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质量控制统计方法
质量控制统计方法是一种统计学方法，用于监测和评估产品或服务的质量。
这些方法可以帮助识别质量问题，确定原因，制定纠正措施，并监测改进的效果。
以下是一些常用的质量控制统计方法：
1. 流程控制图：使用流程控制图可以监测和控制过程中的各种测量结果。
常见的流程控制图包括均值图、极差图、标准差图等。
2. 抽样调查：通过对抽样数据的分析，可以对整个批次或过程的质量进行评估。
抽样调查常用的方法包括随机抽样、系统抽样、分层抽样等。
3. 假设检验：通过比较样本数据与已知数据的差异，判断是否存在显著的差异。
常用的假设检验方法包括t检验、方差分析、卡方检验等。
4. 六西格玛方法：六西格玛方法是一种以减少缺陷和提高质量为目标的管理方法。
它通过统计分析来确定并消除引起质量问题的根本原因。
5. 故障模式和影响分析（FMEA）：FMEA是一种通过评估和优化设计来预测和排除潜在故障的方法。
它通过定量分析来确定产品或过程中的潜在故障模式，并评估其对质量的影响。
这些方法可以在各个行业和领域中应用，用于改进产品和服务的质量，降低质量风险，并提高客户满意度。
质量统计分析是一种用于评估和改进产品或服务质量的方法。
以下是一些常用的质量统计分析方法：
1. 控制图：控制图是一种用于监控过程稳定性的工具，通过绘制数据点并观察其分布情况，可以判断过程是否处于受控状态。
常见的控制图有X-R图、P图和C图等。
2. 直方图：直方图是一种用于描述数据分布情况的图形工具，通过将数据分组并计算每组的频数，可以了解数据的集中趋势、离散程度等信息。
3. 散点图：散点图是一种用于展示两个变量之间关系的图形工具，通过绘制数据点并观察其分布情况，可以判断两个变量之间是否存在相关性。
4. 帕累托图：帕累托图是一种用于识别问题和改进机会的工具，通过按照问题的严重程度对问题进行排序，可以优先解决最重要的问题。
5. 因果图：因果图是一种用于分析问题原因的工具，通过绘制因果关系链，可以帮助我们找出问题的根本原因。
6. 假设检验：假设检验是一种用于验证统计假设的工具，通过计算样本数据与理论值之间的差异，可以判断假设是否成立。
7. 方差分析：方差分析是一种用于比较多个样本均值差异的工具，通过计算组间和组内的差异，可以判断不同组之间的均值是否存在显著差异。
8. 回归分析：回归分析是一种用于预测一个变量与另一个变量之间关系的工具，通过建立数学模型，可以预测未来的趋势和变化。
9. 时间序列分析：时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的工具，通过研究数据随时间的变化规律，可以预测未来的发展趋势。
10. 敏感性分析：敏感性分析是一种用于评估模型结果对输入参数变化的敏感程度的工具，通过改变输入参数的值，可以了解模型的稳定性和可靠性。
质量管理中的质量统计分析方法有哪些在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量成为企业立足和发展的关键。
质量管理作为确保质量的重要手段，其中的质量统计分析方法起着至关重要的作用。
通过科学合理地运用这些方法，企业能够准确识别质量问题、追溯根源，并采取有效的改进措施，从而不断提升产品和服务的质量水平，满足客户的需求和期望。
质量统计分析方法众多，以下为您介绍几种常见且实用的方法：一、分层法分层法是将数据按照不同的特征或因素进行分类，以便更清晰地了解数据的分布和规律。
例如，按照产品的型号、生产批次、操作人员、原材料供应商等因素进行分层。
