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工厂统计员的工作总结5篇（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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工厂合理化建议(6篇)第一篇: 工厂合理化建议1.对口公司上级主管部门和政府主管部门及相关单位，做好相应的协调工作。
3.负责制订和完善公司安全、卫生、劳动保护管理的规章制度，并搞好制度的宣传、贯彻、执行。
4.负责日常安全教育及入公司教育和安全管理人员任职资格教育。
5.组织开展公司内部各种安全活动，并制定具体要求及规范。
6.负责公司内各单位的安全建设达标管理。
7.指导、帮助内部各类安全管理工作，推广、运用先进的安全管理技术。
8.负责特种作业人员的培训、取证、换证。
9.负责劳保管理工作和职业危害防治措施，并为从业人员配备符合国家标准或者行业标准的劳动防护用品。
10.负责工伤事故管理工作。
11.牵头组织较大事故的分析会，落实“四不放过”原则。
12.编写安全简报和安全月报，上报统计，进行安全总结，组织安全检查。
13.负责职业性体检，并建立相应的档案。
14、负责职业病危害因素的普查登记、建档和监测布点、监控管理，并办理相应的资质证件。
15、组织实施新、改、扩建项目安全、职业卫生“三同时”工作。
16.组织实施安全预评价、安全现状评价、安全专项评价。
17.负责安全设施、职业病危害防护设施运行情况的监督管理和现场检查。
18.负责工伤、职业病治疗费用的审核，协调医疗保险方面的相关问题。
19.负责安全生产许可证的申办和日常管理工作。
20.根据国家有关文件精神组织主要负责人和安全生产管理人员进行教育培训，并经考核合格。
21.组织开展重大危险源检测、评估、监控，制定应急预案。
22.组织编制生产安全事故应急救援预案，成立应急救援组织或指定应急救援人员，配备必要的应急救援器材、设备。
23.编制职业安全卫生工作计划，并对计划的实施进行监督和检查第二篇: 工厂合理化建议坚持以人为本，加强安全生产宣传教育工作;全面提高员工的安全生产意识和素质。
把安全生产责任制落到实处，严格贯彻执行安全操作规程，遵章守纪，做到“三不伤害”即不伤害自己、不伤害他人、不被他人伤害。
统计学心得体会（精选10篇）经过对统计学专题的学习，我对于统计学有了更加深入的了解。
统计学运用的范围十分广泛，可以说几乎每个领域都会用到统计学来作为研究工具。
《经济研究》中对统计工具有这样的概括：“百分之百有模型，百分之九十有实证。
所谓实证，就是运用统计工具。
”可见其应用范围之广泛。
在这几次课的学习中，我从以下几个方面对统计学有了进一步的认识。
一、最基本的统计方法统计被用做统计工具来解决许许多多的问题。
我们可以从其叫什么、有什么用和怎么用的角度来有效学习统计工具。
我们要对所搜集的数据进行合理的整理，从中分析出我们想要的结论。
我们建立一元或多元的回归模型，对其回归结果进行分析，异方差性、自相关性、多重共线性、假设检验等等。
而所建立的模型的种类也有很多，针对不同的研究对象采用不同的回归模型，例如：横截面回归模型、面板模型、分位回归模型。
另外，统计软件的应用在解决统计问题时也是十分必要的，能够使我们的研究过程更加便捷，省时省力，Eviews、SPSS、还有老师介绍的R软件等等。
二、统计学的应用领域十分广阔从小学期对统计学的学习中，充分地体会到统计学应用领域的广泛性。
首先，统计学对我们的日常生活的影响十分有益。
