Основные показатели качества и методы их определения. 
Основные статистические методы контроля качества

Полезность статистических методов следует из изменчивости, которая может наблюдаться в поведении и результате фактически всех процессов, даже в условиях очевидной стабильности. Такая изменчивость может наблюдаться в количественно определяемых характеристиках изделий и процессов, а также на различных стадиях полного жизненного цикла изделий от исследования рынка до обслуживания потребителя и окончательной утилизации изделия. Статистические методы могут помочь в измерении, описании, анализе, интерпретации и моделировании такой изменчивости, даже с относительно ограниченным количеством данных. Статистический анализ этих данных может способствовать лучшему пониманию характера, степени и причин изменчивости. Это может помочь в решении и даже предотвращении проблем, которые могут возникнуть из-за такой изменчивости. Статистические методы могут, таким образом, позволить лучше использовать имеющиеся данные в помощь принятию решения, и помочь, тем самым, в улучшении качества изделий и процессов на стадиях проектирования, разработки, производства, монтажа и обслуживания.

Приведем хорошо известные и широко используемые методы, применение которых оказалось выгодным пользователям:

• — описательная статистика (применяют к процедурам для суммирования и представления количественных данных способом, который показывает характеристики распределения данных. Информация, представляемая описательной статистикой, часто может просто и эффективно передаваться с помощью различных графических методов, которые включают относительно простое представление данных в форме: схемы («схема прогона»), графика рассеяния, гистограммы). Описательная статистика используется для суммарного рассмотрения и описания данных. Она обычно является начальным шагом в анализе количественных данных и часто — первым шагом к использованию других статистических процедур.
• — планирование экспериментов, план экспериментов (ПЭ) относится к исследованиям, выполняемым по плану и основанным на статистической оценке результатов, чтобы достичь заключения на установленном доверительном уровне. Его целью может быть подтверждение некоторой характеристики системы или исследование влияния одного или большего количества факторов на некоторые характеристики системы.
• — проверка гипотез (проверка гипотез представляет собой статистическую процедуру определения, с заданным уровнем риска, совместимости совокупности данных (в типовом случае из выборки) с конкретной гипотезой. Гипотеза может относиться к предположению о специфическом статистическом распределении или модели, или же она может относиться к значению некоторого параметра распределения (такого, как его среднее значение). Процедура проверки гипотез использует оценивание фактов (в форме данных) чтобы решить, следует отклонить конкретную гипотезу относительно статистической модели или параметра.
• — измерительный анализ представляет собой набор процедур для оценки неопределенности систем измерения в диапазоне условий, в которых системы работают. Погрешности измерений могут быть проанализированы с использованием тех же методов, которые использовались при анализе характеристик продукции.)
• — анализ возможностей процесса (представляет собой изучение присущих самому процессу изменчивости и распределения для оценки его способности производить продукцию, характеристики которой находятся в диапазоне, установленном спецификациями. Анализ возможностей процесса используется, чтобы оценивать способность процесса производить продукцию, которая стабильно соответствует спецификациям, а также оценивать ожидаемое количество несоответствующей продукции.
• — регрессия (регрессионный анализ соотносит поведение интересующей характеристики с потенциально причинными факторами. Цель состоит в том, чтобы помочь понять потенциальную причину вариаций в отклике и объяснить, насколько много вносит каждый фактор в эту вариацию.