分析各环节原因叫什么方法

❶ 根本原因分析法步骤

根本原因分析 (RCA) 指为了确定适合的解决方案而探查问题根本原因的过程。RCA 认为，与解决临时问题和被动应对相比，以系统化方式防范和解决基础问题可以让效果得到显着改善。

根本原因分析可以综合运用一系列原理、技巧和方法来找出某个事件或趋势的根本原因。RCA 可以透过表层的因果关系，显示流程或系统最初在哪个环节出现故障或造成问题。

目标和优势
根本原因分析的第一个目标是发现问题或事件的根本原因。

第二个目标是全面了解如何修复、弥补根本原因内的深层问题，以及如何吸取教训。

第三个目标是将从分析中获得的见解应用到实践中，从而以系统化方式预防各种问题，或者再次运用成功的做法。

分析的价值只能通过应用来体现，因此 RCA 的第三个目标十分重要。我们还可以通过 RCA 来修改核心流程或解决系统问题，从而避免将来可能出现的事故。举例来说，在橄榄球运动员出现脑震荡时，我们不仅仅要治疗症状，还可以通过根本原因分析来建议运动员佩戴头盔，减少再次出现脑震荡的风险。

对症治疗看起来非常有效。解决大量的问题会让人获得成就感。但如果不切实诊断出问题的根本原因，我们就可能一而再，再而三地遇到相同的问题。新闻编辑不仅仅要将每一个缺失的逗号补上，还需要对新闻作者进行培训，让他们知道如何在日后的新闻稿件中正确使用逗号，从而防止类似的问题。

核心原则
要有效进行根本原因分析，我们必须遵循几条核心原则，其中的一些原则是显而易见的。这些原则不仅有助于确保分析质量，还可以帮助分析师获得利益相关者、客户或患者的信任和支持。

您的重点应该是针对根本原因进行纠正和弥补，而不是仅仅消除症状。
但对症治疗可以在短期内缓解症状，您不应该忽视其重要性。
您需要认识到，问题可能有多个根本原因，这种情况经常出现。
专注于事情如何发生以及为何发生，而不是应该归咎于谁。
应该讲究策略，找出实实在在的因果证据来支持自己的根本原因结论。
提供充足的信息作为更正措施的依据。
考虑如何在日后防范（或复制）根本原因

❷ 分析问题原因关键项的方法有哪些

目前在实际工作中,通常采用的分析方法有五种：
1、对比分析法
也叫比较分析法，是通过实际数与基数的对比来提示实际数与基数之间的差异，借以了解经济活动的成绩和问题的一种分析方法。在科学探究活动中，常常用到对比分析法，这种分析法与等效替代法相似。对比法， 戏剧常用的一种主要艺术手法。一般有三种对比:人物对比、场面对比、细节对比。
2、因素分析法
又称经验分析法，是一种定性分析方法。该方法主要指根据价值工程对象选择应考虑的各种因素，凭借分析人员的知识和经验集体研究确定选择对象。该方法简单易行，要求价值工程人员对产品熟悉，经验丰富，在研究对象彼此相差较大或时间紧迫的情况下比较适用，缺点是无定量分析、主观影响大。
因素分析法是利用统计指数体系分析现象总变动中各个因素影响程度的一种统计分析方法，包括连环替代法、差额分析法、指标分解法等。 因素分析法是现代统计学中一种重要而实用的方法，它是多元统计分析的一个分支。使用这种方法能够使研究者把一组反映事物性质、状态、特点等的变量简化为少数几个能够反映出事物内在联系的、固有的、决定事物本质特征的因素。
因素分析法的最大功用，就是运用数学方法对可观测的事物在发展中所表现出的外部特征和联系进行由表及里、由此及彼、去粗取精、去伪存真的处理，从而得出客观事物普遍本质的概括。其次，使用因素分析法可以使复杂的研究课题大为简化，并保持其基本的信息量。
3、相关分析法
揭示某一矿区钻孔自然弯曲趋势的另一方法是进行相关分析，又称回归分析，即利用数理统计原理,求出反映钻孔自然弯曲趋势的回归方程。通常设孔深为自变量，顶角和方位角为因变量，建立相关关系式这两个相关关系式就代表钻孔顶角和钻孔方位角随孔深而变化的规律。
4、差额计算法
确定引起某个经济指标变动的各个因素的影响程度的一种计算方法。与"连续替代法"内容相同。在几个相互联系的因素共同影响着某一个经济指标的情况下，可应用这一方法计算各个因素对该经济指标发生变动的影响程度。在衡量某一因素对于一个经济指标的影响时，假定只有这一因素变动，而其余因素不变。确定各个因素替代顺序，然后按照这一顺序进行替代计算。这种方法是假定各个因素依照一定的顺序发生变动而进行替代计算的， 因此分析出来的结果具有一定程度的假定性。
5、比例法
比例法亦称“间接计算法”。它是利用过去两个相关经济指标之间长期形成的稳定比率来推算确定计划期有关指标的一种方法。

