质量管理中常用的统计分析方法[详细]

全面质量管理的常用方法（二）统计分析表方法统计分析表方法也叫质量调查表方法，它最早是由美国的菲根堡姆先生提出的，是在全面质量管理中利用统计图表来收集、统计数据，进行数据整理并对影响产品质量的原因作粗略的分析。

调查表中所利用的统计表格是一种为了便于收集和整理数据而自行设计的空白表。

统计分析表是最为基本的质量原因分析方法，也是最为常用的方法。

在实际工作中，经常把统计分析表和分层法结合起来使用，这样可以把可能影响质量的原因调查得更为清楚。

需要注意的是，统计分析表必须针对具体的产品，设计出专用的调查表进行调查和分析。

常见的统计分析表常用的统计分析表主要有以下几种：◆缺陷位置调查表若要对产品各个部位的缺陷情况进行调查，可将产品的草图或展开图画在调查表上，当某种缺陷发生时，可采用不同的符号或颜色在发生缺陷的部位上标出。

若在草图上划分缺陷分布情况区域，可进行分层研究。

分区域要尽可能等分。

缺陷位置调查表的一般格式可参照表8-1绘制。

所谓不合格品，是指不能满足质量标准要求的产品。

不合格品统计调查表用于调查产品质量发生了哪些不良情况及其各种不良情况的比率大小。

以内燃机车修理厂柴油机总装工段一次组装不合格的返修为例，如表8-2所示。

频数分布调查表是预先制好的一种频数分布空白表格。

该表应用于以产品质量特性值为计量值的工序中，其目的是为了掌握这些工序产品质量的分布情况，比直方图更为简单。

频数分布调查表的一般格式如表8-3所示。

直方图方法什么是直方图直方图也叫质量分布图、矩形图、柱形图、频数图。

它是一种用于工序质量控制的质量数据分布图形，是全面质量管理过程中进行质量控制的重要方法之一。

直方图适用于对大量计量数值进行整理加工，找出其统计规律，也就是分析数据分布的形态，以便对其整体的分布特征进行推断。

直方图是将测量所得到的一批数据按大小顺序整理，并将它划分为若干个区间，统计各区间内的数据频数，把这些数据频数的分布状态用直方形表示的图表。

产品质检中的重要数据分析与统计方法在产品质检中，重要数据的分析与统计方法起着至关重要的作用。

通过合理的数据分析与统计方法，企业可以更准确地评估产品的质量，及时发现和解决问题，提高产品的可靠性和竞争力。

本文将介绍一些在产品质检中常用的重要数据分析与统计方法。

一、偏差分析偏差分析是一种常用的数据分析方法，用于评估产品的实际值与目标值之间的差异。

通过对多个样本数据进行统计分析，可以计算出平均值、标准差等指标，进而判断产品是否符合质量要求。

常用的偏差分析方法包括偏差率分析、正态分布分析等。

以偏差率分析为例，假设某企业生产的某一产品的目标值为100，通过对100个样本数据进行抽样测试，得到了实际值的数据。

可以通过计算实际值与目标值的偏差率，判断是否存在系统性的偏差。

如果偏差率在一定范围内波动，并且中心值接近目标值，则说明产品的生产过程相对稳定，具有较好的稳定性和可靠性。

二、SPC控制图SPC（Statistical Process Control，统计过程控制）是一种常用的质量管理方法，通过统计分析过程中的变异性，判断过程是否处于控制状态，进而判断产品是否稳定。

SPC控制图是SPC方法的重要工具之一，用于监测过程中的变异性，反映过程的稳定性与能力。

SPC控制图包括均值图、极差图、标准差图等。

以均值图为例，通过绘制连续多次抽样的样本平均值的控制线，判断样本平均值是否处于控制状态。

如果样本平均值在控制线内波动，并且没有特殊因素的干扰，说明生产过程相对稳定，产品质量相对可靠。

三、散点图与回归分析散点图是一种直观有效的数据分析方法，用于研究两个变量之间的关系。

在产品质检中，可以通过绘制产品特征参数与性能指标之间的散点图，分析二者之间的相关性和规律。

回归分析是一种利用数学模型描述两个或多个变量之间关系的方法。

在产品质检中，可以通过回归分析模型，预测产品性能指标与特征参数之间的关系。

通过建立回归模型，可以对样本数据进行拟合，得出关系方程，进而预测其他样本的性能指标，为产品设计和生产提供依据。

全面质量管理的质量数据与统计分析全面质量管理（Total Quality Management，简称TQM）是一种以质量为中心的管理理念和方法，通过全员参与和持续改进，旨在提高产品或服务的质量，满足客户需求，并实现组织的长期成功。