就像老师所举的一个生活中的例：怎样买旧车。
国外的旧车市场很多，出国留学或访问的人有时话很少的钱就可以买一辆相当不错的车，开上几年也没问题，但运气不好时，开不了几天就这儿坏那儿坏的，修车的钱是买车钱的好几倍，还会带来很多麻烦。
于是，为了帮助买旧车的人了解各种旧车的质量和性能，国外出版一种专门介绍各品牌旧车以及各年代不同车型各主要部件质量数据的旧车杂志。
这样，想买旧车的人就会很轻松的通过杂志里的数据来判断应该购买哪种车型。
而当中的数据就是我们统计归纳的结果。
日常生活中还有许多问题会用到我们的统计学，能够使我们的生活更加便捷。
其次，统计学对公司的决策影响也十分有益。
例如：如何使利润最大化。
某牧场的管理者过去每年均饲养600头肉牛，现在市场上出现了一种小型肉牛，预计在同样面积的牧场上可以饲养750头。
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。
2025年4月工厂统计员工作总结工厂统计员是一个非常重要的职位，他们负责对工厂的生产数据、员工数据等进行收集、整理和分析，为工厂的管理决策提供准确的基础数据。
以下是____年____月工厂统计员的工作总结。
一、工作内容在____年____月期间，我作为工厂的统计员，主要从以下几个方面开展工作：1.数据收集：负责收集和整理工厂的各项数据，包括生产产量、员工考勤、设备故障等。
通过定期与各个部门进行沟通，确保数据的及时准确。
2.数据分析：对收集到的数据进行分析，通过统计方法和数据挖掘技术，发现数据中的规律和问题，并提出改进措施。
3.报表编制：根据工厂的需求，编制各类报表，如生产报表、员工考勤报表等，为管理层提供决策支持。
4.工作协调：与各个部门进行协调，及时了解工作需求和问题，并提供解决方案。
二、工作成果在____年____月期间，我通过努力工作，取得了以下成果：1.数据准确性提高：通过加强与各个部门的沟通，及时收集到了准确的数据，避免了以往数据收集不全、不准确的问题。
2.数据分析优化：在数据分析方面，我学习了新的统计方法和数据挖掘技术，提高了数据分析的准确性和效率，更好地发现了数据中的规律和问题，并提出了一些建议。
3.报表编制改进：根据工厂管理层的需求，我对之前的报表进行了优化，使其更加直观、易读，减少了管理层的查阅时间。
4.工作协调改善：通过加强与各个部门的协调，及时解决了一些工作中的问题，并提出了一些建议，促进了各个部门之间的合作和共同进步。
三、存在的问题与建议在工作过程中，我也发现一些问题，并提出了一些建议来解决这些问题：1.数据收集不全：由于各个部门的信息流动情况不够畅通，导致有些数据收集不全。
建议加强各部门间的沟通合作，制定统一的数据收集标准和流程，确保数据的完整性和准确性。
2.数据分析方法不足：虽然目前的数据分析方法在一定程度上满足了工厂的需求，但还可以进一步提升。
建议进一步学习和研究数据分析领域的知识，选用更合适的统计方法和数据挖掘技术，提高数据分析的准确性和效率。
统计学在工厂管理中的应用掌握统计学方法分析工厂数据在工业制造领域，统计学是一种非常重要的工具，能够帮助工厂管理人员分析和解读工厂数据，以便做出正确的决策和优化生产过程。
通过运用统计学方法，工厂可以更好地控制生产过程、提高质量、降低成本，并实现更高的效益。
一、收集和整理数据在开始分析工厂数据之前，首先需要收集和整理相关数据。
这包括生产线上的各项数据指标，如生产数量、产品质量、设备故障次数等。
同时还需要考虑时间因素，对数据进行时间序列的记录和整理。
一旦数据收集完毕，就可以开始运用统计学方法进行分析。
