．搜集数据的目的为了取得高质量的数据，首先要目的明确。搜集数据的目的很多，主要包括：（1）用于控制现场的数据。例如，产品尺寸的波动有多大？在装配过程中出现了多少不合格品？药品不纯度达到什么程度？机器出现了多少次故障？打字员出现多少个差错？等等。（2）用于分析数据。例如，为了调查纱线的不均匀度与纺织机器的测量仪表有什么关系，需要制订实验设计进行实验，对取得的数据加以分析，然后，将分析结果写入操作规范和管理规章制度中。（3）用于调节的数据。例如，对于干燥室的温度进行观测，“温度过高调低些，过低则调高些”，这些就是进行调节温度的数据。规定的数据有测定时间、调节界限、调节量等，通常都在操作规范和管理规章
f制度中提出要求。（4）用于检查的数据。例如，逐个测量产品的特性值，把测量结果与规格对比，判定产品中的合格品
与不合格品，这就是用于检查的数据。此外，为了判定批量产品合格与不合格，可从批量产品中随机抽取样本，再对样本进行测定，这就是抽样检查的数据。这类检查数据可以反馈给有关部门进行分析和管理。
2．数据分类不同种类的数据，其统计性质不同，相应地处理方法也就不同。因此，对于数据要正确分类。现场数据根据其不同性质大致可分为以下几类：（1）计量值数据。如长度、重量、时间、含水率、电阻阻值等连续值所取得的数据。（2）计数值数据。如不合格数、缺陷数、事故数等可以0个、1个、2个、……一直数下去的数据。计数值数据还可以进一步分为计件数据和计点数据。前者如不合格品数、缺勤人数等都是计件数据；后者如缺陷数、事故数、疵点数、每页印刷错误数等都是计点数据。（3）顺序数据。例如，把10类产品按评审标准顺序排成1，2，3，…10，这样的数据就是顺序数据。在对产品进行综合评审而又无适当仪表进行测量的场合常用这类数据。（4）点数数据。这是以100点或10点记为满点进行评分的数据。在评比的场合常用这类数据。（5）优劣数据。例如有甲、乙两种纺织品，比较哪种手感好而得出的结果就是优劣数据。由于现代质量管理强调以数据说话，所以即使在无适当测量仪表的场合，也应当按照取得顺序数据或点数数据等方法，尽量用数值把调查研究对象定量地表示出来。
3．数据的可靠性与搜集数据的注意事项数据的准确可靠十分重要。如果数据不可靠，就会得出错误结论，导致错误的措施，这比没有数据还要糟糕。为了取得准确可靠的数据，应该注意下列事项：（1）明确搜集数据的目r