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质量控制图质量控制图的概念与用处如果要系统地介绍，可能要从质量管理(Quality Management,QM)开始，从传统的质量管理七工具，到全面质量管理阶段的6σ管理，这里不去展开，只介绍质量控制图。
质量控制图，简称控制图（Control Chart），是质量管理七工具之一，由美国的贝尔电话实验所的休哈特(W.A.Shewhart)博士在1924年首先提出，因此也称为“休哈特控制图”。
最初的应用当然是在生产领域，使用抽样的方式检验产品的质量是否处于控制状态。
一般而言，指标的波动受随机因素和系统因素的影响，如果指标只受到随机因素的影响，那么在正常情况下指标的变化状态是稳定的、可控的，但如果发生某种系统性的变化就会使指标超出原先可控的波动范围，处于失控状态，所以控制图就是帮助我们及时发现这种失控状态，从而进行及时的调整。
质量控制图通过统计上均值μ和标准差σ的状况来衡量指标是否在稳定状态，同时选择3σ来确定一个正常波动的上下限范围（根据正态分布的结论，指标的特征值落在μ±3σ之间的概率是99.73%），使用均值μ作为控制图的中心线（Center Line, CL），用μ+3σ作为控制上限（Upper Control Limit, UCL），用μ-3σ作为控制下限（Lower Control Limit, LCL），如图。
根据衡量的指标数值类型的差异，质量控制图主要分为两类：计数型控制图和计量型控制图，下面分别介绍其中的一种：质量控制图具体用法因为生产制造业和互联网行业存在着较大差异，所以这里只介绍适合用于网站分析的2个控制图。
其中计数型控制图中主要介绍P控制图，主要用于定类型变量，即符合二项分布检验“是否”的变量，如用户是否完成交易、用户是否为新用户……这类指标一般会以比率的形式出现，如转化率、新用户比例等，而P控制图正是衡量这些比率是否出现异常（在生产行业通常用于不合格率等）；另外的计量型控制图主要用于一些关键的数值度量，如每个订单的消费额、每个用户的下载次数等，这类指标在网站分析中通常计算全部数据的均值来观察波动情况，其实计量型控制图最常用的是均值-极差（X-R ）和均值-标准差（X-S ）控制图，但两者都是通过取样的方式实现的，并且每次取样的样本数最好能保持相等，所以这类抽样统计不太适合于上述网站分析中的指标，这里介绍个相对能够普遍适用并且计算也没有那么复杂的图——单值-移动极差（X-MR ）控制图。
如何理解质量控制图质量控制图现代质量管理强调以预防为主。
要求在质量形成的整个⽣产过程中，尽量少出或不出不合格品，这就需要研究两个问题：⼀是如何使⽣产过程具有保证不出不合格品的能⼒；⼆是如何把这种保证不出不合格品的能⼒保持下去，⼀旦这种保证质量的能⼒不能维持下去，应能尽早发现，及时得到情报，查明原因，采取措施，使这种保证质量的能⼒继续稳定下来，保持下去，真正做到防患于未然。
前⼀个问题⼀般称为⽣产过程中的⼯序能⼒分析，后⼀个问题⼀般称为⽣产过程的控制。
这两个问题都与控制图有着密切的联系。
控制图是画有控制界限的⼀种图。
它是⽤来区分质量波动究竟是偶然原因引起的还是由于系统原因引起的，可以提供系统原因存在的信息，从⽽判断⽣产过程是否处于稳定状态的图。
从这个意义上讲，控制图是发现系统原因的“信号图”、“温度计”。
控制图的主要⽤途有：①分析质量形成过程的状态，看⼯序或质量形成过程是否处于稳定。
如不稳定，应找出其原因，采取措施，控制4M1E，使⼯序或过程达到稳定。
②预防不良品的产⽣等。
⼀、质量波动及其原因分析1．质量特性值的波动性某个⼯⼈，⽤同⼀批原材料在同⼀台机器设备上所⽣产出来的同⼀种零件，其质量特性值不会完全⼀样。
这就是我们常说的产品质量特性值有波动（或称分散、差异）的现象。
这种现象反映了产品质量具有“波动性”这个特点。
2．引起质⼰被动的4M1E造成产品质量的波动的原因主要有五个⽅⾯：①⼈（Man）操作者对质量的认识、技术熟练程度、⾝体状况等；②机器（Machine）机器设备、⼯夹具的精度和维护保养状况等；③材料（Material）材料的成分、物理性能和化学性能等；④⽅法（Method）这⾥包括加⼯⼯艺、⼯装选择、操作规程、测量⽅法等；⑤环境（Enviromen）⼯作地的温度、湿度、照明和清洁条件等；由于这五个因素的英⽂名称的第⼀个字母是M和E，所以常简称为4M1E。
3．偶然性原因和系统性原因从过程质量控制的⾓度来看，通常⼜把上述造成质量波动的五⽅⾯的原因归纳为偶然性原因和系统性原因。