二、描述统计学方法描述统计是统计学的基础，用于对数据进行描述、概括和呈现。
其中最常用的描述统计方法包括平均数、中位数、标准差等。
通过这些方法，我们可以对数据的分布、变异程度和集中趋势有所了解。
例如，通过计算工厂生产的产品的平均数和标准差，可以评估产品的质量水平和一致性。
三、假设检验假设检验是统计学的核心内容之一，用于根据样本数据对总体进行推断。
在工厂管理中，假设检验可以用于验证某个生产过程是否稳定、是否存在问题以及是否需要进行改进。
例如，我们可以使用假设检验来判断一个生产线是否达到了某个质量标准，或者判断新的设备是否能够提高生产效率。
四、回归分析回归分析是一种利用统计学方法来建立因果关系的技术。
在工厂管理中，回归分析可以帮助我们找到与生产量或产品质量相关的关键因素。
通过分析这些因素，我们可以制定相应的策略来提高生产效率和产品质量。
例如，在电子产品生产中，通过回归分析可以找到对产品质量影响最大的因素，然后针对这些因素进行优化。
五、质量控制图质量控制图是一种用于监控生产过程稳定性和质量变化的图表。
通过绘制统计样本的均值、极差或标准差，我们可以及时发现和解决生产过程中潜在的问题。
质量控制图可以帮助我们判断生产过程是否处于统计控制状态，并且给出异常数据的警示信号。
通过及时的质量控制，工厂能够保持生产过程的稳定性和一致性，避免生产出次品和浪费资源。
质量管理五大工具、七大手法知识点总结在当今竞争激烈的市场环境中，产品和服务的质量是企业立足和发展的关键。
为了有效地管理和提升质量，质量管理领域发展出了一系列实用的工具和手法。
其中，质量管理的五大工具和七大手法是被广泛应用且行之有效的方法。
接下来，让我们详细了解一下这些重要的质量管理工具和手法。
一、质量管理五大工具1、统计过程控制（SPC）SPC 是一种通过控制图来监控和分析生产过程中数据的变化，从而判断过程是否处于稳定状态的方法。
它能够帮助我们及时发现过程中的异常波动，采取相应的措施进行调整，以确保产品质量的稳定性和一致性。
例如，在某汽车零部件生产线上，通过对零件尺寸的定期测量并绘制控制图，可以清晰地看到尺寸数据的分布情况。
如果控制图上的点超出了控制界限，就表明生产过程可能出现了问题，如设备故障、原材料不合格或者操作人员失误等。
这时就需要立即查找原因并进行改进，以避免不合格产品的大量产生。
2、测量系统分析（MSA）MSA 用于评估测量设备和测量过程的准确性和可靠性。
一个准确可靠的测量系统对于获取准确的质量数据至关重要，否则可能会导致错误的决策。
假设在一家电子厂，对电阻值的测量如果存在较大的误差，就会导致将合格的电阻判定为不合格，或者将不合格的电阻判定为合格。
通过 MSA 可以确定测量系统的重复性、再现性等指标，进而采取措施改进测量系统，比如校准设备、培训测量人员或者更换测量工具。
3、失效模式及后果分析（FMEA）FMEA 是一种在产品设计和过程设计阶段，对潜在的失效模式及其后果进行分析和评估的方法。
通过提前识别潜在的风险，并制定相应的预防措施，可以有效地降低产品和过程的失效风险。
以一款新型手机的研发为例，在设计阶段对可能出现的屏幕易碎、电池续航不足等失效模式进行分析，评估其可能产生的后果，如用户满意度下降、维修成本增加等，并制定相应的改进措施，如采用更坚固的屏幕材料、优化电池管理系统等。
4、产品质量先期策划（APQP）APQP 是一种产品开发的结构化方法，旨在确保产品在满足顾客需求的同时，按时按质完成开发并投入生产。
车间统计管理制度一、制度背景汽车厂是一个大规模且复杂的生产系统，车间生产的产品数量和质量的管理是整个汽车制造过程中最关键的一环。
