在質量管理中，所有的解釋總是基于實際數據或事實。在產品生產中，你永遠面對的問題，是怎樣與可靠性打交道。
在此意義上說，質量控制方法可以稱為“事實控制”或“基于事實的控制”。
Number 01 .公平原則
解釋應基于數據，而數據必須細心地收集。
有一位教授曾經發表了一篇關于“噪音影響病人恢復”的論文，列出了一家醫院病房噪音的數據，并描繪了病人的恢復時間——從病人入院到出院的時間。
論文結論是：低噪音環境能幫助病人快速恢復。
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據的環境，否則你會發現自己成為人家的笑料。在解釋事實時，這樣的錯誤是經常發生的，不管它是否是根據統計值來作判斷。
在研究一個問題時，人們傾向于強調看起來是符合預言的事實，并把此作為一個黃金原則，甚至不顧支持它的數據多么貧乏。
像這樣的錯誤結論，有名的人和不知名的人都帶會墜入了這個陷井。
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，即使有足夠的證據反駁他。
我們需要的是允許反對意見、公平評價并能帶領我們進入統計科學的方法學。當在前面組織數據、決定平均值、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。但是這些原理是相當簡單的。
Number 02 .大數法則
收集盡可能多的數據并計算出平均值。
某些情況下，你可以相當隨機地的把完全不同的數據分成兩類，一類表示有利的結果，其它表示不利的結果。
然后，假如你收集了大量的數據，便可以一個個剔除掉變形的數據。你得到平均值，你便得到了接近事實的數字了。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，并且求出其平均值，那么在制造的好的產品中，故障的數字會統一的低，而在那些差的產品中，故障數字會統一的高。這也是大數法則。
統計表明，近年來出生的人身高要比上世紀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。
關于身高的精確描述，只能在調查了大量數據，并做出比較后才能得出。這樣，這些數字便可以說明，在平均值上，人已經長高了，這才是可信賴的。
如果前面那位教授能夠收集幾家醫院的數據，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。
在解釋數據時，重要的是讓數據來說話。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論的數據，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，你不能夠強迫數據來支持你的觀點。
Number 03 .隨機原理
在數據收集時，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，記錄他們的反應并計算出平均值，這就是公眾民意調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。
在工廠里收集數據也是同樣的。如果僅僅在早晨工作情況好時記錄數據，或者僅僅記錄某一個特定機器的數據，都是失之偏頗的。
公平的數據符合下列條件：
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，不管重復測量多少次都得到同樣的結果。
一個客觀的結論是帶普遍性的并且是可再生的。質量控制是“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據以滿足大數法規。在銷售和財務部門，要收集足夠多的數據也許非常困難，弄得不好，一些不恰當的因素會導致我們得到錯誤的結論。
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