❸ 工厂分析问题的真因/要因/原因有哪些分析方法；除了使用鱼骨图分析外的方法或工具

柏拉图、PDCA、5Y分析、4M1E（鱼骨图中包含这些）、8D REPORT、散点图、雷达图、矩状图等 你可以用软件进行分析，很方便。

❹ 分析问题的方法都有那些

SWOT分析法

它是用来确定企业自身的竞争优势、竞争劣势、机会和威胁，从而将公司的战略与公司内部资源、外部环境有机地结合起来的一种科学的分析方法。对于优势和弱势是内部环境的分析，机会和威胁是对于外部环境的分析。这个模型可以用于多种方面，任何和商品，贸易，竞争有关系的都适用，而人也是一种商品。这个模型可以帮助你理清现状。

❺ 常用的分析方法有哪些

问题一：常见的数据分析方法有哪些 1、聚类分析（Cluster Analysis）
聚类分析指将物理或抽象对象的 *** 分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。聚类分析所使用方法的不同，常常会得到不同的结论。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所得到的聚类数未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。
因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些方法本质上大都属近似方法，是以相关系数矩阵为基础的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采用不同的共同性□2估值。在社会学研究中，因子分析常采用以主成分分析为基础的反复法。
3、相关分析（Correlation Analysis）
相关分析（correlation *** ysis），相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
4、对应分析（Correspondence Analysis）
对应分析(Correspondence *** ysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，…，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析（regression *** ysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析；按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显着影响的变量。这个 还需要具体问题具体分析

