Hàm STDEV và một số vấn đề khác

Liên hệ QC

honghoavi

Thành viên mới
Tham gia
26/7/07
Bài viết
2
Được thích
2
Chào các bác

Em có một số vấn đề nhờ các bác giải đáp dùm
Em có một cái report như file đính kèm. Trong đó có sheet Skew paper
1) Cho em hỏi "ý nghĩa của hàm STDEV" ( ô E12) (ý nghĩa chứ không phải công thức bác ạh vì công thức thằng help có ghi roài)
2) Giá trị LSL là chặn trên USL là chặn dưới. Làm cách nào để khu nhập liệu, khi một giá trị nào đó vượt khỏi chặn trên hoặc thấp hơn chặn dưới thì giá trị trong ô sẽ tự động đổi màu (trong VD này là màu đỏ chẳng hạn)

Thank kiều các bác :-= veri nhìu
honghoavi
 

File đính kèm

  • PPP Report.xls
    85.5 KB · Đọc: 453
Stdev - Standard deviation

1. Các số phân tán (Measure of Dispersion): Số phân tán dùng để thể hiện sự khác biệt giữa các số trong khối Dữ liệu đối với số định tâm: Khoảng (Range), độ lệch chuẩn (Standard deviation) và phương sai (variance).

hinh1.jpg


hinh2.jpg



2. Bạn tìm trên diễn đàn với từ khoá "định dạng điều kiện" hay 'conditional formatting"đã có rất nhiều bài viết về vấn đề này.

TP.
 
Nghe cái câu : Khoảng 100% các giá trị của dữ liệu nằm ở khoảng . . nghe làm sao ấy.
100% là con số tuyệt đối, tức là tất cả. Khác với 95% hay 68%.
Vì vậy nên là : Gần như, hầu hết, khoảng 99,9% . . . thì mới phản ánh hết được cái gần như là tuyệt đối này.
Còn nếu nó là tuyệt đối rồi thì dùng 100% luôn.

Thân!
 
Hi cảm ơn các bác đã trả lời
nhờ GPE mà em đã biết được vài điều cần thiết
Nhất là cái pivot data.
Tks

honghoavi
 
Mr Okebab đã viết:
Nghe cái câu : Khoảng 100% các giá trị của dữ liệu nằm ở khoảng . . nghe làm sao ấy.
100% là con số tuyệt đối, tức là tất cả. Khác với 95% hay 68%.
Vì vậy nên là : Gần như, hầu hết, khoảng 99,9% . . . thì mới phản ánh hết được cái gần như là tuyệt đối này.
Còn nếu nó là tuyệt đối rồi thì dùng 100% luôn.

Thân!

Nếu nói 99,9% thì không mang ý nghĩa gần như tuyệt đối bằng 100%. Từ "khoảng" bản thân nó cũng mang ý nghĩa "tương đối", chưa phải là 100%. Do vậy câu trên là hoàn toàn chính xác.

TP.
 
excel

bạn ơi nếu dữ liệu có thêm tần số nữa thì dùng hàm gì
 
Tính độ lệch chuẩn với 1 số hàng rỗng hay không có số liệu?

1. Các số phân tán (Measure of Dispersion): Số phân tán dùng để thể hiện sự khác biệt giữa các số trong khối Dữ liệu đối với số định tâm: Khoảng (Range), độ lệch chuẩn (Standard deviation) và phương sai (variance).

hinh1.jpg


hinh2.jpg



2. Bạn tìm trên diễn đàn với từ khoá "định dạng điều kiện" hay 'conditional formatting"đã có rất nhiều bài viết về vấn đề này.

TP.

Bạn Trần thanh phong cho hỏi nếu sử dụng hàm =STDEV(A1:A9) mà trong đó A5 và A7 không có số liệu hay số liệu bằng 0 thì làm như thế nào vì tôi không muốn tính các số liệu đó. Nếu tính hàm đó từ A1:A9 chắc chắn số liệu sẽ sai vì phải tính cho cả thằng A5 và A7.
Mong bạn chỉ giáo dùm mình với. mình làm khoa học nếu số liệu mà sai chắc chắn kết quả không đúng.
Cám ơn bạn nhiều
 
Bạn Trần thanh phong cho hỏi nếu sử dụng hàm =STDEV(A1:A9) mà trong đó A5 và A7 không có số liệu hay số liệu bằng 0 thì làm như thế nào vì tôi không muốn tính các số liệu đó. Nếu tính hàm đó từ A1:A9 chắc chắn số liệu sẽ sai vì phải tính cho cả thằng A5 và A7.
Mong bạn chỉ giáo dùm mình với. mình làm khoa học nếu số liệu mà sai chắc chắn kết quả không đúng.
Cám ơn bạn nhiều

