常用统计分析方法
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法包括以下几种：
1. 描述统计：描述统计是对收集到的数据进行总结和描述的方法，包括平均数、标准差、中位数、众数、频率分布等。
2. 探索性数据分析（EDA）：EDA是一种分析数据的方法，用于发现数据中的模式、异常和关联关系，常用的方法有直方图、散点图、箱线图等。
3. 推断统计：推断统计是从样本数据中得出总体特性的一种方法，常用的方法有假设检验、置信区间估计、相关分析等。
4. 回归分析：回归分析用于研究自变量与因变量之间的关系，可以预测和解释因变量的变化。
线性回归、多元回归、逻辑回归等是常用的回归分析方法。
5. 方差分析：方差分析用于比较不同组之间的平均值是否有显著差异，常用于实验设计和比较研究。
6. 时间序列分析：时间序列分析是对一系列按时间顺序排列的数据进行分析和预测的方法，用于研究数据随时间变化的规律和趋势。
7. 空间统计分析：空间统计分析用于研究地理空间数据的分布和变异规律，常
用的方法包括克里金插值、空间自相关分析等。
8. 因子分析：因子分析是一种数据降维方法，用于发现数据背后的潜在因素和结构，常用于心理学和社会科学等领域。
9. 聚类分析：聚类分析是将数据集中的观测对象分为不同的群组或类别的方法，常用于市场分割、客户分类等。
10. 生存分析：生存分析用于研究个体的生存时间或事件发生的概率，常用于医学、公共卫生和生物学研究。
16种统计分析方法
16种常用的数据分析方法汇总2015-11-10 分类：数据分析评论(0)经常会有朋友问到一个朋友，数据分析常用的分析方法有哪些，我需要学习哪个等等之类的问题，今天数据分析精选给大家整理了十六种常用的数据分析方法，供大家参考学习。
一、描述统计描述性统计是指运用制表和分类，图形以及计筠概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度。
1、缺失值填充：常用方法：剔除法、均值法、最小邻居法、比率回归法、决策树法。
2、正态性检验：很多统计方法都要求数值服从或近似服从正态分布，所以之前需要进行正态性检验。
常用方法：非参数检验的K-量检验、P-P图、Q-Q图、W 检验、动差法。
二、假设检验1、参数检验参数检验是在已知总体分布的条件下（一股要求总体服从正态分布）对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等）进行的检验。
1）U验使用条件：当样本含量n较大时，样本值符合正态分布2）T检验使用条件：当样本含量n较小时，样本值符合正态分布A 单样本t检验：推断该样本来自的总体均数μ与已知的某一总体均数μ0 (常为理论值或标准值)有无差别；B 配对样本t检验：当总体均数未知时，且两个样本可以配对，同对中的两者在可能会影响处理效果的各种条件方面扱为相似；C 两独立样本t检验：无法找到在各方面极为相似的两样本作配对比较时使用。
2、非参数检验非参数检验则不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设（如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态）进行检验。
适用情况：顺序类型的数据资料，这类数据的分布形态一般是未知的。
A 虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；B 体分布虽然正态，数据也是连续类型，但样本容量极小，如10以下；主要方法包括：卡方检验、秩和检验、二项检验、游程检验、K-量检验等。
三、信度分析检査测量的可信度，例如调查问卷的真实性。