通过分层，可以发现不同层次之间的质量差异，从而有针对性地采取措施。
比如，在一家汽车制造企业中，如果发现某一批次的汽车出现较多的质量问题，通过分层法分析可能发现是该批次所使用的特定零部件供应商存在质量不稳定的情况。
这样就能够迅速锁定问题的根源，并与供应商合作解决问题，避免类似问题在未来的生产中再次出现。
二、因果图因果图，也称为鱼骨图，是用于寻找质量问题产生原因的一种图形工具。
它将问题的结果放在鱼头位置，然后将可能导致该结果的因素沿着鱼骨的大骨和小骨逐步展开。
这些因素通常包括人员、机器、材料、方法、环境和测量等方面。
以一家电子厂生产的电路板出现短路问题为例，通过绘制因果图，可以分析出可能是操作人员操作不当、生产设备老化、原材料质量不佳、生产工艺不合理、工作环境湿度大或者检测手段不准确等原因导致的。
在找出可能的原因后，进一步收集数据和证据，确定主要原因，从而采取有效的改进措施。
三、排列图排列图又称为帕累托图，它是根据“关键的少数和次要的多数”的原理制作而成。
通过对质量问题的各类原因进行统计分析，计算出每种原因所导致的问题数量占总问题数量的百分比，并按照百分比的大小进行排列，从而找出影响质量的主要因素。
例如，在一家服装厂，对一段时间内出现的质量问题进行统计分析，发现“缝线不牢固”占总质量问题的 30%，“尺寸偏差”占 25%，“布料瑕疵”占20%，“色差”占15%，“其他”占 10%。
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。
常用的质量统计分析方法常用的数理统计方法有七种，包括分层法、排列图法、因果分析图法、相关图法、统计分析表法、直方图法和控制图法。
1．分层法（又称分类法）。
分层法是将收集来的数据根据不同的目的，按其性质、来源、影响因素等加以分类和分层进行研究的方法。
它是分析影响质量原因的一种重要方法。
它的作用是，可以使杂乱的数据和错综复杂的因素系统化、条理化，从而找到主要问题，采取相应的措施。
分层的目的主要是为了分清责任找出原因。
应用分层法研究影响质量因素时，可先对操作者、机器、材料、方法、测量、环境和时间等方面进行分层，然后在小范围内再分层。
2．排列图法。
排列图法又称主次因素分析图法。
它是找出影响产品质量主要因素的一种简单而有效的方法。
图11-4 金笔不合格原因排列图排列图是根据"关键的少数和次要的多数"的原理而制作的。
也就是把影响产品质量的因素或项目，按其对质量影响程度的大小，顺序排列起来，就形成排列图。
它的作用是能从多因素中找出关键因素，从而确定从何处人手解决问题。
其结构是由两个纵坐标、一个横坐标，几个直方形和一条曲线所组成。
左纵坐标表示产品频数（产品出现的次数），即不合格品体数；右纵坐标表示频率（产品出现的次数和总的次数之比），即不合格品累计百分数；横坐标表示影响产品质量的各个因素或项目，按影响质量程度的大小从左至右依次排列；每个直方形的高度表示该因素影响的大小；曲线上每点的高度表示该因素累计百分数的大小，该曲线又称为巴雷特曲线。
为了利用排列图较准确地找到影响产品质量的主要因素，通常把曲线的累计百分数分为三级作为判断标准，与此三级相对应的因素就分为三类：（1）累计百分数在0-80％为A类，在这一区间的因素是（主要因素，其中占累计百分数50-80％区间的因素）关键因素，一般这种关键因素有一两个，是解决问题的入手处；（2）累计百分数在80一90％的为B类，是次要因素；（3）累计百分数在90一100％的为C类，这一区间的因素是一般影响因素。
质量统计七大手法质量统计方法是工厂质量管理过程中经常运用的重要手法。
