的与整理数据的方法。（2）取得数据以后，需加修正的情况很多。因此，应记录：何人、何时、从何处、用何方法、用何测量仪表、记录何数据、如何处理等等。记录必须保存，而且计算过程也应予以保存，以便出现计算错误时可追溯。（3）字迹要写清楚，让人能看懂，特别是3、5、8及1、7等如果写得潦草，容易误认为别的数字，应予注意。（4）抽样与测量工作应该进行标准化，一定要按照标准或规范进行操作。应将上述注意事项向有关人员进行教育和培训，必要时还要考虑如何对这些人员进行检查。此外，任何现场都有好的一面与不好的一面，实行质量管理就是要通过数据去客观地掌握好的方面与不好的方面，以便取长补短。所有人必须认识到这点，而不能只说好的，漏掉不好的，报喜不报优。
三、质量管理中常见的概率分布
概率分布是将变量在总体中的取值与其发生的概率二者相联系的数学模型。概率分布有两种类型，即离散概率分布与连续概率分布。在质量管理中，常见的离散概率分布有二项分布与泊松分布，常见的连续概率分布有正态分布等。
1．二项分布
f考虑一个包含
个独立试验序列的过程，这里每次试验的结果或是“成功”或是“失败”。设每次试验成功的概率为常数P，则在
次试验中成功的次数x具有下列二项分布
CpP（x）x（x1P）
x，x0，1，，

式中，
与P为参数，
为正整数，而0P1。二项分布的均值与方差分别为
P2
P1P
在质量管理中，二项分布是常见的。对于从无限总体中抽样而以P表示总体不合格品率的情况，二项分布是适宜的概率模型。
图21二项分布的图形随
的变化
图22二项分布的图形随P的变化二项分布的图形如图21所示。离散概率分布的图形应由横坐标上孤立点的垂直线条表示，为便于比较而将其顶点用折线相连。由图可见，当
充分大时，二项分布趋于对称，近似趋于正态分布。二项分布的图形也随参数P的不同而变化，如图22所示。由图可见，当P05时，图形关于x
P5左右对称；而当P≠05时，图形就发生偏移，当P02505时向左偏，当P07505时向右偏。在质量管理中，一个常见的随机变量是样本不合格品率
Px
式中，x为样本不合格品数，服从参数为
（即样本大小）与P（即总体不合格品率）的二项分布。P的概率分布可由二项分布导出，即
PprPx
rPx
r
r
PC
x（x1P）
xx0
式中，r为规定的不合格品率，
r表示小于或等于
r的最大整数。易证P的均值P与方差σP分别为
f2．泊松分布
PPσPP（1P）

泊松分布的r