质量管理统计分析方法

质量管理的6个常用的分析方法（一）分层法分层法是质量管理中常用的整理数据的方法之一。

所谓分层法，就是把收集到的原始质量数据，按照一定的目的和要求加以分类整理，以便分析质量问题及其影响因素的一种方法。

分层的目的是要把性质相同、在同一条件下收集的数据归在一起，以便展开分析。

因此，在分层时，应使一层内的数据波动幅度尽可能小，而各层之间的差别则尽可能大，这是应用分层法进行质量问题及其影响因素分析的关键。

过程控制中进行分层的标志常有：操作者、设备、原材料、操作方法、时间、检测手段、缺陷项目等。

（二）调查表法调查表也称检查表或核对表，是为了分层收集数据而设计的一类统计图表。

调查表法，就是利用这类统计图表进行数据收集、整理和粗略分析的一种方法。

操作中，可根据调查目的的不同，采用不同的调查表。

常用的调查表有：1 .缺陷位置调查表这类调查表用来调查产品各部位的缺陷情况，可将其发生缺陷位置标记在调查图表中产品示意图上，不同缺陷采用不同的符号或颜色标出。

2.不良项目调查表为了调查产品缺陷的种类及其所占的比重，可对不良项目分门别类地进行调查统计。

3.不良原因调查表为弄清不良品发生的原因，以操作者、操作设备、操作方法、加工对象、时间等为标志进行分层调查统计，找出关键的影响因素。

4.过程分布调查表为掌握过程能力，对过程中加工对象的技术特征进行检测和记录，并进行调查数据的分布分析，掌握过程分布的特征。

（三）排列图法排列图又称主次因素分析图或帕累托图。

帕累托是意大利经济学家，是有关收入分布的帕累托法则的首创者。

这一法则揭示了“关键的少数和无关紧要的多数”的规律。

这一法则后来被广泛应用于各个领域，并被称为ABC分析法。

这一法则被引入质量管理领域后，成为寻找影响产品质量主要因素的一种有效工具。

（四）因果分析图法因果分析图又称特性要因图、树枝图和鱼刺图，在质量管理中主要用于整理和分析产生质量问题的因素及各因素与质量问题之间的因果关系。

生产质量管理统计方法引言生产质量管理是企业在生产过程中对产品质量进行管理和控制的重要环节。

而统计方法在生产质量管理中起着至关重要的作用，可以帮助企业定量分析和评估产品质量，发现潜在问题，并采取相应措施进行改进。

本文将介绍几种常用的生产质量管理统计方法，并详细阐述它们的原理和应用。

1. 均值控制图均值控制图是一种用来监测生产过程中均值变化的统计方法。

它基于样本平均值的分布来判断生产过程是否处于可控状态。

其原理是通过不断收集样本数据并计算平均值，然后将平均值与控制限进行比较，以判断是否存在异常情况。

当样本平均值超出控制限时，表明生产过程存在问题，需要采取相应措施进行调整。

应用均值控制图的过程包括以下几个步骤：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。

2.计算样本平均值：将每个样本的观测值加总，并除以样本的大小，得到平均值。

3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。

4.绘制均值控制图：将样本平均值与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的状态。

5.分析结果：观察均值控制图上的数据点是否超出控制限，并针对异常情况进行分析和改进。

2. 范围控制图范围控制图是一种用来监测生产过程中变异性的统计方法。

它基于样本范围的变化来判断生产过程是否稳定。

范围是指每个样本的最大和最小观测值之间的差异。

