第六章工程质量控制的统计分析方法

工程项目质量管理统计方法有哪些管理方法一(一)直方图的用途直方图法即频数分布直方图法，它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法，所以又称质量分布图法。

作用①通过直方图的观察与分析，可了解产品质量的波动状况，掌握质量特性的分布规律，以便对质量状况进行分析推断。

②可通过质量数据特征值的计算，估算施工生产过程总体的不合格品率，评价过程能力等。

二、控制图法(二)控制图的定义及其用途 1.控制图的定义控制图又称管理图。

它是在直角坐标系内画有控制界限，描述生产过程中产品质量波动状态的图形。

利用控制图区分质量波动原因，判明生产过程是否处于稳定状态的方法称为控制图法。

2.控制图的用途控制图是用样本数据来分析推断生产过程是否处于稳定状态的有效工具。

它的用途主要有两个：(1)过程分析，即分析生产过程是否稳定。

为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布状况并判定生产过程状态。

(2)过程控制，即控制生产过程质量状态。

为此，要按时抽样取得数据，将其变为点子描在图上，发现并及时消除生产过程中的失调现象，预防不合格品的产生。

管理方法二(1)统计调查表法。

是利用专门制定的统计表对质量数据进行收集、整理和粗略分析质量状态的一种方法。

(2)分层法。

是将调查收集的原始数据，依据不同的目的和要求，按某一性质进行分组、整理的分析方法。

(3)排列图法。

是利用排列图寻找影响质量主次因素的一种有效方法。

(4)因果分析图法。

是利用因果分析图来系统整理分析某个质量问题(结果)与其产生原因之间关系的有效工具。

(5)直方图法。

它是将收集到的质量数据进行分组整理，绘制成频数分布直方图，用以描述质量分布状态的一种分析方法。

(6)控制图。

用途主要有两个：过程分析，即分析生产过程是否稳定。

过程控制，即控制生产过程质量状态。

管理方法三(1)保持"责任人负责制'的原则。

在管理层签订质量责任书，在劳务层签订质量指标合同，执行优质优价，返工重罚的措施，既做到全员重视质量，又有具体人员负责质量。

第六章质量控制常用统计方法质量管理工具和方法❖一、老七种工具——主要用于生产现场的质量控制，侧重于定量分析。

（本章内容）❖排列图法（帕累托图法），因果图法（石川图），直方图法，控制图法，散布图法（相关图法），调查表法（统计分析表法），分层法。

❖二、新七种工具——主要用于质量管理的计划活动，以解决思考性和定性问题为主，着重于对语言信息的分析处理。

❖关联图法，KJ法（亲和图法），系统图法（树图），矩阵图法，矩阵数据分析法，过程决策程序图法(PDPC法) ，箭头图法（矢线图或网络法）。

第一节质量控制统计方法的原理一、质量控制统计方法❖质量控制统计方法就是依据概率论和数理统计原理，利用测量数据、统计图表等手段来控制生产过程中的产品质量和工作质量。

❖基本原理就是用部分（子样）来说明总体（母体）。

❖抽样方法：随机抽样（又分为：单纯随机抽样和分层随机抽样）；系统随机抽样（也叫整群随机抽样）。

❖二、质量波动（变异）的原因及规律❖（一）质量波动的原因分两种：❖1、正常原因（偶然性原因）：对产品质量经常起作用的正常因素，其特点是对产品质量影响不大，很难预先测定和发现，且在技术上难以消除，在经济上也不值得消除，是不可避免的那些原因。

如机器的轻微振动，电压的微小波动等。

❖2、异常原因：对产品质量影响较大，且易发现和消除，如工人违章作业，机器带病运转等。

❖(二)质量波动的规律——正态分布正态分布图示❖三、质量管理中的数据❖（一）数据收集的目的❖ 1、用于工序控制❖ 2、用于产品验收❖（二）数据的种类❖ 1、计量值数据（具有连续性）❖ 2、计数值数据（非连续性）❖（三）数据的分层❖按照一定的标志加以分类，把性质相同、在一定生产条件下收集到的数据归并在一起，使数据反映的事实更明显、更突出，以便找出问题，对症下药。