Chào bạn,
- Theo như kiến thức tìm hiểu qua tài liệu SPC và kiến thức đào tạo ISO mình có một vài ý kiến chia sẽ như sau:
- độ lệch chuẩn (ở đây ký hiệu là σ). Độ lệch chuẩn phù thuộc vào độ rộng (ở đây ký hiệu là R). Độ lệch chuẩn được tính như sau: σ= (R/d2) (Hoạc theo hàm Stdev)
+ d2 là hằng số cố định (phù thuộc vào số lượng mẫu test), được tính từ công thức đạo hàm của nhiều hàm. Trên thế giới người ta đã tính sẵn hằng số d2 rồi nên chúng ta chỉ lấy ra mà tính( ở bẳng đính kèm bên dưới)
- Từ công thức σ= (R/d2), chúng ta thấy độ lệch chuẩn chỉ phụ thuộc vào độ rộng R( R được tính bằng cách lấy Mẩu test cao nhất trừ mẩu thấp nhất). Nếu độ rộng mà càng lớn (các chỉ số dao động mạnh) => độ lệch chuẩn càng lớn => Tính ổn định của quy trình càng giảm.
Ngược lại nếu độ rộng R càng thấp (các chỉ số ít dao động) => Độ lệch chuẩn càng nhỏ => Tính ổn định của quy trình càng cao.

Trường hợp của bạn nếu từ A1 đến A9 có 9 phần tử (n=9) mà trong đó có A5 và A7 không có số liệu thì bạn trừ đi số phần tử không có đó đi là được thôi, ở đây A5 và A7 thì trừ đi 2 còn lại 7 phần tử(n=7).
 

File đính kèm

  • fdsfsd.JPG
    fdsfsd.JPG
    30.4 KB · Đọc: 146
Lần chỉnh sửa cuối:
Chào bạn,
- Theo như kiến thức tìm hiểu qua tài liệu SPC và kiến thức đào tạo ISO mình có một vài ý kiến chia sẽ như sau:
- độ lệch chuẩn (ở đây ký hiệu là σ). Độ lệch chuẩn phù thuộc vào độ rộng (ở đây ký hiệu là R). Độ lệch chuẩn được tính như sau: σ= (R/d2) (Hoạc theo hàm Stdev)
+ d2 là hằng số cố định (phù thuộc vào số lượng mẫu test), được tính từ công thức đạo hàm của nhiều hàm. Trên thế giới người ta đã tính sẵn hằng số d2 rồi nên chúng ta chỉ lấy ra mà tính( ở bẳng đính kèm bên dưới)

- Từ công thức σ= (R/d2), chúng ta thấy độ lệch chuẩn chỉ phụ thuộc vào độ rộng R( R được tính bằng cách lấy Mẩu test cao nhất trừ mẩu thấp nhất). Nếu độ rộng mà càng lớn (các chỉ số dao động mạnh) => độ lệch chuẩn càng lớn => Tính ổn định của quy trình càng giảm.
Ngược lại nếu độ rộng R càng thấp (các chỉ số ít dao động) => Độ lệch chuẩn càng nhỏ => Tính ổn định của quy trình càng cao.

Trường hợp của bạn nếu từ A1 đến A9 có 9 phần tử (n=9) mà trong đó có A5 và A7 không có số liệu thì bạn trừ đi số phần tử không có đó đi là được thôi, ở đây A5 và A7 thì trừ đi 2 còn lại 7 phần tử(n=7).
Chào bạn Quân củi:
ĐOạn gạch chân Bạn quân củi ơi xem lại hộ mình cái, công thức như bạn đưa ra có lẽ không đúng mà nó phải đúng như hàm stdev (công thức phải như này)do lech chuan.jpg
cái bạn nghĩ nó là hằng số chắc là bạn nhầm sang độ tự do rồi
 
Chào bạn Quân củi:
ĐOạn gạch chân Bạn quân củi ơi xem lại hộ mình cái, công thức như bạn đưa ra có lẽ không đúng mà nó phải đúng như hàm stdev (công thức phải như này)View attachment 111464
cái bạn nghĩ nó là hằng số chắc là bạn nhầm sang độ tự do rồi
Không phải đâu bạn, tính toán nhiều cách lắm, cách bôi đen của bạn cũng là một cách. Miễn sao ra kết quả đúng là được.
NHưng báo cho bạn biết là những kết quả của những phương pháp tính khác nhau có sai số đó, lúc trước mình cũng đã hỏi về vấn đề này rồi nhưng chả sao.
 
Cho mình hỏi: nếu như cách bạn quancui nói thì minh làm số mẫu n>10 thì mình lấy d2 là gì?
Cảm ơn
 
Web KT
Back
Top Bottom