质量控制的统计分析方法第六章
质量统计数据及其波动第一节
一、质量统计数据质量控制工作的一个主要内容就是进行质量定量分析。这就需要大量的质量统计数据，因此质量统计数据是质量控制的基础。质量数据的收集通常有两种方法。一种是随机取样，即质量控制对象各个部分都有相同机会或可能性被抽取；另一种是系统抽样，就是每间隔一定时间连续抽取若干件产品，以代表当时的生产或施工状况。这些质量统计数据，在正常生产条件下一般呈正态分布。质量控制工作中，常用的质量统计数据主要有以下几种。X 1．子样平均值子样平均值又称为算术平均值，是用来反映质量数据集中的位置。其计算式为?X?X 6-1）（i n1?i X
n1
式中——子样平均值；??n,...,i?12,3X;
——抽样数据i n——样本容量。~X．中位数2将收集到的质量数据按大小次序排列后，处在中间位置的数据称为中位数（或为偶数时，则取中叫中值）。当样本容量n为奇数时，取中间一个数为中位数；当n 间两个数的平均值作为中位数。．极植与极差3在一组质量数据中，按由大到小顺序排列后，处于首位和末位的最大和最小值表示。L表示。首位数和末位数之差叫极差，常用R叫极值，常用?C）和离差系数4．子样均方差S（或v?）表示，其计算式
??2?X?S?X）
如（或子样均方差反映质量统计数据的分散程度，常用S 下：n1
??2?XX?S?（6-3）或
（6-2 i n1i?n1
i1?n1i?）6-3上两式的计算结果相近；较大时，当子样数较小时，则须采用式（n当子样数进行计算。C表示，其计算式为离差系数用来反映质量相对波动的大小，常用v229
S?100?%C（6-4）v X式中各符号意义同上。
二、质量波动
如前所述工程产品质量具有波动性。形成质量波动的原因可归纳为两大类：随机性因素和系统性因素。
随机性因素对产品质量的影响并不很大，但它却是引起工程产品质量波动的经常性因素。如：材料性质的微小差别、工人操作水平的微小变化、机具设备的正常磨损、温度、湿度的微小波动等等。在实际施工或生产中这类因素很难消除，有时即便能够消除也很不经济。所以，对质量控制来说，随机因素并不是我们控制的主要对象。
系统性因素对产品质量影响较大，但这类因素并不经常发生。如：材料的性质变化较大或品种规格有误，机械设备发生故障，工人违返操作规程，测试仪表失灵等等。这类因素在生产、施工中少量存在，会导致质量特征值的显著变化。因此，这类因素引起的质量波动容易发现和识别，是质量控制的主要对象。
若生产（或施工）过程仅受随机性因素的影响，其大批量产品的质量数据一般具有正态分布规律。此时的生产状态为稳定的生产状态，生产处于受控状态。若生产或施工过程受到系统性因素的影响，则其质量数据就不再呈正态分布，此时的生产或施工处于异常状态，需要立即查明原因，进
行改进，使生产或施工从异常状态转入正常状态——即稳定状态。此即质量控制的目标所在。第二节质量控制的直方图法
直方图又称频数分布直方图或质量分布图。是用于整理质量数据，并对质量波动分布状态及其特性值进行推断的图示方法。运用直方图可以判断生产过程是否正常，估计产品质量的优劣和推测工序的不合格情况，并根据质量特性的分布情况进行适当调整，达到质量控制的目的。
一、直方图的绘制方法
1．数据的收集与整理
为使随机收集的数据更具有代表性，一般数据收集不少于50组。
【例】某工地在一段时间内生产的30Mpa混凝土，为检验其抗压强度共做试块100组，经过相同条件养护28d，测得其抗压强度如表6-1所列，试绘制其抗压强度直方图。
X?35.5MPa，从最小值栏中从表中最大值栏中选出全体数据中的最大值max7.7MPaMPa27X?.8，即极之与最大值最小值差值最选出小为差，min R?7.7MPa。
2．确定直方图的组数和组距
直方图的组数视数据多少而定，当数据为50~200个时可分为8~12组；当数据230
为200个以上时可分为10~20组；一般情况下常用10组。本例设组数K=10组。组距用h表示，其近似计算公式为
X?X minmax?h（6-5）K用上式计算出本例h= 0.8。3．计算并确定组界值
确定组界值时，应注意各组界值相邻区间的数值应是连续的，即前一区间的上界值应等于后一区间的下界值。另外，为避免数据落在区间分界上，一般把区间分界值比数据值提高一级精度。本例第一区间下界值可取最小值减0.05，即为27.75，上界值则为其下界值加组距h即为28.55。为保持分组连续，第二区间下界值取为
表6-1 混凝土试块强度统计表
表6-2 频数分布统计表
序号分组区间（Mpa）频数频率（%）1 27.55~28.55 1 1
1 1 28.55~29.35 2
5 5 3 29.35~30.15
7 7 4 30.15~30.95
24 5 30.95~31.75 24
38 6 38 31.75~32.55
17 17 7 32.55~33.35
4 4 33.35~34.1
5 8
2 9 34.15~34.95 2
1 10 34.95~35.75
1
100
100
累计231
图6-1 混凝土抗压强度频数分布直方图
28.55，上界值取其下界值加组距，即29.35，其他区间上、下界值的确定以此类推。
4．编制频数分布统计表
根据所确定的组界值进行频数统计，并计算频率，编制出频数分布统计表如表6-2。
5．绘直方图
画直角坐标，横坐标表示质量统计数据分组区间，纵坐标代表各分组区间内质量数据出现的频数。本例的混凝土强度直方图，如图6-1所示。
二、频数分布直方图的观察分析
直方图是一种有效的现场分析工具，一般从两方面进行观察分析。
1．判断质量数据分布状态
将直方图形状与各种典型直方图比较，大致看出产品质量的分布情况，若发现质量问题，就可以分析原因，采取有效措施。典型直方图有以下6种，如图6-2所示。
在图6-2中，图（a）呈正常形，以中间为峰，大体上向左右两边对称分布，一般正常状态下的质量特性呈此分布；图（b）呈锯齿形，产生的原因往往是因为数据分组不当或测量方法、读数不准确所致；图（c）呈偏峰形（又称单侧缓坡形），产生的原因是操作时对另一侧界限控制太严所致；图（d）呈孤岛形，产生的原因一般是由于少数原材料不合格或短时间内操作人员违反操作规程所致；图（e）呈双峰形，造成此形的原因一般是由于收集数据时分类工作做得不够好，使两个不同的分布（如不同的操作者或不同的操作方法）混淆在一起所造成的；图（f）呈绝壁形，产生的原因主要是由于操作者的主观因素（如考虑到返修余地），也有可能是由于收集质量