问题二：在解决实际问题时常用的分析方法有哪些 在实际工作中,通常采用的技术分析方法有对比分析法,因素分析法和相关分析法等三种.
1、对比分析法
对比分析法是根据实际成本指标与不同时期的指标进行对比,来揭示差异,分析差异产生原因的一种方法.在对比分析中,可采取实际指标与计划指标对比,本期实际与上期(或上年同期,历史最好水平)实际指标对比,本期实际指标与国内外同类型企业的先进指标对比等形式.通过对比分析,可一般地了解企业成本的升降情况及其发展趋势,查明原因,找出差距,提出进一步改进的措施.在采用对比分析时,应注意本期实际指标与对比指标的可比性,以使比较的结果更能说明问题,揭示的差异才能符合实际.若不可比,则可能使分析的结果不准确,甚至可能得出与实际情况完全不同的相反的结论.在采用对比分析法时,可采取绝对数对比,增减差额对比或相对数对比等多种形式.
比较分析法按比较内容（比什么）分为：
（1）比较会计要素的总量
（2）比较结构百分比
（3）比较财务比率
2、因素分析法
因素分析法是将某一综合性指标分解为各个相互关联的因素,通过测定这些因素对综合性指标差异额的影响程度的一种分析方法.在成本分析中采用因素分析法,就是将构成成本的各种因素进行分解,测定各个因素变动对成本计划完成情况的影响程度,并据此对企业的成本计划执行情况进行评价,并提出进一步的改进措施.
采用因素分析法的程序如下：
(1)将要分析的某项经济指标分解为若干个因素的乘积.在分解时应注意经济指标的组成因素应能够反映形成该项指标差异的内在构成原因,否则,计算的结果就不准确.如材料费用指标可分解为产品产量,单位消耗量与单价的乘积.但它不能分解为生产该产品的天数,每天用料量与产品产量的乘积.因为这种构成方式不能全面反映产品材料费用的构成情况.
(2)计算经济指标的实际数与基期数(如计划数,上期数等),从而形成了两个指标体系.这两个指标的差额,即实际指标减基期指标的差额,就是所要分析的对象.各因素变动对所要分析的经济指标完成情况影响合计数,应与该分析对象相等.
(3)确定各因素的替代顺序.在确定经济指标因素的组成时,其先后顺序就是分析时的替代顺序.在确定替代顺序时,应从各个因素相互依存的关系出发,使分析的结果有助于分清经济责任.替代的顺序一般是先替代数量指标,后替代质量指标；先替代实物量指标,后替代货币量指标；先替代主要指标,后替代次要指标.
(4)计算替代指标.其方法是以基期数为基础,用实际指标体系中的各个因素,逐步顺序地替换.每次用实际数替换基数指标中的一个因素,就可以计算出一个指标.每次替换后,实际数保留下来,有几个因素就替换几次,就可以得出几个指标.在替换时要注意替换顺序,应采取连环的方式,不能间断,否则,计算出来的各因素的影响程度之和,就不能与经济指标实际数与基期数的差异额(即分析对象)相等.
(5)计算各因素变动对经济指标的影响程度.其方法是将每次替代所得到的结果与这一因素替代前的结果进行比较,其差额就是这一因素变动对经济指标的影响程度.
(6)将各因素变动对经济指标影响程度的数额相加,应与该项经济指标实际数与基期数的差额(即分析对象)相等.
上述因素分析法的计算过程可用以下公式表示：
设某项经济指标N是由A,B,C三个因素组成的.在分析时,若是用实际指标与计划指标进行对比,则计划指标与实际指标的计算公式如下：
计划指标N0=A0×B0×C0
实际指标N1=A1×B1×C1
分析对象为N1-N0的差额.
采用因素分析法测定各因素变动对指标N的影响程度时,......>>

问题三：常用的分析方法有哪些 目前系统安全分析法有20余种，其中常用的分析法是：
（1）安全检查表（safety check list）
（2）初步危险分析（PHA）
（3）故障类型、影响及致命度分析（FMECA）
（4）事件要分析（ETA）
（5）事故树分析（FTA）

问题四：常用的分析方法及模型有哪些？ 不细说了，直接网络搜索此书――《赢取竞争的100+N工具箱(mba原版1862页).pdf》 目录太长，涉及版权也不能再上图了
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问题五：常用的药物分析方法有哪些 重量分析法
酸碱滴定法
沉淀滴定法
氧化还原滴定法
非水滴定法
药物仪器分析法
紫外分光光度法
质谱法
核磁共振波谱法
薄层色谱法
气相色谱法
高效液相色谱法
电泳法和PH值测定法
物理常数测定法

