Box-Beknken设计没有序贯性 C.CCD试验点比BOX-Beknken设计试验点少 D.以上各项都对

B 解析，中心复合实验CCD方法具有实验的序贯性，上次得到的数据下次可继续使用，而BOX虽然实验次数比CCD少，但是没有序贯性。

74. 光洁磁砖厂在20天内，每天从当日生产的磁砖中随机抽取 5块，测量其平面度（Flatness），并求出其平均值。其平均值的趋势图如图1所示。粗略看来，生产是稳定的。下面将每天 5块磁砖的平面度数值全部直接画出，则其趋势图如图2所示。 从这两张图中可以看出生产中存在什么问题？

A.生产根本不稳定。

B.平面度指标不服从正态分布

C.每天内的平面度波动不大，但每天间的平面度波动较大 D.这两张图什么问题也不能说明。

C 解析 原图无法贴出，但是根据第一张图，貌似数据很平稳没有什么差异，但是看第二张图，发现每天生产的平面度几乎相近，但是不同的日期生产的平面度有较大差异。说明时间在其中有重要作用（可能是班次原因或者其他原因等引起）

75．某企业希望分析其加工轴棒的直径波动情况并进行过程控制。工序要求为Ф20±0.02毫米。在对直径的测量时，有两种意见，一是建议用塞规，测量结果为通过/不通过，每分钟可测 5根；另一种意见是采用游标卡尺测出具体直径值，每分钟只能测 1根轴。经验表明，轴的合格率为99%左右。若希望进行过程控制，应采取的最佳方案是：

A．用塞规，每次检测 100件作为一个样本，用 np控制图 B．用塞规，每次检测 500件作为一个样本，用 np控制图 C．用游标卡尺，每次连续检测5根轴，用 X .R 控制图 D．用游标卡尺，每次连续检测10根轴，用 X .R 控制图

C 解析，通止规只能作出属性判断，而游标卡尺可精确取值，更能得出准确的结论。考虑到取值需要花费较多时间，选择C。

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76. 在计算出控制图的上下控制限后，可以比较上下控制限与上下公差限的数值。这两个限制范围的关系是：

A.上下控制限的范围一定与上下公差限的范围相同 B.上下控制限的范围一定比上下公差限的范围宽 C.上下控制限的范围一定比上下公差限的范围窄

D.上下控制限的范围与上下公差限的范围一般不能比较

D 解析规格限和控制限无关系。

77. 一位工程师每天收集了 100~200件产品，每天抽样数不能保证相同，准备监控每天不合格品数,他应当使用以下哪种控制图？ A. u B. np C. c D. p

D 属性数据缺陷项目，子组大小不一致，采用p图。子组大小一致采用np图。如果是考虑缺陷机会数则采用U或C图

78. 在研究完改进措施后，决定进行试生产。试生产半月后，采集了100个数据。发现过程仍未受控，且标准差过大，平均值也低于目标要求。对于这3方面的问题的解决顺序应该是：

A.首先分析找出过程未受控的原因，即找出影响过程的异常变异原因，使过程达到受控。 B.首先分析找出标准差过大的原因，然后减小变异。

C.首先分析找出平均值太低的原因，用最短时间及最小代价调整好均值。 D.以上步骤顺序不能肯定，应该根据实际情况判断解决问题的途径。

A 解析过程不受控，要先让其受控，然后让均值靠近目标值，最后缩减变异波动

79. 在性佳牌手机生产车间，要检测手机的抗脉冲电压冲击性能。由于是破坏性检验，成本较高，每小时从生产线上抽一部来作检测，共连续监测 4昼夜，得到了 96个数据。六西格玛团队中，王先生主张对这些数据画“单值-移动极差控制图”，梁先生主张将 3个数据当作一组，对这 32组数据作“Xbar-R控制图”。这时你认为应使用的控制图是： A.只能使用“单值-移动极差控制图”， B.只能使用“Xbar-R控制图”。

C.两者都可以使用，而以“Xbar-R控制图”的精度较好。

D.两者都可以使用，而以“单值-移动极差控制图”的精度较好。

A 采用Xbar-R图时，子组必须具有含义，如每天、每班次等，而本题中不存在这样的关系，完全是每小时侧一个数据，然后测了96小时得到96个数据，只能用单值-极差图。

80．在实施六西格玛项目时，力场分析（Force Field Analysis）方法可用于： A.查找问题的根本原因 B.证项目的实施效果

C.确定方案实施可能带来的好处和问题

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D.定量分析变异源

C 解析力场分析用于分析阻力推动力等，类似牛顿定律。阻力肯定因为问题，好处必定带来推动力。

81. 假设每次轮班可用时间为 7.5小时，30分钟调整时间，15分钟计划停工时间，15分钟用于设备意外。请问设备的时间开动率为： A. 87% B. 93% C. 90% D. 85%

C 解析，时间开动率=运行时间/负荷时间，注意计划停机时间不算负荷时间。因此OEE=[(60*7+30)-15-15-30]/[(60*7+30)-15]=90%

82. 有关全面生产性维护（TPM）的描述,不正确的是： A.TPM 应是团队工作来完成 B.TPM强调一线员工积极参与

C.TPM的目的是消除因机器操作产生的故障、缺陷、浪费和损失 D.TPM就是缩短故障维修时间

D 解析TPM是全员设备维护，不只是故障维修

83. 限制理论（TOC, Theory of Constraint）的主要关注领域是： A.顾客需求 B.价值流 C.准时交付

D.消除流程中的“瓶颈”

D 解析TOC就是针对瓶颈的限制的改善理论

84. 在质量功能展开(QFD)中, 质量屋的“屋顶” 三角形表示： A.工程特征之间的相关性 B.顾客需求之间的相关性 C.工程特性的设计目标

D.工程特征与顾客需求的相关性

A 解析，参见DFQ图

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