分类：1、外在信度：不同时间测量时量表的一致性程度，常用方法重测信度2、内在信度；每个量表是否测量到单一的概念，同时组成两表的内在体项一致性如何，常用方法分半信度。
统计分析的四种方法
统计分析的四种方法文件管理序列号：[K8UY-K9IO69-O6M243-OL889-F88688]统计分析的四种方法一、指标对比分析法，又称比较分析法，是统计分析中最常用的方法。
是通过有关的指标对比来反映事物数量上差异和变化的方法。
有比较才能鉴别。
单独看一些指标，只能说明总体的某些数量特征，得不出什么结论性的认识；指标分析对比分析方法可分为静态比较和动态比较分析。
静态比较是同一时间条件下不同总体指标比较，也叫横向比较；动态比较是同一总体条件不同时期指标数值的比较，也叫纵向比较。
这两种方法既可单独使用，也可结合使用。
进行对比分析时，可以单独使用总量指标或相对指标或平均指标，也可将它们结合起来进行对比。
比较的结果可用相对数，如百分数、倍数、系数等，也可用相差的绝对数和相关的百分点（每1％为一个百分点）来表示，即将对比的指标相减。
二、分组分析法指标对比分析法是总体上的对比，但组成统计总体的各单位具有多种特征，这就使得在同一总体范围内的各单位之间产生了许多差别，统计分析不仅要对总体数量特征和数量关系进行分析，还要深入总体的内部进行分组分析。
分组分析法就是根据统计分析的目的要求，把所研究的总体按照一个或者几个标志划分为若干个部分，加以整理，进行观察、分析，以揭示其内在的联系和规律性。
统计分组法的关键问题在于正确选择分组标值和划分各组界限。
三、时间数列及动态分析法, 时间数列是将同一指标在时间上变化和发展的一系列数值，按时间先后顺序排列，就形成时间数列，又称动态数列。
时间数列可分为绝对数时间数列、相对数时间数列、平均数时间数列。
时间数列速度指标。
根据绝对数时间数列可以计算的速度指标：有发展速度、增长速度、平均发展速度、平均增长速度。
动态分析法。
在统计分析中，如果只有孤立的一个时期指标值，是很难作出判断的。
如果编制了时间数列，就可以进行动态分析，反映其发展水平和速度的变化规律。
进行动态分析，要注意数列中各个指标具有的可比性。
统计学分析方法有哪些
统计学分析方法有哪些统计学分析方法是统计学在实际应用中使用的各种技术和方法。
它们被广泛应用于各个领域，如社会科学、自然科学、商业、医学等。
下面我将介绍一些常见的统计学分析方法。
1. 描述统计分析方法：描述统计方法用于对数据进行总结和描述。
常见的描述统计方法包括：频率分布、中心趋势测度（例如平均值、中位数、众数）、散布测度（例如范围、标准差、方差）、分位数、相关性分析等。
这些方法主要用于了解数据的基本特征和分布情况。
2. 探索性数据分析方法：探索性数据分析是一种用来探索数据的方法，常常用于发现数据中的特殊模式和异常值。
它包括：直方图和箱线图、散点图和气泡图、层次聚类和主成分分析等。
通过这些方法，我们可以进行数据的可视化分析，从而更好地理解数据。
3. 推断统计分析方法：推断统计是从样本数据推断总体特征的方法。
常见的推断统计方法包括：参数估计、假设检验和置信区间。
参数估计用于估计总体的未知参数，假设检验用于对总体参数进行推断，置信区间用于对总体参数进行区间估计。
这些方法在实际应用中经常被用来进行统计推断。
4. 回归分析方法：回归分析是一种用于研究变量之间关系的方法。
它可以用于预测变量、解释变量之间的关系，并进行因果推断。
常见的回归分析方法包括：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归和生存分析等。
5. 方差分析方法：方差分析是一种用于比较多个总体均值的方法，它可以用于分析因素对变量的影响。
常见的方差分析方法包括：单因素方差分析、多因素方差分析、协方差分析等。