问题六：数据分析方法有哪些 一、描述性统计
描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性。它主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
1、缺失值填充：常用方法有剔除法、均值法、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，所以在做数据分析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、回归分析
回归分析是应用极其广泛的数据分析方法之一。它基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律。
1. 一元线性分析
只有一个自变量X与因变量Y有关，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
2. 多元线性回归分析
使用条件：分析多个自变量X与因变量Y的关系，X与Y都必须是连续型变量，因变量Y或其残差必须服从正态分布。
3.Logistic回归分析
线性回归模型要求因变量是连续的正态分布变量，且自变量和因变量呈线性关系，而Logistic回归模型对因变量的分布没有要求，一般用于因变量是离散时的情况。
4. 其他回归方法：非线性回归、有序回归、Probit回归、加权回归等。
三、方差分析
使用条件：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
1. 单因素方差分析：一项试验只有一个影响因素，或者存在多个影响因素时，只分析一个因素与响应变量的关系。
2. 多因素有交互方差分析：一顼实验有多个影响因素，分析多个影响因素与响应变量的关系，同时考虑多个影响因素之间的关系
3. 多因素无交互方差分析：分析多个影响因素与响应变量的关系，但是影响因素之间没有影响关系或忽略影响关系
4. 协方差分祈：传统的方差分析存在明显的弊端，无法控制分析中存在的某些随机因素，降低了分析结果的准确度。协方差分析主要是在排除了协变量的影响后再对修正后的主效应进行方差分析，是将线性回归与方差分析结合起来的一种分析方法。
四、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 。
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般性假设（如总体分布的位D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。
1）虽然是连续数据，但总体分布形态未知或者非正态；
2）总体分布虽然正态，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。

问题七：常用的数据分析方法有哪些？ 10分 一、掌握基础、更新知识。
基本技术怎么强调都不过分。这里的术更多是（计算机、统计知识）， 多年做数据分析、数据挖掘的经历来看、以及业界朋友的交流来看，这点大家深有感触的。
数据库查询―SQL
数据分析师在计算机的层面的技能要求较低，主要是会SQL，因为这里解决一个数据提取的问题。有机会可以去逛逛一些专业的数据论坛，学习一些SQL技巧、新的函数，对你工作效率的提高是很有帮助的。
统计知识与数据挖掘
你要掌握基础的、成熟的数据建模方法、数据挖掘方法。例如：多元统计：回归分析、因子分析、离散等，数据挖掘中的：决策树、聚类、关联规则、神经网络等。但是还是应该关注一些博客、论坛中大家对于最新方法的介绍，或者是对老方法的新运用，不断更新自己知识，才能跟上时代，也许你工作中根本不会用到，但是未来呢？
行业知识
如果数据不结合具体的行业、业务知识，数据就是一堆数字，不代表任何东西。是冷冰冰，是不会产生任何价值的，数据驱动营销、提高科学决策一切都是空的。
一名数据分析师，一定要对所在行业知识、业务知识有深入的了解。例如：看到某个数据，你首先必须要知道，这个数据的统计口径是什么？是如何取出来的？这个数据在这个行业， 在相应的业务是在哪个环节是产生的？数值的代表业务发生了什么（背景是什么）？对于A部门来说，本月新会员有10万，10万好还是不好呢？先问问上面的这个问题：
对于A部门，
1、新会员的统计口径是什么。第一次在使用A部门的产品的会员？还是在站在公司角度上说，第一次在公司发展业务接触的会员？
2、是如何统计出来的。A：时间；是通过创建时间，还是业务完成时间。B：业务场景。是只要与业务发接触，例如下了单，还是要业务完成后，到成功支付。
3、这个数据是在哪个环节统计出来。在注册环节，在下单环节，在成功支付环节。
4、这个数据代表着什么。10万高吗？与历史相同比较？是否做了营销活动？这个行业处理行业生命同期哪个阶段？
在前面二点，更多要求你能按业务逻辑，来进行数据的提取（更多是写SQL代码从数据库取出数据）。后面二点，更重要是对业务了解，更行业知识了解，你才能进行相应的数据解读，才能让数据产生真正的价值，不是吗？
对于新进入数据行业或者刚进入数据行业的朋友来说：
行业知识都重要，也许你看到很多的数据行业的同仁，在微博或者写文章说，数据分析思想、行业知识、业务知识很重要。我非常同意。因为作为数据分析师，在发表任何观点的时候，都不要忘记你居于的背景是什么？
但大家一定不要忘记了一些基本的技术，不要把基础去忘记了，如果一名数据分析师不会写SQL，那麻烦就大了。哈哈。。你只有把数据先取对了，才能正确的分析，否则一切都是错误了，甚至会导致致命的结论。新同学，还是好好花时间把基础技能学好。因为基础技能你可以在短期内快速提高，但是在行业、业务知识的是一点一滴的积累起来的，有时候是急不来的，这更需要花时间慢慢去沉淀下来。
不要过于追求很高级、高深的统计方法，我提倡有空还是要多去学习基本的统计学知识，从而提高工作效率，达到事半功倍。以我经验来说，我负责任告诉新进的同学，永远不要忘记基本知识、基本技能的学习。
二、要有三心。
1、细心。
2、耐心。
3、静心。
数据分析师其实是一个细活，特别是在前文提到的例子中的前面二点。而且在数据分析过程中，是一个不断循环迭代的过程，所以一定在耐心，不怕麻烦，能静下心来不断去修改自己的分析思路。
三、形成自己结构化的思维。
数据分析师一定要严谨。而严谨一定要很强的结构化思维，如何提高结构化思维，也许只需要工作队中不断的实践。但是我推荐你用mindman......>>