第二节排列图法与因果分析图法❖一、排列图法❖（一）排列图❖排列图的全称是“主次因素排列图”，也称为帕累托图（Pareto图）。

工程质量统计与分析一、质量数据利用质量数据和统计分析方法进行项目质量控制是控制工程质量的重要手段。

通常，收集和整理质量数据，进行统计分析比较，找出生产过程中的质量规律，判断工程产品质量状况，发现存在的质量问题，找出引起质量问题的原因，并及时采取措施，预防和处理质量事故，可使工程质量始终处于受控状态。

质量数据是用以描述工程质量特征性能的数据。

它是进行质量控制的基础，没有质量数据，就不可能有现代化的科学的质量控制。

1.质量数据的类型质量数据按其自身特征，可分为计量值数据和计数值数据。

(1)计量值数据。

计量值数据是可以连续取值的连续型数据。

如长度、重量、面积、标高等质量特征，一般可以用量测工具或仪器等量测，且带有小数。

(2)计数值数据。

计数值数据是不连续的离散型数据。

如不合格品数、不合格的构件数等，这些反映质量状况的数据是不能用量测器具来度量的，采用计数的办法，只能出现0、1、2等非负数的整数。

质量数据按其收集目的，可分为控制性数据和验收性数据。

(1)控制性数据。

控制性数据一般是以工序作为研究对象，是为分析、预测施工过程是否处于稳定状态而定期随机地抽样检验获得的质量数据。

(2)验收性数据。

验收性数据是以工程的最终实体内容为研究对象，为分析、判断其质量是否达到技术标准或用户的要求，而采取随机抽样检验获取的质量数据。

2.质量数据的波动及其原因在工程施工过程中常可看到，在相同的设备、原材料、工艺及操作人员条件下，生产的同一种产品的质量不同，反映在质量数据上，即质量数据具有波动性，其影响因素有偶然性因素和系统性因素两大类。

偶然性因素引起的质量数据波动属于正常波动。

偶然性因素是无法或难以控制的因素，所造成的质量数据的波动量不大，没有倾向性，作用是随机的，工程质量只受偶然性因素影响时，生产才处于稳定状态。

由系统性因素造成的质量数据波动属于异常波动。

系统性因素是可控制、易消除的因素，这类因素不经常发生，但具有明显的倾向性，对工程质量的影响较大。

常见工程质量统计分析方法引言工程质量的统计分析是为了帮助工程师和决策者了解工程工程的质量水平，从而采取相应的措施来提高工程质量。

本文将介绍几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。

1. 质量控制图质量控制图是一种常用的工程质量统计方法，它能够对工程工程的质量数据进行监控和分析。

质量控制图主要有控制图和直方图两种类型。

1.1 控制图控制图是用来监控过程中质量特性的变化情况，通过绘制样本数据的点和控制限来判断过程是否处于统计控制状态。

常见的控制图有： -均值控制图：用于监控样本均值的变化情况； - 范围控制图：用于监控样本范围的变化情况。

1.2 直方图直方图是用来分析质量特性分布的一种方法，通过将数据分组并绘制柱状图来展示质量特性的分布情况。

2. 假设检验假设检验是一种以统计学为根底的工程质量统计方法，用于检验关于总体参数的假设。

假设检验的步骤包括： 1. 提出原假设和备择假设；2. 根据样本数据计算检验统计量的值；3. 根据检验统计量的分布和显著性水平进行假设判断。

常见的假设检验方法有： - 单样本 t 检验：用于检验一个样本的均值是否等于给定值； - 双样本 t 检验：用于检验两个样本的均值是否相等； - 方差分析：用于检验多个样本的均值是否相等。

3. 回归分析回归分析是一种用于研究因变量与一个或多个自变量之间关系的统计方法。

回归分析可以帮助工程师了解影响工程质量的因素，并预测工程质量的变化趋势。

常见的回归分析方法有： - 简单线性回归：用于研究一个自变量与因变量之间的关系； - 多元线性回归：用于研究多个自变量与因变量之间的关系； - Logistic 回归：用于研究因变量为二分类的情况。