通过监测范围的变化，可以判断生产过程是否存在特殊因素，以及是否需要进行调整和改进。

应用范围控制图的过程与均值控制图类似，具体步骤如下：1.收集样本数据：按照一定的采样规则和间隔，从生产过程中随机抽取样本。

2.计算样本范围：将每个样本的最大观测值与最小观测值之差作为样本范围。

3.计算控制限：根据历史数据或相关统计方法，计算出控制限，通常包括上限、下限和中心线。

4.绘制范围控制图：将样本范围与控制限绘制在同一图表上，以便于直观地观察生产过程的变异性。

质量管理制度的数据分析与统计1.引言质量管理制度是企业保证产品和服务质量的重要手段，而数据分析与统计在质量管理中起到了至关重要的作用。

通过对质量管理制度中的数据进行分析与统计，企业能够更好地了解产品质量水平、发现问题及其根本原因，并采取相应的改进措施，从而提高质量管理水平和企业核心竞争力。

2.数据收集在质量管理中，数据收集是数据分析与统计的基础。

企业可以通过以下途径进行数据收集：2.1 测量检测数据通过对产品或服务的各项指标进行测量和检测，获取相应的数据。

例如，生产企业可以通过对产品的尺寸、硬度、重量等进行测量，或者对产品的外观、包装进行检测，以获取关于产品质量的数据。

2.2 反馈意见和投诉数据及时收集和分析来自客户的反馈意见和投诉数据，可以帮助企业了解产品在市场上的表现和用户的满意度。

这些数据对于企业改进产品和服务质量具有重要的指导意义。

2.3 内部检验数据企业可以通过对生产过程中的各项参数和环节进行检验，获取关于生产过程质量的数据。

这些数据可以用于分析生产过程中的问题和隐患，并采取相应的改进措施。

3.数据分析数据分析是质量管理制度中的关键环节，通过对收集到的数据进行分析，可以发现产品质量及其问题的特征和规律。

3.1 描述性统计分析描述性统计分析主要是对数据进行整理、总结和描述。

通过计算均值、标准差、极值等统计指标，可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度和异常值情况。

这有助于企业对产品质量水平进行初步评估，并确定是否存在异常情况。

3.2 相关性分析相关性分析可以帮助企业了解不同变量之间的关系。

通过计算相关系数，可以了解不同指标之间的相关程度，找出对产品质量影响最显著的指标，并为建立合适的质量管控措施提供依据。

3.3 其他统计方法除了描述性统计和相关性分析，还可以运用其他统计方法进行数据分析。

例如，通过方差分析、回归分析等方法，可以深入探究不同因素对产品质量的影响，找出主要影响因素，并制定对策。

质量管理中常⽤的统计分析⽅法第六节质量管理中常⽤的统计分析⽅法在西⽅，“统计”（statistics）⼀词是由“国家”（state）⼀词演化⽽来的。

它的意思是指收集和整理国情资料、信息的⼀种活动。

随着现代科学技术的飞速发展，统计⽅法得到了⽇益⼴泛和深⼊的应⽤，对⼈类认识和改造世界产⽣重⼤影响。

质量管理中，⽆论何时、何处都会⽤到数理统计⽅法，⽽且这些统计⽅法所表达的观点对于质量管理的整个领域都有深刻的影响。

那么统计⽅法是什么呢？——所谓统计⽅法，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做出⼀定的结论的⽅法。

它的⽤途有以下⼏个⽅⾯：提供表⽰事物特征的数据（如平均值、⽅差、极差等）；⽐较两事物的差异；分析影响事物变化的因素（如因果图、分层法等）；分析事物之间的相关关系；研究取样和试验⽅法，确定合理的试验⽅案，发现质量问题，分析和掌握质量数据的分布状况和动态变化（如排列图、控制图等）；描述质量形成过程（如控制图等）。

