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品管七大手法七大手法：检查表、层别法、柏拉图、因果图、散布图、直方图、控制图五、散布图将因果关系所对应变化的数据分别描绘在X-Y轴坐标系上,以掌握两个变量之间是否相关及相关的程度如何,这种图形叫做“散布图”，也称为“相关图”。
1、分类1）正相关：当变量X增大时，另一个变量Y也增大；2）负相关：当变量X增大时，另一个变量Y却减小；3）不相关：变量X（或Y）变化时，另一个变量并不改变；4）曲线相关：变量X开始增大时，Y也随着增大，但达到某一值后，则当X值增大时，Y反而减小。
2、实施步骤1）确定要调查的两个变量，收集相关的最新数据，至少30组以上；2）找出两个变量的最大值与最小值，将两个变量描入X轴与Y 轴；3）将相应的两个变量，以点的形式标上坐标系；4）计入图名、制作者、制作时间等项目；5）判读散布图的相关性与相关程度。
3、应用要点及注意事项1）两组变量的对应数至少在30组以上，最好50组至100组，数据太少时，容易造成误判；2）通常横坐标用来表示原因或自变量，纵坐标表示效果或因变量；3）由于数据的获得常常因为5M1E的变化，导致数据的相关性受到影响，在这种情况下需要对数据获得的条件进行层别，否则散布图不能真实地反映两个变量之间的关系；4）当有异常点出现时，应立即查找原因，而不能把异常点删除；5）当散布图的相关性与技术经验不符时，应进一步检讨是否有什么原因造成假象。
七、控制图1、控制图法的涵义影响产品质量的因素很多，有静态因素也有动态因素，有没有一种方法能够即时监控产品的生产过程、及时发现质量隐患，以便改善生产过程，减少废品与次品的产出?控制图法就是这样一种以预防为主的质量控制方法，它利用现场收集到的质量特征值，绘制成控制图，通过观察图形来判断产品的生产过程的质量状况。
控制图可以提供很多有用的信息，是质量管理的重要方法之一。
控制图又叫管理图，它是一种带控制界限的质量管理图表。
运用控制图的目的之一就是，通过观察控制图上产品质量特性值的分布状况，分析与判断生产过程是否发生了异常，一旦发现异常就要及时采取必要的措施加以消除，使生产过程恢复稳定状态。
医院品管圈七大手法之七控制图
在医院品管圈开展活动中，七大手法的应用直接影响到医院品管圈项目所取得的效果。
本文主要介绍最常用的手法之七控制图。
控制图能够对医院诊疗服务品质进行有效监控。
一什么是控制图（WHAT）
控制图（Control Chart）是1924年由美国品管大师休哈特（W.A.She-whart）博士所发明。
是对过程或过程中各特性值进行测定、记录、评估和监察过程是否处于控制状态的一种用统计方法设计的图，也叫管制图。
控制图是根据假设检验的原理构造一种图，用于监测生产或服务过程是否处于控制状态。
它是统计质量管理的一种重要手段和工具。
将实际的品质特性，与根据过去经验所建立的过程能力的控制界限比较，按时间先后的次序，以判别质量是否稳定。
控制图的基本结构是在直角坐标系中画三条平行于横轴的直线，中间一条实线为中心线，上、下两条虚线分别为上、下控制界限。
横轴表示按一定时间间隔抽取样本的次序，纵轴表示根据样本计算的、表达某种质量特征的统计量的数值，由相继取得的样本算出的结果，在图上标为一连串的点子，它们可以用线段连接起来。
二为什么要使用控制阁图（WHY）
在工作过程中，工作质量会受各种因素的影响而产生变动。
而引起变动的原因可分为两种，一种为偶然(随机）因素，一种为异常（非随机）因索。
偶然因素是大量地客观存在的，
是过程所固有的，但对过程质特性的影响很小，是人们无法加以消除的。
异常因素不是过程所固有的，但对过程质量特性的影响较大，查明原因后，是可以消除的。
偶然因素和异常因素对照表：
当工作过程仅受偶然因素的影响，从而质量特征的平均值和变差都基本保持稳定时，称之为处于控制状态。
此时，质量特征是服从确定概率分布的随机变量，它的分布（或其中的未知参数）可依据较长时期在稳定状态下取得的观测数据用统计方法进行估计。
分布确定以后，质量特征的数学模型随之确定。
为检验其后的过程是否也处于控制状态，就需要检验上述质量特征是否符合这种数学模型。
为此，每隔一定时间，抽取一个大小固定的样本，计算其质量特征，若其数值符合这种数学模型，就认为过程正常。
否则，就认为受到某种异常因素的影响，或者说过程失去控制。
发现已经存在的或潜在的影响过程质量的异常因素，加以消除，使过程无异因。
从而维持过程的稳定状态，使过程可预测。
三控制图的分类
（一）按数据的性质分类
1.计算值控制图：所谓计量值是指控制图的数据均属于由量具实际量测得到，如长度、重量、浓度等特性均为连续性。
常用的有：①平均数与全距控制图;②平均数与标准差控制图；③中位数与全距控制图；④个別值与移动全距控制图；⑤最大值与最小值控制图。
2.计数值控制图：所谓计数值是指控制图的数据均属于以单位计数者得
到，如不良数、缺点数等间断性数据。
常用的有：①不良率控制图；
②不良数控制；③缺点数控制图；④单位缺点数控制图0
3.计数值与计量值控制图的应用比较
（二）按用途分类
1.解析用控制图：这种控制图先有数据，后有控制界。
主要有下列用途：决定方针、过程解析、过程能力研究、过程控制的准备。
2.控制用控制图：先有控制界限，后有数据。
其主要用途为控制过程的品质，如有数据点超出控制界限，则立即采取措施。
四如何绘制控制图（why)
制作控制图一般要经过以下几个步骤:
（一）按规定的抽样间隔和样本大小抽取样本。
（二）测量样本的质量特性值，计算其统计量数值，包括中心线、控制上限、控制下限。
（三）在控制图上描点，用直线连接各点。
（4）对控制图进行判断、分析，查找原因。
五控制图的判断
（一）正常控制图的判断法：正常的控制图，大多数点集中在中心线附近，且随机散布，同时在管制界限附近的点很少。
结论：过程处于受控状态下。
（二）不正常控制图的判断法：不正常控制图的判断是根据统计学的原理，当发现各样本的分布不呈随机性，或有点落在管制界限外时，即判定过程具有异常变异的原因，应寻找出原因的所在，并剔除。
以下是几种常见的不正常控制图。
1.有点溢出管制界限之外.则需追查其原因。
2.点在中心线任何一方连续出现。
连续5点一注意其以后的动态；连续6点一开始调查其原丙；连续7 点一必有非随机原因，应采取措施使其恢复控制状态。
3.点在任何一方出现较多时，必有原因，应立即调査。
连续11点中有10点以上：连续14点中有12点以上；连续17点屮有14 点以上；连续2 0点中有6点以上。
4.控制图中各点连续朝同一方向变动吋〈连续上升或下降〉。
连续5点上升或下降，应注意以后动态；连续6点上升或下降，开始调查原因；连续7点上升或下降，必有非随机原因发生，应立即采取措施。