结论工程质量的统计分析方法在工程实践中起着重要的作用，它能够帮助工程师和决策者了解工程工程的质量状况，从而采取相应的措施来提高工程质量。

本文介绍了几种常见的工程质量统计分析方法，包括质量控制图、假设检验和回归分析。

工程质量统计分析方法工程质量统计分析方法是建筑安装工程质量管理的重要手段。

数据是进行质量管理的基础，一切用数据说话，采用数理统计的方法，才能做出科学的判断。

用数理统计方法，通过收集、整理质量数据，可以帮助我们分析、发现质量问题，以便及时采取对应措施，纠正和预防质量事故，促进质量管理的持续改进。

一、数理统计的基本概念1.母体母体又称总体、检查批或批，指研究对象全体元素的集合。

母体分有限母体和无限母体两种。

有限母体有一定数量表现，如一批同牌号、同规格的钢材或管材等；无限母体则没有一定数量表现，如一道工序，它源源不断地生产出某一产品，本身是无限的。

2.子样子样是从母体中取出来的部分个体，也叫试样或样本。

子样分随机取样和系统抽样，前者多用于产品验收，即母体内各个体都有相同的机会或有被抽取的可能性；后者多用于工序的控制，即每经一定的时间间隔，每次连续抽取若干产品作为子样，以代表当时的生产情况。

3.母体与子样、数据的关系子样的各种属性都是母体特性的反映。

在产品生产过程中，子样所属的一批产品（有限母体）或工序（无限母体）的质量状态和特性值，可从子样取得的数据来推测、判断。

4.随机现象在质量检验中，某一产品的检验结果可能合格、优良、不合格，这种事先不能确定结果的现象称为随机现象（或偶然现象）。

随机现象并不是不可认识的，人们通过大量重复的试验，可以认识它的规律性。

5.随机事件随机事件（或偶然事件）是每一种随机现象的表现或结果，如某产品检验为合格，某产品检验为不合格。

6.随机事件的频率频率是衡量随机事件发生可能性大小的一种数量标志。

在试验数据中，偶然事件发生的次数叫频数，它与数据总数的比值叫频率。

7.随机事件的概率频率的稳定值叫概率。

二、数理统计方法控制质量的步骤1）收集质量数据。

2）数据整理。

3）进行统计分析，找出质量波动的规律。

4）判断质量状况，找出质量问题。

5）分析影响质量的原因。

6）拟定改进质量的对策、措施，防止质量事故再次发生。

知识点：工程质量统计分析方法1.工程质量统计分析方法中，根据不同的目的和要求将调查采集的原始数据，按某一性质进行分组、整理，分析产品存在的质量问题和影响因素的方法是( )。

A.调查表法B.分层法C.罗列图法D.控制图法『正确答案』B『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。

根据不同的目的和要求将调查采集的原始数据，按某一性质进行分组、整理，分析产品存在的质量问题和影响因素的方法是分层法。

参见教材P63。

2.在质量控制的统计分析方法中，最能形象、直观、定量反映影响质量的主次因素的是( )。

A.罗列图B. 因果分析图C.直方图D.控制图『正确答案』A『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。

罗列图是寻觅影响主次因素的一种有效方法。

因果分析图能寻觅影响质量的主要因素，但是不能定量;直方图、控制图虽能定量分析，但不能反映影响质量的主次因素。

参见教材P65。

3.在质量管理罗列图中，对应于累计频率曲线0%~80%部份的，属于( )影响因素。

A.普通B.主要C.次要D.其它『正确答案』B『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。

对应于累计频率曲线 A 类(0%~80%)为主要因素， B 类(80%~90%)为次要因素，C 类(90%~100%)为普通因素。

参见教材P65。

4.某混凝土预制厂生产的预制构件中存在着蜂窝麻面、局部露筋、表面裂缝和强度不足等质量问题，为了提高产品的合格率，需进行质量分析。

经分析计算，上述质量问题的累计频率分别为41.5%、73.5% 、90.5%和100%，则该预制构件的主要问题是( )。

A.强度不足B.表面裂缝C.强度不足和表露裂缝D.蜂窝麻面和局部露筋『正确答案』D『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。

累计频率是将各种问题的累加，就单个问题而言，蜂窝麻面和局部露筋浮现的频率最高。

参见教材P65。

5.罗列图是一种常见的质量控制统计分析方法，它可用于( )。

A.分析造成质量问题的薄弱环节B.评价生产过程的能力C.掌握质量数据的分布规律D.分析质量控制措施的有效性E.找出生产不合格品最多的关键过程『正确答案』ADE『答案解析』本题考查的是工程质量统计分析方法。