在这⾥应当指出，统计⽅法是在质量管理中起到的是归纳、分析问题，显⽰事物的客观规律的作⽤，⽽不是具体解决质量问题的⽅法。

就像医⽣为病⼈诊断⼀样，体温表、⾎压计、X光透视机、⼼电图仪、B超仪、核磁共搌仪等仪表器具，只是帮助医⽣作出正确诊断的⼯具，其诊断并不等于治疗。

要想治病，还应当吃药打针等。

因此，统计⽅法也是在质量管理中探索质量症结所在，分析产⽣质量问题的原因，但要解决质量问题和提⾼产品质量还需依靠各专业技术和组织管理措施。

⼀、分层法分层（ stratification）法⼜叫分类法、分组法。

它是按照⼀定的标志，把搜集到的⼤量有关某⼀特定主题的统计数据加以归类、整理和汇总的⼀种⽅法。

但在使⽤中，分层法常与其他统计⽅法结合起来应⽤，如分层直⽅图法、分层排列法、分层控制图法、分层散布图法和分层因果图法等等。

1、应⽤分层法的步骤：1.0收集数据；1.1 将采集到的数据根据不同的选择分层标志；1.2 分层；1.3 按层分类；1.4 画分层归类图。

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。

质量统计分析方法质量统计分析是一种用来评估产品或服务质量的方法，通过收集和分析数据，可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

在质量管理中，统计分析方法起着至关重要的作用，它能够为企业提供客观的数据支持，帮助企业制定科学的决策，提高产品或服务的质量水平。

一、数据收集。

在进行质量统计分析时，首先需要收集相关的数据。

数据可以来源于产品的生产过程、客户的反馈、市场调研等多个方面。

通过收集大量的数据，可以更全面地了解产品或服务的质量状况，为后续的分析提供充分的依据。

二、质量测量指标。

在进行质量统计分析时，需要选择合适的质量测量指标。

常用的质量测量指标包括产品的合格率、不良品率、客户投诉率、服务满意度等。

通过这些指标的测量，可以客观地评估产品或服务的质量水平，找出存在的问题，并进行针对性的改进。

三、统计分析方法。

在进行质量统计分析时，可以运用多种统计分析方法。

比如，可以利用控制图来监控产品质量的稳定性，通过对比实际数据和标准数据的差异，及时发现异常情况；可以运用散点图来分析产品的相关性，找出影响产品质量的关键因素；还可以利用回归分析来建立质量预测模型，预测产品或服务的质量表现。

四、质量改进措施。

通过质量统计分析，可以找出产品或服务存在的问题，并制定相应的改进措施。

比如，可以通过质量成本分析，找出造成质量问题的成本，并采取降低成本、提高质量的措施；可以通过质量功能展开(QFD)分析，了解客户需求，为产品设计和生产提供指导；还可以通过六西格玛方法，系统地改进生产过程，提高产品的质量水平。

五、持续改进。

质量统计分析不是一次性的工作，而是需要持续进行的过程。

通过不断地收集数据、分析数据，发现问题、改进问题，可以实现产品或服务质量的持续提升。

因此，企业需要建立健全的质量管理体系，将质量统计分析纳入到日常的管理工作中，形成持续改进的机制。

总结。

质量统计分析是企业质量管理的重要手段，通过收集和分析数据，可以客观地评估产品或服务的质量状况，找出存在的问题，并采取改进措施。

质量管理的统计方法早期，最常采用的统计技术是抽样检验。

它是以小批量的抽样为基准进行检验，以确定大量或批量产品质量的最常使用的方法。

现在，在质量控制方面已转为以预防为重点了。

人们正努力研究一种消除不合格品根源的方法。

基于这一目的，近年来，推出了七种重要的方法，这些方法不需要做大量的统计计算，因此容易被工厂基层职员所掌握。

1 分层法2 排列图法3 因果分析图法4 直方图法5 散布图法6 控制图法7 调查表法1 分层法分层法又称分类法，就是将零乱的质量数据按某一属性进行分类，找出影响产品质量问题的主要原因。