统计管理制度对于汽车厂车间的生产过程控制、质量控制以及效益分析都至关重要。
二、制度目的车间统计管理制度的目的在于规范车间生产过程的各项统计指标，加强车间生产的数据化管理，提高生产过程的可控性和可靠性，同时促进车间的效益提高。
三、制度适用范围该制度适用于汽车生产厂家的所有车间。
四、制度内容1. 统计指标的选择车间应对生产过程中的关键环节进行数据统计和指标跟踪管理。
选择的指标应符合以下原则：•重要性原则：选择与生产过程密切相关的指标作为统计要素。
•可操作性原则：选择能够通过工艺监控手段、计量仪器等途径测量和记录的指标。
•相对稳定性原则：选择对于生产过程运行状态影响较小的指标。
2. 统计数据的收集和管理为了保证统计数据的准确性和完整性，车间应建立完整的统计数据收集和管理系统。
•数据来源：数据来源应包括生产和质量等方面的数据，可以通过监控系统、传感器、测量仪器、人工抽样等方式进行获取。
•数据收集：通过网络化技术实现数据自动采集，并自动更新数据汇总表和图表。
•数据管理：企业应建立完善的统计数据管理系统，及时更新和修正数据，并设置数据查询权限等级以保证数据的安全性和保密性。
3. 统计报表的制作和使用车间应每日、每周、每月、每季度、每年制作统计报表。
•报表制作：报表应涵盖车间的各项生产指标，包括投产量、产量、合格率、报废率等。
•报表使用：报表指标应用于生产控制、质量改进、设备管理等方面，车间应根据报表的数据进行生产计划调整。
4. 统计指标的分析和应用车间应加强对统计指标的分析和应用。
•指标分析：针对重要性指标开展深入分析，包括长期趋势、异常波动、季节变化等分析，为生产决策提供数据支撑。
•指标应用：利用统计分析的手段，探索和发现问题，制订相关的改进和措施，在生产管理和质量控制方面得到有效的应用。
车间生产统计的工作总结6篇车间生产统计的工作总结篇1过去的一年在领导和同事们的悉心关怀和指导下，通过自身的不懈努力，在工作上取得了一定的成果，但也存在了诸多不足，现将过去一年的情况作工作总结如下：一、思想政治表现，品德修养及职业道德方面一年来本人认真遵守劳动纪律，按时出勤，有效利用工作时间;坚守岗位，需要加班完成工作按时加班加点，保证工作按时完成。
二、日常工作方面我的工作岗位是车间统计主要负责统计并汇报车间每天的生产情况，近一年来，通过每天对质量记录的整理、分析基本上能及时的向上级领导汇报各类生产数据。
除此以外，就是收集各类生产数据对生产成本进行核算，这事一项长期而艰巨的工作。
通过对成本的核算就能更清楚的知道从哪些方面控制成本，从而降低成本提高公司的效益。
三、加强自身学习、提高业务水平我从事工作的时间将近五年，但自身的素质和业务水平离工作的实际要求还有很大的差距，不过我能够克服困难，努力学习，端正工作态度，积极的向其他同志请教和学习，能踏实、认真地做好本职工作，坚持理论联系实际，学以致用，不仅仅要能够工作埋下头去忘我地工作，还要能在回过头的时候，对工作的每一个细节进行检查核对，对工作的经验进行总结分析，从怎样节约时间，如何提高效率，尽量使工作程序化，系统化，条理化，流水化!从而在百尺杆头，更进一步，达到新层次，进入新境界，创开新篇章!四、存在的不足一年来本人能敬业爱岗，创造性地开展工作，取得了一些成绩但也存在一些问题和不足：1、许多工作都是边干边摸索，以致工作起来不能游刃有余，工作效率有待进一步提高;2、有些工作还不够仔细，一些工作协调的不是十分到位;3、自己的理论水平有待进一步提高。