问题八：常用的多元分析方法？ 包括3类:①多元方差分析、多元回归分析和协方差分析，称为线性模型方法，用以研究确定的自变量与因变量之间的关系；②判别函数分析和聚类分析,用以研究对事物的分类；③主成分分析、典型相关和因素分析，研究如何用较少的综合因素代替为数较多的原始变量。
多元方差分析
是把总变异按照其来源（或实验设计）分为多个部分，从而检验各个因素对因变量的影响以及各因素间交互作用的统计方法。例如，在分析2×2析因设计资料时，总变异可分为分属两个因素的两个组间变异、两因素间的交互作用及误差（即组内变异）等四部分,然后对组间变异和交互作用的显着性进行F检验。
多元方差分析的优点
是可以在一次研究中同时检验具有多个水平的多个因素各自对因变量的影响以及各因素间的交互作用。其应用的限制条件是，各个因素每一水平的样本必须是独立的随机样本，其重复观测的数据服从正态分布，且各总体方差相等。
多元回归分析
用以评估和分析一个因变量与多个自变量之间线性函数关系的统计方法。一个因变量y与自变量x1、x2、…xm有线性回归关系是指： 其中α、β1…βm是待估参数，ε是表示误差的随机变量。通过实验可获得x1、x2…xm的若干组数据以及对应的y值，利用这些数据和最小二乘法就能对方程中的参数作出估计，记为╋、琛常它们称为偏回归系数。
多元回归分析的优点
是可以定量地描述某一现象和某些因素间的线性函数关系。将各变量的已知值代入回归方程便可求得因变量的估计值（预测值），从而可以有效地预测某种现象的发生和发展。它既可以用于连续变量，也可用于二分变量（0，1回归）。多元回归的应用有严格的限制。首先要用方差分析法检验自变量y与m个自变量之间的线性回归关系有无显着性，其次，如果y与m个自变量总的来说有线性关系，也并不意味着所有自变量都与因变量有线性关系，还需对每个自变量的偏回归系数进行t检验,以剔除在方程中不起作用的自变量。也可以用逐步回归的方法建立回归方程，逐步选取自变量，从而保证引入方程的自变量都是重要的。
协方差分析
把线性回归与方差分析结合起来检验多个修正均数间有无差别的统计方法。例如，一个实验包含两个多元自变量，一个是离散变量(具有多个水平)，一个是连续变量，实验目的是分析离散变量的各个水平的优劣，此变量是方差变量；而连续变量是由于无法加以控制而进入实验的，称为协变量。在运用协方差分析时，可先求出该连续变量与因变量的线性回归函数，然后根据这个函数扣除该变量的影响，即求出该连续变量取等值情况时因变量的修正均数，最后用方差分析检验各修正均数间的差异显着性，即检验离散变量对因变量的影响。
协方差分析兼具方差分析和回归分析的优点
可以在考虑连续变量影响的条件下检验离散变量对因变量的影响，有助于排除非实验因素的干扰作用。其限制条件是，理论上要求各组资料（样本）都来自方差相同的正态总体,各组的总体直线回归系数相等且都不为0。因此应用协方差分析前应先进行方差齐性检验和回归系数的假设检验，若符合或经变换后符合上述条件，方可作协方差分析。
判别函数分析
判定个体所属类别的统计方法。其基本原理是：根据两个或多个已知类别的样本观测资料确定一个或几个线性判别函数和判别指标，然后用该判别函数依据判别指标来判定另一个个体属于哪一类。 判别分析不仅用于连续变量，而且借助于数量化理论亦可用于定性资料。它有助于客观地确定归类标准。然而，判别分析仅可用于类别已确定的情况。当类别本身未定时，预用聚类分析先分出类别，然后再进行判别分析。
聚类分析
解决分类问题的一种统计方法。若给定n个观测对象，每个观......>>