质量数据与统计分析在全面质量管理中起着至关重要的作用。

本文将探讨质量数据的收集和分析技术，并介绍其在全面质量管理中的应用。

一、质量数据的收集质量数据的收集是全面质量管理的基础，通过有效地收集质量数据，可以对产品或服务的质量状况有全面的了解，为问题的发现和改进提供根据。

1. 定义关键质量指标在质量数据收集之前，首先需要明确关键的质量指标。

这些指标应该与产品或服务的质量目标相一致，并能够客观地反映出质量状况。

例如，在制造业中，常用的质量指标包括产品的不合格率、退货率等；在服务业中，可以考虑客户投诉率、服务满意度等。

2. 设计数据收集方法根据定义好的关键质量指标，需要设计合适的数据收集方法。

数据可以通过检测、观察、问卷调查等方式进行收集。

同时，应该确定数据收集的时间点和频率，以便及时发现问题并采取措施。

3. 实施质量数据收集在实施数据收集过程中，需要确保数据的准确性和可靠性。

采用标准化的数据收集表或系统，可以使数据的收集更加规范和易于分析。

此外，还需要培训相关人员，确保数据的正确收集和记录。

二、质量数据的分析质量数据的分析是全面质量管理中重要的环节，通过对数据的分析，可以从中找出问题的根源，并采取相应的改进措施。

1. 统计图表的运用统计图表是质量数据分析中常用的工具，可以将大量的数据整理成图形形式，更直观地展示数据间的关系。

常见的统计图表包括直方图、饼图、线图等。

通过对统计图表的分析，可以发现数据的规律和异常情况。

2. 质量问题分析在质量数据分析中，需要将数据和质量问题联系起来，找出问题的原因。

可以通过各种质量工具，如鱼骨图（因果图）、帕累托图、散点图等，对数据进行进一步的分析和解释。

全面质量管理的常用七种分析工具　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。

SPC统计分析方法SPC（Statistical Process Control）是一种使用统计方法来分析和控制过程的质量管理工具。

它利用统计分析的方法来监测和评估过程的偏差和变异性，以确保产品和服务的质量能够满足规定的要求。

1.数据采集和记录：SPC的第一步是采集和记录相关的过程数据。

这些数据可以是产品的尺寸、重量、时间、温度等等。

数据可以通过手工记录、传感器、计算机软件等方式进行采集。

2.数据的统计分析：采集到的数据可以通过统计分析方法进行处理和分析。

常用的统计分析方法包括平均值、标准差、方差、直方图、控制图等等。

这些分析方法可以帮助我们了解过程的变异性和偏差情况。

3.控制图的应用：控制图是SPC中最常用的工具之一，用于帮助监测和评估过程的稳定性和变异性。

控制图通过绘制过程数据的变化情况，分析是否存在特殊原因或常规原因造成的变异，以便及时采取措施进行调整和改进。

4. 过程能力分析：过程能力指标是衡量过程稳定性和能力的重要指标。

过程能力分析可以帮助我们了解过程的偏差和变异性是否在规定的要求范围内。

