项目采购质量统计控制方法
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统计质量控制，就是依据数理统计的原理，对产品质量进行控制。统计质量控制的简要过程如下：运用数理统计方法，把收集到的大量质量信息、数据和有关材料进行整理和定量分析，发现问题，采取对策，汲时处置，从而达到控制质量、预防不合格品出现、提高质量的目的。上述过程的实现一是靠大量调查；二是靠占有足够的信息和数据；三是做出质量判断。数据统计是反映数据（商品质量数据）在某一时刻或某一小段时间止状态的方法，一般使用下列具体方式来反映。
1．因果图
因果图也称为树枝图、鱼刺图、特性要素图等。商品质量管理过程中对故障品，应实地考察或亲自过目。为了寻找产生某一质量问题的原因，须进行现实的有价值的因果推想。当推想所需的资料数量较少时，可从列有推想所需的资料的清单上得到。当推想所需的资料数量较大且复杂性增大时，则须对推想清单进行有序整理。通过识别可能的主要变量，将清单压缩整理，或以表格形式分类排列。
2．直方图
此方法将收集到的大小不均、杂乱无章的计量值数据进行整理，找出数据的分布中心及散布规律，以判断质量是否稳定，预测不合格率，提出改进质量的具体措施。
3．管理图
管理图是研究数据随时间变化的统计规律的动态方法，通过管理界限进行质量分析和控制。管理图可分为计量值管理图与计数值管理图两种。计量值管理图适用于管理计量指标的产品，如长度、重量、时间、强度、成本、得率等连续量，常用的有X-R管理图、L-S管理图、S-R管理图等。计数值管理图适用于管理计数指标的产品，如不合格品数、不合格品率、缺陷数、单位缺陷数等离散量，常用的有Pn管理图、P管理图、C管理图、“管理图等。这是对一个变量（母体）进行分析的统计方法。
4．排列图
影响产品质量的原因错综复杂，排列图是找出影响产品质量主要原因的一种有效的统计方法。它的应用面较广，如后勤工作、节约问题、安全问题等均可利用该方法来找出。此外，它还可以用来检验改进措施是否有效果。
5．回归直线与散布图
对于两个变量之间的相互关系，可用回归直线、散布图进行统计处理。
(1)回归直线。研究两个或几个变量之间的关系称为回归分析。回归分析的应用包括展望与预测，通过分析，确定影响某一结果的各种重要变量以及各种最佳操作条件。
(2)散布图。由两个变量产生的两种数据画成的坐标图称为散布图。从散布图中可清楚地看出两个变量之间的线性关系。
6．调查表
调查表亦是数据整理和原因分析的一种工具。为了了解质量状况，需要收集许多数据，并将可能出现的原因及其分类预先列成“调查表”，检查时在相应的分类中进行统计及做简单原因分析，为以后决策提供依据。根据使用目的不同，可使用不同的调查表，常见的有：缺陷位置调查表、不合格项目调查表、不合格原因调查表、商品布局调查表等。