6. 时间序列分析方法：时间序列分析是一种用于分析时间序列数据的方法。
它可以用于预测未来的趋势、周期性和季节性，并进行时间序列模型的建立。
常见的时间序列分析方法包括：移动平均法、指数平滑法、季节调整法和ARIMA模型等。
7. 聚类分析方法：聚类分析是一种将样本按其特征分成若干类别的方法。
它可以用于数据的分类和群体的划分。
常见的聚类分析方法包括：层次聚类和K均值聚类等。
常用的8种数据分析方法
常用的8种数据分析方法1. 描述性统计分析。
描述性统计分析是数据分析中最基本的方法之一，它通过对数据的集中趋势（均值、中位数、众数）和离散程度（标准差、方差）进行分析，帮助我们了解数据的分布情况，对数据进行初步的概括和描述。
2. 相关性分析。
相关性分析用于研究两个或多个变量之间的关系，通过计算它们之间的相关系数来衡量它们之间的相关性强弱。
相关性分析可以帮助我们了解变量之间的关联程度，从而为进一步的分析和决策提供依据。
3. 回归分析。
回归分析是用来研究一个或多个自变量对因变量的影响程度和方向的方法。
通过回归分析，我们可以建立数学模型来预测因变量的取值，或者分析自变量对因变量的影响程度，帮助我们理解变量之间的因果关系。
4. 时间序列分析。
时间序列分析是研究时间序列数据的一种方法，它可以帮助我们了解数据随时间变化的规律和趋势。
时间序列分析可以用于预测未来的趋势，检测周期性变化，以及分析时间序列数据中的特殊事件和异常情况。
5. 聚类分析。
聚类分析是一种无监督学习的方法，它可以将数据集中的对象分成若干个类别，使得同一类别内的对象相似度较高，不同类别之间的相似度较低。
聚类分析可以帮助我们发现数据中的内在结构和规律，对数据进行分类和整理。
6. 因子分析。
因子分析是一种多变量分析方法，它可以帮助我们发现多个变量之间的潜在关联性，找出共同的因子或者维度。
因子分析可以帮助我们简化数据，减少变量的数量，从而更好地理解数据背后的信息。
7. 决策树分析。
决策树分析是一种用来进行分类和预测的方法，它通过构建决策树模型来对数据进行分类和预测。
决策树分析可以帮助我们理解不同变量之间的关系，进行决策规则的推断，从而为决策提供支持。
8. 关联规则分析。
关联规则分析是一种用来发现数据中的频繁模式和关联规则的方法，它可以帮助我们发现数据中的潜在关联关系，从而为市场营销、商品推荐等方面提供支持。
以上就是常用的8种数据分析方法，每种方法都有其独特的特点和适用范围，希望这些方法能够对大家在数据分析工作中有所帮助。
统计分析方法
统计分析方法统计分析是现代信息处理的重要组成部分，它以数学，计算机技术等为基础，通过对数据进行分析和处理，揭示数据背后的规律性和关联性，为决策提供科学依据。
统计分析包括描述统计和推论统计两个方面。
描述统计是指通过数量指标对数据的主要特征进行总结、归纳和分析，它可以为我们提供数据的中心位置、离散程度、分布形态、相关性等基本信息。
而推论统计则是在已知样本数据的基础上，对总体特征进行推断，如估计总体参数，测试总体假设，检验总体关系等。
常用的统计分析方法包括描述统计分析、多元统计分析、回归分析、因子分析等。
下面就介绍其中几种常用的统计分析方法。
1.描述统计分析描述统计分析是进行基本数据处理的一种方法，包括度量分类变量、定量数据、统计分布、集中趋势和离散程度分析等。
例如，我们可以通过计算样本均值、中位数、众数、方差、标准差等指标来描述数据的中心位置和离散程度。
2.多元统计分析多元统计分析是研究多个自变量与一个或多个因变量之间关系的方法。
常用的多元统计分析方法包括主成分分析、聚类分析等。
例如，我们可以通过主成分分析将相关性强的指标进行综合，得到一个综合指标来描述总体特征。
3.回归分析回归分析是研究自变量与因变量之间相互关系的一种数学模型。