经过这样紧张有序的一年，我感觉自已工作技能上了一个新台阶，做每一项工作都有了明确的计划和步骤，行动有了方向，工作有了目标，心中真正有了底!基本做到了忙而不乱，紧而不散，条理清楚，事事分明，从根本上摆脱了以前工作时只顾埋头苦干，不知总结经验的现象。
/CHINA MANAGEMENT INFORMATIONIZATION1工厂管理统计方法使用的基础一个工厂的统计工作对于工厂的长期发展来说是非常重要的，其是指通过对日常经营活动所得到的数据进行搜集、整理、分析，得出某些结论或是数据，并通过这些数据发挥对经营活动指导作用的工作。
统计方法要在工厂管理当中获得很好的使用就必须做好对统计基础性知识的熟悉，从而保障统计工作开展过程中不出现基础性的错误而导致整个统计工作的结论出现错误。
基本看来，统计方法的使用基础包括对如下内容的有效理解。
（1）对资料、变量加以了解。
统计分析需要的是数据型的信息。
这种型式的信息称之为资料。
强而有力的统计分析需要可靠的资料，而可靠的资料则是要以一定的方法与步骤来收集的。
数据型资料本身并不会说话。
我们必须适当地应用统计，来组织、评估、分析这些资料，使这些资料的意义呈现出来。
一个变量是所观察到的每一个体的某一特性。
这个特性会随个体而不同，如产品颜色或产品形状。
一个从理论得来的研究假设，就是在说明自变量与应变量之间的关系。
自变量被认为是“因”或用来解释其他变量的变量；应变量被认为是“果”或是被解释的变量。
（2）描述性统计与推论性统计。
描述性统计有如下2个作用：描述一个变量的统计，如百分比。
其作用是以少数数字来代表一个有相当多数据信息的变量；描述两个或两个以上变量间的统计，其作用是描述变量间关系的强度与方向。
推论性统计可以让我们将得自样本的发现，推论到样本所来自的总体。
总体是统计者所欲研究的所有个体的集合；样本是以一定抽样方法从总体中抽出的个体的集合。
（3）判断何时用何种统计分析方法。
首先是各个变量（不论是自变量或应变量）的性质的连续性。
不连续变量是变量测量的基本单位，是不可分割的；连续变量的基本测量单位是可做无限（且有意义的）分割的。
其次是测量或度量变量的层次或尺度，具体包括名目尺度、类别尺度、等级尺度、等距尺度、比率尺度等。
2工厂管理统计方法的使用要点在工厂管理当中，最为常用的统计方法就是抽样统计，因此下文将基于对抽样统计的使用事项，结合案例探讨该种统计方法在工厂管理当中的使用。
所谓抽样统计是自统计对象之总体中抽取一部分个体，加以观察，然后再推估总体的现象。
抽样统计成为科学的统计方法，乃是由于推测统计理论的发展，加上近年来统计的重要性倍增，依据统计资料与现存事实进行的交叉分析结果获得工厂管理的关注，业已成为研究工厂管理问题的主要工具之一。
（1）抽样的基本观念。
抽样不过是一个方法、手段，其最终目标仍在推论，对于各种抽样方法，建立直觉的了解，以及探求其优点及限制。
注意各种抽样方法的观念及使用时机，不要见树而不见林，即要注意样本的代表性。
抽样方法需遵循如下基本原则：所抽样本能代表总体；以样本讯息估计总体的特性，要尽可能精确，并且可测度其可信度；取样成本要尽量少；配合不同的总体状况及行政限制下，采取适宜方法，即如何达到快速、准确、具代表性而又能配合实务。
（2）抽样统计优点。
这些优点包括如下几点：抽样统计可节省人力与财力；抽查可缩短统计与整理时间；抽查所抽出的样本可做更详细的统计；抽查可迅速获得统计结果；可配合研究特性与机动性的行政措施。
抽样统计可粗分为非随机抽样与随机抽样。
非随机抽样即样本不按照其随机予以抽出，而是由抽样者的主观抽出或自愿样本。
按总体某些特性予以配置样本，但取样时却由统计员任意抽取。