数据时有意不收集废品的质量数据所致。
2．判断质量保证能力
将直方图的实际数据分布范围B与公差界限T（即质量标准要求的界限）比较，
232
图6-2 几种常见的典型直方图f（）绝壁形（c）偏峰形；（d）孤岛形；（e）双峰形；（（a）对称形；b）锯齿形；
质量管理中常用的统计分析方法 控制图:用来对过程状态进行监控,并可度量、诊断和改进过程状态. 直方图:是以一组无间隔的直条图表现频数分布特征的统计图,能够直观地显示出数据的分布情况. 排列图:又叫帕累托图,它是将各个项目产生的影响从最主要到最次要的顺序进行排列的一种工具.可用其区分影响产品质量的主要、次要、一般问题,找出影响产品质量的主要因素,识别进行质量改进的机会. 散布图: 以点的分布反映变量之间相关情况,是用来发现和显示两组数据之间相关关系的类型和程度,或确认其预期关系的一种示图工具. 工序能力指数(CPK):分析工序能力满足质量标准、工艺规范的程度. 频数分析:形成观测量中变量不同水平的分布情况表. 描述统计量分析:如平均值、最大值、最小值、范围、方差等,了解过程的一些总体特征. 相关分析:研究变量之间关系的密切程度,并且假设变量都是随机变动的,不分主次,处于同等地位. 回归分析:分析变量之间的相互关系. H0:差值的总体中位数为0; H1:差值的总体中位数不为0;检验水准为0.05. 子组频数与子组大小 关于子组频数或子组大小,无法制定通用的规则.子组频数可能决定于取样和分析样本的费用,而子组大小则可能决定于一些实际的考虑. 例如,低频率长间隔抽取的大子组,可以更准确地检测出过程平均中的小偏移,而高频率短间隔地抽取的小子组,则能更迅速地检测出大偏移.通常,子组大小取为4或5,而抽样频数,一般在初期时高,一旦达到统计控制状态后就低. 通常认为,对于初步估计而言,抽取大小为4或5的20~25个子组就足够了.值得注意的是,抽样频数、统计控制和过程能力需要统一加以考虑.理由如下:平均极差R常常用于估计s .随着在一个子组中抽样的时间间隔加长,变差来源的数目也会增加.因此,在一个子组内若抽样时间延长,将使R也即s的估计值增大、加宽控制限范围,从而降低过程能力指数.反之,连续的逐个抽样将给出较小的R . Xbar R 控制图应用实例 在一个企业内,统计技术和应用类型很多,而程序文件只能从总的方面规定应用程序,各有关部门和人员在具体实施时,还必须遵照作业指导书的规定进行操作.一个企业应用统计方法的作业指导书有很多,现仅以某电子元件厂电阻器刻槽工序应用的《-x—R控制图作业指导书》为例. -x—R控制图作业指导书(电阻器刻槽工序) 1目的 通过控制图的应用,对电阻器刻槽工序的主要质量特性——电阻值,实施控制,消除异常因素的作用,保证刻槽工序处于稳定受控状态. 2适用范围 本作业指导书适用于各类薄膜型电阻器(金属膜电阻器、金属氧化膜电阻器、碳膜电阻器)刻槽工序的电阻值控制. 3职责 3．1车间技术组质量控制工程师负责控制图的设计、控制图打点结果的分析及提出应采取的纠正和预防措施. 3．2刻槽工序操作者按作业指导书要求,抽样、测量、计算统计量并在控制图上打点. 3．3质管处质量控制工程师负责控制图应用的指导、协助车间技术组进行分析,监督控制图的实施及协调纠正和预防措施的落实. 4 工作流程 4．1 预备数据的取得 当确认刻槽工序处于稳定受控状态时,车间技术组质量控制工程师在生产过程中,每隔30分钟抽取容量为n = 5的样本,共抽取25个样本,分别填入数据表(表1—3)(表省略). 4．2 计算各组的样本平均值-x和极差R 控制下界限LCL==X-0.58-R 4．5 计算R图的控制界限: 控制中心线CL=-R
第二节设备工程监理过程中常用的数理统计分析方法数理统计技术是建立、保持、改进设备工程监理全过程质量管理体系开展数据分析活动不可缺少的组成部分，成效十分显著。 国内设备工程管理的大量实例表明，排列图法、因果图法、分层法、检查表法、相关图法、直方图法和控制图法等七种数理分析质量管理工具的应用对设备工程管理人员十分重要，他们通过对设备实体产品质量和服务质量两类指标的统计分析，可以及时了解设备工程实施过程质量状况，对设备工程工作效率、投资效益都十分有利。 由于篇幅的原因，我们重点介绍其中排列图法、因果图法、相关图法、直方图法和控制图法，其他方法请参考其他资料。 一、排列图法 排列图法又叫巴雷特图法。是一种抓主要茅盾的“关键少数”以取得多数成效的有效方法。在设备工程管理中，常用它来寻找影响某种问题，例如设备制造质量、安装偏差、运行故障与事故、维修质量及其它问题的主要因素，以便抓住主要矛盾，有重点地采取针对性措施。 排列图法的核心是通过数据计算分析，绘制排列图来寻找影响产品质量的主要问题和确定改进的地方。 1.排列图的基本做法是： (1)按时间参数指标等或某种要求分层收集数据：确定分层，每一层为一个项目；确定每个项目重复出现的“量”；编制分项统计表，最好按照统计分析指标的绝对值大小的降序排列分层项目，便于绘制排列图时不出差错。 (2)进行数据整理，计算出累积数及累积百分数。 (3)作图。作图步骤包括：绘制横、纵坐标；画出累积曲线(巴雷特线)，如图4-5所示。 具体画法如下： ——画出左右两个纵坐标轴，一个横坐标轴，左边的纵坐标表示频数，右边的纵坐标表示频率，横坐标为分层项目坐标； ——在横坐标上按分层项目数量画出等分点，按照各项目重量的降序顺序在各等分段下方标注出对应的分层项目名称，一般分层项目数量不超过5个，超过的个数项目归为“其他项”；