主要是通过对各种相关资料的收集.分析和利用，以用来证实产品生产过程能力及产品对规定要求的符合性。
其作用在应用于产品的设计.生产过程的控制.防止不合格品产生.质量问题的分析.查找原因.确定产品和过程的限定值，预测.验证并测量和评定产品质量特性。
为了达到上述目的就必须选择适宜的统计方法，下述即常用的统计方法及其应用。
一.图示法(直方图.制程流程图.散布图.柏拉图.因果图等)主要用于进行问题诊断，并据此选择适宜的方法进行统计诊断二.统计控制图(X –R.P.C控制图等)主要用于监控产品的生产和测量过程。
三.试验设计主要用于确定变量对过程和产品性能有显著影响。
四.建立量化模型进行回归分析主要用于生产过程运作的条件和产品设计发生变化时，对产品和过程的特性进行分析。
五.进行变量分析对各变量构成进行评估.似务变量占总体变量的比例，作为最佳的质量改进机会的依据。
为控制图.产品特性的确定和产品的放行设计抽样方案。
六.抽样计划工厂质量管理如果能充分运用各种统计手法，将在各方面受益，并表现在：1.发现质量管理过程中的薄弱环节，对质量改善采取针对性的措施﹔2.查找形成品不良的因素，使质量追溯有据可依﹔3.验证质量控制方法有效性。
以下介绍品管七大手法1.直方图2.柏拉图3.因果图法(鱼刺图)4.层别法5.控制图6.检查表7.推移图2.统计技朮的应用一直方图直方图有称柱状图，是将囤积数据汇总.分组，并将每组数据绘成柱状图，依统计数据的分布形状，进行产品生产过程.质量状态及管制能力的分析。
运用直方图进行分析的步骤为1.数据统计将同一类型和相近似的现象归纳在一起，以分析该类现象对产品质量的影响程度。
2.将统计数据分组.确定组数是直方图分析中的重要步骤，将统计的样本总数进行合理分组便于观察数据分布情况，合理的组数鱼样本总数的关系通常为：(见右下表)3.计算全距.组距.组界.中心值：1.全距：代号为R，是数据中最大值与最小值的差，即2.组距代号为，组距(h )=R /组数，组距通常选整﹔3.确定组界：最小一组的下组界= -测量值的最小位数/2测量值的最小位数一般是1或0.1最小一组的上组界=下组界+组距4.确定中心值各组界之间的中心值，也称中值。
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。
2、应用分层法可采用以下标志：2。
1人员.可按年龄、工级和性别等分层；2.2机器。
可按设备类型、新旧程度、不同的生产线和工夹具类型等分层；2。
3材料。
可按产地、批号、制造厂、规格、成分等分层；2。
4方法。
可按不同的工艺要求、操作参数、操作方法、生产速度等分层 2.5测量。
可按测量设备、测量方法、测量人员，测量取样方法和环境条件等分层;2.6时间。
可按不同的班次、日期等分层；2.7环境。
可按照明度、清洁度、温度、湿度等分层；2。
8其他。
可按地区、使用条件、缺陷部位、缺陷内容等分层.总之.分层方法很多，可根据具体情况灵活运用。
也可以在质量管理活动中不断创新，创造新的分层标志。
二、排列图法排列图（Pareto Diagram)又叫帕累托图。
它是将质量改进项目从最重要到最次要顺序排列而采用的一种图表。
排列图由一个横坐标、两个纵坐标、几个按高低顺序（“其他”项例外）排列的矩形和一条累计百分比折线组成。
1、排列图的主要用途：1.1 按重要顺序显示出每个质量改进项目对整个质量问题的影响；1。
2 识别进行质量改进的机会；1.3 区分最重要的和次要的项目，就可以用最少的人力、物力、财力的投入获得最大的质量改进效果.2、应用排列的步骤2.1选择要进行质量分析的项目；2。