在回归分析中，我们可以通过自变量对因变量的影响程度和方向进行判断，进而预测因变量的取值。
例如，我们可以通过线性回归模型对销售额与广告投入、价格等因素之间的关系进行分析，提高销售预测准确率。
4.因子分析因子分析是一种数据降维方法，它可以将多个指标降维成较少的几个指标，而这几个指标可以代表原始数据集中的主要信息。
例如，我们可以通过因子分析将多个变量合并成一个指标，如生活压力指数。
总之，统计分析方法在实际应用中具有广泛的应用，可用于数据的预处理、关联性分析、模型预测和决策支持等方面。
因此，对统计分析方法的学习和应用至关重要。
统计分析常用方法
统计分析常用方法统计分析是一种通过收集、整理和解释数据来研究现象和问题的方法。
在实际应用中，有很多统计方法可以用来处理数据集，从而提取出有用的信息和得出合理的结论。
以下是一些常用的统计分析方法：1. 描述统计分析：描述统计分析是通过统计量和图表来描述数据集的基本特征。
常用的统计量包括均值、中位数、众数、方差、标准差等。
图表则包括条形图、柱状图、饼图等。
通过描述统计方法，我们可以直观地了解数据的集中趋势、离散程度、分布特征等。
2. 探索性数据分析：探索性数据分析是通过图表和统计量等方法来初步了解数据的分布和特征，以便进一步的分析。
它可以帮助我们发现数据中的规律和异常，从而指导下一步的统计建模和分析。
3. 核密度估计：核密度估计是一种通过估计概率密度函数来描述数据分布的方法。
它主要用于非参数估计，即不依赖于特定的数据分布的假设。
核密度估计可以帮助我们估计数据的分布形状、找出峰值和尾部等特征。
4. 参数估计与假设检验：参数估计和假设检验是统计推断的基本方法。
参数估计的目标是基于样本数据估计总体参数的值，常用的方法包括最大似然估计和最小二乘估计。
假设检验则是用来检验总体参数是否满足某个假设的方法，常用的方法包括t检验、F检验、卡方检验等。
5. 回归分析：回归分析是一种用来研究自变量和因变量之间关系的统计方法。
它可以帮助我们预测因变量的值，并了解自变量对因变量的影响程度。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多项式回归等。
6. 方差分析：方差分析是一种用来比较多个总体均值是否相等的方法。
它适用于有多个水平的自变量和一个连续型因变量的情况。
方差分析可以帮助我们发现不同因素对因变量的影响是否显著。
7. 因子分析：因子分析是一种用来分析多个变量之间的相关关系的方法。
它可以帮助我们发现潜在的因子和维度，从而简化数据集，并解释变量之间的联系。
8. 聚类分析：聚类分析是一种用来将样本或变量分成相似组的方法。
它可以帮助我们发现数据中的群组结构，从而更好地理解数据的内在规律。
统计分析方法有哪些
统计分析方法有哪些
统计分析方法主要包括以下几种：
1. 描述统计：描述统计主要是通过对数据的集中趋势和离散程度进行测量和描绘，包括均值、中位数、众数、四分位数、极差、标准差等。
通过描述统计可以对数据的特征有一个整体的了解。
2. 探索性数据分析（EDA）：EDA是通过可视化和统计方法来发现数据中存在的特征、关系和异常等。
常用的EDA方法包括直方图、散点图、箱线图、相关系数等。
3. 标准化分析：标准化分析是将数据进行标准化处理，使得不同单位或者不同量纲的数据具有可比性。
常见的标准化方法包括Z-score标准化、最大最小值标准化等。
4. 假设检验：假设检验是用来判断样本数据与总体的差异是否显著。
常用的假设检验方法包括t检验、Z检验、卡方检验、方差分析等。
5. 回归分析：回归分析是建立一个数学模型，用以描述自变量和因变量之间的关系，并预测因变量的值。
常用的回归分析方法包括线性回归、逻辑回归、多元回归等。