质量管理常用统计工具考试试题及答案 部门：姓名得分： 一、填空题（每空2分，共60分） 1.调查表又称检查表、统计分析表，是一种收集整理数据和粗略分析质量原因的工具，是为了调查客观事 物、产品和工作质量，或为了分层收集数据而设计的图表。 2.不合格品项目调查表主要用于调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用于排列图等分析 研究。 3.缺陷位置调查表主要用于记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度，进而从中 找出规律性，为进一步调查和找出解决问题的办法提供事实依据。 4.分层法又叫分类法、分组法。它是按照一定的标志，把收集到的大量有关某一特定主题的统计数据加以归 类、整理的一种方法。 5.分层的原则是使同一层次内的数据波动幅度尽可能小，而层与层之间的差别尽可能大。 6.排列图又叫帕累托图，全称是主次因素分析图。它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的 一种图表。其主要用途是：1）按主要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；2）识别进行质量改进的机会。 7.因果关系的层次要分明，最高层次的原因应寻求到可以直接采取对策为止。 8.直方图是用一系列宽度相等、高度不等的长方形表示数据的图。长方形的宽度表示数据范围的间隔，长方 形的高度表示在给定间隔内的数据数。 9.理想型直方图T=8σ，Cp=1.33。 10.散布图是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术。在散布图中，成对的数据形成点子 集，研究点子集的分布状态便可推断成对数据之间的相关程度。 11.散布图的相关性判断方法有对照典型图例判断法，象限判断法和相关系数判断法。 12.控制图是用于区分由异常或特殊原因所引起的波动表明需要对影响该过程的某些因素进行识别、调查并使 其处于受控状态。 13.常规控制图的种类很多，通常按照数据的性质分为两类：计量数据控制图和计数数据控制图。 14.计量值控制图根据正态分布设计，计件值控制图根据二项分布设计，计点值控制图根据泊松分布设计。 15.常用的矩阵图有X型矩阵图、Y型矩阵图、L型矩阵图、T型矩阵图等。 16.关联图是针对原因-结果、目的-方法绞缠的问题、通过箭头连线将这些关系理论的联系起来、查明原因、 找出有效方法的工具。 17.箭头图（箭形图）是制定日程计划并对进程进行管理的有效方法。
所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。新七大手法主要应用在中高层管理上，而旧七手法主要应用在具体的实际工作中。因此，新七大手法应用于一些管理体系比较严谨和管理水准比较高的公司 QC 旧七大手法：特性要因分析图、柏拉图、查检表、层别法、散布图、直方图、管制图。 QC 新七大手法：关系图、系统图法、KJ 法、箭头图法、矩阵图法、PAPC 法、矩阵数据解析法。 一、检查表检查表又称调查表，统计分析表等。检查表是QC 七大手法中最简单也是使用得最多的手法。但或许正因为其简单而不受重视，所以检查表使用的过程中存在的问题不少。 使用检查表的目的：系统地收集资料、积累信息、确认事实并可对数据进行粗略的整理和分析。也就是确认有与没有或者该做的是否完成(检查是否有遗漏)。 二、排列图法排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。 制作排列图的步骤： 1 、收集数据，即在一定时期里收集有关产品质量问题的数据。如，可收集1 个月或3 个月或半年等时期里的废品或不合格品的数据。 2、进行分层，列成数据表，即将收集到的数据资料，按不同的问题进行分层处理，每一层也可称为一个项目；然后统计一下各类问题(或每一项目)反复出现的次数( 即频数) ；按频数的大小次序，从大到小依次列成数据表，作为计算和作图时的基本依据。 3 、进行计算，即根据第(3) 栏的数据，相应地计算出每类问题在总问题中的百分比，计入第(4) 栏，然后计算出累计百分数，计入第(5) 栏。 4、作排列图。即根据上表数据进行作图。需要注意的是累计百分率应标在每一项目的右侧，然后从原点开始，点与点之间以直线连接，从而作出帕累托曲线。 三、因果图法因果图又叫特性要因图或鱼骨图。按其形状，有人又叫它为树枝图或鱼刺图。它是寻找质量问题产生原因的一种有效工具。 画因果分析图的注意事项： 1、影响产品质量的大原因，通常从五个大方面去分析，即人、机器、原材料、加工方法和工作环境。每个大原因再具体化成若干个中原因，中原因再具体化为小原因，越细越好，直到可以采取措施为止。 2、讨论时要充分发挥技术民主，集思广益。别人发言时，不准打断，不开展争论。各种意见都要记录下来。
常用质量管理统计方法１1 常用质量管理统计方法 常用的质量管理统计方法包括：旧QＣ七大手法(检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法(亲和图、树图、关联图、箭条图、ＰＤＰC、矩阵图、矩阵数据分析法)，以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下： 一、检查表(调查表、统计分析表） 1、概念:系统地收集资料和累积资料,确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类:不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 ３、用途:用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 (1)确定搜集资料的具体目的。 （2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。 （3)确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。 （4)根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。 (５)用收集和记录的部分资料进行表格试用,目的是检查表
格设计的合理性。 （6）如有必要应评审和修改调查表。 ５、注意事项 （1)应能迅速、正确、简易地收集到数据,记录时只要在必要项目上加注记号； （2）记录时要考虑到层別,按人员、机台、原料、时间等分类； (3)数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來; （4)尽可能以记号、图形标记,避免使用文字； （5)检查项目不宜太多，以4-6项为宜(针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 二、数据分层法（分类法、分组法) 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间,不同班次进行分层,按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。