2选择用来进行质量分析的度量单位，如出现的次数(频数、件数)、成本、金额或其它；2。
3选择进行质量分析的数据的时间间隔；2。
4画横坐标.按度量单位值递减的顺序自左至右在横坐标上列出项目,将量值最小的一个项目或几个项目归并成“其它”项，放在最右端；2。
5画纵坐标。
在横坐标的两端画两个纵坐标,左边的纵坐标按度量单位标定,其高度必须与所有项目的量值和相等。
右边的纵坐标应与左边的纵坐标等高，并从0到100%进行标定；2。
6在每个项目上画长方形，它的高度表示该项目度量单位的量值，显示出每个项目的影响大小；2。
7由左到右累加每个项目的量值（以％表示），并画出累计频率曲线(帕累托曲线），用来表示各个项目的累计影响;2.8利用排列图确定对质量改进最为重要的项目（关键的少数项目）。
3、作排列图的注意事项:3。
1一般来说，关键的少数项目应是本质量管理小组有能力解决的最突出的一个，否则就失去找主要矛盾的意义.要考虑重新进行项目的分类。
3.2纵坐标可以用“件数"或“金额"等表示,原则是以更好地找到“主要项目”为准.3.3当不太重要的项目很多时，横轴会变得很长，通常都把这些列入“其它”栏内,因此“其它”栏总在最后.3.4确定了主要因素，采取了相应的措施后，为了检查“措施效果”，还要重新画出排列图. 3。
5频数总数与累计频率100％两纵轴等高。
三、因果分析法因果图（cause-and—effect Diagram）又叫石川图、特性要因图，鱼刺图等。
它是表示质量特性波动与其潜在（隐含)原因的关系，即表达和分析因果关系的一种图表。
1、应用因果图的步骤如下：1.1简明扼要地规定结果，即规定需要的质量问题。
（如屋面漏水、噪声超标等）。
1。
2规定可能发生的原因的主要类别（如人员、机设、方法、环境、材料等）。
1。
3开始画图。
把“结果”画在右边的矩形框中，然后把各类主要原因放在它的左边，作为“结果”框的输入。
1。
4寻找所有下一个层次的原因并画在相应的枝上；继续一层层地展开下去,一张完整的因果图展开层次至少应有二层.2、因果图注意问题2.1只能针对一个问题作一张因果图。
2。
2与会者充分发表意见,找出可能存在的全部原因。
2。
3将每人分析的每条原因，按因果关系图用箭线连接，形成原因层级，直到可直接采取对策的具体原因（即末端原因为此）.2.4对所有末端原因逐个到现场确认.2。
5受图形限制，一般只能分析到3层或4层。
四频数法直方图直方图（Histogram）是频数直方图的简称。
它是用一系列宽相等、高度不等的长方形表示数据的图.长方形的宽度表示数据的范围的间隔,长方形的高度表示在给定间隔内的数据数。
常见的几种数据波动形态1、直方图的作用：1。
1显示质量波动的状态；1.2较直观地传递有关过程质量状况的信息；1.3当人们掌握上述常见的状况后，可确定在什么地方集中力量进行质量改进工作。
2、直方图形状分析与判断：2。
1正常型直方图。
中部有一顶峰，左右两边逐渐降低，近似对称。
因这种情况下，可判定工序运行正常处于稳定状态。
2。
2偏向型直方图.偏向型又分左偏型和右偏型。
如孔加工习惯造成的特性值分布常呈左偏型，而轴加工习惯造成的特性值分布常呈右偏型.2。
3双峰型直方图.直方图出现两个顶峰，是由于数据来自不同的总体。
如两批原材料或两台设备生产的产品混在一起造成。
2.4孤岛型直方图。
是因测量工具有误差或原材料一时的变化等造成.2。
5平顶型直方图。
是因生产过程有缓慢因素作用引起,如操作者疲劳等。
2.6锯齿型直方图。
是因直方图分组过多或是测量数据不准等原因造成。