(⼀)控制图的基本形式及其⽤途 控制图⼜称管理图。

它是在直⾓坐标系内画有控制界限，描述⽣产过程中产品质量波动状态的图形。

利⽤控制图区分质量波动原因，判明⽣产过程是否处于稳定状态的⽅法称为控制图法。

1.控制图的基本形式 控制图的基本形式如教材149页图7—10所⽰。

★15插图表(图7—10) 横坐标为样本(⼦样)序号或抽样时间，纵坐标为被控制对象，即被控制的质量特性值。

控制图上⼀般有三条线：在上⾯的⼀条虚线称为上控制界限,⽤符号UCL表⽰;在下⾯的⼀条虚线称为下控制界限，⽤符号LCL表⽰;中间的⼀条实线称为中⼼线，⽤符号CL表⽰。

中⼼线标志着质量特性值分布的中⼼位置，上下控制界限标志着质量特性值允许波动范围。

在⽣产过程中通过抽样取得数据，把样本统计量描在图上来分析判断⽣产过程状态。

如果点⼦随机地落在上、下控制界限内，则表明⽣产过程正常处于稳定状态，不会产⽣不合格品;如果点⼦超出控制界限，或点⼦排列有缺陷，则表明⽣产条件发⽣了异常变化，⽣产过程处于失控状态。

2.控制图的⽤途　控制图是⽤样本数据来分析判断⽣产过程是否处于稳定状态的有效⼯具。

它的⽤途主要有两个： (1)过程分析，即分析⽣产过程是否稳定。

为此，应随机连续收集数据，绘制控制图，观察数据点分布情况并判定⽣产过程状态。

(2)过程控制，即控制⽣产过程质量状态。

为此，要定时抽样取得数据，将其变为点⼦描在图上，发现并及时消除⽣产过程中的失调现象，预防不合格品的产⽣。

前⾯讲述的排列图、直⽅图法是质量控制的静态分析法，反映的是质量在某⼀段时间⾥的静⽌状态。

然⽽产品都是在动态的⽣产过程中形成的，因此，在质量控制中单⽤静态分析法显然是不够的，还必须有动态分析法。

只有动态分析法，才能随时了解⽣产过程中质量的变化情况，及时采取措施，使⽣产处于稳定状态，起到预防出现废品的作⽤。

控制图就是典型的动态分析法。

[例题] 控制图是⽤样本数据来分析判断⽣产过程是否处于稳定状态的有效⼯具。

第六章统计过程控制1、统计过程控制的基本知识1.1统计过程控制的基本概念统计过程控制（Stastistical Process Control简称SPC）是为了贯彻预防原则，应用统计方法对过程中的各个阶段进行评估和监控，建立并保持过程处于可接受的并且稳定的水平，从而保证产品与服务符合规定要求的一种技术。

SPC中的主要工具是控制图。

因此，要想推行SPC必须对控制图有一定深入的了解，否则就不可能通过SPC取得真正的实效。

对于来自现场的助理质量工程师而言，主要要求他们当好质量工程师的助手：（1）在现场能够较熟练地建立控制图；（2）在生产过程中对于控制图能够初步加以使用和判断；（3）能够针对出现的问题提出初步的解决措施。

大量实践证明，为了达到上述目的，单纯了解控制图理论公式的推导是行不通的，主要是需要掌握控制图的基本思路与基本概念，懂得各项操作的作用及其物理意义，并伴随以必要的练习与实践方能奏效。