质量管理常用的七种统计方法 日本质量管理专家石川馨博士将全面质量管理中应用的统计方法分为初级、中级、高级三类，本节将要介绍的七种统计分析方法是他的这种分类中的初级统计分析方法。 日本规格协会10年一度对日本企业推行全面质量管理的基本情况作抽样统计调查，根据1979年的统计资料，在企业制造现场应用的各种统计方法中，应用初级统计分析方法的占98%。 由此可见，掌握好这七种方法，在质量管理中非常之必要；同时，在我国企业的制造现场，如何继续广泛地推行这七种质量管理工具（即初级的统计分析方法），仍然是开展全面质量管理的重要工作。 一、排列图 排列图法又叫帕累特图法，也有的称之为ABC分析图法或主项目图法。它是寻找影响产品质量主要因素，以便对症下药，有的放矢进行质量改善，从而提高质量，以达到取得较好的经济效益的目的。故称排列法。由于这种方法最初是由意大利经济学家帕累特（Pareto）用来分析社会财富分布状况的，他发现少数人占有社会的大量财富，而多数人却仅有少量财富，即发现了“关键的少数和次要的多数”的关系。因此这一方法称为帕累特图法。后来美国质量管理专家朱兰（J．Ｍ．Juran）博士将此原理应用于质量管理，作为在改善质量活动中寻找影响产品质量主要因素的一种方法．在应用这种方法寻找影响产品质量的主要因素时，通常是将影响质量的因素分为Ａ、Ｂ、Ｃ三类，A类为主要因素，B类为次要因素，C 类为一般因素。根据所作出的排列图进行分析得到哪些因素属于A类，哪些属于B类，哪些属于C类，因而这种方法又把它叫做ABC分析图法。由于根据排列图我们可以一目了然地看出哪些是影响产品质量的关键项目，故有的亦把它叫主项目图法。 所谓排列图，它是由一个横坐标、两个纵坐标、几个直方形和一条曲线所构成的图。其一般形式如图1所示，其横坐标表示影响质量的各个因素（即项目），按影响程度的大小从左到右排列；两个纵坐标中，左边的那个表示频数（件数、金额等），右边的那个表示频率（以百分比表示）；直方形表示影响因素，有直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称为帕累特曲线。 二、因果分析图法 因果分析图法是一种系统地分析和寻找影响质量问题原因的简便而有效的图示方法。因其最初是由日本质量管理专家石川馨于1953年在日本川琦制铁公司提出使用的，故又称为石川图法。由于因果图形似树枝或鱼刺，故也有称之为树枝图法或鱼刺图法。另外，还有的
生产质量管理统计方法 生产质量管理的统计方法 1.质量是反映产品满足明确和隐含需要的能力的特性总和。产品质量可表述或转化为一组全面反映顾客需要的数量指标。测量质量指标所得的数值，就是反映质量特性的数据，简称数据。 2.数据是质量管理的基础，为对产品的质量物质特性和工作质量进行统计分析，首先必须进行数据收集。在质量管理中，收集数据可以实现以下目的：(1)了解生产现状；(2)用于分析某一特定质量问题；(3)用于生产现场控制；(4)用于生产现场的调查；(5)用于工艺过程的调整；(6)用于判断产品质量。 3.数据反映产品的质量特性，质量管理中的数据可以从不同的角度进行分类： (1)根据质量指标统计特性可将数据分为：A.计量值数据；B.计数值数据。 (2)根据数据的用途可将用途分为：A.分析用数据；B.管理用数据；C.检验用数据；D.推断用数据。 4.质量管理统计方法研究的主要问题是控制数据，亦即质量特性值的波动，缩小或衰减数据波动引起的制品质量特性值的波动，并尽量减少波动造成的质量损失。 5.出现质量波动的原因是多方面的，大体有人、机、料、法、环、测等六大方面的因素。按引起数据波动原因的性质，可分为两类： (1)系统性因素，指在特定情况下发生的，可以避免或消除的因素。系统性因素造成质量特性值的异常波动，对质量特性值的影响较大，但系统性因素易于识别和查找，且可采用相应技术，组织措施予以消除。 (2)随机性因素，指经常性的、不可避免的，具有随机规律的因素。随机性因素造成质量特性的正常波动，对质量特性质的影响较小，但这种因素却难于避免或在技术上予以消除。 6.母体，又称总体，是指某一次统计分析中研究对象的全体。构成母体的基本单位，称为个体，按母体包含个体的数量可将母体划分为有限母体和无限母体。 7.子样，又称样本，是指从母体中随机抽取的、一部分个体的集合。构成子样的每个个体，称为样品。抽样检查是统计质量管理的一个基本方法。子样的质量性，在一定程度上可以代表母体的质量特性。对子样(数据)进行统计分析的目的，是为了判断母体的质量特性，而不是为了给子样下结论。 8.随机抽样，是指在抽取子样时，要保证使母体中的每一个个体都有同样可能的机会被抽到，从而使子样具有代表性。从母体中随机抽取的一部分个体的集合称为随机子样。 9.频数指随机事件在相同条件下进行n次试验，其中某一事件出现的次数。频率是频数与试验次数的比值。频率则是在相同条件下，随机事件出现次数所具有的统计规律性。 10.平均值，又称算术平均值，是子样各样品数值的和除以子样样品个数之商，计算公式为 11.极差，又称范围，指子样数据中最大值与最小值之差，计算公式为：R＝Xmax－Xmin。极差是表示数据离散程度的各统计特征数中计算最简单的一种。标准差，是子样方差的正平方根，计算公式为： 12.在生产现场，引起质量波动的因素主要来源于操作者、机器设备、材料、方法、环境和测量，统称5MIE。在稳定的生产状态下，受随机性因素影响的综合结果，其计量值数据即制品质量特性值是正态分布。 13.工序能力，又称工程能力或加工精度，是工序在一定时间内，处于控制(稳定)状态下的实际加工能力，亦即，工序处于控制(稳定)状态下，表现出来的保证制品质量的能力，一般用6个标准差(即：±3)来描述。
