在質(zhì)量管理中，所有的解釋總是基于實際數(shù)據(jù)或事實。在產(chǎn)品生產(chǎn)中，你永遠(yuǎn)面對的問題，是怎樣與可靠性打交道。
在此意義上說，質(zhì)量控制方法可以稱為“事實控制”或“基于事實的控制”。
01.公平原則
解釋應(yīng)基于數(shù)據(jù)，而數(shù)據(jù)必須細(xì)心地收集。
有一位教授曾經(jīng)發(fā)表了一篇關(guān)于“噪音影響病人恢復(fù)”的論文，列出了一家醫(yī)院病房噪音的數(shù)據(jù)，并描繪了病人的恢復(fù)時間——從病人入院到出院的時間。
論文結(jié)論是：低噪音環(huán)境能幫助病人快速恢復(fù)。
一位了解這家醫(yī)院的醫(yī)生實地考察了醫(yī)院，他發(fā)現(xiàn)這家醫(yī)院，是把病情較輕的病人安排在高層比較安靜的病房里，而把病情嚴(yán)重的病人安排到低層較嘈雜的病房里。這種安靜的病房中的病人恢復(fù)得更快，就是很自然的事了。
顯然，我們必須徹底地了解要收集數(shù)據(jù)的環(huán)境，否則你會發(fā)現(xiàn)自己成為人家的笑料。在解釋事實時，這樣的錯誤是經(jīng)常發(fā)生的，不管它是否是根據(jù)統(tǒng)計值來作判斷。
在研究一個問題時，人們傾向于強調(diào)看起來是符合預(yù)言的事實，并把此作為一個黃金原則，甚至不顧支持它的數(shù)據(jù)多么貧乏。
像這樣的錯誤結(jié)論，有名的人和不知名的人都帶會墜入了這個陷阱。
在這種傾向中更加危險的是，一旦某人聽到一種反對意見時，他極其不愿意放棄他的看法，即使有足夠的證據(jù)反駁他。
我們需要的是允許反對意見、公平評價并能帶領(lǐng)我們進(jìn)入統(tǒng)計科學(xué)的方法學(xué)。當(dāng)在前面組織數(shù)據(jù)、決定平均值、作出圖表時，基本的要求就是收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)。
當(dāng)然，簡單地收集統(tǒng)計數(shù)據(jù)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。但是這些原理是相當(dāng)簡單的。
02.大數(shù)法則
收集盡可能多的數(shù)據(jù)并計算出平均值。
某些情況下，你可以相當(dāng)隨機地的把完全不同的數(shù)據(jù)分成兩類，一類表示有利的結(jié)果，其它表示不利的結(jié)果。
然后，假如你收集了大量的數(shù)據(jù)，便可以一個個剔除掉變形的數(shù)據(jù)。你得到平均值，你便得到了接近事實的數(shù)字了。這就是大數(shù)法則。
盡管如此，如果你收集的故障的數(shù)據(jù)有成千個甚至上萬個，并且求出其平均值，那么在制造的好的產(chǎn)品中，故障的數(shù)字會統(tǒng)一的低，而在那些差的產(chǎn)品中，故障數(shù)字會統(tǒng)一的高。這也是大數(shù)法則。
統(tǒng)計表明，近年來出生的人身高要比上世紀(jì)90年代出生的人高，但仍然有些以前出生的人身材很高，就象一些近年出生的人身材很矮一樣。
關(guān)于身高的精確描述，只能在調(diào)查了大量數(shù)據(jù)，并做出比較后才能得出。這樣，這些數(shù)字便可以說明，在平均值上，人已經(jīng)長高了，這才是可信賴的。如果前面那位教授能夠收集幾家醫(yī)院的數(shù)據(jù)，他可能會避免他犯的錯誤。毫無疑問，他是他自己先入為主的受害者。
在解釋數(shù)據(jù)時，重要的是讓數(shù)據(jù)來說話。重要的是把你可能會有的任何偏見或理論放在一邊，并把手中可能和不可能作出結(jié)論的數(shù)據(jù)，劃出明顯的差別。
你可以劃出線來考慮，但是在這樣做的時候，你不能夠強迫數(shù)據(jù)來支持你的觀點。
03.
隨機原理
在數(shù)據(jù)收集時，另一個重要原理是隨機的公平的抽樣。
比如說，為獲取民意，你必須隨機地選擇一些人，記錄他們的反應(yīng)并計算出平均值，這就是公眾民意調(diào)查在選擇對象必須注意的問題。
電視名人或其它名人有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。
在工廠里收集數(shù)據(jù)也是同樣的。如果僅僅在早晨工作情況好時記錄數(shù)據(jù)，或者僅僅記錄某一個特定機器的數(shù)據(jù)，都是失之偏頗的。
公平的數(shù)據(jù)符合下列條件：1，它們是帶普遍性的，不管在哪里，它們總是一樣的。2，它們是可再生的，不管重復(fù)測量多少次都得到同樣的結(jié)果。
一個客觀的結(jié)論是帶普遍性的并且是可再生的。質(zhì)量控制是“事實控制”，重要的是用此方法得到事實。
在工廠里，通常是有可能得到大量足夠的數(shù)據(jù)以滿足大數(shù)法規(guī)。在銷售和財務(wù)部門，要收集足夠多的數(shù)據(jù)也許非常困難，弄得不好，一些不恰當(dāng)?shù)囊蛩貢?dǎo)致我們得到錯誤的結(jié)論。
轉(zhuǎn)自：管理與質(zhì)量