非随机抽样有时虽然可以使用，但在其结果的引用上，要特别注意，也就是其结果的参考性大于其实际的代表性。
随机抽样是指抽取的样本是随机抽出，具有样本较具代表性、可计算估计之精确度、可随不同之抽样设计采取不同之抽样方法、随之不同之抽样方法，采取相互配合之估计方法等优点。
当然，有时总体内的单位数过多，抽样比较复杂费时。
（3）系统抽样统计。
这种方法是在工厂中运用最多的方法。
它的优点包括：在抽取样本的过程中，很容易完成抽样工作；通常可使样本普遍地分布于总体内，使样本更具代表性；在某些条件下，系统抽样可取代简单随机抽样。
当然，对其使用也要注意如下几个因素：对总体状况应有所了解；避免系统样本内的样本单位趋于一致；不易计算估计量的变量数，和避免总体内样本单位特征值的周期性变动。
使用系统抽样时最好情境如下，即：当总体内的样本单位，按有兴趣的特征值而言是随机的或按大小排列的；总体内单位数过多，而抽取的样本又较多时；总体内的单位数不能确定时。
（4）系统抽样是工厂管理中的使用。
要特别注意的是，单一系统抽样无法计算变量数，而是以简单随机抽样的变量数予以取代。
但二者有时无法取代，若要估计变量数时，则可采重复系统抽样法，亦即抽出一个以上的系统样本。
再来介绍系统抽样法的抽样步骤，当总体内单位数为N ，欲每间隔k 个样本抽取一个样本。
首先要将总体分成n=N/k 区；其次由1到k 间个数中，随机抽取一个随机始数，设为r 。
则样本为y r ，y k＋r ，…，y （n－1）k＋r 称为n 个系统样本。
例如，连续制造灯泡的公司计划生产5000个产品，［收稿日期］2012-09-21统计方法在工厂管理当中的实践及运用蒙红霞（宝鸡卷烟厂生产设备科，陕西宝鸡721013）［摘要］伴随着经济社会的不断快速发展，各种统计方法在工厂管理中发挥着越来越重要的作用，而这也驱使着工厂管理人员必须对各种统计方法的使用有着清晰的了解。
本文基于对工厂管理统计方法使用基础的探讨，重点分析了在工厂管理中所重点使用的抽样统计方法，并结合具体事例进行了探讨，以求在工厂管理中更好地使用统计方法提供必要的借鉴与参考。
［关键词］统计方法；工厂管理；使用基础；抽样统计；运用doi:10.3969/j.issn.1673-0194.2012.24.032［中图分类号］F275；F222［文献标识码］A［文章编号］1673-0194（2012）24-0056-02中国管理信息化C hina Management Informationization2012年12月第15卷第24期Dec.，2012Vol ．15，No ．2456企业管理检查其不良比例。
假设所需抽取的样本数为50，若采用系统抽样法则其步骤如下：15000个产品（N）本身的生产顺序，即可作为假想的编号；决定抽样区间k，而k必须为最接近N／n的整数，故可计算出k＝5000／50＝100，抽样区间为100；利用简单随机抽样法从001到100间随机抽取某数，如抽出为21号；以后每生产100个，便将其抽出。
也就是说，生产顺序列为第21，121，221，321，…，4921的产品，即为被抽出的样本。
3强化统计方法的实践运用3.1统计量的实践运用（1）用各种指数来描述和比较一些特定的工厂市场统计问题，既方便又直观。
各种指数的计算法很多，其中最常用的一种是：将一些待比较的数值中的一个特定的数值定为基数100，计算其他数值相对于基数的百分数，称这些百分数为指数。
适当定义的指数不但可以进行横向比较，还可以进行纵向的比较。
指数的使用和计算类型很多，在使用中应注意以下几点：自行定义指数时，应以能简便地合理地描述研究结果为原则；引用已有的指数时，应明确其原有的定义和演算法，以便正确地使用；基数的确定要与研究目的紧密结合。