二、全面质量管理（Total Quality Control TQC） 美国学者朱兰首先提出，美国质量管理专家费根堡姆姆著有《全面质量管理》书。1）“充分满足用户要求”以市场为中心。 2）“在最经济的水平上”以效率和效益为中心。 3）包括服务部门各种质量活动的统一的管理体系。 1. 全面性：全过程的质量管理——管理范围的全面性。包括产品质量、成本质量、服务质量、工作质量、工程质量等。 2. 全员性：参加管理者的全面性。预防性：好产品是生产出来的，不是靠最后检验出来的，全面质量管理是把不合格产品消灭在它的形成过程中。 4. 服务性：为用户服务是全面质量管理思想的精华，用户的意见是质量管理的出发点与归宿点。 5. 科学性：一切用数据说话。 TQC已经成为世界各国公认的最成功的质量管理理论。 三、过程控制常用几种工具（方法） 〈一〉分层法（分类法） 按时间、操作者、操作方法、使用设备、原材料、生产环境、生产单位、生产地点等影响质量的原因，及其责任划分清楚，理出头绪，并找出解决的方法。〈二〉排列图法（又叫帕累托图法）——意大利经济学家 通过在众多的质量影响因素中寻找出少数关键的主要因素，使主要质量矛盾暴露出来，然后集中力量加以解决。 〈三〉因果分析图法（又叫鱼刺图法） 层次分明，形象直观，可以明确地表示出各因素之间的逻辑关系，有肋于我们分析产品质量问题的真正原因。 〈四〉直方图法（也叫质量分布图） 通过对抽查质量数据的加工整理，找出其分布规律，从而判断整个生产过程的质量状况是否正常的一种方法。它主要用于某些需要重点加强控制的工序。〈五〉控制图法（也叫管理图） 它是工序质量控制的主要手段，是一种动态的质量分析与控制方法。 控制图不仅对判别质量稳定性，评定工艺过程质量状态，以及发现和消除工艺过程的失控现象，预防废品发生有着重要作用，而且可以为质量评比提供依据。 1. 纵坐标为测得质特性值。 2. 横坐标为三条平行的水平线 2.1 中间一条实线为中心线 2.2 上面一条虚线为上控制线 2.3 下面一条虚线为下控制线 3. 把所测数据用点画在工作好的控制图上，若都落在控制界限内，正常；若超出控制图界限，不正常；点全落在中心线上或线下也不正常。
目录
第一章质量管理统计工具概述 (3) 第二章数据与图表 (3) 第三章调查表 (7) 第四章散布图 (12) 第五章层别法 (14) 第六章直方图 (15) 第七章柏拉图 (21) 第八章特性要因分析图 (23) 第九章控制图 (25) 第一章质量管理统计工具概述 传统的统计技术是指“数理统计”。是建立在概率论基础上的数学的一门分支，是“研究如何以有效的方式去收集、整理和分析受到随机性影响的
数据，以对所观察的问题做出推断、预测，直至采取决策及行动提供依据。”如抽样检验、实验设计、显着性检验、可靠性等都属数理统计的范畴。 这里我们要感谢日本的质量管理者，他们在推行全面质量管理（TQM）中，首先打破统计技术就是数理统计的禁区，使一些难以登上大雅之堂的，但在现场能方便使用的图表或经整理的特征数据，也纳入统计技术的范畴。 为区别起见，人们习惯将统计技术分成两大类： 推断型统计技术：主要解决从样本如何推断总体。概率论和数理统计研究的对象大多属此类。 描述型统计技术：主要利用数据的特征值或有关图表来描述事件。质量管理七种统计工具就属此类。 第二章数据与图表 一、数据＝事实 质量管理八原则中的“基于事实的决策方法”原则强调：“有效决策是建立在数据和信息分析基础上的”。数据就是质量体系现状的事实的一部分，它也是统计技术的基础。 二、数据的分类 1.依特性 计数型数据 计量型数据 2.依来源 市场数据 制程数据 检验数据 3.依时间
过去数据 日常数据 新数据 三、应用数据须注意的重点 1.搜集正确可用的数据 2.避免个人主观的判断 3.掌握事实的真相 四、整理数据的方法 1.机器整理法(计算机软件…) 2.人工整理法(卡片、笔记…) 3.实例说明 五、整理数据的原则 1.发生问题而要采取改善对策前，必须有数据作为依据。 2.对于数据使用目的应清楚了解。 3.当数据搜集完成后，应立即使用它。 4.数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。 5.数据不可造假，否则问题将永远无法解决。 六、图表的种类 1.依使用目的： 解析用图表管理用图表 计划用图表计算用图表 统计用图表说明用图表 2.依数据性质 静态图表动态图表
常用质量管理统计方法 常用的质量管理统计方法包括：旧QC七大手法（检查表、数据分层法、排列图、因果图、散布图、直方图、控制图）和新QC七大手法（亲和图、树图、关联图、箭条图、PDPC、矩阵图、矩阵数据分析法），以及其它一些方法如：头脑风暴法、对策表、流程图、水平对比法等。简介如下： 一、检查表（调查表、统计分析表） 1、概念：系统地收集资料和累积资料，确认事实并对资料进行粗略的整理和简单分析的统计图表。 2、分类：不合格品项目检查表、缺陷位置检查表、质量分布检查表、矩陈检查表、用于非数字数据分析用的检查表。 3、用途：用在对现状的调查，以备今后作分析。 4、制作步骤 （1）确定搜集资料的具体目的。 （2）确定为达到目的所需搜集的数据资料。 （3）确定对资料的的分析方法、所釆用的统计工具。
（4）根据不同目的，设计用于记录资料的调查表格式。（5）用收集和记录的部分资料进行表格试用，目的是检查表格设计的合理性。 （6）如有必要应评审和修改调查表。 5、注意事项 （1）应能迅速、正确、简易地收集到数据，记录时只要在必要项目上加注记号； （2）记录时要考虑到层別，按人员、机台、原料、时间等分类； （3）数据来源要清楚：由谁检查、检查时间、检查方法、检查班次、检查机台，均应写清楚，其他测定或检查条件也要正确地记录下來； （4）尽可能以记号、图形标记，避免使用文字； （5）检查项目不宜太多，以4-6项为宜（针对重要的几项就可），其他可能发生的项目采用“其他”栏。 6、应用实例
二、数据分层法（分类法、分组法） 1、概念：数据分层法就是性质相同的，在同一条件下收集的数据归纳在一起，以便进行比较分析。 2、分类方法：数据分层可根据实际情况按多种方式进行。例如，按不同时间，不同班次进行分层，按使用设备的种类进行分层，按原材料的进料时间，原材料成分进行分层，按检查手段，使用条件进行分层，按不同缺陷项目进行分层等等。数据分层法经常与统计分析表结合使用。