6. 方差分析：方差分析是一种用来检验组间差异是否显著的统计方法，常用于比较多个样本均值是否相等。
方差分析包括单因素方差分析和多因素方差分析。
7. 聚类分析：聚类分析是将一组对象划分为若干个相似的类别，使得同一类别中的对象相似度较高，不同类别中的对象相似度较低。
常用的聚类分析方法包括K-means聚类、层次聚类等。
8. 因子分析：因子分析是一种用于降维和提取变量之间相关性的统计方法。
通过因子分析，可以将多个变量转化为少数几个无关的综合因子，减少变量之间的相关性。
需要根据具体的问题和数据类型选择适合的统计分析方法，以得到准确的结论和解决问题的方法。
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常用统计分析方法排列图因果图散布图直方图控制图控制图的重要性控制图原理控制图种类及选用统计质量控制是质量控制的基本方法，执行全面质量管理的基本手段，也是CAQ系统的基础，这里简要介绍制造企业应用最广的统计质量控制方法。
常用统计分析方法与控制图获得有效的质量数据之后,就可以利用各种统计分析方法和控制图对质量数据进行加工处理,从中提取出有价值的信息成分。
常用统计分析方法此处介绍的方法是生产现场经常使用,易于掌握的统计方法,包括排列图、因果图、散布图、直方图等。
排列图排列图是找出影响产品质量主要因素的图表工具.它是由意大利经济学家巴洛特（Pareto)提出的.巴洛特发现人类经济领域中"少数人占有社会上的大部分财富,而绝大多数人处于贫困状况"的现象是一种相当普遍的社会现象,即所谓"关键的少数与次要的多数"原理.朱兰(美国质量管理学家)把这个原理应用到质量管理中来,成为在质量管理中发现主要质量问题和确定质量改进方向的有力工具.1.排列图的画法排列图制作可分为5步:(1)确定分析的对象排列图一般用来分析产品或零件的废品件数、吨数、损失金额、消耗工时及不合格项数等.(2)确定问题分类的项目可按废品项目、缺陷项目、零件项目、不同操作者等进行分类。
(3)收集与整理数据列表汇总每个项目发生的数量，即频数fi、项目按发生的数量大小，由大到小排列。
最后一项是无法进一步细分或明确划分的项目统一称为“其它”。
(4)计算频数fi、频率Pi和累计频率Fi首先统计频数fi，然后按(1)、(2)式分别计算频率Pi和累计频率Fi(1)式中，f为各项目发生频数之和。
(2)(5)画排列图排列图由两个纵坐标，一个横坐标，几个顺序排列的矩形和一条累计频率折线组成。
如图1所示为一排列图实例。
2.排列图用途(1)确定主要因素、有影响因素和次要因素根据排列图可以确定质量问题的主要因素：累计频率Fi在0-80%左右的若干因素。
是影响产品质量的主要因素，如图中焊缝气孔和夹渣。
主要因素个数一般为1-2个，最多不超过３个。
根据排列图可以确定质量问题的有影响因素：累计频率Fi在80-95%左右的若干因素。
它们对产品质量有一定影响，称为有影响因素。
根据排列图可以确定质量问题的次要因素：累计频率Fi在95-100%左右的若干因素，其对产品质量仅有轻徽影响，称为次要因素。
(2)抓主要因素解决质量问题将质量影响因素分类之后，重点针对1-2项主要因素进行改进提高，以解决质量问题。
实践证明，集中精力将主要因素的影响减少比消灭次要因素更加有效。
(3)检查质量改进措施的效果采取改进措施后，为了检验其效果，可用排列图来检查。
若改进后的排列图中横坐标上因素频数矩形高度有明显降低，则说明确有效果。
因果图在找出质量问题以后，为分析产生质量问题的原因，以确定因果关系的图表称为因果图。
它由质量问题和影响因素两部分组成。
图中主干箭头所指的为质量问题，主干上的大枝表示主要原因。
中枝、小枝、细枝表示原因的依次展开。
1.因果图的画法(1)确定待分析的质量问题，将其写在图右侧的方框内，画出主干，箭头指向右端，见图2(a)(2)确定该问题中影响质量原因的分类方法。
