什麼是統計分析？

在下文中，我們將介紹統計數據分析的基礎知識，並帶您了解我們測量軟體OXYGEN 中提供的統計分析工具。

什麼是統計數據分析？

統計數據分析是指對測量數據進行分析、處理和解讀的過程，其目標是發現數據規律、量化波動，並為客觀決策提供基礎。與只看單一數值或簡單圖形不同，統計分析為理解系統的真實行為提供了堅實的數學基礎。

儘管統計方法種類繁多，但通常可以分為兩大類：

• 描述性統計
  用於總結和描述資料集的主要特徵，重點在於「資料本身顯示了什麼」。常見指標包括平均值、波動範圍、最小值和最大值、百分位數、分佈情況等，幫助理解測量數據的整體行為。
• 推論性統計
  在描述資料的基礎上進一步推斷未知資訊。透過機率理論、數學模型和樣本數據，對更大的系統或總體進行預測、參數估計或假設檢定。

為什麼以及在哪裡使用統計分析？

簡單來說，只要需要解讀數據、比較結果或基於數據做決策，統計分析就非常重要。理論上，測量值應該穩定且準確地反映系統狀態，但在現實中，雜訊、波動、環境影響以及系統的動態行為都會影響結果。統計工具可以幫助我們釐清複雜因素。

不同的行業面臨不同的挑戰，因此也會使用不同的統計方法：

汽車

測試使用百分位數評估重複駕駛工況中的駕駛差異

• 透過RMS 和標準差評估NVH 和振動水平
• 利用最小/最大值和時間序列分析煞車性能趨勢

能源與電力

• 透過移動平均和趨勢分析評估電網長期穩定性
• 使用周期統計分析負載循環（每週期的最小、最大、平均值）
• 利用直方圖和分佈分析識別異常工況

航空航太與國防

• 使用峰值統計評估結構載重
• 透過貝葉斯公式估計更新零件失效機率
• 利用頻譜統計和方差分析振動行為

製造與品質控制

• 透過標準差和控制限監控製程穩定性
• 使用箱線圖或百分位區間識別異常
• 透過相關分析或簡單假設檢定比較不同批次

研發（R&D）

• 透過迴歸分析和相關性研究參數關係
• 使用分佈分析或RMS 指標識別噪音特徵
• 利用假設檢定或貝葉斯公式推論驗證理論模型

長期監測與現場數據

• 使用描述性統計將海量數據轉化為關鍵訊息
• 透過移動平均識別緩慢的效能退化趨勢
• 利用直方圖、異常值偵測或閾值統計發現罕見事件

圖1 ：使用OXYGEN對網路傳輸延遲進行統計分析

OXYGEN 能提供什麼？ ——OXYGEN 中的統計數據分析

OXYGEN提供了豐富的分析工具，適用於多種應用情境—從簡單的頻率分析，到進階功率分析、衝擊響應計算等。在這些功能中，OXYGEN 還整合了強大的統計分析工具，特別適用於描述性統計和匯總分析，包括：

• 基本統計指標
• 分塊統計與運行統計
• 基於觸發事件的統計分析
• 整體測量統計
• 數組統計
• 直方圖
• 相關性分析
• ……以及更多適用於測試與測量流程的功能