（2）众数表示一组资料或资料中出现次数最多或最常见的数值。
在工厂统计资料中，众数代表了最典型的个案，或分布的高峰所对应的统计量值。
众数简单直观，主要用于描述定类统计量的中心，但是众数可能会因为资料中个别值的变化而有较大的变化，因而是很不稳定的。
中位数表示一组统计资料按照大小的顺序排列时中间位置的那个数值。
也就是说，有50％的个案（按某个统计量）的取值在中位数之下，50％在它之上。
中位数实际上就是一个50百分位数。
（3）平均数等于统计量值之和除以个案数。
平均数是工厂最典型的也是最常用的统计量，适用于等距的和等比率的统计量。
平均数也是最“有意义”的统计量，它可以看成是统计资料的“平衡点”或“中心”位置所在。
由于平均数的计算需要用到所有的资料，因此与中位数和众数相比，它所含的讯息量最大。
（4）全距表示一组资料的最大值与最小值之差，即＝最大值－最小值，它指示了这个分布的整个伸展的范围。
全距虽然很容易计算，但是它只告诉了我们分布的范围，对于分布的中间部分是如何变化的则不能提供任何资讯。
斜度和峰度用于工厂描述统计资料的分布与常态分布之间的差异程度。
一般的统计软体也提供斜度和峰度的计算。
斜度又叫偏度，表示分布的不对称程度和方向。
如果分布是对称的，斜度为零；如果偏向左边，斜度为正；分布偏向右边，斜度为负。
不对称的程度越厉害，斜度与零的偏离也就越大。
3.2统计表格的实践运用一项统计工作结束后，一般都需要制作大量的统计表格，其中有些表格是要插放在报告之中的，但大部分都是要针对工厂原始统计资料单独装订，以附录形式交付给管理人员参阅。
在制作统计表格时，首要的也是最基本的工作就是给出各个统计量的百分数，同时明示计算这些百分数的基数。
因为复杂的统计资料中有许多分叉，基于不同的基数，可以得到多个不同的百分数，一定要有明确的说明，以免引起不必要的误会。
总的来说，统计表格的制作一般应注意如下几点：每张表都要有号码和标题，标题要简明扼要；项目的顺序可适当排列，一般应将最显着的放在前面，如果强调的是时间，则可按时间的顺序排列，如果强调的是大小，就按大小顺序排列，当然也可以按其他顺序排列；注明各种资料的单位，只有一种单位的表，可在标题中统一注明；表格的层次不宜过多；分组要适当，不可过细，以免繁琐，而且表格内的次数太少也难于说明问题，也不可过粗，以免有掩盖差别的可能；小数点、个位数、十位数等应上下对齐，一般应有合计；给出必要的说明和标注，对表格的说明可以通过简明的标题或标注（一般在表格下面说明）来实现，但应尽可能避免一些不必要的数、字、符号和注；一般应说明资料的来源。
3.3统计图表的实践运用（1）直方图和饼状图是最常用的统计图，简单而直观。
直方图可以是水平的或垂直的；其长度可以是绝对数，也可以是相对数；根据直观明了的目的，图中项目的排列可以按照问答题中的顺序，也可以按照大小的顺序；直方图可以只表达一个统计量的次数或百分比，也可以表达两个统计量关系的交叉表的资料结果。
整张饼状图总计100％，每一部分的面积就表示了某个统计量对应取值的百分数。
饼状图可以是平面的，也可以是立体的，不过要尽可能将立体效果减至最小，使饼形尽可能呈现圆形；一般情况下不能将圆饼切成太多的部分，最常用的是只有两片或三片的情况；最好使两片的分界线是一条垂直线；将每一部分的说明尽可能直接地记在饼状图内。
（2）在探索两个数值型统计量或等距统计量之间的关系时，常使用趋势图（当因统计量为时间比例时）或散点图（也叫定位地图），散点图也常常结合回归直线或回归曲线给出。