常用的过程能力指标包括Cp、Cpk等。

5.故障分析和改进：当过程数据分析发现过程存在问题时，我们可以使用SPC方法进行故障分析和改进。

通过分析问题的原因，我们可以采取相应的改进措施来消除问题，并确保过程的稳定性和可靠性。

6.持续改进：SPC方法是一个持续改进的过程。

通过持续地采集和分析过程数据，我们可以不断地改进过程，提高产品和服务的质量。

持续改进的目标是通过减少变异性来提高过程的效率和一致性。

在使用SPC统计分析方法时1.数据的选择和采集要准确可靠，确保具有代表性和一致性。

2.分析过程中要考虑数据的分布情况，选择适合的统计方法和指标进行分析。

3.控制图的绘制和分析要正确，及时发现和纠正过程中的问题。

4.关注关键的过程能力指标，确保过程能够满足规定的要求范围。

5.制定改进计划和措施，并跟踪和评估改进的效果。

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。

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。

3、应用步骤（1）收集数据。

统计学在质量管理中的应用引言：质量管理是现代企业发展的重要组成部分，它涉及到产品和服务的各个方面。

统计学作为一门研究数据收集、分析和解释的学科，对于质量管理起着重要的作用。

本文将探讨统计学在质量管理中的应用，并举例说明其重要性和效果。

一、质量控制图的应用质量控制图是统计学在质量管理中最常用的工具之一。

它可以帮助企业实时监控产品或服务的质量，并及时采取措施进行调整和改进。

例如，某家制造企业制作的产品出现了一定数量的次品，他们使用质量控制图监测到这一情况，并迅速找出了问题所在，最终通过改进工艺和设备，成功提高了产品的质量。

二、抽样调查的应用抽样调查是统计学中常用的一种数据收集方法。

在质量管理中，抽样调查可以帮助企业了解产品或服务的质量状况，并根据样本数据进行整体评估。

例如，一家酒店想要了解顾客对其服务的满意度，他们可以通过抽样调查收集到一部分顾客的反馈意见，然后利用统计学方法对这些数据进行分析，得出客户满意度的整体情况，并根据结果进行改进。

三、六西格玛的应用六西格玛是一种以统计学为基础的质量管理方法，它通过收集和分析数据，帮助企业降低产品或服务的缺陷率，提高质量水平。

例如，一家汽车制造企业采用了六西格玛方法，通过收集大量的数据并进行统计分析，找出了导致汽车故障的主要因素，并采取相应的改进措施，成功降低了产品的缺陷率，提高了用户的满意度。

四、质量成本的统计分析质量成本是指企业为了保证产品或服务质量所付出的费用。

统计学可以帮助企业对质量成本进行分析，找出造成成本增加的主要原因，并制定相应的措施进行降低。

例如，一家制造企业发现产品的售后维修费用较高，他们使用统计学方法对维修数据进行分析，发现产品质量问题是造成维修费用增加的主要原因，最终通过改进生产工艺和质量控制措施，成功降低了维修费用。