如某班某日生产中出现了40件次品，按生产时间（班次）、操作者进行分层，得到表8-1所示的资料。

从表8-1可以看出，次品数量与时间（班次）没有多大关系，但受设备的影响较为明显，甲设备生产的次品总比乙设备要多。

由此可见，甲设备是导致产品不合格的主要原因。

表8-1 某班日生产分层运用分层法时，常用的分层标志有：1. 操作者：包括操作者的姓名、年龄、工种、性别、技术级别等。

2. 生产手段：如机器、输入设备、输出设备、工艺装备等。

3. 操作方法：指操作规程、工序名称等。

4. 原材料：包括供应厂家、批次、成分等。

5. 检查条件：指检查人员、测试仪器、测试方法等。

6. 时间：如日期、班次等。

7. 环境条件：包括地区、温度、清洁度、湿度、震动等。

运用分层法进行数据分层时往往可以按几个不同的层别分层而分别得到某一方面的结论，但是不同层别的数据之间存在着有机联系时，即因素之间存在着交互作用时，孤立分层进行分析将会导致错误的结论，这时应将不同层中有关联的因素放在一起进行综合考虑。

2 排列图法排列图又称主次因素排列图，是质量管理工作中常用的一种统计工具，是找出影响产品质量主要因素的一种有效方法。

排列图是由意大利经济学家帕累特（Pareot）最先提出和应用的，故又称为帕累特图。

1906年，帕累特在研究社会财富分布问题时，首先运用了排列图，借助于排列图这一工具，他发现占人口极少数的富人占有社会财富的大部分，而占人口总数绝大多数的穷人却处于贫苦的边缘，即发现了关键的少数和次要的多数的规律。

