在質（zhì）量管理中，所有的解釋總是基於實際數據或事實。在產品生產中，你（nǐ）永遠（yuǎn）麵對的問題，是怎樣（yàng）與可靠性打交道。
在此意義上（shàng）說，質量控製方法（fǎ）可以稱為（wéi）“事實控製”或“基於事（shì）實的控製”。
01.公平原則
解釋應基（jī）於數據，而（ér）數據必須（xū）細心地收集。
有一位教授曾經發表了一（yī）篇關於“噪音影響病人恢複（fù）”的論文，列出了一家（jiā）醫院病房噪音的數據，並（bìng）描（miáo）繪了病人的恢複時間——從病人入院到出院的（de）時間。
論文結論是：低噪音環境能幫助病（bìng）人快速恢複（fù）。
一位了解這家醫院的醫生實地考察了醫院，他發現這家醫院，是（shì）把病情較輕的病人安排在高層（céng）比較安靜的病（bìng）房裏，而把病情嚴（yán）重（chóng）的病人安排到低層較（jiào）嘈雜的病房（fáng）裏。這種（zhǒng）安靜的病房中的（de）病人恢複得（dé）更快，就是很自然的事（shì）了。
顯（xiǎn）然，草莓榴莲秋葵绿丝污免费版18（men）必須徹底地了解（jiě）要收（shōu）集數據的環境，否則你（nǐ）會發現自（zì）己成為人家的笑料。在（zài）解釋事實時，這樣的錯誤是經常發（fā）生的，不管它是否是根據（jù）統計值來作判斷。
在（zài）研究（jiū）一個問題時（shí），人們傾向（xiàng）於強調看起來是符合（hé）預言的事實（shí），並把此作為一個黃金原（yuán）則，甚至（zhì）不（bú）顧支持它的數據多麽貧乏。
像（xiàng）這樣的錯誤結論，有名的人和不知名的（de）人都帶會墜入了這（zhè）個陷阱。
在這種傾向中更加危險的（de）是，一旦某人（rén）聽到一種反對意見時，他極其不願意放（fàng）棄他（tā）的看法，即使有足夠的（de）證據反駁（bó）他。
草莓榴莲秋葵绿丝污免费版18需要（yào）的是允許反對意見、公平評價並能帶領（lǐng）草莓榴莲秋葵绿丝污免费版18進入統計科（kē）學的方（fāng）法學。當在前麵組織數據、決（jué）定平（píng）均值、作出圖表時，基本的要求就是收集統計數據。
當然，簡單地收集統計數據是不夠的，除非你很熟悉可能得到公平答案的某些原理，否則仍會出錯。但是這些（xiē）原理是相（xiàng）當簡單的。
02.大數法則
收集盡可能（néng）多的數據並計算出平均值。
某些情況下，你可以相當隨機地的把完全不同的數據（jù）分成兩類，一類表（biǎo）示有利的結果，其它表示不利的結果（guǒ）。
然後，假如你收集了大量（liàng）的數據，便可以一個個剔除掉（diào）變（biàn）形（xíng）的數據。你得到（dào）平（píng）均值，你便得到了接近事實的數字了（le）。這就是大數法則。
盡管如此，如果你收集的故障的數據有成千個甚至上萬個（gè），並（bìng）且求出其平均值，那麽（me）在製造的好的（de）產品中，故障的數字會統一的低，而在那些差的產品中，故障數字會統（tǒng）一的高。這也是大數法則。
統計表（biǎo）明，近年來出生的人身高要（yào）比（bǐ）上世紀90年代（dài）出生的人高，但仍然有些以前出生的（de）人身材很高，就（jiù）象一些近年出生的人身材很矮一樣。
關於身高的精確描述，隻能在調查了大量（liàng）數據，並做出（chū）比較後才能得出。這樣，這些（xiē）數字便可以（yǐ）說明，在平均值上，人已經長高了（le），這（zhè）才是可信賴的。如果前麵那位教（jiāo）授能夠收（shōu）集（jí）幾家醫院的數（shù）據，他可能會避免他犯的錯誤。毫無疑問，他是他自（zì）己先（xiān）入為主的受害者。
在解釋數據時，重要的是讓數據來說話。重要的是把（bǎ）你可能（néng）會有的任何偏見或理論放在一邊，並把手中可能和不可（kě）能作出結論的（de）數據，劃出明顯的差別。
你可以劃出線來考慮，但是在（zài）這樣做的時候，你不能夠強（qiáng）迫數據來支持你的觀點。
03.
隨機原理（lǐ）
在數據收集時，另一個重（chóng）要原理是隨機的公平的抽樣。
比如說，為獲取民意，你必須（xū）隨機地選擇一些人，記錄他們的反應並計（jì）算出平均值（zhí），這就是公眾民意調查在選擇對象必須注意的問題。
電視（shì）名人或其它名人有（yǒu）時被問到對一些事情的看法，這些不能被稱為公眾意見的測試。
在工廠裏收集數據也是同樣的（de）。如果僅僅在早晨（chén）工作情況好時記錄數據，或（huò）者僅僅記錄某一個（gè）特定機器的數據，都是失之偏頗的。
公平的數（shù）據符合下（xià）列條件：1，它們是（shì）帶普遍性的，不管在哪裏，它們總（zǒng）是一樣的（de）。2，它（tā）們是可再生的，不管重複測（cè）量多少次都得到同樣的結果。
一個客觀（guān）的結論是帶普遍性的並且是可再（zài）生的。質量控製（zhì）是“事實（shí）控製”，重要的是用此方法（fǎ）得到（dào）事實。
在工廠裏，通常是有可（kě）能得到大量足夠的數據以滿足大（dà）數法規。在銷售（shòu）和財務部門，要（yào）收集足夠多的（de）數據也許非常困難，弄得不好，一（yī）些不恰當的（de）因素會導致草莓榴莲秋葵绿丝污免费版18得到錯誤的結論。
轉自：管理與質量