问题九：常用的数学分析方法有哪些 你问的是什么层次？
1、数学分析方法的基本内容是数学化、模型化和计算机化。从数学角度看，数学中发现了许多有实用价值的手段，如线性规划、整数规划、动态规划、对策论、排队论、存货模型、调度模型、概率统计等等，对定量化的分析与决断起到了重大的推动作用；从模型化角度看，每一种数学手段都包括了解决决策问题的具体数学模型，人们可以借助于模型找出自己所需了解的问题的答案；从计算机化的角度看，人们可以借用电子计算机这个快速逻辑计算工具，缩短解决问题的时间，增强预测的精确性。这“三化”是互相联系的，它们的结合使决策的技术和方法发生了重大变化。
2、另一个层次：待定系数法，换元法，数学归纳法。

问题十：常见的调查方法有哪些 （一）、按调查对象的范围分,可分为全面调查和非全面调查.
（二）、按调查的连续性来分,可分为一次性调查和经常性调查.
（三）、按调查的组织方式不同,可分为统计报表和专门调查.
（四）、按调查的方法不同,可分为直接观察法、报告法和询问法.

❻ 质量管理里面，进行问题原因分析的方法有哪些

共七种统计分析方法,另一种是综合运用

在统计过程控制中可以应用各种统计方法，保证并改进质量。其中最常用的统计方法有控制图、排列图、因果图、散布图、直方图、检查表、分居法，统称为常用的七种工具。本文结合一些实例把部分统计工具在印制板、SMT质量控制中的应用情况作一些介绍。
一、引言
20世纪二、三十年代，美国人休哈特博士首先提出过程控制的概念与实施过程监控的方法，经过几十年的发展，现己形成统计过程控制理论，即SPC(Statistical Process Control)。它是应用统计方法对过程中的各个阶段进行监控，从而达到保证与改进质量的目的。SPC强调全过程的预防为主。SPC的精髓是全系统的，要求全员参加，人人有责，强调用科学方法来保证达到目的。质量控制中的统计工具是SPC在现场应用过程中所采用的重要的统计方法。
二、SPC的理论要点
在SPC中最常用、最重要的是控制图理论。控制图可用来直接监控过程，是七种工具的核心。SPC理论要点主要包括以下内容。
1．产品质量的统计观点
产品质量的统计观点是现代质量管理的基本观点。它包括两部分内容：(1)产品质量是具有变异性的。(2)产品质量的变异具有统计规律性。认识了统计规律的特点和性质，我们就可以用来保证与改进产品质量。控制图就是在这种思想指导下提出来的。
2． 抓住异常因素就是抓住主要矛盾
将质量因素分为偶然因素和异常因素。偶然因素对产品质量影响微小，随生产过程始终存在。难以去除。反之，异常因素对产品质量影响很大，在生产过程中有时存在，又不难去除。因此，在生产过程中，要时刻关注异常因素，一旦发生，要尽快把它找出来，并采取措施消除，这就是住主要矛盾。控制图是发现异常因素的主要工具。
3．稳定状态是生产过程追求的目标
在生产过程中，只存在偶然因素而没有异常因素的状态称为稳定状态，简称为稳态，也叫作统计控制状态。在稳态下生产，我们对产品的质量有完全的把握，同时，生产过程也是最经济的，所生产的不合格品最少，因此，稳定状态是生产过程追求的目标，一道工序稳定称为稳定工序，道道工序稳定的生产线称为全稳生产线。建立全稳生产线是建立产品质量保证体系的基础。
4．预防为主是质量管理的重要原则
SPC中的控制图和其他经常采用的统计方法，在实际应用中都遵循预防为主这一质量管理的重要原则。