质量控制图的正确理解与应用众所周知，目前定量检测室内质控的主要工具为质量控制图。
工作中经常遇到对质量控制图的理解与应用问题，下面谈一些基本认识，供同道们参考。
一、“事后检查”与“予防为主”日常工作中，当每批检验结果出来后，都会对检验结果进行复核，检查有无漏项、填错结果等等，并对一些异常结果的可信度进行评估，显然这对保证检验结果是否正确无误有重要作用，但也不能否认，这种复核制度有许多局限性，例如患者间的结果各不相同，检测结果出来前，无法知道每一患者测定值应该是多少，有怀疑时经常进行重复检查，但重复检查也只是检查重复性，如存在系统误差，复查也发现不了问题。
大家知道，质控图法是从工业中引进临床实验室的。
1924年W.A.Shewhart发明了质量控制图，直到1951年Levey－Jennings才将Shewhart质控图引入临床实验室，将临床实验室的质量控制推向了一个新阶段，质控图也成为临床实验室内质控的主要方法。
但临床检验与企业生产有许多不同，工业生产中，每一批产品的不管数量多大，其规格是事先规定了的，而且都是一致的，但由于临床标本某一成分的含量事先并不知道，检测结果是否正确的评估就带有一定主观性、评估的结果也带有一定不确定性。
分析阶段的质量控制是通过检测过程的控制来保证检验质量的。
其基本思路是检测条件得到控制，其检验结果的准确性（与真值或理想值的偏倚）及精密度是满足临床要求的话，则检测过程如果是在控制条件下进行的，那么检验结果就应该是可靠的，反之如果检测过程失控，检验结果将是不可靠的。
所以质控图法是通过对检测过程是否在控的判断，来推论检验结果是否可靠，这是总体上的判断。
这是一个重要的思想，但总体上的判断不能完全代替“个体的判断。
”因为一批检验结果中，难免有个别非常“异常”、难以解释的结果，这就需要“个别对待、个别处理”；同时质控图法用来判断检测过程是否在控，并作出该批结果可否发出时，还有一个前提：即送检标本的质量必须是合格的。
质量控制图8种变差的可查明原因的模式检验方法
1、趋势模式检测：根据控制图上走向的趋势不同，可以轻易发现存在质量隐患；
2、离散点模式检测：可查明离群值的出现。
3、马氏距离和转移模式检测：增加误差的发现，以及存在距离异常的离群点的检验；
4、频率模式检测：可以用来发掘出宽尾或窄尾的变化，从而可以查明可能的变差原因；
5、移动极差模式检测：通过确定样本的移动平均，可以查明存在某种原因而产生的误差；
6、均值漂移模式检测：可以查出存在某种系统误差而导致均值变差；
7、相关性模式检测：可以帮助查明某种可能的质量差异；
8、尺度模式检测：可以帮助查明存在某种环境或其他不正常的因素而造成的变差。
质量控制图质量控制图的绘制及使用对经常性的分析项目常用控制图来控制质量。
质量控制图的基本原理由W.A.Shewart提出的,他指出:每一个方法都存在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在理想的条件下获得的一组分析结果,也会存在一定的随机误差。
但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。
质量控制图可以起到这种监测的仲裁作用。
因此实验室内质量控制图是监测常规分析过程中可能出现误差.控制分析数据在一定的精密度范围内,保证常规分析数据质量的有效方法。
在实验室工作中每一项分析工作都由许多操作步骤组成,测定结果的可信度受到许多因素的影响,如果对这些步骤、因素都建立质量控制图,这在实际工作中是无法做到的,因此分析工作的质量只能根据最终测量结果来进行判断。
对经常性的分析项目,用控制图来控制质量,编制控制图的基本假设是:测定结果在受控的条件下具有一定的精密度和准确度,并按正态分布。
若以一个控制样品,用一种方法,由一个分析人员在一定时间内进行分析,累积一定数据。
如这些数据达到规定的精密度、准确度(即处于控制状态),以其结果一一分析次序编制控制图。
在以后的经常分析过程中,取每份(或多次)平行的控制样品随机地编入环境样品中一起分析,根据控制样品的分析结果,推断环境样品的分析质量。
质量控制图的基本组成见图9—9。
预期值——即图中的中心线；目标值——图中上、下警告限之间区域；实测值的可接受范围——图中上、下控制限之间的区域；辅助线——上、下各一线，在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。