五、控制图法控制图(Control Chart）又叫管理图.它主要是用来区分由异常原因引起的波动，或是由过程固有的随机原因引起的偶然波动的一种工具。
若偶然波动一般在预计的界限内随机重复，是一种正常波动；当异常波动则表明需要对其影响因素加以判别、调查，并使之处于受控状态.控制图建立在数理统计学的基础上，利用有效数据建立控制界限，一般是分为上控制界限(UCL）和下控制界限（LCL),当该过程不受异常原因影响时，则进一步得到的观测数据将不会走出控制界限。
六、相关图法<一〉折线图折线图又叫波动图。
第常用于表示质量特性数据随着时间推移而波动的状况。
〈二〉柱状图柱状图是用长方形的高低来表示数据大小，并对数据进行比较分析。
<三〉饼分图饼分图又叫圆形图.它是把数据的构成按比例用圆的扇形面积来表示的图形。
各扇形面积表示的百分率加起来是100％，即整个圆形面积.<四>雷达图雷达图是模仿电子雷达机图像形状的一种图形。
主要是用来检查工作成效（包括自我检查和别人检查）。
（五）散布图散布图(Scatter Diagam）又名叫相关图法，是研究成对出现的两组相关数据之间相关关系的简单图示技术.散布图可以用来发现、显示和确认两组相关数据之间的相关程度，并确定其预期关系,常在质量改进活动中得到应用.七．统计调查分析法〈一〉调查表调查表（Data-coIIection Form) 又叫检查表、核对表、统计分析表.主要用来系统地收集资料和积累数据，确认事实并对数据进行粗略整理和分析的统计图表。
它能够促使成份按统一的方式收集资料，便于分析。
1、调查表分类1.1不合格项目调查表——主要用来调查生产现场不合格品项目频数和不合格品率，以便继而用排列图等分析研究.1.2缺陷位置调查表——用来记录、统计、分析不同类型的外观质量缺陷所发生的部位和密集程度,进而从中找出规律性,为进一步调查或找出解决问题的办法提供事实依据。
1。
3质量分布调查表——是对计量数据进行现场调查的有效工具.根据以往的资料，将某一质量特性项目的数据分布范围分成若干区间而制成的表格，用以记录和统计每一质量特性数据落在某一区间的频数.1. 4矩阵调查表——是一种多因素调查表，把产生问题的对应因素分别排列成行和列,在其叉点上标出调查到的各种缺陷、问题和数量。
2、应用调查表的步骤2。
1要先明确收集资料的目的；2.2确定为达到目的所需搜集的资料；2。
3确定对资料的分析方法（采用哪种统计方法)和负责人；2.4考虑不同目的，设计用于记录资料的调查表格式,其内容应包括:调查者、调查时间、地点和方式等栏目；2.5对收集和记录的部分资料进行预先检查,目的是审查表格设计的合理性；2.6在特殊情况下，调查表可设计多种多样的形式。
（二）头脑风暴法头脑风暴（Brain Storming,BS）法又曾被译为脑力激荡法.它是彩会议的方式,引导参加会议的每个人围绕着某中心议题(如质量问题等)广开言路，激发灵感，在自己头脑中掀起思想风暴的一种集体创造思维的方法。
在讨论中倡导每个人都能毫不顾忌、畅所欲言地发表独立见解。
1、头脑风暴法的作用1.1可用来识别存在的质量问题并寻求其解决的办法，1.2可用来识别潜在的质量改进机会,2、头脑风暴法应用步骤2.1引发和产生创造思维的阶段.在这个阶段,与会者都可发表自己意见和看法，做到知无不言，言无不尽。
大家都共同遵守以下原则。
2.1.1领导与会者都是平等的，无领导和被领导之分；2。
1.2明确头脑风暴会议的目的;2。
1。
3与会的每位成员依次发表一条意见、一个观点；2。
1。
4成员可互相补充各自的观点，但不能评论、更不能批驳别人的观点；2。
1。
5当面把每个成员的观点毫不遗漏地记录下来；2.1。
6会议将每个人的所有观点重述一遍。
2.2整理阶段2。