工程项目管理中常见的工程质量事故统计分析方法及各自的作用1 如何写好统计分析报告 1.准确性实事求是地反映客观实际做到数字要准确情况要真实观点要正确扎扎实实地把数字搞准对大起大落的数字要查明原因，但统计分析不应是数字的简单罗列要正确地使用数据通过对数字的分析判断提炼出观点揭示经济现象的规律性只有这样统计分析报告才有了坚实的基础和足够的份量 2.实用性统计分析报告有着明显的目的性针对性它是为一定对象服务的它必须紧密结合当前经济运行中的重点热点和难点问题进行分析为各级领导宏观调控和管理决策提供科学依据统计分析报告的针对性和实用性越强质量也越高 3.逻辑性统计分析是由数字形成概念从概念形成判断由判断进行推理并由此得出 结论判断是以准确的统计数字为依据，推理是以充分的依据为前提正确的判断和推理就是要有合乎事实的逻辑性判断推理的结果前后不能矛盾不能脱节要如实反映客观事物的内在联系因此统计分析报告要主题突出结构严条理清晰4时效性这是保证统计信息价值的重要条件提供不适时就是失效的信息进度统计分析报告越快越好要争分夺秒专题分析贵在适时特别是前瞻性和预警性的专题分析往往会产生较好的社会效益 xx月xx日我应聘到合肥市×××监理公司工作，被安排在×××工地，担任xx工程的监理工作，至今工作已三个月了，三个月来在公司领导和同事们的帮助下，圆满的完成了相应的监理工作任务，得到了业主和承包商的承认与好评。在从事监理工
作期间，本人任劳任怨，兢兢业业不敢倦怠，以良好的职业道德和较强的责任心认真细致的进行工作，现就三个月来的工作情况和监理体会做如下汇报。一、工作情况 初到工地，人地生疏，而本人面临着监理任务量大，监理区域广，监理工作人员少，等客观不利因素，因此在实际监理工作中，确实遇到了一些困难，面对困难本人并未退缩，知难而进，在实际工作中，积极主动接近业主和承包商与他们沟通，协调各种关系，以便尽快地开展监理工作，并抓紧时间熟悉施工图纸及有关设计说明资料，在最短的时间内了解工地状况及施工队伍的情况，很快的进入了工地监理工程师的角色。 在监理实际工作中，本人要求施工单位推行全面质量管理，建立健全质量保证体系，做到开工有报告，施工有措施，技术有交底，定位有复查，材料、设备有试验，隐蔽工程有记录，质量有质检、专检，交工有资料。 在工程质量控制方面，采取主动控制与被动控制相结合，监理工作主动进行，以预防为主，对承包商资质进行审查，重点审查企业注册证明和技术等级，交验有关证件（复印件），了解技术力量简况，主要施工安装经历等，检查砂、石、水泥、钢筋等材料的供应情况及砼、砂浆的配合比。 根据工程特点及影响工程质量的关键部位，审核承包人提交的施工组织设计，并针对其不足之处提出改进意见，核查进厂材料的原始凭证、检测报告等质量证明文件。 进行事前控制，确保工程质量事故不发生或少发生。例如：冬季施工，气温较低，砼浇灌、砌体砌筑、墙壁抹灰等都不易保
学习导航 通过学习本课程，你将能够： ●掌握因果图和排列图的使用方法； ●掌握关联图的特点、分类和绘制方法； ●熟悉系统图的应用范围和绘制方法； ●了解PDPC发的特点、份额里和应用范围； 质量管理的常用工具与手法 一、因果图和排列图 1.因果图 因果图又名“鱼刺图”，由日本著名的质量管理专家石川兴发明。因果图是用来思考和显示已知结果及潜在原因之间关系的图，通过对因果关系进行分析和表达，便于解决问题。 因果图的程序 一般而言，因果图的程序主要有五个： 第一，简明扼要地规定结果。 第二，规定可能原因的主要类别。 第三，在右边方框理画出结果，在左边画出主要类别，作为结果框的输入。 第四，寻找所有下层次的原因，并画在相应的主枝上，然后继续寻找。 第五，从最高层次原因中选取和识别少量的、看起来对结果影响最大的原因，并对它们开展进一步的研究。 因果图的应用 图1所示的是因果分析图。
图1 因果分析案例图 从图1可见，首先要画一个粗箭头，把问题放到右边，作为结果框的输出。如电灯不亮，需要从灯泡问题、电源问题、电线问题、开关问题等方面进行分析。然后再逐一细查原因，步步深化。灯泡原因分析完后，再用同样的办法从电源上、电线上、开关上分析原因。这种分析的思路就是因果图的思路。 2.排列图 排列图又名排队图，是为了对最主要到最次要的项目进行排列而作出的简单图示。 排列图的作用 一般而言，排列图主要有三个用途： 第一，按重要性顺序显示出每个项目对整个问题的作用。 第二，提出识别改进的机会。 第三，用最小的努力获得最大的成功。 排列图的应用 【案例】
快速热水器的排列图 2000年，台州某热水器厂商开发出了一种快速热水器产品，这种热水器打开5秒钟后，就能完成将水加热，而且可以持续24小时源源不断地供应热水。但在试验过程中，出现了一个问题，即关键发热零件有时会突然烧掉。 要查出上述问题的原因，可以用排列图表进行分析。 表1 排列图分析表 从表1可见，首先，统计最近发生的所有问题，统计出各种制品中的共326个残缺品；其次，再逐项进行分类，例如拉弧一项就占了251个，功率不合格的占了37个，发热膜脱落的有16个，端面不平有10个，还有12个是由于其他原因。再次，做一个累计评定，将各项累计频数和累计频率计算出来。 图2所示的是数据计算出来后，排列图就基本完成。
常用统计分析方法 排列图 因果图 散布图 直方图 控制图 控制图的重要性 控制图原理 控制图种类及选用 统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。 常用统计分析方法与控制图 获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。 常用统计分析方法 此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。 排列图 排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具. 1.排列图的画法
排列图制作可分为5步: (1)确定分析的对象 排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等. (2)确定问题分类的项目 可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。 (3)收集与整理数据 列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。 (4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi 首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi (1) 式中，f为各项目发生频数之和。 (2) (5)画排列图 排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。如图1所示为一排列图实例。 2.排列图用途