1．均数控制图( 图)控制样品的浓度和组成，使其尽量与环境样品相似，用同一方法在一定时间内(例如每天分析一次平行样)重复测定，至少累积20个数据(不可将20个重复实验同时进行，或一天分析二次或二次以上)，按下列公式计算总均值( )、标准偏差(s)(此值不得大于标准分析方法中规定的相应浓度水平的标准偏差值)、平均极差( )等。
质量管理工程中的质量控制图分析方法解析在质量管理领域中，质量控制图是一种常用的工具，用于监控和分析过程的稳定性和性能。
通过质量控制图，我们可以及时发现过程中的异常情况，并采取相应的措施进行改进和调整。
本文将对质量控制图的分析方法进行解析，探讨其在质量管理工程中的应用。
一、质量控制图的基本原理质量控制图是基于统计学原理的一种图形化工具。
其基本原理是将过程的数据按照时间顺序绘制在图表上，通过观察数据的变化趋势，判断过程是否处于稳定状态。
常用的质量控制图包括均值图、范围图、标准差图等。
二、均值图的分析方法均值图是一种用于监控过程平均水平的质量控制图。
其分析方法主要包括以下几个步骤：1. 收集过程数据：收集过程中的样本数据，并按照时间顺序记录。
2. 计算过程平均值：根据收集到的数据，计算每个样本的平均值，并绘制在均值图上。
3. 绘制控制限：根据统计学原理，计算出均值图的上下控制限，并绘制在图表上。
4. 分析数据变化：观察均值图中的数据点是否在控制限范围内，如果出现超出控制限的情况，则表示过程出现异常，需要进行进一步分析和改进。
三、范围图的分析方法范围图是一种用于监控过程离散程度的质量控制图。
其分析方法如下：1. 收集过程数据：同样需要收集过程中的样本数据，并按照时间顺序记录。
2. 计算样本范围：对于每个样本，计算其最大值和最小值之间的范围，并绘制在范围图上。
3. 绘制控制限：根据统计学原理，计算出范围图的上下控制限，并绘制在图表上。
4. 分析数据变化：观察范围图中的数据点是否在控制限范围内，如果出现超出控制限的情况，则表示过程出现异常，需要进行进一步分析和改进。
四、标准差图的分析方法标准差图是一种用于监控过程离散程度的质量控制图，其分析方法与范围图类似，但在计算标准差时，使用的是样本标准差而不是样本范围。
标准差图的分析方法如下：1. 收集过程数据：同样需要收集过程中的样本数据，并按照时间顺序记录。
2. 计算样本标准差：对于每个样本，计算其标准差，并绘制在标准差图上。
质量控制图
质量控制图的绘制及使用
对经常性的分析项目常用控制图来控制质量。
质量控制图的基本原理由W.A.Shewart提出的,他指出:每一个方法都存在着变异,都受到时间和空间的影响,即使在理想的条件下获得的一组分析结果,也会存在一定的随机误差。
但当某一个结果超出了随机误差的允许范围时,运用数理统计的方法,可以判断这个结果是异常的、不足信的。
质量控制图可以起到这种监测的仲裁作用。
因此实验室内质量控制图是监测常规分析过程中可能出现误差.控制分析数据在一定的精密度范围内,保证常规分析数据质量的有效方法。
在实验室工作中每一项分析工作都由许多操作步骤组成,测定结果的可信度受到许多因素的影响,如果对这些步骤、因素都建立质量控制图,这在实际工作中是无法做到的,因此分析工作的质量只能根据最终测量结果来进行判断。
对经常性的分析项目,用控制图来控制质量,编制控制图的基本假设是:测定结果在受控的条件下具有一定的精密度和准确度,并按正态分布。
若以一个控制样品,用一种方法,由一个分析人员在一定时间内进行分析,累积一定数据。
如这些数据达到规定的精密度、准确度(即处于控制状态),以其结果一一分析次序编制控制图。
在以后的经常分析过程中,取每份(或多次)平行的控制样品随机地编入环境样品中一起分析,根据控制样品的分析结果,推断环境样品的分析质量。
质量控制图的基本组成见图9—9。
预期值——即图中的中心线；
目标值——图中上、下警告限之间区域；
实测值的可接受范围——图中上、下控制限之间的区域；
辅助线——上、下各一线，在中心线两侧与上、下警告限之间各一半处。
1．均数控制图( 图)
控制样品的浓度和组成，使其尽量与环境样品相似，用同一方法在一定时间内(例如每天分析一次平行样)重复测定，至少累积20个数据(不可将20个重复实验同时进行，或一天分析二次或二次以上)，按下列公式计算总均值( )、标准偏差(s)(此值不得大于标准分析方
法中规定的相应浓度水平的标准偏差值)、平均极差( )等。
以测定顺序为横坐标，相应的测定值为纵坐标作图。
同时作有关控制线。
中心线——以总均数估计 ;
上、下控制限——按值绘制；