结论：统计学在质量管理中的应用是不可忽视的。

通过质量控制图、抽样调查、六西格玛和质量成本的统计分析，企业可以实时监控和改进产品或服务的质量，提高用户满意度，降低成本，增强竞争力。

质量管理体系的数据收集与分析方法研究在现代企业中，质量管理是保证产品和服务质量的重要手段。

而在质量管理中，数据的收集与分析扮演着至关重要的角色。

本文将探讨质量管理体系的数据收集与分析方法，并深入研究其实际应用。

一、数据收集方法数据收集是质量管理体系中的基础工作，它为后续的数据分析提供了必要的信息。

在数据收集过程中，需要确保数据的准确性、完整性和可靠性。

以下是几种常见的数据收集方法：1. 直接观察法：采用观察员直接观察和记录相关数据。

这种方法适用于一些容易观察和测量的情况，例如生产现场的质量检验、产品的测试等。

2. 抽样调查法：通过对一部分样本进行调查和测量，得出总体的特征和性质。

抽样调查法可以节省时间和人力成本，并且在保证数据准确性的同时可以得到较为全面的信息。

3. 问卷调查法：通过发放问卷并收集回收，获取被调查者的意见和反馈。

问卷调查法可以快速收集大量数据，并且适用于了解和评估用户对产品或服务的满意度。

4. 个案研究法：通过对个别案例进行深入研究，获取详细的信息。

个案研究法适用于研究特定问题或情况，可以提供丰富而具体的数据。

二、数据分析方法数据收集完成后，接下来需要对数据进行分析，从中提取有价值的信息，并为决策提供依据。

以下是几种常用的数据分析方法：1. 统计分析：包括描述统计和推断统计两个方面。

描述统计主要是对数据进行概括和描绘，例如平均数、标准差、频率分布等；推断统计则是利用样本数据来对总体进行推断，例如假设检验、方差分析等。

2. 趋势分析：通过对一系列数据进行比较和观察，揭示出数据的变化趋势和规律。

趋势分析可以帮助企业了解产品或服务的发展方向，及时调整和改进。

3. 根本原因分析：通过对数据进行深入挖掘和分析，找到问题的根本原因。

根本原因分析可以帮助企业解决质量问题，并采取有效的措施进行改进。

4. 交叉分析：将不同维度的数据进行交叉比较和分析，以找出不同因素之间的关联性。

交叉分析可以帮助企业了解各个因素对质量的影响程度，从而有针对性地进行调整和改进。

常用统计剖析方法常用统计剖析方法摆列图因果图分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采纳统计质量控制是质量控制的基本方法，履行全面质量管理的基本手段，也是 CAQ系统的基础，这里简要介绍制造公司应用最广的统计质量控制方法。

常用统计剖析方法与控制图获取有效的质量数据以后 , 就能够利用各种统计剖析方法和控制图对证量数据进行加工办理, 从中提拿出有价值的信息成分。

常用统计剖析方法2此处介绍的方法是生产现场常常使用 , 易于掌握的统计方法 , 包含摆列图、因果图、分布图、直方图等。

摆列图摆列图是找出影响产质量量主要要素的图表工具 . 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"少量人占有社会上的大多半财产 , 而绝大多半人处于贫穷状况 " 的现象是一种相当广泛的社会现象 , 即所谓 " 重点的少量与次要的多半 " 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立质量改良方向的有力工具 .1.摆列图的画法摆列图制作可分为 5 步:(1)确立剖析的对象摆列图一般用来剖析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、耗费工时及不合格项数等 .(2)确立问题分类的项目可按废品项目、缺点项目、零件项目、不一样操作者等进行分类。

(3)采集与整理数据列表汇总每个项目发生的数目，即频数 fi 、项目按发生的数目大小，由大到小摆列。

最后一项为哪一项没法进一步细分或明确区分的项目一致称为“其余”。

(4)计算频数 fi 、频次 Pi 和累计频次 Fi第一统计频数 fi ，而后按 (1) 、(2) 式分别计算频次 Pi 和累计频次 Fi(1)式中， f 为各项目发生频数之和。

(2)(5)画摆列图摆列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个次序摆列的矩形和一条累计频次折线构成。

如图 1 所示为一摆列图实例。

2012最新文档-管理系列(word可编辑版)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(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。