在SPC的进行过程中有一个关键的步骤，即确定关键变量，(关键质量因素)，要完成这一工作，要对生产过程中每道工序进行分析，此时我们常用的是因果图。当要找出对最终产品影响最大的关键变量时，我们常采用排列图。下面对排列图和因果图的使用进行举例说明。
三、排列图
现场质量管理往往有各种各样的问题，我们应从何入手?怎样抓住关键?一般说来，任何事物都遵循“少数关键，多数次要”的客观规律。例如，大多数废品由少数人员造成，大部分设备停顿时间由少数故障引起。排列图即是一种能够反映出这种规律的图。此图是将各种问题按原因或状况分类，把数据从大到小排列后所作出的累计柱形图。
例一：某厂为降低多层印制板的翘曲度，对98年6月至99年5月期间印制板产生翘曲超标的原因进行统计，列出统计表，做出排列图。
表1翘曲度超标因素统计表
序号 1 2 3 4 5
项目 层压产生翘曲 热风整平产生翘曲 布线不匀产生翘曲 其他 合计
频数 82 11 6 3 102
累计频数 82 93 99 102
累计百分比 80.4% 91.2% 97.1% 100%
排列图的作法如下：
步骤1：针对所存在的问题收集一定期间的数据，此时间不可过长，以免统计对象有变动；也不可过短，以免只反映一时情况而不全面。然后将数据按原因、工序、人员、部位或内容等进行分类，并统计各
项目的频数。参见表1。
步骤2：将工序按频数从大到小排列，并计算各自的累计百分比，计算结果见表1所示。
步骤3：以左侧纵坐标为频数，横坐标按频数从大到小依次列出各工序，将频数用直方表示，成为挪若干个直方相连由左至右逐个下降的图形，即排列图。见图1所示。
步骤4：以右侧纵坐标为比率，依次将各工序的累计比率用折线表示，参见图1。注意，累计比率100％刻度应对应于不合格品频数102的高度。
排列图是一种频数分布图，用于找出少数关键，分清主次，抓住主要矛盾。因次，对于排列图应注意观察以下几点：(1)哪一项是最主要的?前多少项是包含60％以上内容，?(2)哪些项目采取措施后，可使存在的问题减少百分之几?(3)对照采取措施前后的排列图，研究各个组成项目的变化。本例由图1可以看出，出现翘曲超标的主要原因是由层压工序引起的，占总数的80．4％。换句话说，只要解决了这道工序的问题，由翘曲超标产生的不合格率就可以降低80．4％。因果图是日本质量管理专家首先提出的。在发生质量问题后，为了找出其原因，分析与研究诸原因之间的因果关系而采用的一种树状图，或鱼刺图，就是因果图。它把影响产品质量的诸因素之间的因果关系清楚地表现出来，使人们一目了然，便于采取措施解决，因此，因果图广泛应用于制造业和服务业中。下面结合实例介绍因果图。例二：在上一例里已经提到应用排列图分析多层板翘曲的原因，并己知层压是多层板产生翘曲的主要质量因素。那么，现在希望通过因果图找出层压过程中使多层板产生翘曲的主要原因。以便采取有针对性的措施来解决问题。
因果图的作法如下：
步骤1：将层压为何产生翘曲作为该问题的特性，在它左侧画一个从左到右的粗箭头，
步骤2：将造成板翘曲的原因分为人、设备、工艺、材料四大类，用长箭头表示，见图2。
步骤3：分别对人、设备、工艺、材料进行分析，找出导致它们不好的原因，逐类细分，直到能具体采取措施为止。具体参见图2。例三：某研究所为解决SMT表面贴装质量不好的问题，对影响表面贴装质量的诸因素进行分析，并希望通过因果图找出表面贴装质量不好的主要原因，以便采取有针对性的措施来解决问题。