一般对于工序质量问题，常按其影响因素：人(Man)、设备(Machine)、原材料(Material)、方法(Method)、环境(Environment)等进行分类，简称为4M1E。
对应每一类原因画出大枝、箭头方向从左到右斜指向主干，并在箭头尾端写上原因分类项目，见图2(b)。
(3)将各分类项目分别展开，每个大枝上分出若干中枝表示各项目中造成质量问题的一个原因。
中枝平行于主干箭头指向大枝。
见图2(c)(4)将中枝进一步展开成小枝。
小枝是造成中枝的原因，依次展开，直至细到能采取措施为止。
(5)找出主要原因，画上方框作为质量改进的重点。
2.因果图的用途(1)根据质量问题逆向追溯产生原因，由粗到细找出产生质量问题的各个层次、各种各样的原因。
以及各原因的传递关系。
(2)因果图可明确原因的影响大小和主次。
从而可以作为制定质量改进措施的指导依据。
散布图在质量问题的原因分析中，常会接触到各个质量因素之间的关系。
这些变量之间的关系往往不能进行解析描述，不能由一个（成几个）变量的数值精确地求出另一个变量的值，我们称之为非确定性关系。
散布图就是将两个非确定性关系变量的数据对应列出，标记在坐标图上，来观察它们之间的关系的图表。
1.散布图的画法(1)收集数据所要研究的两个变量如果一个为原因，另一个为结果时，则一般取原因变量为自变量，取结果变量为因变量。
通过抽样检测得到两个变量的一组数据序列。
(2)在坐标上画点在直角坐标系中，把上述对应的数据组序列以点的形式一一描出。
注意，横轴与纵轴的长度单位选取原则是使两个变量的散布范围大致相等，以便分析两变量之间的相关关系。
2.散布图的用途(1)确定两变量（因素）之间的相关性两变量之间的散布图大致可分下列六种情形，如图3所示。
1)强正相关。
x增大，y也随之线性增大。
x与y之间可用直线y=a+bx(b为正数)表示。
此时，只要控制住x，y也随之被控制住了，图3(a)就属这种情况。
2)弱正相关。
图3(b)所示，点分布在一条直线附近，且x增大，y基本上随之线性增大，此时除了因素x外可能还有其它因素影响y。
3)无关。
图3(c)所示，x和y两变量之间没有任何一种明确的趋势关系。
说明两因素互不相关。
4)弱负相关。
图3(d)所示，x增大，y基本上随之线性减小。
此时除x之外，可能还有其它因素影响y。
5)强负相关。
图3(e)所示，x与y之间可用直线y=a+bx(b为负数)表示。
y随x的增大而减小。
此时，可以通过控制x而控制y的变化。
6)非线性相关。
图3(f)所示，x、y之间可用曲线方程进行拟合，根据两变量之间的曲线关系，可以利用x的控制调整实现对y的控制。
(2)变量控制。
通过分析各变量之间的相互关系。
确定出各变量之间的关联性类型及其强弱。
当两变量之间的关联性很强时，可以通过对容易控制（操作简单、成本低）的变量的控制达到对难控制（操作复杂、成本高）的变量的间接控制。
(3)可以把质量问题作为因变量，确定各种因素对产品质量的影响程度。
当同时分析各种因素对某一质量指标的作用关系时，或某一质量现状的引发因素包含多种因素时，应尽可能将质量数据按照各种可能因素类型进行分层，如：按操作人员分层、按使用设备分层、按工作时间分层、按使用原材料分层、按工艺方法分层或按工作环境分层等等。
图4所示为将因素分层之后使原来无关的数据得以进一步细分。
从而提示出更准确的内在联直方图直方图是适用于对大量计量值数据进行整理加工、找出其统计规律。
即分析数据分布的形态，以便对其总体分布特征进行推断的方法。
主要图形为直角坐标系中若干顺序排列的矩形。
各矩形底边相等，为数据区间。
矩形的高为数据落入各相应区间的频数。
1.直方图画法(1)收集数据。
数据个数一般在100个左右，至少不少于50个。