质量管理的常用工具与手法 一、因果图和排列图 1.因果图 因果图又名“鱼刺图”，由日本著名的质量管理专家石川兴发明。因果图是用来思考和显示已知结果及潜在原因之间关系的图，通过对因果关系进行分析和表达，便于解决问题。 因果图的程序 一般而言，因果图的程序主要有五个： 第一，简明扼要地规定结果。 第二，规定可能原因的主要类别。 第三，在右边方框理画出结果，在左边画出主要类别，作为结果框的输入。 第四，寻找所有下层次的原因，并画在相应的主枝上，然后继续寻找。 第五，从最高层次原因中选取和识别少量的、看起来对结果影响最大的原因，并对它们开展进一步的研究。 因果图的应用 图1所示的是因果分析图。 图1 因果分析案例图 从图1可见，首先要画一个粗箭头，把问题放到右边，作为结果框的输出。如电灯不亮，需要从灯泡问题、电源问题、电线问题、开关问题等方面进行分析。然后再逐一细查原因，步步深化。灯泡原因分析完后，再用同样的办法从电源上、电线上、开关上分析原因。这种分析的思路就是因果图的思路。 2.排列图 排列图又名排队图，是为了对最主要到最次要的项目进行排列而作出的简单图示。 排列图的作用 一般而言，排列图主要有三个用途： 第一，按重要性顺序显示出每个项目对整个问题的作用。 第二，提出识别改进的机会。 第三，用最小的努力获得最大的成功。 排列图的应用 【案例】 快速热水器的排列图 2000年，台州某热水器厂商开发出了一种快速热水器产品，这种热水器打开5秒钟后，就能完成将水加热，而且可以持续24小时源源不断地供应热水。但在试验过程中，出现了一个问题，即关键发热零件有时会突然烧掉。 要查出上述问题的原因，可以用排列图表进行分析。 表1 排列图分析表
全面质量管理的常用七种工具 所谓全面质量管理常用七种工具，就是在开展全面质量管理活动中，用于收集和分析质量数据，分析和确定质量问题，控制和改进质量水平的常用七种方法。这些方法不仅科学，而且实用，作为班组长应该首先学习和掌握它们，并带领工人应用到生产实际中。 一、统计分析表法和措施计划表法 质量管理讲究科学性，一切凭数据说话。因此对生产过程中的原始质量数据的统计分析十分重要，为此必须根据本班组，本岗位的工作特点设计出相应的表格。常用的统计分析表有以下几种，供参考。１.不良项目调查表 某合成树脂成型工序使用的不良项目调查表如下。每当发生某种不良时，工人就可在相应的栏目里画上一个调查符号，这样，下班时哪些不良项目发生了多少，立即可知。 ２.零件尺寸频数分布表 此表与不良项目调查表属同一类型。第二栏为零件尺寸的分组，第四栏的“ ”与不良项目调查表中的“正”是相同的符号。工人每加工完一个零件，经检测后，将所得零件尺寸在第二栏“组距”中找到相应的尺寸组，然后再在第四栏中记录符号，待到下班或完工时，再统计第五栏。这样的图既直观、又明确、有助于掌握零件尺寸的分布情况。 ３.汽车油漆缺陷统计表 该表的特点是直观，而且将每个缺陷的部位表示出来了。 ４.不良原因调查表 要分清不良的发生原因，可接设备、操作者、时间等标志进行分层调查，填写不良原因调查表。 下表为调查了甲、乙两位工人5天生产塑料勺不良原因的调查表。 ５.不合格品分类统计分析表 下表为某工序同时生产三种规格的轴承，按不良项目分别统计。表的右侧和下边的合计栏均画作虚线，表示可根据需要取舍。需要注意的是“尺寸精度”和“旋转精度”作为总目，下面还细分若干细目，这是表格设计的一种技巧，与此对应，下边合计栏也应合理设计。 6. 措施计划表 措施计划表，又称对策表。在制订一个具体的改进措施计划后，所有对策编制成计划表的形式。 下表为某照相机厂生产一种自拍照相机，为了解决自拍质量问题，针对所分析的原因，制订的改进措施计划表。 二、排列图法 排列图法是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法，其形式如下图。 排列图中有两个纵座标，一个横座标，几个直方形和一条曲线。左边的纵座标表示频数(件数金额等)，右边的纵座标表示频率(以百分比表示)，有时，为了方便，也可把两个纵座标都画在左边。横座标表示影响质量的各个因素，按影响程度的大小从左至右排列；曲线表示各影响因素大小的累计百分数，这条曲线称帕累托曲线。通常把累计百分数分为三类：0～80％为A类，是累计百分数在80％的因素，显然它是主要因素。累计百分数80～90％的为B类，是次要因素；累计百分数在90～100％的为C 类，这一区间的因素是一般因素。 作排列图需注意: 不重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常就把这些项目并列入“其它”项内。“其它”项的高度即便比前项目高，也排列在最后。横轴上各问题(项目)的宽度为多少，一般没有严格要求，但各问题(项目)间的宽度却要求相等。 左纵坐标的最大值可参考质量问题(项目)数量的最大值；右纵坐标的最大值是100％，左右两纵坐标的刻度相互无关。