`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。

质量分析报告方法随着对产品和服务质量要求的不断提高，质量分析报告成为企业进行质量评估和改进的重要工具。

质量分析报告方法有很多种，下面将介绍三种常用的方法：统计分析法、工具分析法和问题分析法。

一、统计分析法统计分析法是通过对数据进行统计和分析来评估产品或服务质量的方法。

该方法可以从多个维度对质量数据进行分析，更加客观地了解产品或服务的质量状况。

1. 数据收集：首先需要收集与质量相关的数据，可以是销售数据、客户投诉数据、产品检验数据等。

2. 数据整理：将收集到的数据进行整理，生成数据表或图表。

3. 数据统计分析：对数据进行统计和分析，包括计算平均值、标准差、方差等。

4. 数据解释和评估：根据统计结果对质量进行解释和评估，比较不同产品或服务之间的差异，找出问题所在，并提出改进措施。

二、工具分析法工具分析法是通过使用不同的质量管理工具来对产品或服务进行分析的方法。

这些工具可以帮助企业了解质量问题的本质，找出潜在的问题和改进机会。

1. 流程图：使用流程图可以清晰地展示产品或服务的生产或提供过程，并帮助发现流程中可能存在的问题或不合理之处。

2. 帕累托图：帕累托图可以帮助企业确定关键问题，按重要性进行排序，从而优先解决影响最大的问题。

3. 因果图：因果图可以帮助企业找出问题的根本原因，从而采取针对性的改进措施。

4. 散点图：散点图可以帮助企业找出变量之间的关系，从而确定可能的影响因素。

三、问题分析法问题分析法是一种系统性的方法，通过分析问题的发生原因、影响和解决方案来评估产品或服务的质量。

1. 问题定义：明确产品或服务存在的问题，例如质量不稳定、客户投诉增加等。

2. 问题原因分析：分析问题发生的原因，可以使用鱼骨图、5W1H方法等，找出问题的根本原因。

3. 问题影响评估：评估问题对企业的影响，包括质量成本、客户满意度、市场竞争力等。

4. 解决方案提出：根据问题的原因和影响，提出相应的解决方案，并评估其可行性和效果。

目录一、排列图法 (1)二、因果图 (3)三、排列图和和因果图结合使用 (6)四、头脑风暴法 (9)五、网络图 (11)六、其他统计方法简介 (15)1、调查表 (15)2、直方图 (16)一、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。

后来朱兰将排列图应用到质量管理中，用以分析寻找影响质量问题的主要因素。

由于质量问题的影响因素也服从关键的少数和次要的多数的规律，即影响质量问题的因素虽然很多，但是只有个别因素起决定性影响，而绝大多数因素的影响都是可以忽略的，所以，排列图的运用取得很好效果，从而成为质量问题分析的一种有效方法。

制作排列图的步骤第一步，确定所要调查的问题以及如何收集数据。

1、选题，确定所要调查的问题是哪一类问题，如不合格项目、损失金额、事故等等。

2、确定问题调查的期间，如自××月1××日至××月××日止。

3、确定哪些数据是必要的，以及如何将数据分类，如:或按不合格类型分，或按不合格发生的位置分，或按工序分，或按机器设备分，或按操作者分，或按作业方法分等等。

数据分类后，将不常出现的项目归到“其他”项目。

4、确定收集数据的方法，以及在什么时候收集数据，通常采用调查表的形式收集数据。

第二步，设计一张数据记录表。

第三步，将数据填入表中，并合计。

第四步，制作排列图用数据表，表中列有各项不合格数据，累计不合格数，各项不合格所占百分比以及累计百分比。

第五步，按数量从大到小顺序，将数据填入数据表中。

质量管理中的数据分析与应用在当今社会，质量管理已经成为企业经营中不可或缺的一部分。

而数据分析作为一种强大的工具，对于质量管理发挥着至关重要的作用。

本文将从数据分析的角度出发，探讨在质量管理中数据分析的应用，并对其意义和影响进行详细阐述。

一、数据分析在质量管理中的作用数据分析作为一种系统性的方法，可以帮助企业更好的了解其生产过程、产品质量以及客户需求。

通过对大量数据的统计分析，可以找出生产过程中的问题，从而及时进行调整和改进。

此外，数据分析还可以准确预测产品质量以及市场需求，为企业决策提供科学依据。

二、数据收集与整理在质量管理中，数据的收集和整理是至关重要的一步。

企业需要通过各种手段收集大量的数据，包括生产过程中的各项指标、产品质量数据以及客户反馈等。

同时，企业还需要对这些数据进行整理和分类，以确保数据的准确性和完整性。

三、统计分析方法的选择在进行数据分析时，企业需要选择合适的统计方法来分析数据。

常用的统计分析方法包括描述统计、假设检验、方差分析等。

企业可以根据具体情况选择合适的方法，以满足不同分析需求。

四、质量控制图的应用质量控制图作为一种常用的数据分析工具，在质量管理中发挥着重要作用。

通过绘制控制图，企业可以及时发现生产过程中的异常情况，并进行预警和管理。

控制图可以帮助企业及时调整生产过程，保证产品质量的稳定性。

五、六西格玛管理六西格玄管理是一种以数据分析为基础的质量管理方法。

通过对数据的采集、分析和处理，企业可以找出生产过程中存在的问题，并进行改进。

六西格玄管理可以帮助企业降低生产成本、提高产品质量，提升竞争力。

六、数据挖掘技术的应用数据挖掘技术是一种强大的数据分析工具，可以帮助企业发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

通过数据挖掘技术，企业可以预测客户需求、分析市场走势，为企业的决策提供重要参考。

七、Big Data在质量管理中的应用Big Data作为一种新兴的数据管理技术，对质量管理也有着重要的应用。