理论上讲数据越多越好，但因收集数据需要耗费时间和人力、费用，所以收集的数据有限。
(2)找出最大值L，最小值S和极差R。
找出全体数据的最大值L和最小值S，计算出极差R=L-S。
(3)确定数据分组数k及组矩h。
通常分组数k取4-20。
设数据个数为n，可近似取。
通常取等组距，h=R/k。
(4)确定各组上、下界.只需确定第一组下界值即可根据组距h确定出各组的上、下界取值。
注意一个原则：应使数据的全体落在第一组的下界值与最后一组（第k组）的上界值所组成的开区间之内。
(5)累计频率画直方图。
累计各组中数据频数fi，并以组距为底边，fi为高，画出一系列矩形，得到直方图。
见图5所示。
图5 直方图2.直方图用途(1)计算均值和标准差S均值表示样本数据的“质量中心”，可以按下式计算，(3)式中，n为数据个数。
样本数据的分散或变异程度可用下列样本标准差进行度量：(4)(2)从直方图可以直观地看出产品质量特性的分布形态，便于判断工序是否处于统计控制状态，以决定是否采取相应处理措施。
至此为止，我们介绍了质量控制中常用的统计分析方法。
这些方法都是现场中经常用到的，实现方便、简单有效的统计质量控制方法。
各种方法可以单独使用，也可以综合使用，如何结合生产实际情况，选择一种合适的方法，达到预期的控制效果，仍需要广大工程技术人员在实践中不断摸索并总结经验。
控制图现在将介绍过程控制中常用的控制图方法。
包括控制图的重要性，控制图原理，控制图种类及选用。
控制图的重要性控制图是对生产过程或服务过程质量加以测定、记录从而进行控制管理的一种图形方法。
图9-6所示为一控制图图例。
图上有中心线CL、上控制界限UCL和下控制界限LCL，并有按时间顺序抽取的样本统计量数值的描点序列。
统计过程控制(SPC)作为统计质量控制(SQC)的核心技术受到普遍的重视。
目前，工业发达国家都将统计过程控制列为高技术项目，认为SPC是实现以预测为主的质量控制的有效手段。
控制图所以能获得广泛应用，主要是由于它能起到下列作用：1.贯彻预防为主的原则。
应用控制图有助于保持过程处于控制状态，从而起到保证质量防患于未然的作用。
2.改进生产率。
应用控制图可以减少废品和返工，从而提高生产率、降低成本和增加生产能力。
3.防止不必要的过程调整。
控制图可用以区分质量的偶然波动与异常波动，从而使操作者减少不必要的过程调整。
4.提供有关工序能力的信息。
控制图可以提供重要的过程参数数据以及它们的时间稳定性，这些对于产品设计和过程设计都是十分重要的。
控制图原理1.统计控制状态任何一个生产过程，不论它是如何精确设计和精心维护，总存在着一定量的固有的或自然的变化。
它是由许多偶然因素形成的偶然波动的累积效果。
由于这种波动比较小，所以我们认为这时生产过程处于受控状态或称为稳态。
此外，在生产过程中有时也发生由异常因素造成的异常波动。
如：由于设备调整不当、人为差错或原材料的缺陷而导致的质量波动。
与偶然波动相比这种异常变化要大得多，而且往往表现一定的趋势和规律，此时，我们认为生产过程处于失控状态。
受控状态是生产过程追求的目标，此时，对产品的质量是有把握的。
控制图即是用来监测生产过程状态的一种有效工具。
2.控制图的统计学原理令Ｗ为度量某个质量特性的统计样本。
假定Ｗ的均值为,而Ｗ的标准差为。
于是，中心线、上控制限和下控制限分别为(5)(6)(7)式中，Ｋ为中心线与控制界限之间的用标准差为单位所表示的间隔宽度。
图7说明了控制图的控制原理。
对于每一个控制点来讲，只要点子是在控制界限之间，我们就认为过程处于控制状态，不需要任何措施；但如果点子落在控制界限之外，就认为过程失控，必须找出异常因素。
采取措施加以消除。
正常情况下点子分布是正态的，落在控制界限之内的概率远大于落在控制界限之外的概率。