1.2统计过程控制的作用（1）要想搞好质量管理首先应该明确下列两点：①贯彻预防原则是现代质量管理的核心与精髓。

②质量管理学科有一个十分重要的特点，即对于质量管理所提出的原则、方针、目标都要科学措施与科学方法来保证他们的实现。

这体现了质量管理学科的科学性。

为了保证预防原则的实现，20世纪20年代美国贝尔电话实验室成立了两个研究质量的课题组，一为过程控制组，学术领导人为休哈特；另一为产品控制组，学术领导人为道奇。

其后，休哈特提出了过程控制理论以及控制过程的具体工具——控制图。

道奇与罗米格则提出了抽样检验理论和抽样检验表。

这两个研究组的研究成果影响深远，在他们之后，虽然有数以千记的论文出现，但至今仍未能脱其左右。

休哈特与道奇是统计质量控制（SQC）奠基人。

1931年休哈特出版了他的代表作《加工产品质量的经济控制》这标志着统计过程控制时代的开始。

（2）“21世纪是质量的世纪”。

美国著名质量管理专家朱兰早在1994年的美国质量管理年会上即提出此论断，若干年来得到越来越多的人的认同。

工业工程中的质量控制与统计分析质量控制和统计分析在工业工程中起着至关重要的作用。

无论是生产过程的监控，产品质量的改进，还是资源的优化利用，都需要依靠科学的质量控制和统计分析方法。

本文将介绍工业工程中质量控制与统计分析的一些重要原理和应用。

一、质量控制的重要性质量控制是指在生产过程中对产品质量进行监控和管理的过程。

它的目标是确保产品符合既定的质量要求，以提高生产效率和消除质量问题。

工业工程中的质量控制包括工艺控制、过程控制和成品检验等方面。

通过对生产过程中各环节的监控和控制，可以及时发现并纠正可能存在的质量问题，确保产品的稳定性和一致性。

二、统计分析在质量控制中的应用统计分析是质量控制的重要工具之一。

通过对生产数据的统计分析，可以找出质量过程中的变异原因，寻找导致问题出现的根源，并采取相应的改进措施。

常用的统计分析方法包括数据的描述统计、假设检验和回归分析等。

例如，通过对生产线上的数据进行统计，可以分析出产品质量的分布情况，进而判断生产过程是否稳定，是否存在异常。

三、质量控制中的DMAIC方法DMAIC（Define-Measure-Analyze-Improve-Control）是一种常用的质量管理和改进方法。

在工业工程中，DMAIC方法可用于解决质量问题，优化生产流程。

首先，定义问题的范围和目标；其次，测量和收集相关数据；然后，通过统计分析方法对数据进行分析和解释；接下来，根据分析结果提出改进方案；最后，制定控制方案，确保改进效果能够长久保持。

DMAIC方法以数据为基础，通过迭代的方式不断优化，帮助企业提高运营效率和产品质量。

四、六西格玛方法在工业工程中的应用六西格玛（Six Sigma）是一种基于统计学的质量改进方法。

六西格玛方法通过降低产品和过程的变异性，提高产品质量，减少缺陷和浪费。

它基于数据驱动的决策，通过定义、测量、分析、改进和控制的步骤，不断迭代改善质量水平。

工业工程中的六西格玛方法广泛应用于各种流程改进、质量问题解决和成本削减等方面。

1.简述质量统计判断工作过程。

质量统计判断工作是运用质量统计方法在生产过程中或者一批产品中，随机抽取样本，通过对样品进行检测和整理加工，从中获得样本质量数据信息，并以此为依据，以概率数理统计为理论基础，对总体的质量状况作出分析和判定。

质量统计判断工作过程见图4-5。

图4-5 质量统计判断工作过程2.简述质量数据的采集方法。

(1)全数检验全数检验是对总体中的全部个体逐一观看、测量、计数、登记，从而获得对总体质量水平评判结论的方法。

(2)随机抽样检验抽样检验是按照随机抽样的原那末，从总体中抽取部份个体组成样本，依照对样品进行检测的结果，判断总体质量水平的方法。

1)简单随机抽样；2)分层抽样；3)等距抽样；4)整群抽样；5)多时期抽样。

3.描述质量数据集中趋势、离散趋势的特点值有哪些?如何运算?(1)描述数据集中趋势的特点值有：1)算术平均数①总体算术平均数②样本算术平均数2)样本中位数当样本数n 为奇数时，数列居中的一位数即为中位数；当样本数n 为偶数时，取居中两个数的平均值作为中位数。

(2)描述数据离散趋势的特点值有：1)极差R其运算公式为：2)标准偏差①总体的标准偏差σ`②样本的标准偏差S3)变异系数4.质量数据有何特性?质量数据具有个体数值的波动性和总体(样本)分布的规律性。

在实际质量检测中，我们发觉即使在生产过程是稳固正常的情形下，同一总体(样本) 的个体产品的质量特性值也是互不相同的。

这种个体间表现形式上的差异性，反映在质量数据上即为个体数值的波动性、随机性，然而当运用统计方法对这些大量丰富的个体质量数值进行加工、整理和分析后，我们又会发觉这些产品质量特性值(以计量值数据为例)大多都分布在数值变动范畴的中部区域，即有向分布中心靠拢的倾向，表现为数值的集中趋势；还有一部份质量特性值在中心的两侧分布，随着逐步远离中心，数值的个数变少，表现为数值的离中趋势。