质量管理体系的数据收集与分析方法一、引言质量管理体系是现代企业必备的管理手段，通过收集与分析相关数据，企业可以实现对产品或服务质量的有效控制与改进。

本文将介绍质量管理体系中常用的数据收集与分析方法。

二、数据收集方法1. 目标设定：在开始数据收集之前，需要明确收集数据的目标，如确定产品质量指标或服务关键流程。

2. 数据源选择：确定数据收集的来源，可以是生产线上的传感器数据、员工的实际操作数据、客户的反馈数据等。

3. 数据采集方式：根据数据源的不同，选择合适的数据采集方式，如自动记录、人工抽样或问卷调查等。

4. 数据采集周期：确定数据采集的频率与周期，可以是实时采集、每日、每周或每月等。

三、数据分析方法1. 流程控制图：流程控制图是一种直观、简便的数据分析方法，用于监控过程是否稳定、是否存在异常。

常用的流程控制图有均值控制图、范围控制图、标准差控制图等。

2. 矩阵图：矩阵图是一种将多个数据维度综合考虑的数据分析方法。

通过将数据按照不同的维度分类，并使用图表展示，可以帮助快速发现不同维度之间的相关性或异常情况。

3. 因果分析：因果分析是一种通过观察和实验，找出问题根本原因的数据分析方法。

其中常用的工具有因果图、鱼骨图、5W1H分析等，可以帮助找出问题的多个潜在原因，从而针对性地改进。

4. 知识图谱：知识图谱是一种将相关知识整理、分类，并通过图形展示的数据分析方法。

通过创建知识图谱，可以帮助企业整理与积累经验教训、优化流程，从而提升质量管理的水平。

5. 正态性分析：正态性分析是统计学中的一种方法，用于判断数据是否呈正态分布。

通过正态性分析，可以为后续的统计分析提供依据，如用于判断是否可以使用方差分析等。

四、数据收集与分析案例以某电子产品制造企业为例，通过以下步骤实施质量管理体系的数据收集与分析方法。

1. 目标设定：企业确定了产品质量的关键指标，包括产品出货率、不良品率、客户投诉率等。

2. 数据源选择：企业从生产线、质检记录、客户反馈等渠道收集相关数据。

质量管理中的数据分析与统计方法在现代企业中，质量管理是一个至关重要的方面。

企业需要不断提高产品和服务的质量，以满足客户的需求和期望。

而数据分析与统计方法在质量管理中发挥着重要的作用。

本文将探讨质量管理中的数据分析与统计方法，并介绍它们的应用和意义。

一、质量管理中的数据分析数据分析是通过收集和分析数据来获取有关产品或过程的信息的过程。

在质量管理中，数据分析可以帮助企业了解产品或过程的性能，并识别潜在的问题和改进机会。

以下是一些常用的数据分析方法：1. 散点图分析：散点图可以用来展示两个变量之间的关系。

通过绘制散点图，我们可以看到数据的分布情况，进而判断是否存在相关性或趋势。

例如，在质量管理中，我们可以使用散点图来分析产品的尺寸和重量之间的关系，以确定是否存在尺寸偏差。

2. 直方图分析：直方图是一种用来展示数据分布的图表。

通过绘制直方图，我们可以了解数据的分布情况，包括平均值、标准差和偏度等统计指标。

在质量管理中，直方图可以帮助我们判断产品尺寸的偏离程度，以及是否符合规定的质量标准。

3. 箱线图分析：箱线图是一种用来展示数据分布和离群值的图表。

通过绘制箱线图，我们可以看到数据的中位数、四分位数和离群值等统计指标。

在质量管理中，箱线图可以帮助我们识别异常值，进而确定是否存在质量问题。

二、质量管理中的统计方法统计方法是一种通过收集和分析数据来推断总体特征的方法。

在质量管理中，统计方法可以帮助企业评估产品或过程的性能，并进行质量控制和改进。

以下是一些常用的统计方法：1. 抽样方法：抽样是通过从总体中选择一部分样本来推断总体特征的方法。

在质量管理中，我们可以使用抽样方法来评估产品的质量水平。

通过对抽样样本进行检验和分析，我们可以推断总体的质量水平，并制定相应的质量控制策略。

2. 假设检验：假设检验是一种用来验证关于总体特征的假设的方法。

在质量管理中，我们可以使用假设检验来判断产品或过程是否符合规定的质量标准。

质量管理中的数据分析与统计方法在现代企业中，质量管理是一个至关重要的方面。

为了确保产品和服务的质量达到高标准，数据分析与统计方法在质量管理中扮演着关键的角色。

本文将介绍质量管理中常用的数据分析与统计方法，并探讨它们在提升生产效率和品质的重要性。

一、数据收集与整理在质量管理中，数据收集与整理是首要的步骤。

通过收集与整理数据，企业可以了解产品生产过程中的各个环节，并且根据数据进行分析和改进。

数据可以从不同的渠道收集，包括生产线上的实时监测数据、市场调查数据、客户反馈数据等等。

在收集数据的同时，需要对数据进行整理和筛选，以便更好地理解和利用这些数据。

二、描述性统计分析描述性统计分析是质量管理中最基本的数据分析方法之一。

它通过使用各种统计指标，比如均值、中位数、标准差等等，来描述数据集的基本特征。