品质管理函盖的容很广~简单点说包括两个部分：1、品保；2、品检； 这里要修正下，品质管理和普通意义上我们说的管理不一样，一般我们说的做管理，是指做人/事/物的计划控制；而品质管理，则指的是通过统计工具对原料、生产过程、成品的流动过程进行控制；这里的控制就是通过检测和分析实现的了； 你的职位是QA，所以应该做的工作应该是产品品质异常的分析、改善、预防、控制工作；通俗点说，就是通过例如QC7大手法、8D、PDCA等工具进行分析，分析后针对影响的要素进行改善，改善后订立新标准进行预防，并制定管理制度进行控制。 所以你的主管现在安排你学习测量，其实就是让你熟悉现有的检测标准和检测设备了~这对你以后的工作是很重要的。品管七大手法是常用的统计管理方法，又称为初级统计管理方法。它主要包括控制因果图、相关图、排列图、统计分析表、资料分层法、散布图等所谓的QC七工具其实，品质管制的方法可以分为两大类：一是建立在全面品质管制思想之上的品质管制；二是以数理统计方法为基础的质量控制。组织性的品质管制方法是指从组织结构，业务流程和人员工作方式的角度的方法，它建立在全员品质管制的思想之上，主要容有制定质量方针，建立体系，开展QC小组活动，各部门质量责任的分担，进行质量诊断等。 统计质量控制是美国的贝尔实验所的休哈特（W.A.Shewhart）博士在1924出的控制图为起点，半个多世纪以来有了很大发展，现在这些方法可大致分为几类。 （1）初级统计管理方法：又称为常用的统计管理方法。它主要包括控制图相关图、排列图、统计分析表、资料分层法、散布图等所谓的QC七工具（或叫品管七大手法）。运用这些工具，可以从经常变化的生产过程中，系统地收集与产品各种资料，并用统计方法对资料进行整理，加工和分析，进而画出各种图表资料指标，从中找出质量变化的规律，实现对质量的控制。日本着名的品质川馨曾
基础质量管理工具 目录 一、统计技术基础知识 二、新七种工具 三、老七种工具 四、其它常用统计工具 第一章统计技术基础知识 第一节数据的基本知识 质量管理在反映、分析、处理和控制质量问题时，都离不开数据，正确地收集、使用数据是质量管理的基础工作之一，这里结合统计技术的应用，介绍有关数据方面的基本知识。 一、数据的分类 质量数据是多种多样的，按其性质和使用的不同，可分为两大类： 1、计量值数据 计量值数据是可以连续取值的数据，可以用测量仪器具体测量出小数点以下的数值，属于连续型数据。 2、计数值数据 计数值数据是不能连续取值，只能以个数计算的数据，这类数据即使用测量工具也得不到小数点以下的数据，只能得到自然数，属于离散型数据。 计数值数据还可细分为计件值数据和计点值数据。 二、数据收集的目的 1、为了掌握和了解生产现状。 2、为对工序进行肥西、调查、判断其是否稳定，以便采取措施。 4、为调整生产、改进管理而收集数据。 5、为了对一批产品的质量进行评价和验收。 三、数据收集、整理应注意的事项 1、首先要明确收集数据的目的。 2、发生问题而要采取改善对策前，必须有数据作为依据。 3、数据要真实、准确、可靠，严禁弄虚作假。 4、收集的数据要按目的进行分层，把属于同一种生产条件的数据归纳在一起。 5、当数据收集完成后，应立即使用。 6、数据的整理与运用，改善前、改善后所具备的条件应一致。 7、对收集的数据要进行科学整理，并尽量做到图标法，便于统计方法的应用。 8、尽可能到生产现场收集数据，要注意观察各种对数据可能产生影响的因素。 第二节统计技术的定义、分类、作用 一、统计技术的定义 统计技术是研究随机现象中确定的统计规律的科学。 具体地讲，统计技术是指有关收集、整理、分析和解释统计数据，并对其所反映的问题作出一定结论的方法。 二、统计技术的分类 1、统计技术的分类 统计技术分成描述性统计技术和推断性统计技术。 描述性统计技术：是对统计数据进行整理和描述的技术。反映统计技术和描述观测结
成都＊＊＊骨科医院骨科 质量与安全管理指标评分统计分析表 年_____月 科室 ____________科主任（签名） ______________填表日期 ______年 ____月 ____日质量与安全管理指标 1 2 3 4 重点疾病 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 重点手术 （1） （2） （3） （4） （5） （6） （7） （8） 麻醉总例数 手术并发症 与患者安全 监测指标 坠床发生率 手术过程中 异物遗留发 生率 病种名称总例数 死亡例2周与 1月内再住平均平均住院 数院例数住院日费用 病种名称总例数 死亡例术后 (15 天内 )非预平均平均住 数期再手术住院日院费用 麻醉复苏麻醉并发症 镇痛并发 症 (1) 择期手术后并发症发生率%（手术并发症导致的死亡例，肺栓塞例、 深静脉血栓例、败血症例、出血或血肿例、伤口裂开例、猝死 例、呼吸衰竭例、骨折例、生理 /代谢紊乱例、肺部感染例、人工气道 意外脱出例，压疮例，手术后败血症例，产伤发生率%）%% 因用药错误导致患 输血 /输 跌倒发生率%液反应发% 者死亡发生率 生率 % 医源性气胸 % 医源性意外穿刺伤 % 发生率或撕裂伤发生率 序号质量与安全管理指标目标分值实际分值与同期 比变化 趋势5医疗核心制度落实率100% 6院内急会诊到位时间≤10 分钟 7入出院诊断符合率≥ 95％ 8三基三严技术操作考核合格率100% 9平均住院日≤12 天 10二级手术率≥ 10% 11择期手术患者术前平均住院日≤ 3 天
12非计划重返手术室发生率同比下降或合理13常见并发症发生率同比下降或合理14住院超 30天患者病情分析及上报率100% 15手术前后诊断符合率≥ 95％ 16临床主要诊断、病理诊断符合率≥ 60％ 17 急危重症患者抢救成功率≥ 85％ 18治愈好转率≥ 90％ 19病床使用率85—93% 20药品收入占医疗总收入比例≤ 45％ 21住院患者抗菌药物使用率≤ 60% 22抗菌药物使用强度力争控制在40DDD以下 23Ⅰ类切口手术患者预防使用抗菌药≤ 30%物比例 24住院患者外科手术预防使用抗菌药 物时间控制在术前 30 分钟至 2 小时 25Ⅰ类切口手术患者预防使用抗菌药≤24 小时物时间 26接受抗菌药物治疗住院患者微生物≥ 30%检验样本送检率 27接受限制使用级抗菌药物治疗住院≥ 50%患者微生物检验样本送检率 28接受特殊使用级抗菌药物治疗住院≥ 80%患者微生物检验样本送检率 29患者各类知情同意书签署率100% 30术前讨论、死亡病例讨论率达到100% 31符合重症评估患者≥ 30% 需自费的药品和医疗器械手术、麻100% 32醉、特殊检查、特殊治疗履行患者 告知率 33甲级病案率≥ 90％（无丙级病案）34危重患者访视率100% 35出院患者一周内电话随访率≥ 100% 36不良事件报告率≥ 95% 37各种检查申请单合格率≥ 90％ 38Ⅰ类切口甲级愈合率≥ 97％ 39Ⅰ类切口感染率≤1.5 ％ 40医院感染现患率（年度）≤ 8％ 41严格执行首诊医师负责制不无故推诿 患者100% 42医院感染发生率≤ 8% 43护理核心制度落实率100% 44急救设备完好率100%急危重症病人人次，抢救人次，抢救成功率%