质量数据的集中趋势和离中趋势反映了总体(样本)质量变化的内在规律性。

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。

工程质量统计分析方法引言工程质量是指一个工程项目在设计、施工和竣工阶段，符合相关标准和法规的能力。

为了确保工程质量，必须进行统计分析来评估工程的质量水平以及各个阶段的问题。

本文将介绍几种常用的工程质量统计分析方法，包括质量指标、质量控制图和敏感性分析。

1. 质量指标质量指标是评估工程质量的重要工具。

通过收集和分析工程数据，可以识别出一些关键的质量指标，用以评估工程质量的表现。

常见的工程质量指标包括：合格率、一次通过率、损失率等。

合格率是指在工程项目中，满足质量标准的项目数量与总项目数量的比例。

一次通过率是指在工程审查或检查中，通过的项目数量与总项目数量的比例。

损失率是指在工程过程中出现问题或损失的项目数量与总项目数量的比例。

在统计分析中，我们可以使用质量指标来评估工程质量的稳定性和改进的潜力。

通过分析质量指标的变化趋势和波动性，可以识别出存在的问题，并采取相应的措施来提高工程质量。

2. 质量控制图质量控制图是一种常用的质量统计分析工具，用于监控工程质量的变化，并及时发现和解决问题。

它通过绘制工程质量数据的变化曲线，以便查看和分析数据的异常变化。

常见的质量控制图包括：过程能力图、P控制图、C控制图和S控制图等。

其中，过程能力图用于评估工程过程的稳定性和一致性；P控制图用于监控工程质量的合格率变化；C控制图用于监控工程质量的损失率变化；S控制图用于监控工程质量的一次通过率变化。

通过观察质量控制图上的数据变化趋势和异常点，可以及时发现并解决工程质量问题，从而提高工程质量水平。

3. 敏感性分析敏感性分析是一种通过模拟和分析不同因素对工程质量的影响程度的方法。

通过这种方法，可以确定最能影响工程质量的因素，并制定相应的措施来降低其负面影响。

在敏感性分析中，需要首先确定需要分析的因素，例如材料性能、施工工艺等。

然后，通过对这些因素进行变动和模拟，观察工程质量的变化。

最后，根据结果，调整和优化工程设计和施工过程，以提高工程质量。

工程质量统计分析方法工程质量统计分析是指通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，以便于对工程质量进行评价和改进的一种方法。

在工程领域，质量是关乎工程安全和可持续发展的重要因素，因此对工程质量进行统计分析具有重要意义。

首先，工程质量统计分析方法需要收集大量的工程质量数据。

这些数据可以包括工程施工过程中的各种检测数据、质量抽样数据、工程质量评价报告等。

通过收集这些数据，可以全面了解工程质量的实际情况，为后续的统计分析提供充分的依据。

其次，对收集到的工程质量数据进行整理和分类是工程质量统计分析的重要环节。

通过对数据进行分类整理，可以清晰地了解各项工程质量指标的分布情况和变化趋势，为后续的分析提供清晰的数据基础。

在进行工程质量统计分析时，需要运用一些统计方法和工具，如均值、标准差、频数分布、质量控制图等。

这些方法和工具可以帮助我们对工程质量数据进行深入分析，找出其中的规律和特点，为工程质量改进提供科学依据。

在进行工程质量统计分析时，需要注意数据的可靠性和准确性。

只有确保数据的真实性和准确性，才能得出准确的分析结论，为工程质量改进提供有力支持。

除了对工程质量数据进行统计分析外，还需要进行对比分析和趋势分析。

通过与历史数据或其他工程数据进行对比分析，可以找出工程质量存在的问题和改进的方向；通过对工程质量数据的趋势进行分析，可以预测工程质量的发展趋势，为未来的工程质量管理提供参考。

总之，工程质量统计分析方法是一种重要的工程质量管理手段，通过对工程质量数据进行收集、整理、分析和解释，可以全面了解工程质量的实际情况，找出问题所在，并为工程质量的改进提供科学依据。

希望工程质量统计分析方法可以在工程领域得到更广泛的应用，为工程质量的提升和工程安全的保障做出更大的贡献。