这些统计指标可以帮助企业了解数据的分布情况、集中趋势以及变异程度。

通过描述性统计分析，企业可以对质量问题进行初步的定性和定量分析，并确定改进的方向。

三、统计过程控制统计过程控制是质量管理中的一种重要方法，它通过收集和分析过程中的数据来监控和维护产品的稳定性。

在统计过程控制中，常用的工具包括控制图和过程能力指数。

控制图可以帮助企业实时监测生产过程中的数据，并及时发现和纠正异常。

过程能力指数可以衡量生产过程是否稳定，并提供改进的依据。

通过统计过程控制，企业可以有效地防止产品品质的波动，并提高生产的稳定性和一致性。

四、假设检验与可靠性分析在质量管理中，假设检验和可靠性分析是用于验证产品或过程显著性和可靠性的方法。

假设检验可以用来检验不同样本之间的差异是否显著，从而判断改进措施是否真正有效。

可靠性分析可以通过统计方法评估产品的寿命，以及在特定条件下产品的可靠性指标。

通过假设检验和可靠性分析，企业可以更加科学地判断产品或过程的质量和稳定性。

五、六西格玛方法六西格玛方法是一种通过减少变异来提高质量的系统性方法。

它基于统计学和数据分析，通过对问题进行定义、测量、分析、改进和控制的循环，来实现质量的持续改进。

质量统计分析方法
首先，直方图是一种用来展示数据分布情况的图表。

通过直方图，我们可以清
晰地看到数据的分布情况，包括数据的集中趋势、离散程度等。

直方图可以帮助我们快速了解数据的特点，对于质量管理来说，直方图可以帮助我们找出数据中的异常情况，进而采取相应的措施进行改进。

其次，散点图是一种用来展示两个变量之间关系的图表。

通过散点图，我们可
以直观地看出两个变量之间的相关性，包括正相关、负相关或者无相关。

在质量管理中，散点图可以帮助我们找出两个变量之间的关联性，进而找出影响质量的因素，并采取相应的措施进行改进。

控制图是一种用来监控过程稳定性的图表。

通过控制图，我们可以及时发现过
程中的变化，并且判断这些变化是否属于正常的随机变动，还是属于特殊原因引起的变化。

控制图可以帮助我们及时发现过程中的问题，并采取相应的措施进行改进，确保产品或过程的稳定性。

最后，假设检验是一种用来判断样本统计量与总体参数之间是否存在显著差异
的方法。

通过假设检验，我们可以对产品或过程的性能进行评估，判断其是否符合要求。

假设检验可以帮助我们做出合理的决策，确保产品或过程的质量。

综上所述，质量统计分析方法在质量管理中起着非常重要的作用。

通过直方图、散点图、控制图和假设检验等方法，我们可以全面地了解产品或过程的性能，并且及时发现问题，采取相应的措施进行改进。

因此，掌握这些统计分析方法对于提高质量管理水平具有重要意义。

质量管理中的数据分析和统计方法在现代企业管理中，质量管理是一个至关重要的方面。

为了确保产品和服务的质量，企业需要采取一系列的方法和工具来监控和改进其质量管理体系。

其中，数据分析和统计方法是质量管理中不可或缺的一部分。

本文将探讨质量管理中的数据分析和统计方法，并介绍其在实际应用中的重要性和效果。

一、数据收集与整理数据分析和统计方法的第一步是数据的收集与整理。

在质量管理中，数据可以来自多个渠道，如生产过程中的监测数据、客户反馈数据、质量检验数据等。

这些数据需要经过整理和分类，以便后续的分析和应用。

数据整理的过程中，需要注意数据的准确性和完整性，以确保后续的数据分析和统计结果的可靠性。

二、描述性统计分析描述性统计分析是数据分析和统计方法中的一项基本任务。

通过对数据进行描述性统计分析，可以了解数据的基本特征和分布情况。

常用的描述性统计分析方法包括平均值、中位数、标准差、极值等。

这些统计指标可以帮助企业了解产品和服务的质量水平，并对其进行评估和改进。

三、数据可视化数据可视化是数据分析和统计方法中的一项重要技术。

通过将数据以图表、图像等形式展示出来，可以更直观地理解数据的分布和趋势。

常用的数据可视化方法包括柱状图、折线图、散点图等。

数据可视化不仅可以帮助企业更好地理解数据，还可以帮助决策者做出更准确的判断和决策。

四、假设检验假设检验是数据分析和统计方法中的一项重要工具。

通过假设检验，企业可以对某个假设进行验证，并根据验证结果做出相应的决策。

常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。

假设检验可以帮助企业评估产品和服务的质量差异，并找出导致差异的原因。

五、质量控制图质量控制图是数据分析和统计方法中的一种重要工具。

质量控制图可以帮助企业监控和控制质量过程，并及时发现和纠正质量问题。

常用的质量控制图包括控制图、帕累托图、直方图等。

质量控制图可以帮助企业实时了解质量状况，并采取相应的措施来改进质量管理。

六、回归分析回归分析是数据分析和统计方法中的一种重要技术。

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。