❼ 课题研究中，要分析原因一般用什么研究方法谢谢

不同专业、课题有不同的研究方法。比如涉及农业行业的综述类论文，以农业生产现状及对策研究，采用的研究方法为参与式农村评估法，调查法采用调查、文献调查、个案实证分析法。可以从行业、专业、课题的命题在中国知网查找与下载相关优秀硕、博士论文后，照猫画虎，一般八九不离十；再就是攻读硕、博士学位者可询问导师，从事学术研究的可以向相关的对口单位资深人员请教！

❽ 分析问题的方法是什么

1、顶思考帽法

白色思考帽、绿色思考帽、黄色思考帽、黑色思考帽、红色思考帽、蓝色思考帽，英国学者爱德华·德·博诺（Edward de Bono）博士开发

“6顶思考帽”提供了“平行思维”的工具，避免将时间浪费在互相争执上。强调的是“能够成为什么”，而非 “本身是什么”，是寻求一条向前发展的路，而不是争论谁对谁错。

在工作中运用6顶思考帽，将会使混乱的思考变得更清晰，使团体中无意义的争论变成集思广益的创造，使每个人变得富有创造性。但人不能同时戴2顶帽子，所以采用这种方法可以让你好几种情绪中进行平行思考。

2、SWOT分析法

四个英文单词的缩写，Strengths Weaknesses Opportunities Threats，最早由美国旧金山大学管理学教授提出，由哈佛大学商学院的安德鲁斯教授1971年在《公司战略概念》中最终确立。

3、三麦肯锡7步分析法

善于解决问题的能力通常是缜密而系统化思维的产物，任何一个有才之士都能获得这种能力。有序的思维工作方式并不会扼杀灵感及创造力，反而会助长灵感及创造力的产生。咨询公司解决问题的方法，不仅对于解决企业问题非常有效，对于解决任何需要深入思考的复杂问题都值得借鉴。

4、四思维导图

放射性思考是人类大脑的自然思考方式，每一种进入大脑的资料，不论是感觉、记忆或是想法——包括文字、数字、符码、香气、食物、线条、颜色、意象、节奏、音符等。

都可以成为一个思考中心，并由此中心向外发散出成千上万的关节点，每一个关节点代表与中心主题的一个联结，而每一个联结又可以成为另一个中心主题，再向外发散出成千上万的关节点。

5、五金字塔原理

源于巴巴拉·明托着的《金字塔原理》一书，为麦肯锡经典教材。培养职场人思考、表达和解决问题的逻辑，非常非常好用！金字塔原理是一种重点突出、逻辑清晰、主次分明的逻辑思路、表达方式和规范动作。

金字塔的基本结构是：中心思想明确，结论先行，以上统下，归类分组，逻辑递进。先重要后次要，先全局后细节，先结论后原因，先结果后过程。

6、5w2h分析法

5W：WHAT+WHY+WHEN+WHERE+WHO

2H：HOW+HOW MUCH

提出者：美国陆军兵器修理部

它广泛用于企业管理和技术活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助，也有助于弥补考虑问题的疏漏。提出疑问于发现问题和解决问题是极其重要的。

创造力高的人，都具有善于提问题的能力，众所周知。提出一个好的问题，就意味着问题解决了一半。提问题的技巧高，可以发挥人的想象力。连续以几个“为什么”来自问，以追求其根本原因。

7、鱼骨图分析法

Fishbone analysis method，由日本管理大师石川馨先生所发展出来的，故又名石川图。

又名因果分析法，是一种发现问题“根本原因”的分析方法，现代工商管理教育如MBA、EMBA等将其划分为问题性、原因型及对策型鱼骨分析等几类先进技术分析。