上、下警告限——按值绘制；
上、下辅助线——按值绘制。
在绘制控制图时，落在范围内的点数应约占总点数的68％。
若少于50％，则分布不合适，此图不可靠。
若连续7点位于中心线同一例，表示数据失控，此图不适用。
控制图绘制后，应标明绘制控制图的有关内容和条件，如测定项目、分析方法、溶液浓度、温度、操作人员和绘制日期等。
均数控制图的使用方法：根据日常工作中该项目的分析频率和分析人员的技术水平，每间隔适当时间，取两份平行的控制样品，随环境样品同时测定，对操作技术较低的人员和测定频率低的项目，每次都应同时测定控制样品，将控制样品的测定结果( )依次点在控制图上，根据下列规定检验分析过程是否处于控制状态。
(1) 如此点在上、下警告限之间区域内,则测定过程处于控制状态,环境样品分析结果有效;
(2) 如果此点超出上、下警告限,但仍在上、下控制限之间的区域内,提示分析质量开始变劣, 可能存在“失控',倾向,应进行初步检查,并采取相应的校正措施:
(3) 若此点落在上、下控制限之外,表示测定过程“失控",应立即检查原因,予以纠正。
环境样品应重新测定;
(4) 如遇到7点连续上升或下降时(虽然数值在控制范围之内),表示测定有失去控制倾向, 应立即查明原因,予以纠正;
(5) 即使过程处于控制状态,尚可根据相邻几次测定值的分布趋势,对分析质量可能发生的问题进行初步判断。
当控制样品测定次数累积更多以后,这些结果可以和原始结果一起重新计算总均值、标准偏差,再校正原来的控制图。
以上为精密度控制图
准确度控制图。
准确度控制图是直接以环境样品加标回收率测定值绘制而成的同理，在至少完成20份样品和加标样品测定‘后，先计算出各次加标回收率(P)，再算出和加标回收率标准偏差sP，由于加标回收率受到加标量大小的影响，因此一般加标量应尽量与样品中
待测物质含量相近；当样品中待测物含量小于测定下限时，按测定下限的量加标；在任何情况下，加标量不得大于待测物含量的三倍，加标后的测定值不得超出方法的测定上限。
2．均数—极差控制图( 图)
有时分析平行样的平均值与总均值很接近，但极差较大，显然属质量较差。
而采用均数—极差控制图就能同时考察均数和极差的变化情况。
( 图)控制图包括下述内容：
均数控制部分
中心线——；
上、下控制限——；
上、下警告限——
上、下辅助线——
极差控制图部分”
上控制限——；
上警告限——；
上辅助线——；
下控制限——。
系数A2、D3、D4可从表9—14查出。
系数 2 3 4 5 6 7 8
A2
D3
D4 1．88
3．27 1．02
2．58 0．73
2．28 0．58
2．12 0．48
9 0
2．00 0．42
0．076
1．92 0．37
0．136
1．86
因为极差愈小愈好，故极差控制图部分没有下警告限，但仍有下控制限。
在使用过程中，如R值稳定下降，以至 (即接近下控制限)；则表明测定精密度已有提高，原质量控制图失效，应根据新的测定值重新计算Z、互和各相应统计量，改绘新的—R图(图9—13)。
—R图使用原则也一样，只是两者中任一个超出控制限(不包括及固部分的下控制限)，即认为“失控",故其灵敏度较单纯的图或R图高。
由于实际上样品浓度是变化的，而 -R图中R值随浓度改变而变化，因此需要绘制一系列不同浓度水平的反图。
在使用及固时最关心的是R值是否超出上控制限，故可对每一监测项目绘制一系列各种浓度范围的上控制限表格，把不同浓度范围的上控制限数据处理到最接近的整数(高浓度时)或保留一位小数。
这一系列的R值称为临界限(Rc)，用它作为不同浓度水平的极差控制是很方便实用的。
见表9—16。
图使用原则也一样，只是两者中任一个超出控制限(不包括及固部分的下控制限)，即认为“失控",故其灵敏度较单纯的图或R图高。
由于实际上样品浓度是变化的，而 -R图中R值随浓度改变而变化，因此需要绘制一系列不同浓度水平的反图。
在使用及固时最关心的是R值是否超出上控制限，故可对每一监测项目绘制一系列各种浓度范围的上控制限表格，把不同浓度范围的上控制限数据处理到最接近的整数(高浓度时)或保留一位小数。
这一系列的R值称为临界限(Rc)，用它作为不同浓度水平的极差控制是很方便实用的。
见表9—16。
图使用原则也一样，只是两者中任一个超出控制限(不包括及固部分的下控制限)，即认为“失控",故其灵敏度较单纯的图或R图高。
由于实际上样品浓度是变化的，而二、实验室内质量控制
内部质量控制是实验室分析人员对分析质量进行自我控制的过程。
一般通过分析和应用某种质量控制图或其他方法来控制分析质量。
